引言：硅灰石矿的价值与行业痛点

硅灰石（CaSiO₃）作为一种链状结构的偏硅酸盐矿物，因其高长径比、低热膨胀系数及优异的绝缘性能，被广泛应用于陶瓷、涂料、冶金保护渣等领域。中国作为全球最大硅灰石生产国，江西省贡献了全国60%以上的产量，尤其以新余、上饶等地的矿石品质著称。然而，江西硅灰石矿普遍存在复杂的伴生问题：淡蓝色次生矿（含微量铁、锰元素）、黑色杂石（磁铁矿、赤铁矿）以及硅石（石英）、方解石共生体，导致矿石提纯难度陡增。传统选矿工艺难以兼顾效率与精度，而人工智能分选技术的引入，为这一难题提供了突破性解决方案。

一、江西硅灰石矿的伴生特征与分选难点

1.1 矿石成分的复杂性

江西硅灰石矿体多呈层状或脉状分布，主要杂质包括：

硅石（石英）：与硅灰石同属硅酸盐矿物，密度相近（2.65 g/cm³），但硬度差异显著（石英莫氏硬度7，硅灰石4.5-5）；

方解石（CaCO3）：钙含量高，易与硅灰石形成共生结块，传统浮选法需强酸调节pH值；

淡蓝色次生矿：通常为含铁硅酸盐（如绿帘石），铁含量0.5%-2%，影响成品白度（需＞90%）；

黑色杂石：以磁铁矿（Fe3O4）为主，磁性显著但粒度不均。

1.2 传统分选工艺的局限性

色选机依赖色差：仅能剔除黑色杂石及深蓝色矿物，对浅色硅石、方解石无效；

浮选污染大：需使用油酸、水玻璃等药剂，废水处理成本占选矿总成本30%以上；

磁选效率低：弱磁性矿物（如赤铁矿）分选率不足50%。

二、名德AI人工智能分选机的技术架构与创新点

针对传统工艺的瓶颈，名德智能分选机通过多维度特征识别+AI算法优化，实现了高精度分选：

多光谱成像技术：结合可见传感，同步分析矿石的颜色、纹理、质感、光泽、形状等特征；

深度学习模型训练：基于海量矿石样本库（包括硅灰石、硅石、方解石及不同色度次矿），构建动态识别模型，适应矿石多样性；

分选参数智能调节：根据矿石批次差异，自动优化分选阈值，确保淡蓝色次矿（如低铁硅酸盐）剔除率＞95%，硅石/方解石分选精度达98%以上。

技术优势对比表

三、江西新余某矿山应用案例分析

项目背景：新余某硅灰石矿，原矿品位CaO45%、SiO248%，含淡蓝色次矿（约8%）、黑色杂石（3%）及硅石-方解石共生体（12%），目标提纯至CaO＞48%、SiO₂＜46%。

传统工艺瓶颈：

浮选法需大量化学药剂，成本高且环保压力大；

色选机仅能去除黑色杂质，淡蓝次矿残留导致成品白度不足。

AI分选方案实施：

预处理阶段：矿石破碎至10-50mm，通过干式筛分去除粉尘；

AI分选核心环节：

分选机设定“高纯度模式”，同步识别硅石、方解石及淡蓝次矿、黑色杂石；

采用高压气喷装置，以0.1秒响应速度精准剔除杂质；

后段优化：分选后矿石经磁选除铁，最终进入磨粉系统。

经济效益：

分选效率提升40%，电耗降低25%；

硅灰石精矿品位提升至CaO 49.2%、SiO₂ 44.5%，杂质总量＜2%；

年处理10万吨矿石，新增利润超1200万元。

四、技术推广与行业变革

对其他矿种的适用性：

石英砂提纯：分选长石、云母等脉石矿物；

碳酸钙深加工：剔除白云石、硅灰石杂质；

战略性矿产：锂辉石与长石的高效分离。

五、行业启示与未来展望

江西硅灰石矿的实践表明，AI分选技术可显著突破传统选矿瓶颈，不仅在处理颜色相近、成分复杂的伴生矿时优势突出。更能在降本增效与绿色生产中，助力矿山企业突破“双碳”目标下的转型瓶颈。同时，AI分选与尾矿综合利用的结合，可更好得推动资源“零废弃”。