基于人工智能机器视觉的矿石源头减量化、资源化技术
来源项目
《“无废城市”建设先进适用技术汇编》（第三批）
技术分类
固体废物处理处置技术-工业固废-矿业
适用对象及范围
适用于各大矿山企业预先抛废项目，适用钨矿、铅锌矿、铜矿、钼矿、金矿、锑矿、锡矿、铁矿等金属矿种以及磷矿、萤石、石英、煤矿、长石矿等非金属矿种的预先抛废。
基本原理
通过x射线源/可见光源向矿石发射x射线/光波，根据矿石内部结构和密度差异，x射线穿透程度不同及矿石表面间差异。检测器接收这些信号，并将其转化为电信号，传输至分选装置。分选装置根据电信号差异，对矿石进行分类分选，将不需要的作为废石抛出
技术描述（创新点及优势）
1、多种复杂物料的智能分选算法；
2、小颗粒物料的更高清晰度图像处理模型
3、更快的（毫秒级）图像处理矿石识别引擎开发
4、稳定性更好、适应性更强、精准度更高的喷阀设计
5、更大处理能力，为矿山节能增效
应用案例名称
湖北东圣磷矿预先抛废项目
案例地址
湖北省宜昌市远安县嫘祖镇
案例规模
66万吨/年
项目投运时间
44378
工艺流程
矿山物料经破碎、筛分后通过传输方式将符合要求粒级的矿石输送至设备进料仓，经过设备内部给料装置将矿石平铺在给料系统上；再经过输送装置使得矿石均匀分散运动到高精度像探测装置，成像装置成像后传输至算法处理，经算法处理后判别出有用矿物与可抛围岩，传递命令给喷射执行系统进行喷射打击，产出两种物料，一种为未喷射打击的物料，一种为打击喷出物料，有用物料进入下一道工艺。
污染防治效果和达标情况
五氧化二磷
原矿入选品位：16%
尾矿抛出品位：7%，达到可丢尾矿品位下限
精矿品位：25%，达到客户出售品位要求
二次污染治理情况
设备运营上，不需要频繁消耗化学品，不需要额外热源，只消耗很低的电能。高智能化和高稳定性的设计和工艺，使得设备维护的工作量和费用大大降低。
能源、资源节约和综合利用情况
抛出的废石除可减少电能，更大大节约了后续浮选化学药剂。
投资费用
工程基础设施建设费用和设备投资：约700 万元
运行费用
原矿处理成本约1元/吨。
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