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矿石检测

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发布时间：2025-03-10 17:10:07 更新时间：2025-03-09 17:12:01

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作者：中科光析科学技术研究所检测中心

矿石检测需围绕 元素成分、矿物组成、物理特性及经济价值 等核心指标展开，结合国际标准（如ISO 9516、ASTM E1915）及国内规范（如GB/T 17412、DZ/T 0130），为矿产勘探、选矿工艺及贸易定价提供科学依据。以下是系统化的检测方案与操作指南：

一、核心检测项目与方法

1. 化学成分分析

检测目标	方法	适用场景	检测限（ppm）	标准依据
主量元素（Fe、Cu、Au）	X射线荧光光谱（XRF）	现场快速筛查，精度±1-5%	10-100	ISO 9516
痕量元素（Ag、Pt、REEs）	ICP-MS	实验室高精度定量，精度±0.1%	0.01-1	GB/T 14506.30
贵金属火试金法	火法熔炼+ICP-OES	金、铂族元素精准定量	0.1-10	ASTM E1335

2. 矿物组成鉴定

方法	原理	分辨率	适用矿物
X射线衍射（XRD）	矿物晶体结构分析	0.01°（2θ角）	石英、长石、黏土矿物
扫描电镜-能谱（SEM-EDS）	微区形貌与元素分布	1μm（空间）	硫化物、氧化物包裹体
红外光谱（FTIR）	官能团振动特征分析	4cm⁻¹	碳酸盐、硅酸盐类

3. 物理性质测试

参数	方法	设备	标准依据
硬度（莫氏）	划痕法对比标准矿物	莫氏硬度计	GB/T 17412.1
密度（比重）	比重瓶法/浮力法	电子比重天平（精度0.001g/cm³）	ASTM D854
磁性	磁选分离+磁化率测量	高斯计（精度±1%）	ISO 8833

二、检测流程（以铜矿石为例）

采样与制样
- 采样方法：网格法或随机取样，单样重量≥5kg（GB/T 17766）。
- 破碎缩分：颚式破碎机→对辊破碎至-2mm→四分法缩分至200g。
- 研磨：振动磨粉机→过200目筛（75μm），干燥（105℃×2h）。
XRF快速分析
- 仪器校准：铜矿石标准物质（GBW07289）建立工作曲线。
- 现场检测：Cu含量1.8%（误差±0.2%），Fe含量12.5%。
实验室精密检测（ICP-MS）
- 消解：王水（HCl:HNO₃=3:1）微波消解（200℃×30min）。
- 检测：Au 0.85g/t，Ag 12.3g/t，Pt未检出（＜0.01g/t）。
XRD矿物鉴定
- 结果：主要矿物为黄铜矿（CuFeS₂，PDF#37-0471），次生矿物孔雀石（Cu₂CO₃(OH)₂）。
可选：可选性试验
- 浮选试验：磨矿细度-200目占85%，丁基黄药用量100g/t，铜回收率89%。

三、国际与国内标准参考

检测项目	国际标准	中国标准	核心指标
XRF分析	ISO 9516	GB/T 17412.2	主量元素误差≤±5%
火试金法	ASTM E1335	GB/T 20899.1	Au检测限0.01g/t
XRD鉴定	ICDD PDF数据库	DZ/T 0130.4	匹配度≥90%（Jade软件）
浮选试验	ISO 14851	GB/T 15924	回收率≥85%（铜精矿）

四、检测设备选型

设备类型	推荐型号	关键参数
手持XRF	Olympus Vanta系列	元素范围Mg-U，检测限10ppm
ICP-MS	Agilent 7900	质量范围2-270amu，检出限0.01ppb
XRD系统	PANalytical X'Pert³ MRD	角度精度±0.0001°，2θ范围0-160°
微波消解仪	CEM Mars 6	温度控制±1℃，压力≥800psi

五、数据解读与应用

资源量估算：
- 块段法：基于Cu品位1.8%、矿体体积100万m³、密度3.0t/m³，铜金属量=1.8%×100万×3.0=5.4万吨。
选矿工艺设计：
- 浮选流程：粗选（pH 9-10，丁黄药+松醇油）→精选（石灰调浆）→铜精矿品位≥25%。
贸易定价：
- 计价元素：Cu≥1.5%按LME价格扣减加工费（TC/RC），贵金属（Au、Ag）按含量加价。

六、常见问题与解决方案

问题	原因分析	优化策略
XRF结果偏差大	样品不均匀或表面粗糙	细磨至-200目，压片制样（压力≥20吨）
ICP-MS基体效应	高盐分或未完全消解	优化消解程序（增加HF酸），内标法校正（In、Rh）
XRD匹配度低	非晶质或混合物相干扰	结合SEM-EDS验证，使用全谱拟合（Rietveld）
浮选回收率不足	磨矿细度不足或药剂配比不当	调整磨矿时间（-200目≥90%），复配捕收剂（Z-200）

七、创新技术与发展趋势

便携式LIBS：
- 优势：无需制样，秒级检测（如SciAps Z-300），Li、Be等轻元素分析。
无人机勘探：
- 多光谱成像：识别蚀变带（如高岭土、褐铁矿），圈定靶区。
AI矿物识别：
- 深度学习：基于SEM图像自动分类黄铜矿、黄铁矿（准确率≥95%）。

通过系统化检测与数据整合，矿石资源开发可显著提升效率与经济效益。建议企业建立 ISO 17025认证实验室，结合 GIS数据库 管理矿区数据，并针对低品位矿、尾矿开展 综合利用技术（如生物浸出、选冶联合）。贸易环节需严格遵循 CRIRSCO报告规范（如JORC、NI43-101），确保资源量/储量数据合规可信。