Journals →  Обогащение руд →  2022 →  #1 →  Back

ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ МИНЕРАЛОГИЯ
ArticleName Методика прогнозирования обогатимости апатитовых руд (Кировский рудник, Кольский полуостров)
DOI 10.17580/or.2022.01.05
ArticleAuthor Захарова А. А., Войтеховский Ю. Л.
ArticleAuthorData

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

Захарова А. А., аспирант, zakharova.alena27614@gmail.com

Войтеховский Ю. Л., профессор, д-р геол.-минерал. наук, профессор, Voytekhovskiy_YuL@pers.spmi.ru

Abstract

Предложена оригинальная методика прогнозирования обогатимости — выделения зерен апатита из полиминеральных сростков на стадиях дробления и флотации. Она основана на подсчете под микроскопом в петрографических шлифах вероятностей (частот) всех видов межзерновых контактов, записываемых в симметрической матрице. Методика позволяет распознавать руды с разной обогатимостью на ранних стадиях геологоразведочных работ.

Авторы благодарят канд. геол.-минерал. наук Ю. Н. Нерадовского и канд. геол.-минерал. наук А. А. Компанченко (Геологический институт КНЦ РАН, г. Апатиты) за предоставление петрографических шлифов для структурного анализа.

keywords Кировский рудник, апатитовая руда, минеральный состав, прогноз обогатимости, статистика межзерновых контактов, структура руды, текстура руды, многофакторная модель
References

1. Изоитко В. М. Технологическая минералогия и оценка руд. СПб.: Наука, 1997. 532 с.
2. Perez-Barnuevo L., Levesque S., Bazin C. Automated recognition of drill core textures: A geometallurgical tool for mineral processing prediction // Minerals Engineering. 2018. Vol. 118. P. 87–96.
3. Nguyen A., Tungpalan K., Evans C., Manlapig E., Jackson J., Nguyen K., Valenta R. A method for rapid
estimation of processing behaviour based on ore texture // Minerals Engineering. 2021. Vol. 171. DOI: 10.1016/j.mineng.2021.107111.
4. Колмогоров А. Н. О логарифмически-нормальном законе распределения размеров частиц при дроблении // Доклады АН СССР. 1941. Т. 31, № 2. С. 99–101.
5. Королев В. Ю. О распределении размеров частиц при дроблении // Информатика и ее применения. 2009. Т. 3, № 3. С. 60–68.
6. Бетехтин А. Г., Генкин А. Д., Филимонова А. А., Шадлун Т. Н. Текстуры и структуры руд. М.: Госгеолтехиздат, 1958. 444 с.
7. Зуев В. В. Конституция и свойства минералов. М.: Наука, 1990. 279 с.
8. Зуев В. В. Остовно-электронная кристаллохимия и свойства минералов. СПб.: Наука, 2009. 270 с.
9. Бродская Р. Л. Термодинамические (кинетические) критерии формирования и эволюции структуры минеральных агрегатов // Записки Российского минералогического общества. 1988. № 5. С. 623–633.
10. Бродская Р. Л. Морфология минеральных индивидов в магматических горных породах и соотношение взаимности Онзагера // Записки Российского минералогического общества. 2018. № 5. С. 96–109.
11. Бродская Р. Л., Марин Ю. Б. Энергетическая характеристика внутренних границ и технологические свойства минеральных агрегатов // Доклады РАН. 1995. Т. 344, № 5. С. 654–656.
12. Войтеховский Ю. Л. Количественный анализ петрографических структур: метод структурной индикатрисы и метод вычитания акцессориев // Известия ВУЗов. Геология и разведка. 2000. № 1. С. 50–54.
13. Войтеховский Ю. Л., Захарова А. А. Петрографические структуры и равновесия Харди–Вайнберга // Записки Горного института. 2020. Т. 242, № 2. С. 133–138.
14. Diaz G. F., Ortiz J. M., Silva J. F., Lobos R. A., Egana A. F. Variogram-based descriptors for comparison and classification of rock texture images // Mathematical Geosciences. 2020. Vol. 52. P. 451–476.
15. Kachanubal T., Udomhunsakul S. Rock textures classification based on textural and spectral features // Engineering and Technology. 2008. Vol. 39. P. 110–116.
16. Lepisto L., Kunttu I., Visa A. Rock image classification using color features in Gabor space // Journal of Electronic Imaging. 2005. Vol. 14, Nо. 4. P. 1–3.
17. Lobos R., Silva J. F., Ortiz J. M., Diaz G., Egana A. Analysis and classification of natural rock textures based on new transform-based features // Mathematical Geosciences. 2016. Vol. 48. P. 835–870.
18. Lotter N. O., Laplante A. R. Statistical benchmark surveying of production concentrators // Minerals Engineering. 2007. Vol. 20. P. 793–801.
19. Боревич З. И. Определители и матрицы. М.: Наука, 1988. 184 с.
20. Брыляков Ю. Е. Развитие теории и практики комплексного обогащения апатит-нефелиновых руд Хибинских месторождений. М.: МГРИ, 2004. 44 с.
21. Марчевская В. В., Корнеева У. В. Корреляционные связи между компонентами вещественного состава в апатит-нефелиновых рудах Хибинского массива, Кольский полуостров // Вестник Мурманского государственного технического университета. 2020. Т. 23, № 2. С. 173–181.
22. Elbendary A. M., Aleksandrova T. N., Nikolaeva N. V. Influence of operating parameters on the flotation of the Khibiny apatite-nepheline deposits // Journal of Materials Research and Technology. 2019. Vol. 8, No. 6. P. 5080–5090.
23. Sizyakov V. M., Kawalla R., Brichkin V. N. Geochemical aspects of the mining and processing of the large-tonne mineral resourses of the Khibinian alkaline massif // Geochemistry. 2020. Vol. 80, Iss. 3. DOI: 10.1016/j.chemer.2019.04.002.

24. Нерадовский Ю. Н., Компанченко А. А., Базай А. В., Байбикова Ю. Б. Исследование структурно-химических особенностей фторапатита Хибинского массива как потенциального сырья для обогащения // Обогащение руд. 2020. № 4. С. 14–20. DOI: 10.17580/or.2020.04.03.

Language of full-text russian
Full content Buy
Back