硫脲浸出法从含碘化银铁矿石烧结烟尘中提取银

《Journal of Water Process Engineering》:Extraction of silver from AgI-bearing iron ore sintering dust by thiourea leaching

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月14日 来源:Journal of Water Process Engineering 6.6

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   •研究了硫脲浸出法从铁矿石烧结粉尘中提取银的工艺。•鉴定出AgI是粉尘中主要的含银相。•在最优条件下,银的浸出率达到94.48%。•该过程通过非氧化且配位促进的溶解机制进行。引言钢铁行业每年产生大量冶金固废。铁矿石烧结粉尘(IOSD)是最具代表性的二次资源之一,产量高且相组成

  
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    研究了硫脲浸出法从铁矿石烧结粉尘中提取银的工艺。
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    鉴定出AgI是粉尘中主要的含银相。
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    在最优条件下,银的浸出率达到94.48%。
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    该过程通过非氧化且配位促进的溶解机制进行。

引言

钢铁行业每年产生大量冶金固废。铁矿石烧结粉尘(IOSD)是最具代表性的二次资源之一,产量高且相组成复杂 [1], [2]。每生产一吨粗钢约产生15–20公斤IOSD [3],导致全球年排放量超过千万吨。在特定的矿石来源和配矿条件下,IOSD中富集了银,其潜在的回收价值可与许多天然高品位伴生银矿相媲美 [4], [5]。近年来,高科技产业的快速发展推动了银在光伏材料、新能源汽车电子浆料、柔性电子印刷以及高端化学催化剂等广泛应用领域的需求激增,这得益于其优异的导电性及功能上不可替代的性能。这一趋势导致银的全球供需缺口日益突出 [6], [7]。因此,从大量冶金固废中高效回收银不仅能缓解贵金属的供应压力,还能带来可观的环境效益。
一般来说,从IOSD中提取银需要克服其复杂相组成所带来的浸出瓶颈。以往关于银提取的研究大多集中在常规银矿物如Ag、Ag2S或AgCl [8], [9]。然而实际上,铁矿石烧结过程涉及1200–1400 °C下异常剧烈的多相热转变 [10]。在这种条件下,微量卤素(如碘)——通常夹带于海相沉积铁矿石、石灰石熔剂或厂内循环残渣中——容易被激活并挥发进入烟气 [11], [12]。在复杂冶金热环境的驱动下,挥发的银与逃逸的碘蒸气相互具有强化学亲和力 [13],在经过冷却系统时经历巨大的温度梯度而发生气-固冷凝,导致二者共同凝结并最终共同沉淀为AgI等高难溶性卤化银盐 [14]。这一独特的形成机制将银锁定在致密稳定的晶格中,使得常规酸浸或弱配位法在热力学上不利于银的自发解离,从而构成从IOSD中提取银的主要障碍。
传统上,从复杂矿石和废料中回收银主要依赖氰化法。然而,氰化物的高毒性导致全球各地严格的环保法规,推动了更绿色替代方案的开发 [15], [16]。在各种无氰浸出剂中,硫脲凭借其低毒性、快速浸出动力学以及在酸性介质中对Ag+的强特异性配位能力而成为极具前景的候选者 [17], [18]。这是因为硫脲分子能够在酸性介质的溶解界面与游离Ag+形成高度稳定的配合物,从而持续破坏难溶性银相的界面溶解平衡 [19]。然而,对于IOSD中以高难溶性AgI形式存在的银的浸出行为——这通常会给常规硫脲浸出带来挑战——却鲜有研究。为弥补这一研究空白,本研究选取经水浸预处理的高含银IOSD样品作为研究对象,考察了各工艺参数对其银提取的影响。研究重点在于阐明硫酸化驱动基体重构与AgI释放之间的耦合机制,旨在为此类非典型含银冶金粉尘的银回收提供优化工艺条件和机理认知。

各章节摘要

材料

实验材料包括从某中国钢铁企业铁矿石烧结机收集的粉尘样品,以及分析纯硫脲和硫酸。粉尘最初经水浸去除碱金属,这是一种常规的工业操作。所得固体作为后续实验的起始材料,记为预处理IOSD样品 [20]。

预处理IOSD的表征

预处理IOSD样品的粒度低于200目(74 μm),其化学成分见表1。该样品成分复杂,主要由Fe、Pb、Ca和Si组成,全铁含量(TFe)为45.09 wt%。银含量达到1058.48 g/t,表明其具有很高的回收价值。XRD图谱(图1)进一步证实,除Fe2O3、Fe3O4和SiO2等主要基体相外,样品中还含有AgI以及CaSO4、CaCO3

结论

本研究鉴定出IOSD中一种非典型的银赋存状态,其中银主要以AgI形式存在。研究发现,从水浸后的IOSD中通过硫脲浸出回收银依赖于一种非氧化且配位促进的溶解机制。在硫脲浓度为10 g/L、浸出温度为45 °C、浸出时间为60 min、搅拌转速为400 rpm且初始pH为1.5的条件下,银的浸出率达到94.48%。在浸出过程中

作者贡献声明

潘铎:概念构思、数据管理、形式分析、调查研究、方法论、撰写——初稿。彭智伟:资金获取、项目管理、资源、监督、撰写——审阅与编辑。张健智:数据管理、软件。聂绍昌:方法论、资源。熊林:调查研究、验证。柏晓光:方法论、验证。

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的可能影响本文所述工作的竞争性经济利益关系或个人关系。

致谢

本工作部分得到了国家自然科学基金湖南项目(基金编号 2023JJ10073)、湖南省重点研发计划(基金编号 2023SK2079)以及内蒙古包钢钢联股份有限公司重大科技项目(基金编号 BGGFKY2024H018)的支持。
潘铎|彭智伟|张健智|聂绍昌|熊林|柏晓光
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