赤泥磁化焙烧湿法选铁技术研究及工程应用经济性分析

2023-10-19 14:10罗振勇史英杰
轻金属 2023年8期
关键词:铁精矿赤泥磁化

罗振勇,史英杰,倪 阳

(贵阳铝镁设计研究院有限公司,贵州 贵阳 550081)

国内赤泥选铁应用比较成熟的地区,主要集中在广西百色、云南文山等地,如中铝广西分公司、云南文山铝业有限公司等。该区域赤泥含铁量较高,赤泥中铁矿物主要以赤铁矿形态存在(含有少量磁铁矿),一般采用高梯度湿法磁选工艺可直接回收其中的铁,铁精矿品位52%~55%时,铁的回收率为28%~32%。受国内铝土矿资源供需矛盾日益增强的影响,国外三水铝石型铝土矿已成为新建氧化铝企业的首要选择。国外三水铝石型铝土矿大多采用低温拜耳法,产生的赤泥中铁矿物主要以褐铁矿或者铝针铁矿形态存在,含铁量高、磁性弱,直接采用传统的高梯度湿法磁选工艺,铁精矿的品位和铁的回收率均较低,若采用赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺则可同时提高铁精矿的品位和铁的回收率。赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺是将赤泥中的弱磁性褐铁矿或铝针铁矿通过磁化焙烧的方式转化为强磁性的磁铁矿(Fe3O4),再通过磁选的方式可高效的回收赤泥中的铁[1-6]。目前国内外对赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺做了一些研究,但尚未进行工业化应用。本文首先对磁化焙烧-湿法磁选工艺进行试验验证,然后在试验数据的基础上以某港口氧化铝项目为例,对磁化焙烧-湿法磁选工艺进行工程应用经济性分析。

1 理论分析

赤泥磁化焙烧是在一定温度下加入还原剂,将赤泥中的弱磁性铁矿物还原成强磁性的铁矿物,本试验采用CO作为还原剂,根据表2赤泥中铁矿物的物相组成,主要发生以下反应:

Fe2O3(s)+CO(g)=2FeO(s)+CO2(g)

(1)

3Fe2O3(s)+CO(g)=2Fe3O4(s)+CO2(g)

(2)

FeO(s)+CO(g)=Fe(s)+CO2(g)

(3)

2FeO·SiO2(s)+2CO(g)

=2Fe(s)+SiO2(s)+2CO2(g)

(4)

根据热力学计算[7]绘制了温度对上述反应式ΔG的影响,如图1所示。随着温度的升高,式(1)、(2)的ΔG负值越来越大,这说明在温度298~1 400 K的范围内,以CO为还原剂,Fe2O3生成Fe3O4和FeO的反应始终能进行;随着温度的升高,式(3)、(4)的ΔG正值越来越大,这说明以CO为还原剂无法还原FeO和2FeO·SiO2。

图1 赤泥铁矿物还原反应热力学计算

2 试验验证

2.1 试验原料

磁化焙烧试验用赤泥为国内某港口氧化铝厂三水铝石型铝土矿低温溶出后赤泥,经X 射线荧光光谱仪测定,其主要成分见表1。赤泥中主要包含Fe2O3、Al2O3、SiO2和Na2O等。经X-ray衍射分析,赤泥中铁矿物的物相组成见表2,赤泥中铁矿物主要以褐铁矿(Fe2O3nH2O)形式存在,其次为硅酸铁2FeO·SiO2,其它形式的铁矿物含量低。

表1 赤泥主要成分分析结果 %

表2 赤泥中铁矿物主要物相组成 %

2.2 试验目的

本试验包括磁化焙烧试验和磁选试验,磁化焙烧试验主要为了验证铁矿物以褐铁矿形式存在的赤泥(采用低温拜耳法处理的三水铝石铝土矿产出赤泥),经过磁化还原焙烧后,能否大部分转化成磁性更强的磁铁矿。磁选试验主要为了验证磁化焙烧后的赤泥经磁选后,产生的铁精矿品位和铁的回收率是否能够达到行业内平均水平。

2.3 试验装置及方法

2.3.1 磁化焙烧试验

本试验采用分散态焙烧装置进行磁化焙烧试验,相比传统的堆积态,分散态焙烧气固两相接触面积更大,具有能耗低、焙烧矿质量均匀、传热传质快等优点[8]。

分散态磁化焙烧装置如图2所示。试验时,先通过U型硅碳棒进行炉体升温,同时将赤泥分散放入多层筛网装料斗中,筛网共4层,每层放入赤泥4 g。待炉温稳定在750℃后,将多层筛网置入刚玉管内,然后通过调节玻璃转子流量计,开始将还原性气体(高纯氮气95%和高纯一氧化碳5%)通入刚玉管内,气体流量最终控制在2.1 m3/h,始终保持赤泥在充分分散的状态下进行焙烧。自动温控仪根据检测温度和设定温度的偏差实时调节加热功率,确保炉内温度稳定,控制精度为±0.5℃。在刚玉管上安装有石英玻璃观察孔,用来观察炉内物料的焙烧情况。在温度、还原气体流量都达到试验设定值后,反应60 s完成焙烧,等待物料冷却后装入密封袋中等待磁选试验。

图2 分散态磁化焙烧装置示意图

2.3.2 磁选试验

磁选试验选用磁选管作为磁选设备,磁选管型号:XCGS-Φ100 D=100 mm 200 kA/m 武汉探矿机械厂。磁选管可通过调节电流调节磁场强度,料浆中的磁性颗粒在磁力的作用下,被吸附在极间的玻璃管内壁上(精矿),而非磁性矿粒则从玻璃管下端排出(尾矿)。

磁选试验分为粗选和精选,均采用磁选管作为磁选设备,区别是对应的磁场强度不同。试验时,取8 g烘干打散后的磁化焙烧赤泥,加水进行调浆,使其充分分散,固含调整为10%。在磁场强度为1 550 oe的条件下,将浆化后的赤泥浆液通入到磁选管玻璃管中进行粗选试验,吸附在磁选管玻璃管内壁上的为粗选精矿,从磁选管玻璃管排出的为粗选尾矿。粗选精矿再进行精选试验,磁场强度调整为1 050 oe,得到精选精矿和精选尾矿。精选精矿即为成品铁精矿,粗选尾矿和精选尾矿为最终尾矿。图3为磁选试验流程图。

图3 磁选试验流程图

2.4 试验验证结果及分析

表3将磁化焙烧后赤泥与原料赤泥铁矿物的主要物相进行对比发现,通过磁化焙烧,原料赤泥中的菱铁矿和黄铁矿消失,这两部分铁矿物在高温情况转化为Fe2O3,再被还原成磁铁矿(Fe3O4);原料赤泥中硅酸铁2FeO·SiO2未被还原,这与热力学分析得出的结论一致;原料赤泥中褐铁矿绝大部分转化为磁铁矿,转化率达到98%以上。

表3 原料赤泥与磁化焙烧后赤泥中铁物相的分析结果对比 %

磁化焙烧后赤泥TFe品位为41.7%,在经过第一级粗选后,可得到TFe品位为50.22%的粗选精矿,铁的回收率为67.54%,粗选精矿产率为56%;粗选精矿再经第二级精选后,可得到TFe品位为56%的精选精矿(成品铁精矿),铁回收率为62%,精选精矿(成品铁精矿)产率为46.1%,远高于同行业内铁精矿品位52%~55%时,铁的回收率为28%~32%的平均水平。

通过以上试验验证,结果表明铁矿物以褐铁矿形式存在的赤泥(采用低温拜耳法处理的三水铝石铝土矿产出赤泥),经过磁化焙烧后,绝大部分弱磁性的褐铁矿转化成磁性更强的磁铁矿。磁化焙烧后的赤泥,经“一粗一精”磁选后可得到远高于同行业平均水平的铁精矿品位和铁的回收率,证明磁化焙烧-湿法磁选生产工艺有较好的磁选效果。

3 磁化焙烧-湿法磁选生产工艺经济分析

以某港口氧化铝项目为例,该项目矿源为国外三水铝石型铝土矿,采用低温溶出工艺,年产氧化铝2 000 kt/a,年产赤泥2 900 kt/a。对该项目应用赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺,根据试验数据(铁精矿TFe品位56%,产率46.1%)计算,该项目可产出TFe品位56%铁精矿1 337 kt/a,即减排赤泥1 337 kt/a,主要产生以下效益。

1)赤泥产出的铁精矿效益

该项目应用赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺后,可产出TFe品位56%铁精矿1 337 kt/a,根据目前铁精矿市场现状,本项目的产品铁精矿(56%品位)的销售价格按不含税价格 318.57 元/t(含税 360 元/t)计,年营业收入为42 592.8万元。生产铁精矿的成本主要包含原材料成本、燃料及动力成本(包含热损失部分)、人工成本、折旧费、修理费以及管理费等费用,共计307.81元,则每年可实现利润总额为1 438.6万元。

2)赤泥减排节约堆存成本

该项目赤泥在没有经过磁化焙烧-湿法磁选前,赤泥全部送至赤泥堆场堆存。经过赤泥磁化焙烧-湿法磁选后,可减少堆存赤泥1 337 kt/a。赤泥堆存成本主要包含赤泥滤饼输送、赤泥滤饼摊晒、赤泥滤饼压实等成本,按照目前该港口氧化铝项目生产数据,赤泥堆存平均堆存成本为10元/t赤泥,则每年可节约赤泥堆存成本1 337万元。

3)节约赤泥堆场库容

目前国家对赤泥堆场的管控愈加严格,新建一个赤泥堆场要提前2-3年,经过层层严格的审批和安全论证,花费大量人力物力,才能通过赤泥堆场的各类审批,这就使得赤泥堆场库容对氧化铝厂尤显珍贵。该港口氧化铝项目一期赤泥堆场库容1 950万方,使用年限8.4年。应用赤泥磁化焙烧-湿法磁选工艺后,可减排赤泥1 337 kt/a,按堆积容重1.25 t/m3计算,每年可节约赤泥堆场库容106.96万方,堆场使用年限增加至15.6年,相对于原规划的8.4年的使用年限延长7.2年。

4 结 论

1)三水铝石型铝土矿采用低温溶出处理得到的赤泥,主要以褐铁矿或者铝针铁矿形态存在,磁性差、磁选效果不好。本文对磁化焙烧-湿法磁选生产工艺进行试验初探,试验结果表明,铁精矿品位56%时,回收率62%、产率为46.1%、磁选效果好。

2)以某港口氧化铝项目为例,根据实验数据计算,应用赤泥磁化焙烧-湿法磁选生产工后,可产出TFe品位56%铁精矿1 337 kt/a,预期每年可实现利润1 438.6万元,每年可节约赤泥堆存成本1 337万元。值得注意的是赤泥选铁产品铁精矿价格受市场波动较大,这将对该工艺利润产生较大影响。

3)以某港口氧化铝项目为例,根据实验数据计算,应用赤泥磁化焙烧-湿法磁选生产工后,可减排赤泥排1 337 kt/a,每年可节约赤泥堆场库容 106.96万方,堆场使用年限增加至15.6年,相对于原规划8.4年的的使用年限延长7.2年。

4)本文中的经济分析数据来自试验验证,具有一定的参考性。但由于铁精矿品位和产率直接影响了项目利润,下一步应对磁化焙烧-湿法磁选工艺进行扩大化的中试试验,以期为工业化应用提供更为准确的基础数据支撑。

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