矿物组分对智能分选X射线识别规律研究

摘要：

针对煤和矸石智能分选过程中的分离依据问题,利用X射线识别矿物原理,结合图像灰度值提取方法,研究了不同性质的矿物及煤炭在不同尺度及密度情况下的灰度值变化规律.结果 表明,单一矿物及混合矿物的灰度值随其厚度及密度的增加而逐渐减小,相同厚度时,矿物密度越大,其灰度值越小,这一规律同样适用于不同煤样.利用回归分析的方法,得到单一矿物和混合矿物厚度灰度值的回归方程,其中单一矿物石墨、石英、高岭土、蒙脱石在高能区和低能区下的回归方程系数a分别为59.25、65.69、61.61、58.02和174.95、177.31、186.95、161.81;利用石墨分别与其他3种矿物混合制得石墨∶石英、石墨∶高岭土、石墨∶蒙脱石、石墨∶高岭土∶石英、石墨∶蒙脱石∶石英、石墨∶蒙脱石∶高岭土样品,其高能区和低能区的回归系数分别为151.12、156.00、153.13、152.43、152.98、151.98和193.34、201.34、192.93、191.26、194.68、193.08,并用单一矿物回归方程对混合矿物进行验证,发现灰度区间与密度区间相对应,符合X射线识别规律;不同煤种(焦煤,肥煤,气煤)的灰度值与其厚度和密度具有高度显著的规律性,且变化趋势与单一矿物和混合矿物一致.

关键词：光电分选、X射线、矿物组成、灰度值、回归方程

所属期刊栏目：27

分类号：TD94(选矿)

资助基金：国家重点研发计划资助项目;安徽省科技重大专项资助项目;国家重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：202-208