Gem Recovery Systems(GRS)与Fraunhofer集成电路研究所（Fraunhofer IIS）正在探索将双能X射线技术应用于含锡石矿石的内部探测。实验室测试显示，该系统能够检测锡石，为进一步研究其在锡矿预选中的潜在作用奠定了基础。

Fraunhofer位于Furth基地的高处理量、工业级XRT分选系统。 

基于传感器的矿石分选可在矿石进入后续加工阶段前，将含矿岩石与低价值物料或废石分离。对锡矿作业而言，这一技术可在初步破碎后抛除部分废石，减少后续处理所需的物料量。 

矿石分析 

GRS–Fraunhofer 岩石扫描技术（RST）使破碎矿石在X射线源与探测器之间的输送带上通过。随后，可对单个岩石颗粒（即岩块）进行分析，并根据其X射线响应将其导入不同的物料流。 

该系统采用双能X射线透射技术，在两个不同的X射线能量范围内进行测量。结合这些测量结果，可获得与物料密度和有效原子序数相关的信息，从而有助于区分目标矿化与周围围岩。 

这一特性对锡石尤为适用。锡的原子序数相对较高，为50；锡石属于高密度矿物，与许多常见围岩矿物相比会产生更强的X射线衰减响应。 

该技术并不直接测定矿物的化学成分，而是在矿石预期矿物组成已知的情况下，利用X射线响应差异协助区分矿化颗粒和废石颗粒。 

由于X射线可穿透岩石，该系统还能够获取岩块内部矿化的信息，而不仅限于颗粒表面暴露的物料。分选过程本身为干式作业，无需额外用水。 

Fraunhofer还在开发图像处理和人工智能技术，以支持基于传感器的分选系统进行颗粒识别和分类。 

成功识别锡石 

GRS和Fraunhofer IIS已使用锡石开展实验室测试，锡石产生了清晰的响应，可与所测试的其他物料区分开来。 

更广泛的研究计划还考察了复杂矿床中可能与锡石共生的矿物，包括钽铁矿、铌铁矿和黑钨矿/钨铁矿。 

后续仍需使用具有代表性的天然矿石开展进一步测试，以确定该技术在不同围岩、矿物共生组合和矿石特征条件下的表现。 

锡矿预选潜力 

对锡而言，RST系统的主要潜在应用之一是预选。 

原矿同时含有矿化物料和废石。若能在初步破碎后识别并剔除低价值岩石，则可将更少但品位更高的物料送入后续选矿环节。 

减少后续破碎、磨矿和选别所需处理的物料量，有望提高资源和能源利用效率。其潜在收益将高度取决于具体矿床特征，包括锡石分布、矿物粒度、围岩矿物组成，以及在分选阶段将矿化岩块与废石岩块分离的程度。 

迈向代表性矿石试验 

尽管锡石相关工作仍处于实验室阶段，Fraunhofer IIS已在运行工业规模分选设备。 

该示范装置采用宽约1.2米的输送带，皮带速度最高可达每秒3米，能够对物料进行分析并将其实际分离至不同物料流。 

GRS和Fraunhofer目前正着眼于使用代表性矿石开展进一步试验。 

针对锡矿选矿，这些试验可产出锡回收率、废石抛除率、给矿品位提升等关键量化指标，有助于明确该技术在锡矿选矿工艺流程中可能适用的环节。

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