生物学杂志

生物学杂志 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (3): 46-.doi: 10.3969/j.issn.2095-1736.2024.03.046

• 生物冶金专题 • 上一篇    下一篇

响应面法优化间接生物浸出铜钴矿中有价金属的工艺参数

田炳阳1,2， 李京泽1,2， 尚　鹤1,2， 刘　学1,2， 高文成1,2， 温建康1,2   

  1. 1. 中国有研科技集团有限公司 高品质有色金属绿色特种冶金国家工程研究中心， 北京 101407；
    2. 有研资源环境技术研究院（北京）有限公司 战略性有色金属绿色制造技术北京市工程研究中心，
    北京 101407
  • 出版日期:2024-06-18 发布日期:2024-06-17
  • 通讯作者: 温建康，博士，教授，研究方向为生物冶金，E-mail:wjk@grinm.com
  • 作者简介:田炳阳，博士，工程师，研究方向为生物冶金，E-mail:tianbingyang@grinm.com
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目（2022YFC2105304）； 国家自然科学基金面上项目（52274354）

Response surface methodology for optimization of process parameters for indirect bioleaching of valuable metals from copper and cobalt ores

TIAN Bingyang1,2, LI Jingze1,2, SHANG He1,2, LIU Xue1,2, GAO Wencheng1,2, WEN Jiankang1,2   

  1. 1. National Engineering Research Center for Environment-Friendly Metallurgy in Producing Premium Non-ferrous
    Metals, China GRINM Group Corporation Limited, Beijing 101407, China; 2. Beijing Engineering Research Center of
    Strategic Nonferrous Metals Green Manufacturing Technology, GRINM Resources and Environment Tech. Co., Ltd.,
    Beijing 101407, China
  • Online:2024-06-18 Published:2024-06-17

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摘要： 在生物浸出铜钴矿的基础上，采用生物活性沥浸液为浸出剂和响应面法优化浸出工艺参数以实现铜钴矿的高效生物浸出。菌液体系包含氧化硫硫杆菌，氧化亚铁硫杆菌和嗜铁钩端螺旋菌的混合体系。经30组实验结果统计分析发现，显著影响铜钴矿中Cu和Co浸出的因素为温度、固液比、初始pH、转速，以及温度-固液比、固液比-初始pH、固液比2和初始pH2的交互影响，而显著影响Fe浸出的因素为温度、固液比、初始pH和固液比2的交互影响。此外，针对生物浸出铜钴矿中Cu、Co和Fe浸出率的3个预测模型R2分别为0.9864、0.9687和0.9381，表明预测模型具有较高真实性。最终，铜钴矿的最优生物浸出参数为温度47.08 ℃、固液比1.17%、初始pH 0.81、转速120 r/min。在优化条件下，预测值分别为Cu 99.36%、Co 91.87%、Fe 88.43%，浸出24 h后实测值分别为100%、96.53%、86.11%。

关键词: 铜钴矿, 生物浸出, 响应面, 参数优化, 拟合模型

Abstract: 在生物浸出铜钴矿的基础上，采用生物活性沥浸液为浸出剂和响应面法优化浸出工艺参数以实现铜钴矿的高效生物浸出。菌液体系包含氧化硫硫杆菌，氧化亚铁硫杆菌和嗜铁钩端螺旋菌的混合体系。经30组实验结果统计分析发现，显著影响铜钴矿中Cu和Co浸出的因素为温度、固液比、初始pH、转速，以及温度-固液比、固液比-初始pH、固液比2和初始pH2的交互影响，而显著影响Fe浸出的因素为温度、固液比、初始pH和固液比2的交互影响。此外，针对生物浸出铜钴矿中Cu、Co和Fe浸出率的3个预测模型R2分别为0.9864、0.9687和0.9381，表明预测模型具有较高真实性。最终，铜钴矿的最优生物浸出参数为温度47.08 ℃、固液比1.17%、初始pH 0.81、转速120 r/min。在优化条件下，预测值分别为Cu 99.36%、Co 91.87%、Fe 88.43%，浸出24 h后实测值分别为100%、96.53%、86.11%。

Key words: copper-cobalt ore, bioleaching, response surface method, parameter optimization, fitted model

中图分类号: