某金矿选矿厂浸出前移工艺优化实践

２０２３年第１２期／第４４卷
黄　金
ＧＯＬＤ
矿业工程某金矿选矿厂浸出前移工艺优化实践
收稿日期：２０２３－０７－１６；修回日期：２０２３－０９－１２
作者简介：马仲凯（１９９５—），男，助理工程师，从事有色金属选矿厂破碎、磨矿、选冶及选矿技术管理相关工作；Ｅ ｍａｉｌ：ｍｚｋ２０２６＠１６３．ｃｏｍ
马仲凯
（苏尼特金曦黄金矿业有限责任公司）
摘要：某金矿选矿厂采用全泥氰化炭浆提金工艺，处理量为３０００ｔ／ｄ，根据生产需要进行流程改造后出现浸出效率低等问题。

为进一步提高选矿厂生产效率，在现场开展提高浸出率的工艺研究。

考察了浸出前移对炭浆法提金工艺流程浸出效率的影响，结果表明：浸出前移后，磨矿分级段浸出率由８．８７％提高至２６．１６％。

实践结果对类似选矿厂高效回收金提供了参考和借鉴。

关键词：磨矿分级；浸出前移；氰化浸出；金浸出率；活性炭吸附
中图分类号：ＴＦ１１文章编号：１００１－１２７７（２０２３）１２－００５１－０４文献标志码：Ａ
ｄｏｉ：１０．１１７９２／ｈｊ２０２３１２１３
引　言
内蒙古某金矿选矿厂采用全泥氰化炭浆提金工艺，处理量为３０００ｔ／ｄ，主要工艺参数为：破碎产品－８ｍｍ占９０％以上，磨矿分级产品－０．０７４ｍｍ占９３％以上，浸出矿浆浓度为４０％，矿浆ｐＨ值为１１～１３，首槽ＣＮ－质量分数为０．２０‰～０．２１‰，平均单槽浸出时间为１２．８１ｈ，总浸出时间为７６．８９ｈ，平均底炭质量浓度为１２．９５ｇ／Ｌ。

经过对选矿厂磨矿分级、浸出吸附工艺流程考查分析发现，选矿用水循环利用，回水ＣＮ－
质量分数一般为０．０２‰左右，但磨矿分级段浸出率仅为８．８７％，有较大提升空间。

查阅大量文献资料后，确定从提高浸出效率入手。

试验发现，将浸出流程前移至磨矿分级段，能有效提高金浸出率
［１］。

于２０２３年４月
开展工业试验，具体工艺控制标准为：将质量分数为３０％液体氰化钠通过一段砂泵池加入磨矿分级流程，并依据浓密机溢流ＣＮ－浓度控制加药量，ｐＨ值控制在１２～１３；在浓密机大回水箱增设活性炭静吸附槽，以提高金浸出效率。

１　矿石性质
原矿中金矿物绝大部分为单质金，且粒度较细；７６．７０％单质金与石英、长石等连生，１３．３０％单质金被石英、磁铁矿、钛铁矿包裹；１０．００％单质金为单体解离金。

矿石磨细至－０．０３８ｍｍ占９８．００％，非包裹金占比增加到９
２．８２％，其余５．５２％被硫化矿物包裹，１．６６％被硅酸盐矿物包裹。

矿石工艺矿物学分析结果见表１～４。

表１　化学成分分析结果
成分Ａｕ
１）
Ａｇ
２）
ＣｕＰｂＺｎｗ／％１．９２１２．２０．０２４０．００８０．００６
成分ＦｅＡｓＳＳｉＯ２ｗ／％
４．４０
０．００６
０．１６
６１．４２
　注：
１）ｗ（Ａｕ）／（ｇ·ｔ－１）；２）ｗ（Ａｇ）／（ｇ·ｔ－１
）。

表２　矿物组成分析结果
表３　金矿物嵌布状态分析结果
单质金类型
单质金嵌布特征分布率／％大颗粒石英边部析出４６．７０与磁铁矿相互共生
６．７０连生体金
钙长石边部析出３．３０７６．７０
钠长石边部析出１３．３０与黄铁矿相互共生
６．７０裸露金　
单体解离１０．００１０．００石英包裹
６．７０包裹金　
磁铁矿包裹３．３０１３．３０钛铁矿包裹
３．３０
矿业工程
黄　金
表４　金矿物嵌布粒度分析结果
粒级／ｍｍ分布率／％＋０．１００３．９８－０．１００～＋０．０７４６．７２－０．０７４～＋０．０５３１０．５３－０．０５３～＋０．０３７１５．３４－０．０３７～＋０．０１０
５５．８２－０．０１０
７．６１
２　现场技术指标
选矿厂现场磨矿分级工艺流程见图１，技术指标见表５～７。

图１　磨矿分级工艺流程
表５　磨矿分级各产物－０．０７４ｍｍ粒级占比
位置
球磨排矿一段进浆一段沉砂一段溢流ｗ（－０．０７４ｍｍ）／％
２９．２６３２．４９１９．７０
５０．１２
位置
二段进浆二段沉砂二段溢流浓密机底流ｗ（－０．０７４ｍｍ）／％
５２．６９
２２．７２
９６．８７
９６．７０
表６　矿浆磨矿分级时间
位置时间／ｈ球磨机０．０７一段砂泵池０．２０二段砂泵池０．１６浓密机５．２２磨矿分级管路
０．０８累计
５．７３
表７　４月流程考查磨矿分级浸出率
原矿金品位／（ｇ·ｔ－１）底流金品位／（ｇ·ｔ－１）
浸出率／％２．９３
２．６７
８．８７
由表５、表６可知：矿浆在浓密机停留５．２２ｈ，且－０．０７４ｍｍ粒级占９６．７０％，具备较好的预浸出条件。

由表７可知：磨矿分级浸出率仅为８．８７％，判断磨矿分级段浸出率有进一步提升空间。

３　浸出前移工业试验
３．１　浸出率指标分析
浸出前移工业试验流程见图２。

图２　工业试验流程
３．１．１　增加一段砂泵池加药点
增加一段砂泵池加药点后磨矿分级段浸出指标见表８。

表８　增加一段砂泵池加药点后磨矿分级段浸出指标
日期金品位／（ｇ·ｔ－１
）
原矿底流浸出率／％４月２７日２．０８１．５０２７．８８４月２８日２．１０２．００４．７６４月２９日２．００１．９８１．００５月１日２．２２１．７２２２．５２５月２日２．７３２．１７２０．５１５月３日
２．５７２．３０１０．５１５月４日３．３６２．０５３８．９９综合
２．４６
１．９７
１９．８７
由表８可知：在补加液体氰化钠初期，浸出率相比流程考查期间磨矿分级浸出率（８．８７％）没有较大
变化，判断原因为磨矿分级段有较大量的杂质金属富集，消耗ＣＮ－较多，导致金浸出率提升不明显；随着浸出前移工业试验持续进行，杂质金属对金浸出影响
逐渐降低，磨矿分级浸出率逐渐提高［２］。

本阶段综
合原矿金品位２．４６ｇ／ｔ，综合底流金品位１．９７ｇ／ｔ，磨矿分级综合浸出率１９．８７％，相较流程考查期间有较大提升。

２０２３年第１２期／第４４卷 矿业工程
３．１．２　控制浓密机溢流ＣＮ－质量分数
５月５日开始，制订浓密机溢流ＣＮ－质量分数保
持在０．１１‰工艺控制标准，磨矿分级段浸出指标见
表９。

表９　控制ＣＮ－质量分数０．１１‰磨矿分级段浸出指标
日期金品位／（ｇ·ｔ－１）
原矿底流
浸出率／％
５月５日３．３１２．６１２１．１５
５月６日１．９８１．９３２．５３
５月７日１．９１１．２６３４．０３
５月９日１．８３１．１０３９．８９
５月１１日２．５３１．９５２２．９２
５月１２日２．７２２．５０８．０９
５月１３日３．８３２．８７２５．０７综合２．５８２．０３２１．２６
由表９可知：控制浓密机溢流ＣＮ－质量分数保持在０．１１‰后，发现浸出率明显提高，尤其是原矿品位，相对ＣＮ－质量分数较低时，浸出率升高更为明显。

本阶段综合原矿金品位２．５８ｇ／ｔ，综合底流金品位２．０３ｇ／ｔ，磨矿分级综合浸出率２１．２６％。

３．１．３　提高浓密机溢流ＣＮ－质量分数
５月１４日开始，提高浓密机溢流ＣＮ－质量分数控制标准至０．２０‰，磨矿分级段浸出指标见表１０。

由表１０可知：将浓密机溢流ＣＮ－质量分数控制标准提高至０．２０‰后，磨矿分级综合浸出率升高至２６．１６％，相比流程考查期间，浸出率提高了１９４．９３％。

本阶段综合原矿金品位２．２１ｇ／ｔ，综合底流金品位１．６３ｇ／ｔ，磨矿分级综合浸出率２６．１６％。

３．１．４　各阶段浸出率对比
工业试验共分为４个阶段：阶段Ⅰ，一段砂泵池不补加液体氰化钠，期间由于使用焦亚硫酸钠，导致压滤回水中ＣＮ－质量分数降低，浓密机溢流ＣＮ－质量分数仅为０．０１‰～０．０２‰；阶段Ⅱ，一段砂泵池开始补加液体氰化钠，期间浓密机溢流ＣＮ－质量分数为０．０７‰～０．０８‰；阶段Ⅲ，一段砂泵池继续补加液体氰化钠，并制订浓密机溢流ＣＮ－质量分数控制标准为０．１０‰～０．１１‰；阶段Ⅳ，一段砂泵池持续补加液体氰化钠，提高浓密机溢流ＣＮ－质量分数控制标准为０．２０‰～０．２１‰。

工业试验各阶段磨矿分级段工艺浸出指标见表１１。

由表１１可知：随着浓密机溢流ＣＮ－质量分数控制标准的提高，磨矿分级段浸出率明显提高。

为降低原矿金品位波动对工业试验结果的影响，浸出率／原矿金品位作为参考指标，进一步说明适当控制浓密
表１０　控制ＣＮ－质量分数０．２０‰磨矿分级段浸出指标日期
金品位／（ｇ·ｔ－１）
原矿底流
浸出率／％５月１４日２．１３１．７２１９．２５
５月１５日１．７８１．３３２５．２８
５月１６日３．９１１．０３７３．６６
５月１７日２．６９２．２７１５．６１
５月１８日１．６７１．５５７．１９
５月１９日２．３２１．３１４３．５３
５月２０日１．０２０．７８２３．５３
５月２１日０．９８０．９３５．１０
５月２２日１．５２１．１５２４．３４
５月２４日２．２７２．１０７．４９
５月２５日３．０３１．７６４１．９１
５月２６日３．１５２．０５３４．９２
５月２７日２．２４１．４６３４．８２
５月２８日１．７１１．６１５．８５
５月２９日１．７３１．７１１．１６
５月３０日２．１３１．７０２０．１９
５月３１日２．３４１．５１３５．４７
６月２日２．７４２．４６１０．２２
６月３日２．５３２．５０１．１９
综合２．２１１．６３２６．１６
机溢流ＣＮ－质量分数有效地提高了磨矿分级工艺的浸出效率。

表１１　工业试验各阶段磨矿分级段工艺浸出指标阶段
ｗ（浓密机溢流ＣＮ－）／
‰
金品位／（ｇ·ｔ－１）
原矿底流
浸出率／
％Ⅰ０．０１～０．０２２．９３２．６７８．８７
Ⅱ０．０７～０．０８２．４６１．９７１９．８７
Ⅲ０．１０～０．１１２．５８２．０３２１．２６
Ⅳ０．２０～０．２１２．２１１．６３２６．１６
３．１．５　作用机理分析
分析研究发现，浸出前移提高浸出率的主要作用机理有以下几点：
１）浸出前移可以将流程浸出终点提前，在吸附槽数量不变的情况下，延长活性炭在高品位贵液中吸附时间，从而提高浸出率和吸附率，进而提高回收率。

２）金的氰化络合反应受扩散控制，在磨矿过程中，研磨作用破坏或减弱了被浸金微粒表面由于各种垢膜形成的包裹层或包覆层等界面层，强化了ＣＮ－、
矿业工程 黄　金
Ｏ
２及［Ａｕ（ＣＮ）
２
］－在矿浆中的扩散能力，进一步提
高金与氰化物之间反应速率［３］。

３）含微粒金矿石在磨碎过程中持续进行单体解离，使被包裹的金微粒逐渐暴露出来，这一过程有利于金氰化络合反应进行。

根据历年工艺矿物学研究结果，金在一段分级作业有明显的富集现象，所以添加一段砂泵池加药点能最大程度减少金的沉积，提高回收率。

４）浸出前移至磨矿分级反应过程中，经过细磨的黄铁矿反应活性提高，与ＯＨ－发生反应后分解，形成可溶性砷酸盐，有效防止在后续氰化过程中在微粒金表面形成砷化合物的钝化膜，从而促进金氰化浸出［４］。

５）球磨机中钢球、矿石、衬板之间相互研磨及白灰与水之间发生反应会产生大量的热，有助于金氰化络合反应发生。

３．２　其他指标分析
３．２．１　回水箱静吸附
在现场浓密机溢流回水箱中增加１ｍ３活性炭静吸附箱，吸附箱共加入新活性炭７００ｋｇ；回水箱容积３６ｍ３，回水箱理论吸附炭密度为１９．４４ｇ／Ｌ；根据流程考查结果，浓密机溢流回水经过回水箱时间约为０．１５ｈ。

回水箱静吸附试验结果见表１２。

表１２　回水箱静吸附试验结果
日期载金炭品位／（ｇ·ｔ－１）５月１３日８８．７
５月２３日１５１．０
６月３日４０．０
由表１２可知：回水箱静吸附效果并不理想，分析造成这一现象的原因是含金贵液在回水箱停留时间较短，活性炭吸附时间不足［５］。

３．２．２　液体氰化钠单耗
统计工业试验前后液体氰化钠使用情况，对比结果见表１３。

表１３　液体氰化钠单耗对比
时期矿量／
ｔ
原矿金品位／
（ｇ·ｔ－１）
液体氰化钠用量／
ｋｇ
液体氰化钠单耗／
（ｋｇ·ｔ－１）
浸出前移前４８９９１．６１２．３７１０８６７５２．２２
浸出前移后９５８６７．７４２．３４２４２０１０２．５２
由表１３可知：在原矿金品位差别不大的情况下，浸出前移后液体氰化钠单耗明显升高，分析造成这一现象的原因主要有以下３点。

１）５月５日开始，浸出尾槽添加破氰药剂焦亚硫酸钠，造成整个流程中ＣＮ－额外消耗。

２）磨矿过程中，球磨机内钢球与衬板相互研磨产生大量新鲜铁粉及分级阶段富集的杂质金属与ＣＮ－反应，造成液体氰化钠耗量增大［６］。

３）球磨机内温度过高，且磨矿分级段氧气含量充足，可能造成部分氰化钠水解挥发或者被氧化，导致液体氰化钠额外消耗。

由浸出前移工业试验结果可知：工艺流程增加一段砂泵池液体氰化钠加药点磨矿分级流程金的浸出，在此基础上对浓密机溢流ＣＮ－质量分数加以控制能大幅提高磨矿分级段浸出率，从而提高后续工艺流程浸出及吸附效率［７］。

４　结　论
１）工业试验过程中，选矿厂磨矿分级工艺浸出率由优化前８．８７％提高至２６．１６％；液体氰化钠单耗由２．２２ｋｇ／ｔ升高至２．５２ｋｇ／ｔ。

２）浸出前移至磨矿分级过程中，矿物解离表面新鲜，反应活性高，浸出和碱浸预处理氧化速度快，显著缩短浸出和碱浸预处理时间，金回收率提高。

３）现场工艺流程增加一段砂泵池液体氰化钠加药点对磨矿分级流程浸出金有积极作用，过程中对浓密机溢流ＣＮ－药剂质量分数加以控制能大幅提高磨矿分级段浸出率，从而提高后续工艺流程的浸出及吸附效率。

４）随着破氰药剂焦亚硫酸钠的停止添加和一段砂泵池补加液体氰化钠浸出前移试验的持续进行，现场工艺流程趋于稳定，液体氰化钠耗量将逐渐恢复正常水平。

５）回水箱静吸附效果不理想的原因为活性炭吸附时间太短。

根据流程考查结果，矿浆在浓密机停留５．２２ｈ，后期可考虑在浓密池中安装可靠的静吸附装置，能有效解决这一问题。

［参考文献］
［１］　薛光，于永江．边磨边浸氰化提高金、银浸出率的试验研究［Ｊ］．黄金，２０１０，３１（４）：４２－４３．
［２］　王小川，姜亚雄，黄丽娟，等．边磨边浸全泥氰化工艺在北衙金矿的运用［Ｊ］．矿冶，２０１６，２５（２）：４８－５２．
［３］　蓝碧波．边磨边浸过程中氰化物耗量大的机理探索［Ｊ］．黄金，２０１０，３１（８）：４１－４２，４６．
［４］　张钰，张化武，杨聪仁，等．某金选矿厂炭浸工艺技术改造实践［Ｊ］．黄金，２０１４，３５（１０）：６４－６７．
［５］　刘畅，谢海云，姜亚雄，等．甘肃某金矿强化浸金试验研究［Ｊ］．矿冶，２０１２，２１（１）：４６－５２．
［６］　付玉平，巩佃涛，郭兆松．某含碲难浸金矿石强碱预处理—氰化浸出试验研究［Ｊ］．黄金，２０２２，４３（２）：９０－９３．
［７］　杨振兴，张国刚，杨成森，等．内蒙古某金矿选矿工艺流程考查及优化［Ｊ］．黄金，２０２１，４２（２）：７６－８０，８６．（下转第６３页）
２０２３年第１２期／第４４卷 黄金地质
３４（１０）：１２－１６．
［２８］　薛林福，冉祥金，于晓飞，等．一种地质图的向量化表示方法：２０２１１００６８２１０．４［Ｐ］．２０２１－０５－１４．
［２９］　ＶＡＬＥＮＴＩＮＭＢ，ＲＯＭＣＲ，ＣＯＥＬＨＯＪＭ，ｅｔａｌ．Ａｄｅｅｐｒｅｓｉｄｕａｌｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒａｕｔｏｍａｔｉｃｌｉｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｉｅｓｉｄｅｎｔｉ ｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＢｒａｚｉｌｉａｎｐｒｅ ｓａｌｔｏｉｌｆｉｅｌｄｗｅｌｌｂｏｒｅｉｍａｇｅｌｏｇｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ ｎａｌｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１９，１７９：４７４－５０３．
Ｏｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍａｐｅｎｃｏｄｉｎｇａｎｄｄｅｅｐｒｅｓｉｄｕａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ—ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆｇｏｌｄｄｅｐｏｓｉｔｓｉｎＳｈｉｑｕａｎａｒｅａ牞Ｓｈａａｎｘｉ
ＷａｎｇＪｉａｎｂａｎｇ１牞ＸｕｅＬｉｎｆｕ１牞ＹｕＸｉａｏｆｅｉ２牞３牞ＬｉＹｏｎｇｓｈｅｎｇ２牞３牞ＺｈａｎｇＹｕｎｊｉｅ４牞ＲａｎＸｉａｎｇｊｉｎ１牞ＤｉｎｇＫｅ１牗１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ牞ＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ牷２．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＣｈｉｎａＧｅｏｌｏｇｉｃａｌＳｕｒｖｅｙ牷３．ＭｉｎｅｒａｌＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｃａｌＧｕｉｄａｎｃｅＣｅｎｔｅｒ牞ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ牷
４．Ｎｏ．１ＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＰｌａｎｔｏｆＸｉｎｊｉａｎｇＯｉｌｆｉｅｌｄＢｒａｎｃｈＣｏｍｐａｎｙ牘
Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ｔｈｅｕｓｅｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｏｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｆｒｏｎｔｉｅｒａｒｅａｉｎｍｉｎｅｒａｌｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ牞ｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔａｃｃｕｒａｃｙｉｎｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍａｐｓｆｏｒｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃ ｔｉｏｎａｎｄｍｏｄｅｌｔｒａｉｎｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ牞ｔｈｅＯＮＥ－ＨＯＴｅｎｃｏｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｇｒｉｄｔｈｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍａｐｓ．Ｉｎａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｗｉｔｈｇｅｏｃｈｅｍｉｃａｌｄａｔａ牞ｍｕｌｔｉ ｃｈａｎｎｅｌｔｗｏ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｒｉｄｗｉｎｄｏｗｄａｔａａｒｅｕｓｅｄａｓｉｎｐｕｔ牞ａｎｄｄａｔａａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ牞ｒｏｔａｔｉｏｎ牞ａｎｄｓｃａｌｉｎｇａｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｅｘｐａｎｄｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇ．ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄＲｅｓＮｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｕｓｅｄａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｓｈｙｐｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｈｒｏｕｇｈｎｕｍｅｒｏｕｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｎｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ．ＯｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎｔｈｅＳｈｉｑｕａｎａｒｅａ牞ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃ ｔｉｖｅａｒｅａｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｖｅｒｓ６．５％ｏｆｔｈｅｅｎｔｉｒｅｒｅｇｉｏｎ牞ｉｎｃｌｕｄｉｎｇａｌｌｋｎｏｗｎｇｏｌｄｄｅｐｏｓｉｔｓ．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ牞８ｎｅｗｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅａｒｅａｓｗｉｔｈｏｕｔｋｎｏｗｎｇｏｌｄｄｅｐｏｓｉｔｓｗｅｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄＯＮＥ－ＨＯＴｅｎｃｏｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｅｆｆｅｃ ｔｉｖｅｌｙｕｔｉｌｉｚｅｓｅｘｉｓｔｉｎｇｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍａｐｄａｔａ牞ａｎｄｔｈｅＲｅｓＮｅｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｂｅｔ ｔｅｒｔｈａｎｔｙｐｉｃａｌＣＮＮｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｓａｎｄｗｅｉｇｈｔｏｆｅｖｉｄｅｎｃｅｍｅｔｈｏｄｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ＲｅｓＮｅｔ牷ｇｅｎｅｓｉｓｏｆｄｅｐｏｓｉｔ牷ｇｏｌｄｄｅｐｏｓｉｔ牷ＯＮＥ－ＨＯＴｅｎｃｏｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄ牷ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅ 檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪ｄｉｃｔｉｏｎ牷ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ
（上接第５４页）
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒａｃｔｉｃｅｏｆｉｎ ａｄｖａｎｃｅｌｅａｃｈｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎａｇｏｌｄｏｒｅｄｒｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔ
ＭａＺｈｏｎｇｋａｉ
牗ＳｕｎｉｔｅＪｉｎｘｉＧｏｌｄＭｉｎｉｎｇＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏ．牞Ｌｔｄ．牘
Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ａｇｏｌｄｏｒｅｄｒｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔａｄｏｐｔｅｄｔｈｅａｌｌ ｓｌｉｍｉｎｇｃｙａｎｉｄａｔｉｏｎＣＩＰｇｏｌｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｗｉｔｈａｐｒｏ ｃｅｓｓｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙｏｆ３０００ｔ／ｄ．Ａｆｔｅｒｐｒｏｃｅｓｓｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｎｅｅｄｓ牞ｉｓｓｕｅｓｓｕｃｈａｓｌｏｗｌｅａｃｈｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｅｍｅｒｇｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｏｒｅｄｒｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔ牞ａｐｒｏｃｅｓｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｌｅａｃｈｉｎｇｒａｔｅｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｎ ｓｉｔｅ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｌｏｏｋｓｉｎｔｏｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｉｎ ａｄｖａｎｃｅｌｅａｃｈｉｎｇｏｎｔｈｅｌｅａ ｃｈｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＣＩＰｇｏｌｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔａｆｔｅｒｉｎ ａｄｖａｎｃｅｌｅａｃｈｉｎｇ牞ｔｈｅｌｅａｃｈｉｎｇｒａｔｅｉｎｔｈｅｇｒｉｎｄｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｇｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ８．８７％ｔｏ２６．１６％．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒａｃｔｉｃｅｐｒｏｖｉｄｅｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｅｃｏｖｅｒｙｏｆｇｏｌｄｉｎｓｉｍｉｌａｒｏｒｅｄｒｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｇｒｉｎｄｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ牷ｉｎ ａｄｖａｎｃｅｌｅａｃｈｉｎｇ牷ｃｙａｎｉｄｅｌｅａｃｈｉｎｇ牷ｇｏｌｄｌｅａｃｈｉｎｇｒａｔｅ牷ａｃｔｉｖａｔｅｄｃａｒｂｏｎａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ。