ООО «МЭК-Майнинг», г. Санкт-Петербург, РФ:

Машевский Г. Н., главный технолог, gennadii.mashevskii@mekgroup.ru

Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург, РФ:

Ушаков Е. К., аспирант, s195065@stud.spmi.ru

Яковлева Т. А., аспирант, s205060@stud.spmi.ru

Анализируется методический подход к решению задачи оптимизации реагентных режимов флотации минерального сырья. Исследование основывается на изучении электрохимических процессов, протекающих непосредственно во флотационной пульпе. Применение цифровых технологий позволило повысить технологические показатели флотации медной руды Жезказганского рудного поля.

1. Арустамян А. М., Машевский Г. Н. Нейросетевая модель процесса флотации медно-молибденовых руд // Горная наука: сборник научных трудов. Посвящен 25-летнему юбилею Северо-Западного отделения АГН. СПб.: ГЕОМЕХ, 2019. С. 174–186.
2. Бериашвили А. Т., Пикулина В. М. Новый подход к решению проблемы вариабельности извлечения меди на примере Жезказганского рудного поля // Обогащение руд. 2018. № 5. С. 40–44. DOI: 10.17580/or.2018.05.07.
3. Вайсберг Л. А., Кононов О. В., Устинов И. Д. Основы геометаллургии. СПб.: Русская коллекция, 2020. 376 с.
4. Липтон И. Геометаллургия как подход — краеугольный камень широкомасштабной оптимизации рудника // Золото и технологии. 2018. № 3. С. 50–51.
4. Вайсберг Л. А., Устинов И. Д. Введение в технологию разделения минералов. СПб.: Русская коллекция, 2019. 168 с.
6. Машевский Г. Н., Петров А. В., Романенко С. А., Суфьянов Ф. С. Развитие принципов технологической типизации руд на основе контроля параметров флотационного процесса и нейросетевого моделирования // Обогащение руд. 2012. № 4. С. 36–42.
7. Электронный учебник по статистике. М.: StatSoft, 2012. URL: http://statsoft.ru/home/textbook/default.htm (дата обращения: 20.04.2021).
8. Aleksandrova T. N., O’Connor C. Processing of platinum group metal ores in Russia and south Africa: Current state and prospects // Journal of Mining Institute. 2020. Vol. 244, Iss. 4. P. 462–473.
9. Александрова Т. Н., Николаева Н. В., Львов В. В., Ромашев А. О. Повышение эффективности переработки руд благородных металлов на основе моделирования технологических процессов // Обогащение руд. 2019. № 2. С. 8–13. DOI: 10.17580/or.2019.02.02.

10. Balatovic M. Handbook of flotation reagents: Chemistry, theory and practice. Flotation of sulfide ores. Elsevier, 2007. P. 282–291.
11. Napier-Munn T. J. Statistical methods for mineral engineers — How to design experiments and analyse data. Queensland, Australia: Julius Kruttschnitt Mineral Research Centre, 2014. 627 p.
12. Foucaud Y., Filippova I. V., Filippov L. O. Investigation of the depressants involved in the selective flotation of scheelite from apatite, fluorite, and calcium silicates: Focus on the sodium silicate/sodium carbonate system // Powder Technology. 2019. Vol. 352. P. 501–512.
13. Zhang Q., Wen S., Feng Q., Zhang S. Surface characterization of azurite modified with sodium sulfide and its response to flotation mechanism // Separation and Purification Technology. 2020. Vol. 242. DOI: 10.1016/j.seppur.2020.116760.
14. Zhao Q., Liu W., Wei D., Wang W., Cui B., Liu W. Effect of copper ions on the flotation separation of chalcopyrite and molybdenite using sodium sulfide as a depressant // Minerals Engineering. 2018. Vol. 115. P. 44–52.