1、論文針對會澤鉛鋅礦中的方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦，通過實驗室浮選試驗，較系統(tǒng)地研究礦物的可浮性和浮游速度特性，總結(jié)硫化礦浮選過程分流分速的規(guī)律性，從動力學(xué)角度進一步探討異步浮選的技術(shù)內(nèi)涵，并分別應(yīng)用回歸分析方法和人工智能技術(shù)對硫化礦浮選過程進行了模擬研究。
　　通過分批浮選試驗較系統(tǒng)地研究了方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦在無捕收劑和乙基鉀黃藥與乙硫氮分別作捕收劑時的可浮性和浮游速度，以及硫化鈉、硝酸鉛、硫酸鋅、硫酸銅和氧化鈣作調(diào)整劑對礦物浮選

2、行為的影響。結(jié)果表明，采用硫酸鋅作調(diào)整劑時，在pH=7.5，乙基鉀黃藥濃度為2.4×10-4 mol/L和硫酸鋅濃度為1.5×10-4 mol/L的條件下，方鉛礦和黃鐵礦浮游性相近，而方鉛礦、黃鐵礦與閃鋅礦浮游性差異最顯著。從總體規(guī)律看，方鉛礦的浮游速度較快，在浮選過程中呈現(xiàn)逐步降低的規(guī)律;而閃鋅礦和黃鐵礦的浮游速度較慢，在浮選過程中呈現(xiàn)先降低后升高的規(guī)律。
　　以經(jīng)典一級浮選動力學(xué)模型為基礎(chǔ)，結(jié)合會澤鉛鋅硫化礦異步浮選新技術(shù)的特

3、點，提出了礦物分速浮選模型。選擇傳統(tǒng)浮選數(shù)學(xué)模型中的經(jīng)典一級模型和二級動力學(xué)模型以及本文推導(dǎo)的分速浮選模型，建立會澤鉛鋅硫化礦浮選動力學(xué)模型。結(jié)果表明，方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦分速浮選模型累計回收率擬合值與試驗值之間的相關(guān)系數(shù)R2均為0.999，可見分速浮選模型可以較好地模擬方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦的浮選過程。
　　根據(jù)積分復(fù)原法對會澤鉛鋅硫化礦浮選過程浮選速度常數(shù)（簡稱K值）的分布情況進行了分析。結(jié)果表明，絕大多數(shù)方鉛礦的K值分布在

4、0.75～1.27min-1區(qū)間內(nèi);對于閃鋅礦而言，K值分布在0.83～1.33 min-1區(qū)間的量較多，在其他區(qū)間分布的量較少;而黃鐵礦的K值則比較均勻地分布在0～2.07min-1的區(qū)間內(nèi)。
　　應(yīng)用模糊邏輯研究了粒度對會澤方鉛礦浮選動力學(xué)的影響。試驗表明，隨著方鉛礦粒度的增加，浮選累計回收率呈現(xiàn)先升后降的規(guī)律，而浮選速度常數(shù)則逐漸降低。方差分析表明，粒度對浮選速度常數(shù)具有顯著性影響，而對浮選累計回收率的影響并不顯著。仿真研究

5、表明，基于MATLAB軟件設(shè)計的模糊邏輯系統(tǒng)可以較好地模擬不同粒度方鉛礦的浮選過程。
　　應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度和隸屬函數(shù)，提出了從可浮性和浮游速度兩個方面綜合評價會澤鉛鋅硫化礦浮游性的新方法，實現(xiàn)了礦物浮游性的量化。根據(jù)浮游性評價新方法，分析了會澤方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦在pH=7.5，乙基鉀黃藥濃度為2.0×10-4 mol/L，硫酸鋅濃度為1.5×10-4 mol/L條件下的浮游性，結(jié)果表明，浮游性順序依次是方鉛礦＞黃鐵礦＞＞

6、閃鋅礦。
　　在單礦物浮選試驗基礎(chǔ)之上，進行方鉛礦-黃鐵礦二元混合礦和方鉛礦-閃鋅礦-黃鐵礦三元混合礦異步浮選試驗。方鉛礦-黃鐵礦二元混合礦異步浮選試驗表明，以乙基鉀黃藥作捕收劑，在“等可浮異步選鉛Ⅰ”過程中上浮精礦Ⅰ以方鉛礦(73.42％)為主，黃鐵礦(37.50％)為輔;在“等可浮異步選鉛Ⅱ”過程中上浮精礦Ⅱ以黃鐵礦(51.93％)為主，方鉛礦(22.95％)為輔。方鉛礦-閃鋅礦-黃鐵礦三元混合礦異步浮選試驗表明，以乙基鉀黃藥

7、作捕收劑，硫酸鋅作調(diào)整劑，在“等可浮異步選鉛Ⅰ”過程中，方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦的浮選回收率分別為84.00％、3.48％和43.71％;在“等可浮異步選鉛Ⅱ”過程中，方鉛礦、閃鋅礦和黃鐵礦的浮選回收率分別為14.92％、5.05％和43.85％，實現(xiàn)了方鉛礦和黃鐵礦等可浮浮選以及方鉛礦、黃鐵礦與閃鋅礦之間的異步浮選分離。
　　分別應(yīng)用回歸分析方法和人工智能技術(shù)對硫化礦浮選過程進行了模擬研究。結(jié)果表明，基于SPSS的回歸模型可以分析