金屬礦產選礦的核心在于通過物理或化學方法分離有用礦物與雜質。礦石經過破碎、磨礦后進入分選環(huán)節(jié)，不同礦物因密度、磁性或表面性質差異被篩選出來。例如硫化銅礦常用浮選法，利用礦物親水性的差異捕捉目標成分。選礦流程需根據礦石特性靈活調整，既要保證回收率，又要控制能耗與成本。

礦石性質分析是選礦成功的基石。需要重點關注礦物的嵌布粒度與共生關系，特別是微細粒礦物可能需超細磨處理。實驗室測試能確定最佳藥劑配比與分選參數(shù)，比如金礦氰化浸出前需預氧化處理硫化物。選礦廠設計必須匹配礦石硬度、含水量等指標，否則易導致設備堵塞或效率下降。

選礦的關鍵是什么？答案是精準把握礦物間的物性差異。重選法利用密度差分離鎢礦與石英，磁選機可提取磁鐵礦中的鐵元素。氧化鋁礦通過拜耳法溶出氧化鋁時，溫度控制直接影響赤泥沉降速度?，F(xiàn)代傳感器技術能實時監(jiān)測礦漿濃度，配合自動化系統(tǒng)動態(tài)調節(jié)浮選槽充氣量。

環(huán)保要求推動選礦技術創(chuàng)新。尾礦干排技術減少水資源消耗，生物浸出法替代傳統(tǒng)氰化提金更安全。復合力場分選設備處理低品位礦時，回收率提升15%以上。選礦廢水循環(huán)利用系統(tǒng)可回收90%的工藝水，重金屬離子通過沉淀法達標排放。這些技術突破既降本增效，又符合綠色礦山建設標準。

選礦效果直接影響冶煉經濟性。銅精礦品位每提升1%，熔煉能耗降低2-3個百分點。貴金屬礦常采用聯(lián)合工藝，如鉑族金屬先浮選再浸出。數(shù)字化建模技術正在改變傳統(tǒng)試錯模式，通過仿真計算優(yōu)化流程參數(shù)。未來選礦將更智能，從礦物識別到過程控制全面實現(xiàn)AI決策。