萤石矿作为重要的战略矿产资源，广泛应用于冶金、化工、光学等领域。随着全球对萤石需求的增长及资源品质的分化，传统分选工艺面临效率低、成本高、适应性差等瓶颈，已难以满足现代矿业对效率、环保与价值的综合诉求。而近些年随着人工智能技术的发展，尤其在矿石分选领域技术的不断革新，通过采用多光谱识别、深度学习算法与高速执行系统的结合，为萤石矿的精细化分选提供了创新解决方案，尤其在高钙萤石矿降钙处理、低品位矿提品及高品位矿优化领域展现出显著优势。

高钙萤石矿的破局：多光谱识别技术下的精准分离

内蒙古作为我国萤石矿主产区，萤石矿一直存在“高钙之痛”，本质是碳酸钙与氟化钙晶体共生带来的选冶矛盾。传统浮选工艺需通过酸浸调节pH值抑制碳酸钙上浮，但存在药剂消耗大、氟化钙回收率波动（通常仅65%-75%）及尾矿处理成本高等缺陷。

但名德光电AI分选机另辟蹊径——其搭载的AI人工智能识别3.0系统，通过多光谱扫描技术，结合萤石矿破碎后存在一定解离度的情况，抓取到高钙与低钙萤石矿的细微特征差异，通过深度学习算法对萤石颗粒实施动态分选。实验数据显示，经名德设备预处理后，部分高钙萤石矿含量可将碳酸钙含量从原矿的15%-25%降至8%以下，使浮选段氟化钙回收率提升至85%以上，精矿品位稳定在92% CaF₂以上.

高钙萤石矿区：构建"AI粗选-浮选联合工艺"，分选机前置处理10-50mm粒级矿石，降低浮选段碳酸钙干扰；

低品位矿经济性提升：预分选抛废与资源化利用

当萤石原矿品位介于20%-30%的经济临界线，直接浮选的经济性常为本重利薄，多数矿山头痛不已，而通过构建矿石价值模型，实现"抛废-富集"双目标优化，却让这些“边缘资源”重获新生。设备基于表面纹理特征建立废石识别模型，对硅质岩、粘土矿物等脉石进行高速剔除，其智能梯度分选模式——通过深度学习动态调整分选阈值，使入浮矿石品位提升至35%-50%，浮选药剂消耗降低40%，浮选尾渣降低30-45%，同时对于预抛废的尾矿的物料转入建材加工链，形成"选矿-建材"协同生产模式。

低品位矿区：采用"梯级分选"模式，第一级剔除＜8% CaF₂的废石，第二级对10%-30% CaF₂矿石进行再富集，形成可浮选（＞25%）、建材用（8%-15%）、回填（＜8%）三级资源化体系。

高品位矿价值更大化：价值的极致释放

外蒙古南戈壁省的萤石矿床，蕴藏着大量晶莹剔透的立方体萤石晶体，萤石矿虽品位高（CaF₂＞65%）、结晶完整，但受限于当地落后的重介质分选工艺，运输至中国的原矿中常混杂20%-30%非晶态萤石。名德分选机创新采用多光谱成像技术，精准识别萤石矿中不同结晶体、不同价值萤石矿的特征差异，设备根据深度学习模型与动态阈值算法，系统可在0.5s内完成矿石特征分析并进行分选。相对于较传统工艺提升300%，能耗降低75%。每万吨矿石运输成本节约45万美元，同时因紫萤石溢价的高效分选，单条产线年增收可达千万级增长。分选后的精矿CaF₂纯度稳定在95%以上，大幅降低下游冶炼成本。

高品位矿区：部署光电智能分选，在采矿现场完成高品位的预富集，使跨境运输量减少40%，规避低效矿石的无效运输；

技术经济性分析

对比传统工艺，AI分选可使萤石项目投资回收期缩短2-3年：

能耗：单位处理电耗0.8-1.2 kWh/t，较浮选降低70%

人工成本：自动化率＞95%，减少选矿厂30%用工量

环境效益：尾矿库容量需求降低50%，重金属污染风险下降

人工智能分选技术正在重塑萤石矿的加工方式。从高钙矿的精准解离到低品位矿的经济开发，再到高品级萤石的增值利用，该技术通过矿石价值链的全程优化，推动行业向绿色化、智能化转型，从资源消耗到价值创造，打造成萤石矿的“精准分选-低碳生产-价值跃迁”的产业。