1 基因礦物加工工程的提出背景和必要性
基因是DNA分子上的一個功能片斷，是決定一切生物物種最基本的因子；基因支持著生命的基本構造和性能，儲存著生命過程的全部信息。
1.1 近年來國內外已把“基因”這一概念引入無機材料領域
美國政府于2011年6月宣布了“材料基因計劃（MGI)，主要內容是高通量材料計算、高通量材料合成和表征實驗以及數據庫的技術融合與協(xié)同，將材料從發(fā)現(xiàn)、制造到應用速度至少提高一倍。幾年的實踐表明，這是一項可使研究經費減半，工作量減半的事半功倍的系統(tǒng)工程。歐盟、日本也提出了相類似的計劃。受這一思路的啟發(fā)，中國材料界近年已開展了中國版材料基因計劃研究?！安牧匣蚬こ剃P鍵技術與支撐平臺”重點專項列入2016年度國家重點研發(fā)計劃。
當今社會上“基因”這一術語引用拓展得很多，在自然科學、工程技術 領域用，甚至人文和社會科學也用。其實，將“基因”引入礦物加工領域并研究應用是很貼切的。
1.2 礦床、礦石和礦物的基因特性決定了礦石的可選性
選礦廠處理的礦石盡管千差萬別，但它與礦床成因、礦床類型和礦石、礦物等固有的基因有內在的聯(lián)系。換言之，從礦床形成時，它就帶有某種基因的特征，并且有共性。例如，對于某些巖漿巖或火成巖類的硫化礦礦床，當巖漿結晶分異完成時就帶有一定基因特點：生成的磁黃鐵礦多，并且黃鐵礦和磁黃鐵礦中鈷含量高。因此，礦床、礦石和礦物的基因特征應是決定礦物分選的最本質因素，包括礦石的礦物組成、嵌布特性、結晶粒度、礦物的晶體結構、元素信息、化學鍵信息、晶格信息、缺陷信息等，是由礦床成因及工業(yè)類型，礦石的結構構造、物質組成，礦物的共伴生和相嵌特性等決定的，并將影響碎磨、重選、磁選、浮選等加工特性。
1.3 傳統(tǒng)的礦物加工技術開發(fā)模式存在弊端
國內外礦物加工（選礦）傳統(tǒng)的技術研究開發(fā)模式的一般流程為：
工藝礦物學研究—系統(tǒng)的選礦試驗研究（包括小型試驗、擴大連續(xù)試驗、半工業(yè)或工業(yè)試驗）—推薦工藝流程方案—根據推薦流程及經驗進行選礦廠設計—試車投產。該模式存在很大的弊端，如開發(fā)周期長、成本高、效率低、重復試驗 工作造成的浪費等。有的選礦廠投產之日就是技術改造之時，個別選礦廠甚至到達服務年限仍未達產達標。
造成這些弊端的主要原因在于：
①對制約于選礦工藝技術的根本因素—礦物、礦石和礦床的基因特性沒有深入系統(tǒng)的研究、測試和總結；
②大量現(xiàn)存的選礦工藝技術研究數據、工藝礦物學數據、生產實踐數據和以往的設計資料等大數據庫沒有建立，更無法得到有效利用；
③現(xiàn)代信息化技術沒有與選礦工藝技術研發(fā)和工程設計合理深度融合。
2 開展基因礦物加工工程研究可望對傳統(tǒng)的選礦工藝技術開發(fā)有突破性的創(chuàng)新
基因礦物加工工程，簡稱GMPE(Genetic Mineral Processing Engineering)，是以礦床成因、礦石性質、礦物物性等礦物加工的“基因”特性研究與測試為基礎，建立和應用大數據庫，并將現(xiàn)代信息技術與礦物加工技術深度融合，經過智能推薦、模擬仿真和有限的選礦驗證試驗，快捷、高效、精準地選擇選礦工藝技術和裝備，為新建選礦廠的設計或老廠的技術改造提供支撐。
通過對礦床、礦石和礦物物性基因測試與研究，可為選礦工藝技術和流程的制定提供重要的信息基礎。在此基礎上，再借助于大數據庫的建立及與現(xiàn)代信息技術的深度融合，此三位一體的基因礦物加工工程的系統(tǒng)工程，有可能對國內外現(xiàn)有的礦物加工試驗研究和工程轉化的傳統(tǒng)模式有突破性的創(chuàng)新。
3 基因礦物加工工程的研究方法和技術路線
3.1 礦物、礦石和礦床基因特性的研究與測試
礦石和礦物基因應是決定可選性的重要因素，它包括礦床成因和類型，礦石的結構構造，礦物組成，嵌布特性，結晶粒度，解離特性，礦物的晶體化學特征，包括元素組成、化學鍵特征、晶體構造類型、表面和內部缺陷和礦物表面特性等。利用現(xiàn)代工藝礦物學的多種研究手段，對礦物、礦石的基因特性進行系統(tǒng)研究測試，提出原則的磨礦分級流程和選別流程，推測理論選礦指標。這是制定選礦工藝流程的基礎。
3.2 建立并利用大數據庫技術
將龐大的礦石工藝礦物學研究，礦床、礦石和礦物的基因測試，選礦工藝試驗研究，選礦廠生產實踐數據以及選礦廠工程設計資料等歷史的、現(xiàn)今的、國內的、國外的大量資料進行收集、研究、建立數據庫。
3.3 現(xiàn)代信息技術與基因礦物加工技術深度融合
根據礦物、礦石和礦床的基因研究測試結果并借助于已建立的數據庫，經過智能選擇，初步提出選礦流程方案和預定的工藝指標，再經過虛擬選礦廠的模擬仿真，推薦出工藝流程及指標。
3.4 有限的選礦試驗驗證
對所推薦的選礦工藝流程及指標，開展有限的選礦試驗研究，目的是對基因測試研究、大數據技術和信息技術三位一體推薦的工藝流程及指標進行驗證，驗證成功的經確認后轉入應用，不成功者反饋到虛擬仿真和數據庫再循環(huán)推出。
3.5 工程轉化及數據反饋
對確認的選礦工藝流程和選礦指標正式用于選礦廠建設或技術改造的工程設計。投產后的實際生產數據必須反饋到虛擬仿真和數據庫。
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