权利要求
1.一种铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、预处理铅锌矿石，以去除所述铅锌矿石中的杂质，获得矿浆;
S2、向所述矿浆中加入铅优先浮选药剂，得到铅精矿和锌精矿，利用智能控制系统调节浮选药剂的添加量和添加时间;
S3、根据矿石性质和浮选效果，智能调整浮选机的运行参数;
S4、建立浮选过程的动态仿真模型，结合实时监测数据，利用模型预测控制算法对浮选流程进行实时优化。
2.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S1还包括：
S11、对所述铅锌矿石进行粗碎、中碎和细碎;
S12、对所述铅锌矿石进行磨矿，获得矿浆;
S13、将磨好的矿浆的浓度控制在20-40%之间;
S14、将磨好的矿浆的pH值控制在8-10之间。
3.根据权利要求2所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S12还包括对所述矿浆进行分级，将所述矿浆分为粗粒级和细粒级两部分，粗粒级继续磨矿，细粒级则进入下一步的选矿流程。
4.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S2中所述铅优先浮选药剂包括黄药、黑药和起泡剂，其质量比为3:2:1。
5.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S2中所述智能控制系统包括至少一个传感器，用于检测浮选药剂的浓度和pH值。
6.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S3还包括：
S31、对所述铅锌矿石的性质进行分析，确定所述铅锌矿石的矿物种类、矿石粒度分布、所述铅锌矿石表面的润湿性、所述铅锌矿石的表面电位、矿石品位;
S32、所述浮选效果的评估指标包括精矿品位、尾矿品位和回收率;
S33、基于所述浮选效果的评估指标智能调整浮选机运行参数的策略，所述浮选机运行参数包括搅拌速度、充气量、矿浆液位、药剂添加种类和药剂添加量。
7.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S4中所述实时监测数据包括使用图像识别技术监测泡沫层的变化。
8.根据权利要求1所述的铅锌矿优先浮选方法，其特征在于，步骤S4还包括：
声明：
“铅锌矿优先浮选方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：贵州兴达矿业有限责任公司
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2025年06月13日 ~ 15日 
