Способ отделения минеральных загрязняющих примесей от содержащих карбонат кальция горных пород рентгеновской сортировкой

Изобретение относится к способу отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от кальциево-карбонатных горных пород осадочного и метаморфического происхождения, таких как известняк, мел и мрамор. Способ отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от содержащих карбонат кальция горных пород в стадиях, на которых измельчают и сортируют кальциево-карбонатные породы по величине частиц в диапазоне от 1 мм до 250 мм; отделяют частицы карбоната кальция удалением частиц, включающих в себя иные компоненты, нежели карбонат кальция, с помощью устройства, размещенного ниже по потоку относительно зоны детектирования и управляемого оценочным устройством с компьютерным управлением, согласно сигналам сенсоров, полученным при проникновении излучения в поток указанных частиц, причем указанное излучение испускается источником рентгеновских лучей и регистрируется по меньшей мере одним сенсорным устройством, в котором обеспечивают возможность прохождения рентгеновского излучения по меньшей мере через два фильтровых устройства в отношении различающихся между собой энергетических спектров, размещенных выше по потоку относительно по меньшей мере одного сенсорного устройства, и сенсорными линиями с многочисленными индивидуальными пикселями, позиционированными поперек потока частиц, в качестве сенсорного устройства, причем сенсорная линия предусмотрена для каждого из по меньшей мере двух фильтров. Техническим результатом изобретения является создание альтернативного способа эффективного удаления и отделения нежелательных сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от карбоната кальция в содержащих карбонат кальция горных породах осадочного и метаморфического происхождения. 16 з.п. ф-лы, 3 пр., 4 табл., 5 ил.

 

Настоящее изобретение относится к способу отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от кальциево-карбонатных горных пород осадочного и метаморфического происхождения, таких как известняк, мел и мрамор.

Природные карбонаты имеют громадное значение для мировой экономики благодаря многочисленным вариантам их применения. Согласно различным областям их использования, таким как карбонат кальция в целлюлозно-бумажной промышленности и в производстве красок, конечные продукты характеризуются строгими требованиями к качеству, которые трудно соблюсти.

Таким образом, требуются эффективные, в идеальном случае автоматизированные, способы сортировки и отделения минеральных загрязняющих примесей, которые обычно включают переменные количества содержащих доломит и кремнезем горных пород, или минералов, таких как оксид кремния, в форме кремня или кварца, полевых шпатов, амфиболитов, слюдяных сланцев и пегматита, в виде вкраплений, конкреций, слоев внутри горной породы из карбоната кальция, или в виде сопутствующих горных пород.

Многие отрасли промышленности, такие как в горной промышленности или промышленности по утилизации отходов, стремятся иметь эффективный способ автоматической сортировки смесей материалов.

Автоматическая сортировка частиц в этом плане означает разделение объемного потока частиц на основе детектирования свойств частиц, которые измеряют электронными датчиками, такими как фотокамеры, рентгеновские сенсоры и катушки дистанционного обнаружения.

Подходящий способ выбирают сообразно характеристикам частиц. Так, есть несколько различных способов сортировки, которые, однако, главным образом имеют очень ограниченную применимость в зависимости от конкретных свойств частиц. Например, оптическая сортировка требует достаточного цветового контраста частиц, сортировка по плотности возможна только при достаточной разнице в удельных весах частиц, и избирательная шахтная добыча в основном неэффективна по соображениям затрат времени и стоимости. Там, где сортируемые частицы не имеют надежных характеристик, позволяющих автоматизировать процесс, приходится применять ручную сортировку.

Более конкретно, в отрасли горной промышленности доступность высокопроизводительных автоматизированных сортировочных устройств для грубозернистых и кусковых материалов улучшает общую эффективность как разработки месторождения, так и дробления.

Применением автоматической сортировки горной породы для предварительного концентрирования можно разрабатывать неоднородные рудные залежи более низкого в среднем сорта, но с локальными секциями, прослоями или жилами высокосортной руды. Путем предварительной сортировки кусков руды перед дроблением общие затраты на измельчение могут быть значительно снижены.

Оптические сортировочные устройства, используемые в вариантах применения для обработки минералов, основываются на использовании одной или более цветных камер с однострочной разверткой и освещения от специально сконструированных источников света. С помощью камеры могут быть детектированы многие отличительные характеристики, включающие форму, площадь, интенсивность, цвет, однородность и т.д. Типичные возможности применения относятся к разнообразным рудам неблагородных и благородных металлов, промышленным минералам, таким как известняк, и драгоценным и полудрагоценным камням.

Оптические сортировочные устройства часто используют для сортировки горных пород на основе карбоната кальция. Однако, как было упомянуто, поскольку цветовой контраст не является достаточно высоким, разделение становится затруднительным. Например, кремень может быть серым, коричневым или черным, но в некоторых карьерах даже белым, как сам мел, так что оптическое сортировочное устройство не может удалить его из мела. Кроме того, даже в случае, когда имеет место достаточный цветовой контраст, поверхность горных пород часто нужно смачивать и очищать для усиления цветового контраста и стабильности цвета. Однако, например, в случае мела, который является очень мягким и пористым, промывание или даже смачивание невозможно.

Поэтому существует потребность в создании способов сортировки, иных, нежели обычные способы, главным образом основанные на цветовых контрастах, для отделения указанных загрязняющих примесей от горных пород, содержащих карбонат кальция.

Рентгеновские сортировочные устройства нечувствительны к пыли, влажности и загрязнению поверхности, и сортировка происходит непосредственно на основе разницы в среднем атомном номере фрагментов горной породы. Даже если отсутствуют различия по внешнему виду, электрическим или магнитным характеристикам, многие материалы все еще могут быть сконцентрированы с помощью рентгеновской сортировки.

Однако рентгеновские сортировочные устройства до сих пор использовали в основном для сортировки металлолома, строительных отходов, пластмасс, углей и металлсодержащих горных пород и минералов, но не для удаления указанных минеральных загрязняющих примесей из кальциево-карбонатной горной породы, главным образом вследствие малых различий в средней атомной плотности между указанными примесями и карбонатом кальция.

Например, патентный документ WO 2005/065848 A1 относится к устройству и способу разделения или сортировки сыпучих материалов с помощью выдувного устройства, оснащенного выдувными форсунками, размещенными на нисходящей секции ниже по потоку относительно конвейерной ленты и источника рентгеновского излучения, устройством для оценки с компьютерным управлением и по меньшей мере одним сенсорным устройством. Сыпучие материалы, упомянутые в патентном документе WO 2005/065848 A1, представляют собой разделяемые руды, и частицы отходов, такие как стеклокристаллический материал из бутылочного стекла, или вообще различные типы стекла.

Патентный документ GB 2285506 также описывает способ и устройство для классификации материала, основанные на рентгеновском излучении. В этом способе частицы облучают электромагнитным излучением, типично рентгеновскими лучами, с соответственными первым и вторым уровнями энергии. Выводят первое и второе значения, которые являются показательными для коэффициента ослабления излучения каждой частицей. Затем выводят третье значение как разность между первым и вторым значением или как их соотношение, и частицы классифицируют согласно тому, указывает ли третье значение на присутствие частиц конкретного материала. В одном варианте применения способа его используют для сортировки алмазоносной кимберлитовой породы на фракцию, состоящую из частиц кимберлита, содержащих алмазные включения, и фракцию, состоящую из пустой кимберлитовой породы.

Патентные документы US 5339962 и US 5738224 описывают способ разделения материалов, имеющих различные характеристики поглощения и проникновения электромагнитного излучения. Материалы, разделяемые этим способом, представляют собой пластические материалы, отделяемые от стеклянных материалов, металлы от неметаллов, различающиеся между собой пластмассы. Представленный способ в особенности эффективен при разделении предметов с различным химическим составом, таких как смеси, содержащие металлы, пластики, текстильные материалы, бумагу и/или другие такие материалы отходов, встречающиеся в промышленности по переработке твердых городских отходов и в отраслях промышленности для утилизации вторичных материалов.

Патентные документы WO 2006/094061 A1 и WO 2008/017075 A2 относятся к сортировочным устройствам, включающим оптические сортировочные устройства, и сортировочным устройствам, имеющим рентгеновскую трубку, двухэнергетическую детекторную матрицу, микропроцессор и систему воздушных форсунок. Устройство регистрирует присутствие образцов в области обнаружения рентгеновским излучением и инициирует идентификацию и сортировку образцов. После идентификации и классификации категории образца в определенное время устройство активирует воздушные форсунки, расположенные в специальных местах, чтобы поместить образец в надлежащий сборный контейнер. Материалы, отсортировываемые этим устройством, представляют собой такие металлы, как легкие металлы типа алюминия и его сплавов, которые отделяют от более тяжелых металлов, таких как железо, медь и цинк, и их сплавы.

Патентный документ EP 0064810 A1 описывает устройство для сортировки руды, в котором сортируемую руду выбирают для сортировки согласно абсорбции ею излучения атома. Частицы руды пропускают под рентгеновской трубкой в ходе транспортировки их конвейерной лентой. Рентгеновские лучи, проходящие через частицы руды, падают на флуоресцентный экран. Изображения, возникающие на экране, сканируют с помощью сканирующей камеры для создания управляющих сортировкой сигналов, в зависимости от количества излучения, поглощенного частицами руды. Специально испытанными рудами являются вольфрамовые руды, которые оказались особенно трудными в разделении при использовании известных способов обнаружения, но являются чрезвычайно чувствительными к сортировке путем измерения их способности поглощать рентгеновское излучение в особых обстоятельствах.

Патентный документ RU 2131780 относится к обогащению и сортировке марганцевой руды, включающим стадии, в которых руду измельчают, разделяют ее на фракции по величине, проводят магнитное отделение тонкой фракции и рентгеновское/радиометрическое отделение крупнозернистой фракции. Руду с содержанием марганца менее 2% отправляют в отвал, и руду, содержащую более 2% марганца, подвергают рентгеновскому/радиометрическому разделению, что представляет собой упрощенный технологический процесс добычи марганцевых концентратов из руды.

Таким образом, существует ряд возможностей, как отделять один материал от другого. Однако до сих пор не было найдено эффективного способа сортировки и отделения минеральных загрязняющих примесей от карбоната кальция в горных породах, содержащих карбонат кальция, вследствие того факта, что современные способы требуют достаточно различающихся характеристик, таких как плотность и цвет сортируемого материала, что является проблематичным в отношении многих загрязняющих примесей, содержащихся в горных породах, содержащих карбонат кальция.

Таким образом, по-прежнему существует потребность в альтернативных способах сортировки и отделения указанных минеральных загрязняющих примесей, также включающих твердые, абразивные и/или окрашивающие минералы или породы, от остальных компонентов горной породы, даже если нет явного цветового контраста между карбонатом кальция и указанными загрязняющими примесями.

Поэтому цель настоящего изобретения состоит в представлении альтернативного способа эффективного отделения и удаления нежелательных сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от карбоната кальция в содержащих карбонат кальция горных породах осадочного и метаморфического происхождения, таких как известняк, мел и мрамор, в особенности, если цветовой контраст в породах низок, или природа поверхности частиц не позволяет проводить кондиционирование, необходимое для создания или усиления цветового контраста (то есть промывания, смачивания).

Цель изобретения достигнута с помощью способа, как определенного в независимых пунктах формулы изобретения. Преимущественные варианты осуществления настоящего изобретения следуют из зависимых пунктов патентной формулы и нижеследующего описания.

Неожиданно было обнаружено, что устройства, в которых используют технологию двухэнергетического рентгеновского пропускания, могут быть преимущественно применены для отделения и удаления нежелательных минеральных загрязняющих примесей из карбоната кальция в горных породах, содержащих карбонат кальция.

Этот найденный факт является непредсказуемым, поскольку рентгеновская технология обычно требует определенной разницы в плотности разделяемых материалов, что нетипично для таких материалов, как, например, карбонат кальция и доломит или кремень, в отношении которых нельзя было ожидать, что они могут быть отделены рентгеновской сортировкой.

Этим объясняется, почему до сих пор рентгеновскую сортировку главным образом применяли для разделения материалов, достаточно различающихся по плотности, таких как легкие и тяжелые металлы, например, алюминий и магний от фракции, богатой тяжелыми металлами, такими как медь, бронза, цинк и свинец, или пластических материалов от стеклянных материалов, металлов от неметаллов или различных пластиков друг от друга.

Рентгеновские лучи, испускаемые рентгеновским источником, проникают в сырьевой материал и поглощаются согласно средней атомной массе и размеру частиц сканируемого материала. Рентгеновские детекторы, размещенные напротив источника рентгеновского излучения, регистрируют пропущенные рентгеновские лучи и преобразуют их в электрический сигнал соответственно интенсивности рентгеновского излучения. Чтобы устранить влияние размера частиц сканируемого материала, в двухэнергетической технологии для сканирования горных пород используют единичный рентгеновский источник и два детектора рентгеновского излучения. Один рентгеновский детектор измеряет интенсивность нефильтрованного рентгеновского излучения; второй детектор покрыт металлическим фильтром и тем самым измеряет рентгеновское излучение пониженной интенсивности. Расчетом соотношения измеренных интенсивностей нефильтрованного и фильтрованного рентгеновского излучения можно исключить влияние размера частиц. Рассчитанный рентгеновский сигнал может быть соотнесен со средней атомной массой сканируемого материала, и тем самым различные сырьевые материалы могут быть обнаружены и рассортированы согласно их средней атомной массе.

Когда рентгеновское излучение проходит через породу, также ассоциированные частицы могут быть эффективно зарегистрированы и отсортированы.

Соответственно этому, цель настоящего изобретения достигается с помощью способа отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от горных пород, содержащих карбонат кальция, включающего стадии, в которых

- измельчают и сортируют кальциево-карбонатные породы по величине частиц в диапазоне от 1 мм до 250 мм,

- отделяют частицы карбоната кальция удалением частиц, включающих иные компоненты, нежели карбонат кальция, с помощью устройства, размещенного ниже по потоку относительно зоны детектирования и управляемого оценочным устройством с компьютерным управлением, согласно сигналам сенсоров, полученным при проникновении излучения в поток указанных частиц, причем указанное излучение испускается источником рентгеновского излучения и регистрируется по меньшей мере одним сенсорным устройством, в котором обеспечивают возможность прохождения рентгеновского излучения по меньшей мере через два фильтровых устройства в отношении различающихся между собой энергетических спектров, размещенных выше по потоку относительно по меньшей мере одного сенсорного устройства и сенсорных линий с сенсорными устройствами, причем сенсорная линия предусмотрена для каждого из по меньшей мере двух фильтров.

Стадию отделения преимущественно проводят в устройстве согласно патентному документу WO 2005/065848, описание которого включено здесь в прямой форме.

Описываемые в нем устройство и способ были разработаны специально для создания надежной компоновки, в которой можно не только гарантированно обнаруживать мелкие металлические детали, такие как болты и гайки, но и обеспечивать надежное отделение их от остального потока сыпучего материала с помощью выдувных форсунок, следующих непосредственно после места наблюдения. Однако нет никаких указаний на то, что устройство и способ могли бы быть использованы также для материала, содержащего минералы, такого как горные породы, содержащие карбонат кальция.

Как упомянуто выше, устройство характеризуется применением двух рентгеновских фильтров для различных уровней энергии, которые в каждом случае устанавливают перед сенсорами так, чтобы можно было получать различную информацию в отношении частиц. Альтернативно, фильтры могут быть размещены непосредственно после источника рентгеновского излучения или же могут быть применены рентгеновские источники с различными энергиями излучения.

Устройства для отделения частиц карбоната кальция предпочтительно представляют собой выдувные форсунки, выдувающие частицы, отличные от карбоната кальция.

Если частицы накапливаются грудой, может быть полезным применение секции с уклоном, причем разделительные устройства размещают на этой наклонной секции ниже по потоку относительно зоны детектирования.

Благодаря надлежащему фильтрованию рентгеновского излучения выше по потоку относительно конкретного сенсора двухканальной системы, прежде всего имеет место спектральная селективность. Тогда компоновка сенсорных линий позволяет проводить независимое фильтрование, чтобы можно было достигнуть оптимальной селективности для данного разделительного действия.

Каждая из сенсорных линий включает многочисленные детекторные устройства. Детекторные устройства, пригодные для применения в настоящем изобретении, представляют собой, например, фотодиодные матрицы, оснащенные сцинтиллятором для преобразования рентгеновского излучения в видимый свет.

Типичная матрица имеет 64 пикселя (в одном ряду) с пиксельным растром 0,4 или 0,8 мм. Элемент изображения первого сечения сортируемого продукта, обусловленный направлением потока материала, задерживается, пока не будут получены данные, псевдоодновременные с данными последующего элемента изображения сечения (с другим энергетическим спектром). Таким образом, соотнесенные по времени данные преобразуются и передаются в оценивающее электронное устройство.

Поскольку сортировка согласно настоящему изобретению представляет собой одночастичный метод, каждая из частиц должна быть представлена отдельно и на достаточном расстоянии от других частиц. Для достижения этой индивидуализации частиц могут быть использованы сортировочные устройства двух базовых типов:

a) сортировочное устройство «ленточного типа», где подачу производят на ленте с типичной скоростью 2-5 м/сек (согласно патентному документу WO 2005/065848), или

b) сортировочное устройство «лоткового (или гравитационного) типа», где частицы индивидуализируются и ускоряются, соскальзывая вниз по лотку. Детектирование происходит либо на лотке, либо на ленте.

Хотя обычно предпочтителен вариант лоткового типа, в принципе, оба типа применимы для успешного отделения загрязняющих примесей от содержащих карбонат кальция горных пород с использованием рентгеновского сортировочного устройства согласно настоящему изобретению.

Сенсорную линию, соответствующую ширине потока частиц, предпочтительно формируют выстраиванием в ряд детекторных устройств, таких как фотодиодные матрицы, активная поверхность которых может быть покрыта флуоресцентной бумагой или другими подходящими экранами.

Фильтры предпочтительно представляют собой фрагменты металлической фольги, через которые проходит рентгеновское излучение с различными уровнями энергии. Однако фильтры могут быть также сформированы кристаллами, которые отражают рентгеновское излучение для формирования различающихся между собой уровней энергии, в частности, рентгеновского излучения в различных энергетических диапазонах в различных пространственных углах.

В общем, регистрируют высокоэнергетический спектр и низкоэнергетический спектр. Для высокоэнергетического спектра используют фильтр пропускания верхних частот, который в значительной мере ослабляет более низкие частоты с меньшим энергосодержанием. Излучение с более высокими частотами пропускается с ограниченным ослаблением. Для этой цели можно использовать металлическую фольгу из группы металлов с более высокой плотностью, такую как медная фольга с толщиной 0,45 мм. Для низкоэнергетического спектра фильтр применяют выше по потоку относительно данного сенсора как абсорбционный фильтр, который подавляет конкретные длины волн в диапазоне с более высокой энергией. Его компонуют таким образом, что поглощение происходит в тесной близости к элементам с более высокой плотностью. Для этой цели можно использовать металлическую фольгу из группы металлов с меньшей плотностью, такую как алюминиевая фольга с толщиной 0,45 мм.

Пространственное расположение фильтров может быть зафиксировано таким образом, чтобы при перемещении частиц можно было осуществлять надлежащее отражение рентгеновского излучения после фильтров, например, кристаллами на линию или ряд детекторов, в случае близости двух измеренных результатов, зарегистрированных в различные моменты времени для частиц, продвигающихся в потоке сыпучего материала.

По меньшей мере два фильтра предпочтительно размещают ниже потока частиц и выше по потоку относительно сенсоров, и рентгеновскую трубку, создающую тормозной рентгеновский спектр, позиционируют над потоком частиц.

Благодаря размещению фильтров выше по потоку можно ограничить рентгеновское излучение до конкретного уровня энергии в отношении рентгеновского источника, излучающего в более широком спектре, до того как оно пройдет через частицы. Тогда не требуются никакие дополнительные фильтры между частицами сыпучего материала и расположенного ниже по потоку сенсора.

В еще одном варианте устройства также можно работать с двумя сенсорами, которые следуют один за другим поперек потока частиц и, например, размещены ниже него. Тогда с помощью подходящих математических циклов задержки можно связать информацию от последовательно полученных изображений с индивидуальными частицами сыпучего материала и, следуя математическим оценкам, использовать ее для управления выдувными форсунками.

Является предпочтительным, чтобы по меньшей мере два фильтра включали многочисленные фильтры для применения с многочисленными уровнями энергии.

Фильтрование рентгеновского излучения, которое прошло через частицы сыпучего материала, предпочтительно имеет место по меньшей мере в двух различных спектрах, фильтрованных с использованием металлической фольги, для регистрации с пространственным разрешением рентгеновского излучения, которое прошло через частицы сыпучего материала, собранные по меньшей мере в одной сенсорной линии, в пределах предварительно заданного энергетического диапазона.

Это может иметь место, когда используют сенсорное устройство (длинную линию, сформированную из многих индивидуальных детекторов) пропусканием через различные фильтры и последующей регистрацией пропущенного излучения, или, предпочтительно, двумя сенсорными линиями с различным в каждом случае фильтром, фильтры, позволяющие пропускать различные спектры, которые, с одной стороны, склонны иметь мягкий (низкоэнергетический) и, с другой стороны, жесткий (высокоэнергетический) характер.

Для определения класса атомной плотности на основе сигналов от сенсоров о рентгеновских фотонах с различными энергетическими спектрами, зарегистрированными по меньшей мере двумя сенсорными линиями, предпочтительно производят Z-классификацию и стандартизацию изображений.

Z-преобразование из интенсивностей двух каналов различных спектральных изображений дает n классов средней атомной плотности (сокращенно обозначаемой Z), совокупность которых в большой степени зависит от коэффициента пропускания рентгеновских лучей и поэтому от толщины материала.

Стандартизация значений до средней атомной плотности одного или более выбранных показательных материалов обеспечивает возможность по-разному классифицировать области изображений на любой стороне стандартной кривой. Калибровка, в которой зарегистрированный спектр сочетают с контекстом нелинейного характера, позволяет «затемнить» эффекты оборудования.

Класс атомной плотности, генерированный во время стандартизации конкретного Z (атомного номера элемента или, в более общем смысле, средней атомной плотности материала), формирует типичную плотность дисперсных материалов. Параллельно этому рассчитывают дополнительный канал, дающий результирующее среднее пропускание по всему спектру.

Путем компьютерного комбинирования класса атомной плотности с интервалом пропускания (T_min, T_max) в привязке к пикселям можно выделить характеристический класс, который может быть использован для дифференциации материала.

Сегментацию при формировании характеристического класса преимущественно проводят для управления выдувными форсунками на основе как детектированного среднего пропускания частицами сыпучего материала в различных энергетических спектрах, зарегистрированных по меньшей мере двумя линиями сенсоров, так и информации о плотности, полученной Z-стандартизацией.

Согласно настоящему изобретению, горные породы, содержащие карбонат кальция, выбирают из группы, включающей породы осадочного и метаморфического происхождения, такие как известняк, мел и мрамор.

Обычно кальциево-карбонатные горные породы включают разнообразные количества загрязняющих примесей, например, других минеральных компонентов, таких как горные породы, содержащие доломит и кремнезем, или минералы, такие как оксид кремния, в форме кремня или кварца, полевых шпатов, амфиболитов, слюдяных сланцев и пегматита, в виде вкраплений, конкреций, слоев внутри горной породы из карбоната кальция, или в виде сопутствующих горных пород, которые согласно изобретению могут быть отделены от карбоната кальция эффективным и селективным путем.

Например, кремень может быть отделен от мела, доломит от кальцита или пегматит от кальцита.

Однако настоящее изобретение также относится к смешанным горным породам, содержащим карбонаты, таким как доломитовые породы, из которых отделяют минералы, содержащие оксид кремния.

Перед проведением сортировки и разделения горные породы измельчают в любом пригодном для этого устройстве, например, в щековой, конусной или валиковой дробилке, и необязательно классифицируют, например, на решетах, чтобы получить частицы с размером от 1 до 250 мм.

Содержащие карбонат кальция горные породы предпочтительно измельчают до частиц с размерами в диапазоне от 5 мм до 120 мм, предпочтительно от 10 до 100 мм, более предпочтительно от 20 до 80 мм, в особенности от 35 до 70, например, от 40 до 60 мм.

Может быть дополнительно преимущественным создание одной или более фракций с различными размерами частиц, которые подают по отдельности в описанное выше рентгеновское сортировочное устройство и сортируют соответственно их характеристикам пропускания рентгеновских лучей.

Типичные соотношения минимального/максимального размера частиц в пределах фракции составляют, например: 1:4, предпочтительно 1:3, более предпочтительно 1:2 или даже меньше, например, размеры частиц в пределах фракции могут составлять 10-30 мм, 30-70 мм или 60-120 мм.

Чем меньшее это соотношение, тем лучше настройка времени задержки между детектированием и удалением под воздействием импульса сжатого воздуха для успешного отклонения обнаруженных загрязняющих примесей от их первоначального направления, а также определенных категорий средней атомной плотности сообразно диапазону размеров отсортировываемых частиц.

Таким образом, способом согласно изобретению нежелательные минеральные загрязняющие примеси могут быть отделены и удалены из карбоната кальция в содержащих карбонат кальция горных породах. Например, могут быть удалены 20-100% по весу содержащихся нежелательных пород, более типично 30-95% по весу или 40-90% по весу, например, от 50 до 75 или от 60 до 70% по весу.

После сортировки, как было упомянуто выше, очищенный карбонат кальция, например, мел, известняк или мрамор, предпочтительно подвергают обработке в стадии сухого или мокрого измельчения. Для этой цели частицы могут быть поданы в стадию мокрого или сухого дробления или перемалывания, например, в конусной дробилке, ударной дробилке, молотковой мельнице, вальцовой мельнице, барабанных мельницах как мельницах самоизмельчения, шаровых мельницах или стержневых камнедробилках.

После измельчения для получения конечного продукта может быть использована дополнительная стадия классификации (например, на решетах, в пневматическом классификаторе, гидроциклоне, центрифуге).

Частицы, отделенные от частиц чистого карбоната кальция, типично отправляют в отвал для засыпки на месте добычи или продают в качестве побочного продукта.

Описанные ниже фигуры и примеры и эксперименты служат для иллюстрации настоящего изобретения и не должны ограничивать его никоим образом.

Описание фигур:

Фиг.1a и 1b показывают результат испытаний рентгеновской сортировки с использованием фракции 10-35 мм мела в качестве сырьевого материала (фиг.1а: отсортированный продукт, фиг.1b: отходы) согласно эксперименту 1.

Фиг.2a и 2b показывают результат испытаний рентгеновской сортировки с использованием фракции 10-35 мм мела в качестве сырьевого материала (фиг.2а: отсортированный продукт, фиг.2b: отходы) согласно эксперименту 1.

Фиг.3a и 3b показывают отходы из испытаний рентгеновской сортировки мела с уровня 2 (фиг.3а) и уровня 3 (фиг.3b) (фракция от 35 до 63 мм) согласно эксперименту 2.

Фиг.4a и 4b показывают отходы из испытаний рентгеновской сортировки мела с уровня 4 (фиг.4а) и уровня 5 (фиг.4b) (фракция от 35 до 63 мм) согласно эксперименту 2.

Фиг.5a показывает минеральные компоненты, присутствующие в подаваемом сырье: пегматит, амфиболит, доломит и кальцит (слева направо), фиг.5b показывает отобранный материал после рентгеновской сортировки, фиг.5c показывает выбракованные отходы после рентгеновской сортировки согласно эксперименту 3.

ПРИМЕРЫ:

Пример 1: Отделение кремня от мела

Мел в качестве сырьевого материала, содержащий около 0,5-3% по весу глины и имеющий высокое содержание кремня около 3-9% по весу, предварительно измельчили в щековой дробилке и просеяли через сито с величиной ячеек 10 и 60 мм.

Полученные частицы разделили на фракцию с размером от 10 до 35 мм и фракцию с размером от 35 до 60 мм с массовым соотношением примерно 2:1 и подали в рентгеновское сортировочное устройство MikroSort^® AQ1101 фирмы Mogensen. Две фракции были рассортированы индивидуально подачей на половину ширины машины фракции одного размера с использованием за раз половины ширины сортировочного устройства. Подаваемый сырьевой материал транспортировали в зону сканирования единым однородным слоем, созданным с помощью электромагнитного вибрационного питателя и наклонного лотка. Камни, падающие из наклонного лотка, сканировали и выбраковывали в свободном падении. Частицам придают ускорение и тем самым отделяют, прежде чем они начинают процесс свободного падения. Непосредственно под лотком частицы облучают направленным источником рентгеновских лучей с углом раствора приблизительно 60°. Напротив источника рентгеновских лучей находится двухканальный рентгеновский сенсор, который измеряет два различных рентгеновских излучения. Оценку характеристик изображения и классификацию отдельных кусков материала проводят с помощью высокопроизводительного промышленного компьютера в пределах нескольких миллисекунд. Реальное выбраковывание материала происходит приблизительно на 150 мм ниже места детектирования с помощью соленоидного клапанного устройства, которое испускает импульсы сжатого воздуха для направления нежелательных частиц поверх сепараторной плиты в бункер для материала. Наконец, потоки выбракованного и отобранного материалов могут быть транспортированы по отдельности. Выбраковывающий узел состоял из 218 воздушных форсунок (с диаметром 3 мм), которые работали под давлением 7 бар (0,7 МПа).

Испытания сортировки были проведены при номинальной производительности 11,5 тонн в час для фракции от 10 до 35 мм и 25 тонн в час для фракции с размерами от 35 до 60 мм.

Для определения эффективности сортировки процентную долю продукта (белые породы) в отходах и количество окрашенных пород в отсортированном продукте определили в каждом испытании сортировки путем ручной сортировки продукта и потока отходов. Из этих значений рассчитали извлечение окрашенных пород, селективность сортировки и потерю белых пород (Таблица 1).

Испытания сортировки ясно показали, что сортировка по двухэнергетическому рентгеновскому пропусканию представляет собой эффективную технологию для обнаружения и отсортировывания кремня от мела как сырьевого материала.

Для обеих фракций по размерам частиц извлечение кремня было в диапазоне 95% по весу. Во фракции с размерами от 10 до 35 мм количество кремня было снижено от 3,3% по весу в подаваемом в сортировочное устройство сырьевом материале до 0,2% по весу в отсортированном продукте. Во фракции с размерами от 35 до 60 мм количество кремня сократилось от 8,5% по весу до 0,4% по весу в отсортированном продукте. В обеих размерных фракциях потеря мела в отходы варьирует в диапазоне 1-4% по весу.

Фиг.1a и 1b, и 2a и 2b, соответственно, показывают результаты испытаний рентгеновской сортировки с фракцией 10-35 мм (фиг.1a/b) и фракцией 35-60 мм (фиг.2a/b) мела как сырьевого материала (1а/2а: отсортированный продукт; 1b/2b: отходы).

Отделение кремня в меловом сырьевом материале до процессов гашения или размалывания является наиболее эффективным и экономичным методом сокращения проблем, связанных с высоким износом оборудования. Способ рентгеновской сортировки может действовать непосредственно с предварительно дробленым мелом и не нуждается в установке для промывания сырьевого материала. Отходы из сортировочного устройства могут быть без проблем отправлены в отвал на засыпку в карьере.

Пример 2: Отделение кремня от мела

Образцы мела из четырех различных уровней добычи, содержащие около 0,5-3% по весу глины и имеющие различное содержание кремня в диапазоне 0,4-4% по весу (сравни таблицу 3), были предварительно измельчены в щековой дробилке до номинального размера частиц от 10 до 75 мм, затем просеянных на 4 фракции (Таблица 2):

Таблица 2
Размер фракции [мм]	Доля [весовых процентов]
>63	31
35-63	40
12-35	21
<12	8

Фракцию от 12 до 35 мм и фракции от 35 до 63 мм подавали в рентгеновское сортировочное устройство MikroSort^® AQ1101 фирмы Mogensen. Две фракции были рассортированы по отдельности подачей на половину ширины машины фракции одного размера с использованием за раз половины ширины сортировочного устройства. Подаваемый сырьевой материал транспортировали в зону сканирования единым однородным слоем, созданным с помощью электромагнитного вибрационного питателя и наклонного лотка. Камни, падающие из наклонного лотка, сканировали и выбраковывали в свободном падении. Частицам придают ускорение и тем самым отделяют, прежде чем они начинают процесс свободного падения. Непосредственно под лотком частицы облучают направленным источником рентгеновских лучей с углом раствора приблизительно 60°. Напротив источника рентгеновских лучей находится двухканальный рентгеновский сенсор, который измеряет два различных рентгеновских излучения. Оценку характеристик изображения и классификацию отдельных кусков материала проводят с помощью высокопроизводительного промышленного компьютера в пределах нескольких миллисекунд. Реальное выбраковывание материала происходит приблизительно на 150 мм ниже места детектирования с помощью соленоидного клапанного устройства, которое испускает импульсы сжатого воздуха для направления нежелательных частиц поверх сепараторной плиты в бункер для материала. Наконец, потоки выбракованного и отобранного материалов могут быть транспортированы по отдельности. Выбраковывающий узел состоял из 218 воздушных форсунок (с диаметром 3 мм), которые работали под давлением 7 бар (0,7 МПа).

Испытания сортировки были проведены при номинальной производительности 11,5 тонн в час для фракции от 12 до 35 мм и 20 тонн в час для фракции с размерами от 35 до 63 мм.

Для определения эффективности сортировки процентную долю продукта (мел) в отходах и количество кремня в отсортированном продукте определили для каждого испытания сортировки путем ручной сортировки продукта и потока отходов. Из этих значений рассчитали извлечение кремня, селективность сортировки и потерю мела (Таблица 3).

Испытания сортировки ясно показали, что сортировка по двухэнергетическому рентгеновскому пропусканию представляет собой эффективную технологию для обнаружения и отсортировывания кремня от мела как сырьевого материала.

Для обеих фракций по размерам частиц и всех испытанных образцов извлечение кремня было достигнуто в диапазоне 80-90% по весу.

Содержание кремня, детектированное в подаваемом сырьевом материале из различных уровней добычи, варьировало между 0,5% по весу и 3,9% по весу. Рентгеновской сортировкой содержание кремня могло быть снижено до уровня от 0,1 до 0,8% по весу в отсортированном продукте обеих размерных фракций.

Поток отходов для обеих размерных фракций содержал около 50% по весу мела и 50% по весу кремня, что составляет потерю мела в отходы в диапазоне от 1,5 до 4% по весу.

Это также ясно показано на фиг.3а и 3b, и 4а и 4b, соответственно показывающих отходы из испытаний рентгеновской сортировки мела с уровня 2 (фиг.3а) (фракция от 35 до 63 мм) и уровня 3 (фиг.3b) (фракция от 35 до 63 мм), а также из уровня 4 (фиг.4а) (фракция от 35 до 63 мм) и 5 (фиг.4b) (фракция от 35 до 63 мм).

Кроме того, ручной сортировкой и оценкой отходов из испытаний сортировки стало очевидным, что рентгеновское сортировочное устройство даже обнаруживает и отбраковывает куски глины (сравни фиг.3b).

Пример 3: Отделение доломита и пегматита от кальцита

Образец карбоната кальция в качестве сырьевого материала, содержащий 60-80% по весу кальцита, 10-20% по весу доломита, 5-10% по весу пегматита и 5-10% по весу амфиболита (сравни фиг.5а, показывающую минеральные компоненты, присутствующие в подаваемом сырье: пегматит, амфиболит, доломит и кальцит (слева направо)), подвергли предварительному дроблению и просеиванию на фракции с различным размером частиц. Размерную фракцию 11-60 мм подавали в рентгеновское сортировочное устройство Mikrosort AQ1101 с основной целью удаления доломита и пегматита из карбоната кальция.

Результаты, а также фиг.5b, показывающая отобранный продукт, и фиг.5c, показывающая выбракованные отходы после рентгеновской сортировки, соответственно, ясно демонстрируют, что подавляющая часть загрязняющих примесей (доломита, пегматита) могла быть обнаружена и успешно отделена с помощью рентгеновской сортировки. Как изображено в таблице 4, было удалено 82% по весу частиц доломита и >99% по весу пегматита, с извлечением 67% по весу массы в отобранном продукте и с потерей всего лишь 7,7% по весу карбоната в отходы.

1. Способ отделения сопутствующих минеральных загрязняющих примесей от содержащих карбонат кальция горных пород в стадиях, на которых
- измельчают и сортируют кальциево-карбонатные породы по величине частиц в диапазоне от 1 мм до 250 мм,
- отделяют частицы карбоната кальция удалением частиц, включающих в себя иные компоненты, нежели карбонат кальция, с помощью устройства, размещенного ниже по потоку относительно зоны детектирования и управляемого оценочным устройством с компьютерным управлением, согласно сигналам сенсоров, полученным при проникновении излучения в поток указанных частиц, причем указанное излучение испускается источником рентгеновских лучей и регистрируется по меньшей мере одним сенсорным устройством, в котором обеспечивают возможность прохождения рентгеновского излучения по меньшей мере через два фильтровых устройства в отношении различающихся между собой энергетических спектров, размещенных выше по потоку относительно по меньшей мере одного сенсорного устройства, и сенсорными линиями с многочисленными индивидуальными пикселями, позиционированными поперек потока частиц, в качестве сенсорного устройства, причем сенсорная линия предусмотрена для каждого из по меньшей мере двух фильтров.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что частицы транспортируют на конвейерной ленте («сортировочное устройство ленточного типа») или соскальзыванием вниз по лотку («сортировочное устройство лоткового/гравитационного типа»).

3. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что сенсорную линию, соответствующую ширине указанного потока частиц, формируют из выстроенных в линию детекторных устройств.

4. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что по меньшей мере два фильтра представляют собой фрагменты металлической фольги, через которые пропускают рентгеновское излучение с различающимися между собой уровнями энергии.

5. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что по меньшей мере два фильтра размещают ниже потока частиц и выше по потоку относительно сенсоров, и рентгеновскую трубку, создающую тормозной спектр, позиционируют над потоком частиц.

6. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что по меньшей мере два фильтра включают в себя многочисленные фильтры для применения с многочисленными уровнями энергии.

7. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что рентгеновское излучение, которое проходит через частицы, фильтруют по меньшей мере на два различных спектра, отфильтрованных применением фрагментов металлической фольги, для регистрации с пространственным разрешением указанного рентгеновского излучения, которое проходит через указанные частицы, собранные по меньшей мере в одной сенсорной линии для фильтра, в пределах предварительно заданного энергетического диапазона.

8. Способ по п.7, отличающийся тем, что имеет место Z-классификация и стандартизация областей изображений для определения класса атомной плотности на основе сигналов от сенсоров для рентгеновских фотонов различных энергетических спектров, зарегистрированных по меньшей мере в двух сенсорных линиях.

9. Способ по п.7, отличающийся тем, что имеет место сегментация при формировании характеристического класса для управления выдувными форсунками на основе как детектированного среднего пропускания частицами указанного сыпучего материала в различных рентгеновских энергетических спектрах, зарегистрированных по меньшей мере двумя сенсорными линиями, так и информации о плотности, полученной Z-стандартизацией.

10. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что содержащие карбонат кальция горные породы выбирают из группы, включающей в себя породы осадочного и метаморфического происхождения, такие как известняк, мел, мрамор и доломит.

11. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что минеральные загрязняющие примеси выбирают из группы, включающей в себя разнообразные количества содержащих доломит и кремнезем горных пород, или минералов, таких как оксид кремния, в форме кремня или кварца, полевых шпатов, амфиболитов, слюдяных сланцев и пегматита, в виде вкраплений, конкреций, слоев внутри горной породы из карбоната кальция или в виде сопутствующих горных пород.

12. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что содержащие карбонат кальция горные породы измельчают до частиц с размерами в диапазоне от 5 мм до 120 мм, предпочтительно от 10 до 100 мм, более предпочтительно от 20 до 80 мм, в особенности от 35 до 70 мм, например, от 40 до 60 мм.

13. Способ по любому из из пп.1 или 2, отличающийся тем, что одну или более различных размерных фракций из измельченных частиц подвергают обработке в стадии разделения.

14. Способ по п.13, отличающийся тем, что соотношение минимального/максимального размера частиц в пределах фракции составляет 1:4, предпочтительно 1:3, более предпочтительно 1:2.

15. Способ по п.13, отличающийся тем, что размеры частиц в пределах фракции варьируют в диапазоне от 10-30 мм, предпочтительно в диапазоне от 30-70 мм, более предпочтительно в диапазоне от 60-120 мм.

16. Способ по любому из пп.1 или 2, отличающийся тем, что после стадии разделения частицы карбоната кальция подвергают обработке в стадии измельчения.

17. Способ по п.16, отличающийся тем, что после стадии измельчения частицы карбоната кальция подвергают обработке в стадии классификации.