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金属硫化矿微生物浸出及浸出机理数学模型研究

宋健  
【摘要】:我国的铜矿资源多数为低品位矿,随着多年来不断的开采,矿石品位逐渐降低,现存的资源很大部分是低品位的原生硫化铜矿,对这类矿物使用常规的浮选工艺在经济上是不可行的。在国际上,生物堆浸-萃取-电积工艺已经成功的用于处理次生硫化铜矿。然而,原生硫化铜矿中最主要的黄铜矿,其浸出速率却比较缓慢。因此,提高黄铜矿的浸出速率成为生物浸出研究的一个关键问题。而提高生物浸出速率主要依靠提高浸矿微生物的生长活性、氧化能力,以及优化与生物浸出相关的各种影响因素。 生物浸出机理数学模型的建立和研究,对于生物浸出过程的工艺设计、工艺条件优化、工艺技术放大,都具有十分重要的指导作用。生物浸出机理研究主要包括浸矿微生物在矿物表面的吸附、Fe3+对硫化矿的化学浸出,以及基于联合作用的机理模型。 本文主要从上述两点展开进行研究工作,主要研究内容和结果如下: 一、对6株浸矿微生物浸出低品位黄铜矿的研究 将微量在线运动呼吸仪(Respirometer)应用于监测生物浸出过程以及监测6株化能自养浸矿微生物的生长活性。结果表明,02消耗量在无菌情况下可以用来作为检测Cu浸出量的指标,02摩尔消耗量与Cu摩尔浸出量之间有良好的线性关系。CO2消耗速率能够较好地反映浸矿微生物生长数量的微小变化,可以用来作为检测浸矿自养微生物生长的指标。 研究了能够维持浸矿菌生长所需要的黄铜矿的临界品味。除A. caldus和A. thiooxidans不能够在矿石品味(Cu%)低于0.2%的黄铜矿上活跃生长外,其余的4株浸矿菌S. metallicus、A. ferrooxidans、A. brierleyi以及L. ferriphilum在矿石品位仅为0.1%时仍然可以生长。 比较了不同的浸矿pH以及Fe2+或S0添加量对生物浸出的影响。浸矿溶液pH为1.0时最有利于浸矿菌的生长和矿石的浸出。添加Fe2+既可以促进矿石的浸出率,又提高了A. ferrooxidans和L. ferriphilum的生长速率。添加S0仅仅能够提高A. thiooxidans和A. caldus的生长速率,对矿石的浸出率没有明显的促进作用。 二、混合菌浸出低品位黄铜矿影响因素的研究 通过正交试验分析了在28℃、37℃和65℃条件下,矿石品位、矿石粒度、浸矿溶液pH和浸矿溶液Fe2+浓度这4个因素对混合菌浸出低品位黄铜矿的影响。结果表明,浸矿温度由28℃升高到65℃能够加快黄铜矿的生物浸出速率,矿石品位越高的样品,浸矿温度升高的促进作用越明显。 在上述4个因素中,对低品位黄铜矿混合菌浸出Cu2+浸出量的影响力大小依次为:矿石品位矿石粒度Fe2+添加量浸矿溶液pH。 矿石粒度是对低品位黄铜矿混合菌浸出率影响最大的因素,且具有显著影响(FF0.10),矿石粒度越小,矿石的浸出率越高。 三、混合菌在黄铁矿表面竞争性吸附模型研究 研究了L. Ferriphilum LF-104和A. caldus MTH-04各自单独以及混合后在黄铁矿表面的竞争性吸附。使用Langmuir等温吸附方程和实时荧光定量PCR技术对竞争吸附时的吸附优先性进行了分析,结果表明,L. Ferriphilum和A. caldus各自单独以及混合后在黄铁矿表面的吸附都符合Langmuir等温吸附模型。混合菌的最大吸附量(CAm)低于单独吸附时两菌的最大吸附量之和,混合菌的KA值也都小于两菌单独吸附的KA值,说明L. Ferriphilum和A. caldus在黄铁矿表面的吸附是竞争性的。 使用荧光定量PCR对L. Ferriphilum和A. caldus的吸附比例进行了研究,发现单独吸附时L. ferriphilum的吸附比例为44%,混合吸附时为45%,然而,A. caldus单独吸附时吸附比例为80%,混合吸附时为68%。这说明L. ferriphilum在与A. caldus的吸附竞争中处于优先吸附的地位,A. caldus处于劣势。 Zeta电位测定结果表明在pH 2.0时, L. ferriphilum表面所带正电荷数是A. caldus的3.7倍。定量FT-IR表明在两菌表面均含有蛋白质分子中常含有的基团,如CH, CH2, CH3, NH, NH2, NH3, COOH和CONH基团,且L. ferriphilum这些基团吸收峰的强度都大于A. caldus。 四、闪锌矿Fe3+化学浸出动力学研究 通过使用LabVIEW测控系统维持恒定的浸矿ORP和Fe3+浓度,对闪锌矿Fe3+化学浸出进行了研究。结果表明,收缩核模型很好的描述了浸出速率随矿石颗粒变小的趋势。浸出速率常数kr同时取决于浸矿溶液的ORP和Fe3+浓度,表明现有的电化学理论和电化学电荷转移理论在描述闪锌矿化学浸出动力学时都是有局限性的。 基于上述情况,建立了新的描述闪锌矿Fe3+化学浸出的动力学模型,该模型中,闪锌矿的浸出速率同时取决于Fe3+/Fe2+比值和Fe3+浓度,通过线性回归得到了该模型的所有参数。用该模型模拟了不同Fe3+浓度条件下闪锌矿化学浸出过程动力学,得到了较好的模拟结果。 五、硫砷铜矿生物浸出过程模型模拟研究 建立了硫砷铜矿在摇瓶条件下进行生物浸出的数学模型,该模型包括:(1)Fe3+的间接浸出作用,以及浸矿微生物对Fe3+的再生;(2)矿石颗粒表面吸附的浸矿微生物的直接浸出作用。 用遗传算法(GA)对模型参数进行了优化:使用该数学模型对硫砷铜矿的Fe3+浸出和生物浸出过程进行了过程模拟,并对浸出过程中Cu2+, As3+, As5+, Fe3+和/或Fe2+离子浓度以及砷酸铁沉淀的动态变化进行了分析。


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