當前的浮選法生產率提升方法通常要考慮整體的選冶結果，而不包括不同粒度和解離等級下浮選設備的效率。這種方法可能會限制工業選冶性能的預測，主要是當礦物進料特性隨時間發生顯著變化時。
本文提出了一種生產率提升方法，該方法允許估計每個尺寸和解離等級的生產率提升系數。選廠的調查工作是在智利的一個銅選廠進行的。在兩種規格的浮選槽（130立方米和300立方米）的3個粗選設備系統上進行的選廠動力學測試工作，與使用相同粗選設備進料樣品的批量浮選測試是同時進行的，可以對1.8~2.2范圍內的平均生產率提升系數進行評估，這與浮選生產率提升中觀察到的典型值是非常一致的。所有樣品都進行了篩分、化學和礦物學的分析。
數據顯示，選廠批量浮選的生產率提升系數與粒度等級相關，當粒度增加（20~150微米）時，生產率提升系數也會增加（1.5~2.5）。當粒度大于100微米時，這種效應會變得更強，并達到了3~4左右的生產率提升值。這意味著生產率提升系數對選廠進料中的粒度分布是很敏感的，必須加以考慮。
根據礦物解離度對生產率提升系數的另一種評估結果則顯示出和粒度等級相似的變化趨勢，其中解離度較?。ㄖ饕禽^粗的粒度）的礦物具有最大的生產率提升系數，而解離度較大（主要是較細的粒度）的礦物則呈下降趨勢。
來源： 中國地質調查局地學文獻中心
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