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BPMA礦物學自動分析系統選礦流程設計的好壞和選礦指標的優劣，在很大程度上取決於對礦石性質及磨礦產品工藝礦物學參數的了解，以往靠人工在光學顯微鏡下手動統計的方式速度慢、效率低、人為干擾因素大，難以指導選礦流程設計與優化。

一、案例應用場景/領域

礦冶領域工藝礦物學參數自動測試

二、技術評價

國際領先（中國有色金屬工業協會）

三、主要技術內容

1. 技術背景和意義

選礦流程設計的好壞和選礦指標的優劣，在很大程度上取決於對礦石性質及磨礦產品工藝礦物學參數的了解，以往靠人工在光學顯微鏡下手動統計的方式速度慢、效率低、人為干擾因素大，難以指導選礦流程設計與優化。為提高工藝礦物學參數的測試速度和準確性，有效指導選礦設計，打破國外技術壟斷，研發了BPMA礦物學自動測試系統。

2. 技術要點和優勢

原理：首先要實現測試自動化機器化，通過API控制掃描電鏡及能譜儀自動運行，形成自動掃描電鏡-能譜系統；其次，研發圖像分析技術，從掃描電鏡背散射電子圖像（BSEI）中提取礦石顆粒，進而對顆粒中礦物相進行分割（礦物分相），採集不同礦物相的能譜信息；再次，開發礦物自動識別系統，研發峰型比對識別礦物算法，通過能譜譜線和礦物能譜數據庫中的譜線比對自動識別礦物；然後研發理論礦物能譜數據庫，這是自動識別礦物的保障；最後，結合圖像分析技術進行數據計算和處理，計算礦石的礦物組成及含量、礦石嵌布粒度分布、礦物嵌布粒度分布、礦物嵌布複雜程度、礦物解離度、連生程度、礦石的元素含量、元素賦存狀態、顆粒平均密度分布、比表面等各種工藝礦物學參數。

要點：API控制掃描電鏡形成自動系統；圖像處理技術；礦物自動識別技術；理論能譜數據庫。

實施關鍵點：圖像處理的粘連顆粒分割、分水嶺生長礦物分相提取算法；能譜比對自動識別礦物關鍵技術研發；理論能譜數據庫合成方法研究。

技術優勢：圖像相分割準確、粘連顆粒分割準確、礦物識別準確、有完整豐富的礦物能譜數據庫、提供全面專業的工藝礦物學參數，整套系統人為干預少，效率高。

四、技術應用情況

1. 應用案例介紹

BPMA系統已在山東黃金、西部礦業、北京科技大學、內蒙古科技大學等單位得到了推廣應用，取得良好的應用效果。

（1）山東黃金集團分別於2018年和2020年採購引進兩套BPMA系統，對其所有礦山選廠的選礦流程樣及礦山不同部位原礦樣及新投資的礦山的各種樣品、堆存尾礦等進行全面廣泛測試，引領了資源高效及綜合利用。

（2）西部礦業集團自2017年採購引入BPMA系統，對其所轄礦山選廠進行多次工藝礦物學考察，促進其礦山選礦流程的優化。

（3）北京科技大學2018年引進BPMA系統，對全院全校老師的科研項目提供的樣品進行了廣泛的工藝礦物學測試，提高了其研究及教學質量。

（4）內蒙古科技大學2019年引進BPMA系統，利用BPMA系統對給予包頭稀土資源的課題所涉及的樣品進行了廣泛的測試，極大提高了課題組對包頭稀土資源礦石性質的認識。

（5）此外，在礦冶科技集團礦冶過程自動控制技術國家重點實驗室、礦物加工科學與技術國家重點實驗室各有一套樣機，主要用於工藝礦物學參數自動測試系統的研發調試工作，並開展礦產資源可利用性評價和選冶工藝礦物學研究。此外，在深海戰略資源開發利用、岩（礦）石學信息可視化和定量化表徵、尾礦二次資源利用、海關進出口檢驗、環保等方面也取得了一系列重要研究成果。

2.服務科創中國城市（園區）情況

（1）北京市中關村

（2）青海省西寧

（3）內蒙古自治區包頭。