关于超导HGMS中菱形磁矩阵的磁场分布特性及其在锌华矿中的分离行为的研究

《Minerals Engineering》：Research on the magnetic field distribution characteristics of rhombic magnetic matrices in superconducting HGMS and its separation behavior on zinnwaldite ore

　　

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  超导磁场中菱形磁矩阵的感应磁场分布。
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  磁场诱导的磁场叠加效应对超导磁场中菱形磁性介质磁力的影响。
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  不同结构参数的菱形磁性介质的超导高梯度磁分离行为。
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  采用超导高梯度磁分离技术高效分离低品位锌华矿。

引言

电动汽车和储能技术的快速发展推动了全球对锂资源需求的持续增长（Kumar等人，2025；Tang等人，2026；Yang等人，2025）。尽管从盐湖中提取锂的技术已取得显著进展，但硬岩锂矿仍是中国锂原料的主要来源（Zhang等人，2023；Zhou等人，2025）。其中，含锂云母，尤其是锌华，是一种重要的工业矿物（Kristianová等人，2023）。这类矿物的选矿通常采用磁选与浮选相结合的方法（Siame和Pascoe，2011；ü?erler-?amur等人，2026；Zhang等人，2026）。然而，过去两年碳酸锂价格持续下跌，这凸显出需要开发更经济高效的含锂云母加工技术（Li等人，2025b）。

锌华通常与石英、长石等非磁性脉石矿物共生，且具有细粒互生结构（Lin等人，2026）。八面体位点上铝元素被铁元素部分替代，使得这些矿物具有弱磁性，为磁选提供了物理依据（Lv等人，2022）。传统的低强度磁选技术往往无法有效回收此类细小、弱磁性的颗粒。而超导磁选能够产生高强度、陡峭磁场梯度的磁场，从而有效捕获这类颗粒（Yuan等人，2021；Zhu等人，2025）。超导磁选具有处理量大、能耗低、无需化学药剂等优点，非常适合用于弱磁性锌华矿的预富集。

超导磁选机的关键组成部分是磁矩阵，它们能够产生高梯度磁场并引导磁通量，从而最大化颗粒的捕获效率（Li等人，2025a；Tesanovic等人，2025；Zhou等人，2024）。磁矩阵的几何形状和结构配置直接决定了局部磁场的强度、梯度及空间分布，进而影响分离的选择性和效率（Ma等人，2026）。目前对磁矩阵的研究主要依赖于理论分析和数值模拟（Tian和Cao，2024；Zheng等人，2020）。在各种设计中，圆柱形棒状磁矩阵在高梯度磁选系统中应用最为广泛，已有大量研究探讨了不同直径和填充密度下其磁场分布及颗粒捕获行为（Wang等人，2020）。研究表明，具有尖角或高曲率的磁矩阵能够产生更高的局部磁场梯度（Li等人，2024；Wang等人，2025）。例如，有人提出使用带螺纹的圆柱形磁矩阵来提升磁感应的轴向均匀性，进而改善颗粒分离效果。通过对比数值模拟，人们还研究了圆形、椭圆形、方形和菱形横截面的磁矩阵，发现不同几何形状对应的感应磁场分布存在明显差异（Li等人，2019；Zhou等人，2021）。

除了几何形状外，颗粒捕获效率还受磁力和流体动力学力的共同影响，因此了解磁矩阵周围的流场分布至关重要（Ku等人，2021；Zheng等人，2019）。Mohanty等人（2011）将计算流体力学与有限元方法结合，用于模拟细颗粒在磁板上的吸附过程；而Lindner等人（2013）则综合运用离散元方法、计算流体力学和有限元方法来研究磁矩阵对颗粒的捕获作用。这些研究强调了周围流场在高梯度磁选中的重要作用，也促使人们开发出混合分离技术，比如离心高梯度磁选，该技术通过在磁场中动态旋转磁矩阵，进一步提升对细小、弱磁性矿物的分离选择性（Chen等人，2015；Yi等人，2024）。

尽管已有大量关于非圆柱形磁矩阵感应磁场分布的研究，但针对磁矩阵结构参数对磁场分布及颗粒捕获行为影响的系统研究仍然较少（Wang等人，2025）。此外，多磁矩阵复合系统中相邻磁矩阵之间的相互作用及其对局部磁场和分离性能的影响也尚未完全明确（Tian和Cao，2024）。同样，基于数值模拟预测磁选性能的方法也尚未得到充分发展。

为弥补这些知识空白，本研究系统分析了菱形磁矩阵结构参数对感应磁场分布的影响，并研究了相邻磁矩阵之间磁场相互作用的机制。进一步分析了这些相互作用对多磁矩阵复合系统性能的影响。基于这些研究结果，本文对锌华矿进行了超导磁选实验，以评估磁矩阵结构参数对分离性能的影响。通过将数值模拟结果与实验数据相结合，构建了一个预测框架，用于将感应磁场分布与颗粒捕获行为及分离效率联系起来。这一方法为超导磁选系统中磁矩阵的优化设计及性能预测提供了新的理论依据和实践指导，有助于更经济高效地回收弱磁性的含锂矿物。

章节要点

材料

本研究选用了来自中国湖南的一处低品位锌华矿作为实验样品。该样品的化学成分及X射线衍射图谱分别见表1和图1。样品中Li₂O含量较低，仅为0.35%，而Fe₂O₃和Al₂O₃的含量分别为4.82%和10.70%。该样品中SiO₂的含量高达67.87%。X射线衍射分析表明，该样品中的主要价值矿物为锌华，其余为脉石矿物

磁场分析的数值模拟

根据磁选机在分选过程中背景磁场的大小，对超导磁系统的背景磁场进行了数值模拟。模拟得到的最大背景磁场为5.0特斯拉，这一强度足以满足数值模拟的要求。研究分析了包括单个磁矩阵以及多磁矩阵复合系统在内的菱形横截面磁矩阵的感应磁场分布特征

SD-HGMS中菱形磁矩阵对锌华矿的分离行为

根据数值模拟分析结果，磁矩阵的尺寸和垂直间距会影响磁场的强度以及磁颗粒的有效吸附区域大小，进而影响磁颗粒在磁矩阵表面的吸附情况以及分离效果。为了验证数值模拟的结果，本文通过超导高梯度磁选技术研究了菱形磁矩阵的分离性能

圆柱形磁矩阵与菱形磁矩阵的磁场分布特征及分选行为比较

圆柱形磁矩阵和菱形磁矩阵表面磁场的分布云图如图29所示。圆柱形磁介质和菱形磁介质表面沿指定路径2的磁感应强度、磁场梯度及磁力分布曲线则如图30所示。

从上述结果可以看出，在磁矩阵表面1毫米范围内的磁场分布情况为

结论

本研究通过数值模拟分析了包括单个磁矩阵和多磁矩阵复合系统在内的菱形磁矩阵的感应磁场分布特征，同时通过高梯度磁选实验研究了这类磁矩阵的分离性能。

单个磁矩阵的数值模拟结果显示，随着磁矩阵尺寸的增大，其周围感应磁场的分布范围也会相应变化

CRediT作者贡献说明

周立波：资金筹集。 刘磊：项目管理。 郭立祥：方法设计、实验研究。 邵伟华：数据分析。 雷庆宇：资源协调、项目管理。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了“深部地球探测与矿产资源勘查——国家科技重大专项”（项目编号2024ZD1004000）以及“中国地质调查局地质调查项目”（项目编号DD20240204002、DD20243357）的支持，作者对此表示衷心感谢。

Zhou Libo|Liu Lei|Guo Lixiang|Shao Weihua|Lei Qingyu