螢石礦作為重要的戰(zhàn)略礦產(chǎn)資源，廣泛應(yīng)用于冶金、化工、光學(xué)等領(lǐng)域。隨著全球?qū)ξ炇枨蟮脑鲩L(zhǎng)及資源品質(zhì)的分化，傳統(tǒng)分選工藝面臨效率低、成本高、適應(yīng)性差等瓶頸，已難以滿足現(xiàn)代礦業(yè)對(duì)效率、環(huán)保與價(jià)值的綜合訴求。而近些年隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其在礦石分選領(lǐng)域技術(shù)的不斷革新，通過(guò)采用多光譜識(shí)別、深度學(xué)習(xí)算法與高速執(zhí)行系統(tǒng)的結(jié)合，為螢石礦的精細(xì)化分選提供了創(chuàng)新解決方案，尤其在高鈣螢石礦降鈣處理、低品位礦提品及高品位礦優(yōu)化領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。
高鈣螢石礦的破局：多光譜識(shí)別技術(shù)下的精準(zhǔn)分離
內(nèi)蒙古作為我國(guó)螢石礦主產(chǎn)區(qū)，螢石礦一直存在“高鈣之痛”，本質(zhì)是碳酸鈣與氟化鈣晶體共生帶來(lái)的選冶矛盾。傳統(tǒng)浮選工藝需通過(guò)酸浸調(diào)節(jié)pH值抑制碳酸鈣上浮，但存在藥劑消耗大、氟化鈣回收率波動(dòng)（通常僅65%-75%）及尾礦處理成本高等缺陷。
但名德光電AI分選機(jī)另辟蹊徑——其搭載的AI人工智能識(shí)別3.0系統(tǒng)，通過(guò)多光譜掃描技術(shù)，結(jié)合螢石礦破碎后存在一定解離度的情況，抓取到高鈣與低鈣螢石礦的細(xì)微特征差異，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)螢石顆粒實(shí)施動(dòng)態(tài)分選。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)名德設(shè)備預(yù)處理后，部分高鈣螢石礦含量可將碳酸鈣含量從原礦的15%-25%降至8%以下，使浮選段氟化鈣回收率提升至85%以上，精礦品位穩(wěn)定在92% CaF?以上.
高鈣螢石礦區(qū)：構(gòu)建"AI粗選-浮選聯(lián)合工藝"，分選機(jī)前置處理10-50mm粒級(jí)礦石，降低浮選段碳酸鈣干擾；
低品位礦經(jīng)濟(jì)性提升：預(yù)分選拋廢與資源化利用
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