原地浸矿工艺是离子型稀土矿最适宜的安全高效开采技术,而原地浸矿的本质就是利用溶浸液中活泼的阳离子将矿土中的稀土离子置换出来,在这个过程中稀土矿的品位、风化程度、浸矿剂的种类与浓度、p H、注液水头等因素均会影响渗流速率和浸矿效果。为了探究离子型稀土浸矿过程中的渗流规律,本文采用硫酸镁作为浸取剂,研究在不同注液水头与不同浓度的硫酸镁浸矿前后矿土的颗粒级配、浸出率和孔隙结构的变化规律,同时结合机器学习对最优水头高度与注液浓度进行预测。主要研究内容和结果如下: 1、在使用2%浓度硫酸镁浸矿前后,不同水头的颗粒级配变化规律相同,细颗粒含量增加,粗颗粒含量减少,矿体的分形维数相对于浸矿前均有减小,但硫酸镁浸矿分形维数减小更为明显且随着注液水头的增加分形维数也增加;随着注液水头的增加,稀土离子浸出率也会增加,浸出液的流量也会增加,但母液中稀土离子达到峰值浓度的时间相同,所以离子交换反应速率远大于渗流速度;注液水头越高流入矿柱中的硫酸镁溶液越多,导致矿柱中静电斥力减小,范德华力起主导作用,引导大孔隙向着小孔隙转化。 2、在使用不同浓度硫酸镁在4cm水头高度作用下浸矿前后颗粒级配有明显变化,细颗粒占比有所增加,而大颗粒的占比却明显减少,而高浓度硫酸镁浸矿的分形维数要明显小于低浓度硫酸镁浸矿,且都小于浸矿前;随着硫酸镁浓度升高,稀土离子浸出率也会增加,但并不是呈线性关系,浓度越高,浸出率增加更缓慢,且随着浓度升高,离子浸出速率也加快,但所有浓度达到最大离子浓度时间基本相同,从浸出液p H值也可以看出,各个矿柱均在最大离子浓度时p H值下降到最低值;硫酸镁浸矿会导致矿柱中大孔隙向小孔隙转化,且硫酸镁溶液浓度越高,大孔隙转化程度也会升高。 3、通过使用线性回归模型与随机森林模型对最优注液水头与浓度进行归类与预测,在普通线性回归模型中,发现前4小时浸出率(浸出速率)与浸出率之间的相关系数R为0.937,均方误差为0.001,而孔隙度变化与浸出效率之间的相关系数R为0.535,均方误差为0.006,浸取剂浓度与浸出率之间的平均相关系数R为0.843,均方误差为0.002,浸出速率为影响浸出率最重要因素;多元线性回归模型的决定性系数R²为0.743,均方根误差RMSE为0.052;随机森林模型的决定性系数R²为0.610,均方根误差RMSE为0.056。