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Binder+Co CLARITY在工業(yè)礦物與寶石原石分選中的多傳感識別應(yīng)用

更新時間:2026-01-15      瀏覽次數(shù):154

在天然資源開發(fā)與高附加值礦物加工領(lǐng)域,原礦的初級富集效率直接決定了后續(xù)冶煉、提純或?qū)毷懈畹慕?jīng)濟可行性。尤其對于工業(yè)礦物(如螢石、重晶石、鉀鹽、高嶺土)和寶石類原石(如剛玉、綠柱石、電氣石、石榴石),其常以低品位、嵌布復(fù)雜、外觀相似于圍巖的形式存在,導(dǎo)致傳統(tǒng)物理分選手段難以有效分離。人工揀選雖具一定靈活性,但受限于主觀判斷、勞動強度與成本壓力,已難以滿足現(xiàn)代礦業(yè)對一致性與可追溯性的要求。

在此背景下,基于傳感器的干式智能分選技術(shù)逐漸成為前端預(yù)富集環(huán)節(jié)的重要補充。奧地利企業(yè) Binder+Co 推出的 CLARITY 系列智能分選系統(tǒng),憑借其模塊化多傳感架構(gòu)與靈活的工程適配能力,在工業(yè)礦物與寶石原料處理領(lǐng)域展現(xiàn)出穩(wěn)定的技術(shù)價值。本文將從行業(yè)痛點出發(fā),系統(tǒng)闡述 CLARITY 系統(tǒng)在該場景下的識別邏輯、技術(shù)配置與實際部署策略。

Binder+Co CLARITY 系統(tǒng).png


一、工業(yè)礦物與寶石原石分選的核心挑戰(zhàn)

工業(yè)礦物與寶石原石的分選面臨三重典型難題:

  1. 外觀相似性高
    剛玉(Al?O?)原石常呈灰白色塊狀,與石英、長石等硅酸鹽脈石在顏色、光澤上高度接近;綠柱石(Be?Al?Si?O??)在未切磨狀態(tài)下多為不透明綠色或灰綠色,易與普通角閃石混淆。

  2. 表面狀態(tài)復(fù)雜
    原石經(jīng)爆破或粗碎后,表面常覆蓋風(fēng)化層、黏土、鐵染或水泥漿殘留,干擾光學(xué)信號采集。部分寶石礦還伴生云母、滑石等片狀礦物,進一步增加分離難度。

  3. 價值密度差異大
    同一批物料中,可能同時包含高價值寶石顆粒、低品位工業(yè)礦物及無經(jīng)濟價值廢石。若采用“一刀切"剔除策略,易造成資源浪費;若過度保留,則增加下游處理負擔(dān)。

這些特性使得單一物理參數(shù)(如密度、粒徑、顏色)無法作為可靠判據(jù),亟需一種能綜合表征物料多維屬性的識別體系。


二、CLARITY 系統(tǒng)的多模態(tài)傳感架構(gòu)設(shè)計

Binder+Co CLARITY 平臺的核心優(yōu)勢在于其可配置的多傳感器融合能力。在工業(yè)礦物與寶石分選應(yīng)用中,系統(tǒng)通常集成以下四類傳感模塊,并通過硬件級同步實現(xiàn)數(shù)據(jù)對齊:

(1)高動態(tài)范圍可見光成像(HDR-VIS)

配備百萬像素級工業(yè)相機與多角度LED照明(漫射光+側(cè)向高光),用于捕捉:

  • 表面顏色分布(RGB值)

  • 光澤類型(玻璃光澤 vs. 土狀光澤)

  • 紋理特征(結(jié)晶面、解理、裂隙)

例如,在螢石(CaF?)分選中,紫色或綠色螢石晶體可通過顏色通道有效識別;而在剛玉篩選中,玻璃質(zhì)反光表面可與啞光圍巖區(qū)分。

image.png

(2)近紅外光譜分析(NIR, 900–1700 nm)

通過材料分子振動吸收特征識別含水礦物或有機成分。典型應(yīng)用包括:

  • 剔除高嶺土、蒙脫石等黏土類雜質(zhì)(在1400 nm、1900 nm有強吸收峰)

  • 識別含有機包裹體的低品質(zhì)寶石顆粒

  • 輔助判斷物料干燥程度,避免因濕度干擾LIBS信號

(3)激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)

作為CLARITY高的端機型的可選模塊,LIBS通過微焦級激光脈沖激發(fā)顆粒表面等離子體,實時檢測元素發(fā)射譜線。在礦物分選中具有不可替代性:

  • 剛玉(Al?O?):以Al I 396.15 nm為主峰,結(jié)合Fe、Cr含量判斷是否為紅/藍寶石潛力料

  • 綠柱石:檢測Be II 234.86 nm特征線(需高靈敏度光譜儀)

  • 螢石:通過Ca與F的相對強度驗證純度

  • 鉀鹽礦:區(qū)分KCl與NaCl(K I 769.9 nm vs. Na I 589.0 nm)

LIBS模塊的引入,使分選從“形貌判別"升級為“成分判別",顯著提升對高價值礦物的識別準確率。

(4)反射-透射雙模光學(xué)測量

通過背光源與前向光源同步照射,獲取物料透光性信息。透明或半透明晶體(如優(yōu)質(zhì)石英、托帕石)在背光下呈現(xiàn)明顯透射信號,而大多數(shù)圍巖為不透明體。該技術(shù)對薄片狀雜質(zhì)(如云母)亦有良好響應(yīng)。


三、數(shù)據(jù)融合與分選執(zhí)行機制

CLARITY 系統(tǒng)的控制單元將上述多源信號融合為統(tǒng)一特征向量,并根據(jù)預(yù)設(shè)邏輯進行分類決策:

  • 對于成分邊界清晰的物料(如紫色螢石 vs. 白色石英),采用多閾值規(guī)則引擎即可滿足需求;

  • 對于成分重疊區(qū)域(如含鐵剛玉 vs. 磁鐵礦),則調(diào)用支持向量機(SVM)模型輸出概率化結(jié)果;

  • 所有模型均支持本地訓(xùn)練與更新,用戶可通過標(biāo)記樣本逐步優(yōu)化識別性能。

決策結(jié)果觸發(fā)高速氣動噴閥陣列。CLARITY 標(biāo)準配置噴閥響應(yīng)延遲≤8 ms,配合1.5–3.5 m/s皮帶速度,可穩(wěn)定處理粒徑2–100 mm的物料。系統(tǒng)支持2路(合格/廢料)或3路(高品/中品/廢料)分選模式,滿足不同品級分級需求。


四、工程部署中的關(guān)鍵適配措施

在礦區(qū)或加工廠現(xiàn)場,CLARITY 系統(tǒng)針對礦物原料特性進行了多項工程優(yōu)化:

  • 進料控制:采用線性振動給料器+導(dǎo)流板,確保顆粒單層、無重疊通過檢測區(qū);

  • 環(huán)境防護:光學(xué)窗口配備正壓氣幕與自動清潔刷,防止粉塵附著;LIBS光路全密封,適應(yīng)多塵環(huán)境;

  • 濕度補償:當(dāng)NIR信號顯示物料含水率異常時,系統(tǒng)自動降低該通道權(quán)重,增強VIS與LIBS判據(jù);

  • 模塊化維護:各傳感單元獨立安裝,可在不停機狀態(tài)下更換或校準。

在多個非洲剛玉礦區(qū)與南美綠柱石選廠的實際運行中,CLARITY 系統(tǒng)幫助客戶將目標(biāo)礦物回收率提升的同時,有效控制了低品位物料混入比例,為后續(xù)精加工提供了更穩(wěn)定的原料基礎(chǔ)。


五、技術(shù)定位與行業(yè)價值

需要強調(diào)的是,CLARITY 系統(tǒng)并非旨在完的全替代人工鑒定或?qū)嶒炇曳治?,而是作?strong>前端預(yù)富集工具,承擔(dān)“去粗取精"的角色。其核心價值體現(xiàn)在:

  • 降低人工依賴:減少對經(jīng)驗揀選員的依賴,提升分選一致性;

  • 保護高價值顆粒:避免寶石原石在粗磨階段被誤棄;

  • 優(yōu)化資源流向:將不同品級物料分流至對應(yīng)處理路徑,提升整體回收經(jīng)濟性。

隨著礦業(yè)數(shù)字化進程推進,此類基于多傳感融合的智能分選設(shè)備,正逐步成為工業(yè)礦物與寶石加工鏈條中不的可的或的缺的技術(shù)節(jié)點。


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