ISSN 1005-2518
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黄金科学技术 >

2025 , Vol. 33 >Issue 5: 1039 - 1051

DOI: https://doi.org/10.11872/j.issn.1005-2518.2025.05.111

采选技术与矿山管理

某金矿细粒级尾砂的絮凝沉降特性及其充填料浆流动性能研究

  • 刘国栋 , 1 ,
  • 贾涛 1 ,
  • 孙铭骏 1 ,
  • 杨凯 , 2, 3
展开
  • 1. 山东黄金矿业（莱州）有限公司三山岛金矿，山东 莱州 261417
  • 2. 矿冶科技集团有限公司，北京 102628
  • 3. 国家金属矿绿色开采国际联合研究中心，北京 102628
杨凯（1997—），男，山西大同人，工程师，从事矿山充填技术与固废资源化利用方面的研究工作。E-mail：

刘国栋（1988—），男，山东泰安人，工程师，从事采矿技术研究工作。E-mail：

收稿日期: 2025-03-11

  修回日期: 2025-07-10

  网络出版日期: 2025-10-31

基金资助

国家重点研发计划项目“深井采选固废高效充填技术与大能力充填装备研发”(2022YFC2904103)

收起

Study on the Flocculant Sedimentation Characteristics of Fine-Grained Tailings and the Flow Performance of Backfill Slurry in a Gold Mine

  • Guodong LIU , 1 ,
  • Tao JIA 1 ,
  • Mingjun SUN 1 ,
  • Kai YANG , 2, 3
Expand
  • 1. Sanshandao Gold Mine of Shandong Gold Mining（Laizhou） Co. , Ltd. , Laizhou 261417, Shandong, China
  • 2. BGRIMM Technology Group, Beijing 102628, China
  • 3. National Centre for International Research on Green Metal Mining, Beijing 102628, China

Received date: 2025-03-11

  Revised date: 2025-07-10

  Online published: 2025-10-31

Copyright

© Editorial Department of Gold Science and Technology （CC BY-NC-ND）
Fold

摘要

针对某金矿现有充填工艺中充填质量波动大并严重影响采场安全与生产效率的问题，以细粒径尾砂体系作为研究对象，开展膏体充填工艺的系统优化。通过综合考察尾砂的物理化学特性、探究其絮凝沉降行为、分析料浆流变特性，并结合管道输送过程的数值模拟，最终确定了关键工艺参数的优化方案。研究表明：溢流细砂属于典型细粒级尾砂，在入料浓度为12%、絮凝剂添加量为30 g/t的优化条件下，结合带耙架高效沉降，底流浓度可提升至61.35%；细粒级复合尾砂充填料浆在输送过程中分布均匀，无分层离析现象，其流变行为适于采用Bingham模型进行描述。进一步分析表明，料浆质量浓度、入口流量和管道内径是影响流动性能的关键因素。本研究可为矿山泵站选型与管网设计提供理论依据，有助于增强充填系统的可靠性与稳定性，为矿山安全高效生产提供支撑。

关键词： 细尾砂; 絮凝沉降; 充填料浆; 流动特性; 数值模拟; 管道输送

本文引用格式

刘国栋 , 贾涛 , 孙铭骏 , 杨凯 . 某金矿细粒级尾砂的絮凝沉降特性及其充填料浆流动性能研究[J]. 黄金科学技术, 2025 , 33(5) : 1039 -1051 . DOI: 10.11872/j.issn.1005-2518.2025.05.111

Abstract

High-quality and stable backfill is a crucial technical requirement for ensuring safe and efficient mining operations. This study addresses the issue of unstable backfill quality in a gold mine, which adversely impacts stope safety and production efficiency, by exploring the feasibility and optimization of paste backfill utilizing fine-grained tailings. Through comprehensive testing of the tailings’ fundamental physical and chemical properties, flocculation settling behavior, slurry flow characteristics, and numerical simulation of pipeline transportation, optimal backfill process parameters were identified. The test results indicate that the tailings possess a specific gravity of 2.651 g/cm³, a natural bulk density of 0.967 g/cm³, with particles smaller than 74 μm comprising 71.33%, categorizing them as typical fine-grained tailings. Flocculation settling tests reveal that a feed concentration of 12% and a flocculant dosage of 30 g/t yield optimal settling performance, achieving a bottom flow concentration of 53.38%. The incorporation of a rake mechanism further enhances the bottom flow concentration to 61.35%. Rheological assessments reveal that the fine-grained composite tailings slurry behaves as a non-Newtonian fluid characterized by yield stress, aptly described by the Bingham model. The findings indicate that the slurry’s mass concentration substantially influences its flowability, with increased concentration correlating with decreased flowability, whereas the ash-to-sand ratio exerts a comparatively minor influence. Furthermore, numerical simulations of pipeline transport demonstrate that when the slurry concentration surpasses 65%, the slurry maintains uniform flow within the pipeline, devoid of stratification or segregation. The velocity profile displays typical fluid dynamic characteristics, exhibiting higher velocities at the pipe center and lower velocities near the pipe wall. Mass concentration, inlet flow rate, and pipe diameter significantly impact resistance loss, while the ash-to-sand ratio has a lesser effect. Specifically, reducing the mass concentration, enhancing the inlet flow rate, or decreasing the pipe diameter results in increased resistance loss within the pipeline. These research outcomes furnish a theoretical foundation and practical guidance for optimizing fine-grained tailings paste backfill processes and pipeline system design, improving backfill quality and system stability, and supporting safe and efficient mine production.

Key words： fine tailings; flocculant sedimentation; backfill slurry; flow performance; numerical simulation; pipeline transport

近年来，随着矿产资源开采强度持续加大，与之伴生的安全与环境问题也日益凸显（刘立顺等，2020；Cacciuttolo et al，2023；于洋等，2024）。尾砂是金属矿山生产过程中必然产生的副产物，对其进行有效利用既可缓解资源浪费问题，又能降低环境污染风险，助力绿色矿山建设目标的实现（杨天鸿等，2022；胡松涛等，2024；任锦荣等，2024）。然而，目前部分矿山采用的高浓度分级尾砂充填工艺存在充填浓度不足、采场脱水量大和充填体离析分层严重等问题，导致充填质量波动大，严重影响作业安全与效率（贾住平等，2022；纪芳等，2023；朱久隆等，2024）。
在此背景下，膏体充填技术逐渐成为研究热点。膏体料浆具有不离析、不脱水和高凝结强度等优势，可显著改善充填体成型质量与强度（吴爱祥等，2018，2024；杨纪光等，2023）。膏体充填技术的关键在于尾砂体系的高效浓缩脱水与稳定流动输送能力，对尾砂的颗粒组成、絮凝性能与流变特性提出了更高要求。已有研究从尾砂沉降、脱水机理和浆体流动性等方面展开了系统探讨，揭示了全尾砂体系的沉降特征和多因素作用机制（史采星等，2021；吴再海，2022），并指出深锥浓密设备可显著提升尾砂脱水效率，其性能受结构参数和操作条件的综合影响（Yin et al，2022；Wang et al，2024）。针对细粒级尾砂，相关研究明确了其颗粒分布特性及在沉降和分级过程中的响应规律，为优化工艺提供了科学依据（杨晴等，2022；黎梦圆等，2024）。浆体流动性作为充填系统稳定运行的核心控制因素，与粒度、浓度及流变性能密切相关（黄滔，2018；黎梦圆，2018；de Hoog et al，2021；张雷等，2023）。在此基础上，已有研究通过综述的形式梳理了金属矿山充填技术的发展脉络与浆体流变行为的研究进展，进一步明确了当前研究的重点方向和关键问题（程海勇等，2022；郭利杰等，2022；李永密等，2024）。
针对某金矿分级尾砂在充填过程中存在浓度偏低、易发生离析和流动性较差等问题，选取该金矿尾砂作为研究对象，开展了细粒级尾砂膏体充填工艺的可行性研究。通过系统测试尾砂颗粒特性、絮凝沉降行为、浆体流变特性及管道输送特性，并结合数值模拟手段，提出适宜的料浆参数与优化工艺方案。本研究旨在为新建充填站系统的设计提供理论依据，以期提升尾砂资源综合利用水平，保障矿山充填系统的安全性与稳定性。

1 尾砂基本物化性能检测

研究尾砂来自山东某金矿，将取样的全尾砂进行旋流分级，收集溢流细砂作为本次试验的主要原材料。经测试，溢流细砂相对密度为2.651 g/cm3，自然堆积密度为0.967 g/cm3，孔隙率为63.51%。

1.1 粒级测试

采用激光粒度分析仪对溢流细砂粒径进行测定，得到其粒径分布特征如图1所示。结果显示溢流细砂粒径在200目（74 μm）以下的颗粒占比为71.33%，粒径在400目（37 μm）以下的颗粒占比为64.43%，粒径在625目（20 μm）以下的颗粒占比为56.65%，属于典型的细粒级尾砂。进一步计算得到该尾砂的特征粒径参数D 10为2.14 μm，D 30为6.17 μm，D 60为29.76 μm，不均匀系数C u=13.91>5，曲率系数C c=0.60<1，表明尾砂级配不良，颗粒组成不连续。由分计筛余曲线可进一步发现，粒级分布并不均匀，粒径在10~20 μm的颗粒最多，最高点对应的筛余百分量约为9%。
图1 尾砂粒级分布曲线

Fig. 1 Distribution curve of tailings particle size

1.2 尾砂化学元素分析

本试验采用半定量方法对尾砂全元素进行分析，采用定量分析方法对影响尾砂性能的主要元素进行分析，化学元素的定量测试结果见表1。由表1可知，尾砂中Si含量最高，约为36.24%，其次是Al，约为6.78%。其他元素含量较低，符合充填要求。
表1 尾砂化学元素组成

Table 1 Chemical elements composition of tailings

检测元素 检测结果/% 检测元素 检测结果/%
Ca 0.96 P 0.019
Si 36.24 K 3.59
Al 6.78 Na 0.41
Fe 1.91 S 0.27
Ti 0.059

2 尾砂絮凝沉降特性

尾砂沉降浓缩效果直接影响着充填浓度等工艺参数，为确定溢流细砂最佳的浓缩方案，开展尾砂沉降浓缩试验。

2.1 试验方法与过程

《金属非金属矿山充填工程技术标准》（GB/T51450-2022）（中华人民共和国住房和城乡建设部，2022）规定，絮凝沉降行为通过静态与动态两类试验进行表征（图2）。其中，在静态试验中，尾砂浆浓度、絮凝剂添加量及溶液浓度等参数均设为固定值，探究合适的入料浓度和絮凝剂添加量；动态絮凝沉降试验根据静态絮凝试验筛选的入料浓度和絮凝剂添加量，研究尾砂絮凝体在剪切流场中的沉降行为演变，量化底流紊动对其压缩特性与澄清效率的抑制效应。耙架转速为10 r/h（T=2 Nm，D 1=6.0 cm，D 2=3.5 cm）。
图2 絮凝沉降试验

Fig. 2 Flocculation sedimentation test

首先，配制0.5 g/L的絮凝剂母液，按尾砂干料质量比计算投加量。然后，采用带网孔橡胶搅拌器搅拌使絮凝剂与尾砂浆充分混合，静置观测并采集沉降界面高度随时间变化的数据。试验完成后，绘制沉降曲线，基于式（1）和式（2）求解固体通量和底流浓度。
G = ρvC w
式中：G为固体通量［t/（m2·h）］；ρ为尾砂浆密度（t/m3）；v为固体颗粒沉降速度（m/h）；C w为尾砂浆的浓度（%）。
C=m 1/（m 1+m 2-πρ w r 2 l）
式中：C为底流浓度（%）；m 1为试验尾砂质量（g）；m 2为试验水质量（g）；ρ w为上部清水密度（g/cm3）；r为量筒内半径（cm）；l为量筒内尾砂浆上部清水高度（cm）。

2.2 结果与分析

（1）絮凝剂选型

当入料浓度为12%，絮凝剂添加量为25 g/t时，絮凝剂型号与尾砂沉降特性的关系如图3所示。
图3 不同絮凝剂作用下尾砂的沉降过程对比

Fig. 3 Comparison of sedimentation processes of tailings under different flocculants

尾砂沉降可划分为自由沉降区、过渡区和压缩区，根据过渡点的尾砂沉降高度可以测算出该段时间内尾砂的平均沉降速度，从而计算固体通量。在自由沉降阶段，絮凝作用显著提升了尾砂颗粒的聚集效率，导致沉降界面以加速趋势下移，该过程通常持续时间不超过5 min。在尾砂的压缩区，尾砂逐渐变得更加密实，直至达到一个平衡的密实状态，此时沉降高度不再随时间变化。根据固体通量指标，最终优选C类絮凝剂作为后续试验的絮凝剂型号。

（2）最佳絮凝剂添加量研究

当入料浓度为12%时，不同絮凝剂用量（20~40 g/t）对尾砂沉降的影响如图4所示。在入料浓度为12%条件下，絮凝剂添加量对底流浓度、固体通量和沉降速率的影响各不相同。沉降速率和固体通量随絮凝剂添加量的增加呈现相同的变化趋势，在絮凝剂添加量从20 g/t增加至30 g/t的过程中，沉降速率和固体通量均随絮凝剂添加量的增加而增大；在絮凝剂添加量从30 g/t增加至40 g/t的过程中，沉降速度与固体通量均呈现先增大后减小的变化规律。底流浓度随絮凝剂添加量的增加表现为先升高后降低，最高浓度为54.07%，对应絮凝剂添加量为25 g/t。工程应用中更多采用固体通量指标来评价尾砂沉降效果，故最终优选絮凝剂添加量为30 g/t，对应底流浓度为53.38%，只比同组别最高底流浓度低0.69%。
图4 絮凝剂用量对尾砂沉降效果的影响

Fig. 4 Effects of flocculant dose on tailings dewatering performance

（3）最佳入料浓度研究

图5显示了絮凝剂用量为30 g/t时，不同入料浓度（8%~16%）对尾砂沉降行为的影响。当絮凝剂添加量为30 g/t时，随着入料浓度的不断增大，尾砂的沉降高度随时间下降的速度逐渐减缓。这是因为随着入料浓度的增大，尾砂掺量增加，而絮凝剂添加量保持不变，导致絮凝剂与尾砂的质量比降低，从而使得絮凝效果减弱，即随着入料浓度的增大，尾砂沉降速率逐渐降低。从图5（a）可以看出，随着入料浓度的增大，尾砂沉降压缩过程时间也增加，压缩区延长。
图5 入料浓度对沉降特性的影响

Fig. 5 Effects of feed concentration on sedimentation efficiency

低浓度砂浆虽然沉降速率较高，但从制备总体效率来看不一定最佳。从图5（b）可以看出，固体通量随入料浓度的升高呈现先增大后减小的变化趋势，在入料浓度为10%时达到峰值，当入料浓度超过12%时，固体通量急剧下降，说明入料浓度超过一定范围时，絮凝剂的处理能力下降。结合矿山实际情况和底流浓度需求，最终优选尾砂入料浓度为12%，对应底流浓度为53.38%，只比同组别最高底流浓度低0.1%。

（4）动态絮凝沉降研究

在入料浓度为12%和絮凝剂为30 g/t条件下，耙架对尾砂沉降特性的影响如图6所示。图6对比了无耙架和有耙架2种不同情况对底流浓度的影响。可以发现，带耙架的沉降装置其底流浓度显著高于无耙架装置，沉降2 h时底流浓度可高出7.01%，沉降24 h时可高出7.97%。这是因为耙架在运转过程中，可将尾砂底部絮团破坏，使其内部“包裹水”排出，从而提高底流浓度。无论是否带耙架，在沉降4 h后，底流浓度增长逐渐减缓。综上所述，在最佳入料浓度和最佳絮凝剂添加量情况下，带耙架设备沉降效果更好。
图6 耙架对尾砂沉降特性的影响

Fig. 6 Effects of rake mechanism on the sedimentation characteristics of tailings

3 充填料浆流动性能研究

根据本研究前期的室内试验结果，若单独采用分级细尾砂作为充填骨料，其形成的充填体强度难以满足工程稳定性要求。因此，本研究所采用的试验尾砂为分级细尾砂与分级粗尾砂按质量比3∶7混合而成的复合尾砂。
为了研究该细粒级复合尾砂充填料浆在充填管道中的流动特性，开展了相关流动性测试，包括扩展度试验和流变参数测试（图7）。
图7 充填料浆流动性试验

Fig. 7 Flow ability test of backfill slurry

3.1 试验方法与过程

依据《金属非金属矿山充填工程技术标准》（GB/T 51450-2022）（中华人民共和国住房和城乡建设部，2022），进行充填料浆扩展度测试。
采用Brookfield的RST-SST型软固体流变仪测试充填料浆流变性能，通过计算机程序自动控制剪切速率。首先，使用高剪切速率对充填料浆进行预剪切处理，之后设定剪切速率从0增加到150 s-1，程序自动记录每秒数据。分别对充填浓度为65%、67%、69%、71%和73%，灰砂比为1∶4、1∶6、1∶8和1∶10的充填料浆开展扩展度和流变参数测试。

3.2 试验结果与分析

（1）扩展度试验

充填料浆浓度与灰砂比对扩展度的影响如图8所示。结果显示，料浆扩展度随质量浓度的升高而明显减小。而灰砂比对充填料浆扩展度的影响较小，灰砂比对充填料浆扩展度的影响程度远低于质量浓度对扩展度的影响程度。当灰砂比为1∶4，充填料浆质量浓度为65%时，扩展度为171 mm；当料浆质量浓度增加至69%和73%时，扩展度分别降低了25.4%和44.4%。当灰砂比为1∶10，充填质量浓度为65%时，扩展度为175 mm；当质量浓度增加到69%和73%时，扩展度分别降低了22.0%和40.9%。当充填料浆质量浓度高于71%时，扩展度普遍较低，已经不适合进行长距离管道输送（Li et al，2024）。
图8 充填料浆质量浓度和灰砂比对扩展度的影响

Fig. 8 Effects of slurry concentration and sand-to-cement ratio on spread diameter

（2）流变试验

根据流变测试结果，发现充填料浆存在“屈服效应”，可用Bingham模型进行描述。对流变曲线进行拟合分析，得到充填料浆质量浓度和灰砂比对流变参数的影响如图9所示。
图9 充填料浆质量浓度和灰砂比对流变参数的影响

Fig. 9 Effects of slurry concentration and sand-to-cement ratio on rheological parameters

由图9（a）可知，屈服应力和黏度系数均随料浆质量浓度的增加而增大。当灰砂比为1∶4，质量浓度为65%时，充填料浆的屈服应力为9.387 Pa，黏度系数为0.137 Pa·s。当质量浓度增加到67%、69%和71%时，屈服应力分别增加了62.05%、204.61%和506.34%，黏度系数分别增加了11.74%、16.78%和40.48%。屈服应力随质量浓度变化增加显著，而黏度系数变化不明显，且最大黏度系数不超过0.2 Pa·s，这说明黏度系数对流动性的影响明显小于屈服应力。由图9（b）可知，屈服应力和黏度系数随料浆灰砂比的减小变化不明显。随着灰砂比的减小，料浆的黏度系数缓慢减小，而屈服应力呈现先减小后增大的变化趋势。整体而言，黏度系数主要受灰砂比的影响，而非料浆质量浓度；屈服应力主要受料浆质量浓度的影响，而非灰砂比。

4 管道输送数值模拟研究

本次试验与数值模拟工作，旨在为后续料浆管道输送的阻力计算提供参考，进而为充填系统中泵的选型和管路布置方案设计提供技术依据。为了探究细粒级复合尾砂充填料浆长距离充填输送的流动特性，采用CFD手段对管道输送过程进行数值模拟分析，计算不同工况下充填输送的阻力损失。
结合矿山充填管路，分别对水平管路和弯管段进行局部建模，采用ANSYS Fluent进行数值模拟，Fluent Meshing进行网格划分。网格划分模型如图10所示。
图10 网格划分模型

Fig. 10 Grid division model

弯管段模型竖直管和水平管内径不同，于弯头段进行变径，管道壁面设置五层边界层，采用多面体单元划分网格，该划分方法可以较好地处理边界层和管道变径处网格，提升整体网格质量，数值计算前进行网格独立性验证（杨凯等，2023；陈剑等，2024；史采星等，2024）。

4.1 方案设计及参数设置

充填料浆质量浓度范围为65%~71%，充填输送流量范围为100~120 m3/h，竖直管内径为150 mm，水平管内径为142 mm，流体模型选用Herschel-Bulkley模型，其剪切速率和剪切应力对照曲线如图11所示。图中 τ 0为屈服应力， γ ˙ 0为临界剪切速率，数值计算时幂律指数n设置为1，屈服应力和黏度系数设置为流变试验测试结果，选用流量入口，压力出口，模拟方案和参数设置见表2。
图11 Herschel-Bulkley模型

Fig. 11 Herschel-Bulkley model

表2 模拟方案和参数设置

Table 2 Simulation schemes and parameter settings

方案编号 充填料浆质量浓度/% 灰砂比 管道内径/mm 入口流量/（m3·h-1） 屈服应力/Pa 黏度/（Pa·s） 密度/（g·cm-3）
A1 65 1∶4 150变径142 100/110/120 9.387 0.1371 1.700
A2 67 1∶4 150变径142 100/110/120 15.212 0.1532 1.738
A3 69 1∶4 150变径142 100/110/120 28.594 0.1601 1.777
A4 71 1∶4 150变径142 100/110/120 56.917 0.1926 1.818
B1 65 1∶10 150变径142 100/110/120 6.321 0.1101 1.689
B2 67 1∶10 150变径142 100/110/120 11.317 0.1352 1.726
B3 69 1∶10 150变径142 100/110/120 29.658 0.1283 1.764
B4 71 1∶10 150变径142 100/110/120 52.481 0.1532 1.804

4.2 结果与分析

（1）质量浓度和灰砂比对料浆流动特性的影响

首先，考察质量浓度对料浆流动特性的影响。以入口流量为100 m3/h、灰砂比为1∶4为例，模拟不同质量浓度下的料浆输送情况。质量浓度对料浆流动特性的影响如图12所示。
图12 质量浓度对料浆流动性能的影响

Fig. 12 Effects of concentration on the flow performance of backfill slurry

由图12（a）分析可知，相同条件下，不同质量浓度充填料浆输送时所能达到的最大流速不同，当质量浓度为65%时，最大输送流速为2.837 m/s，对应位置为管道弯头段。从弯头进出口截面速度云图也可以看出，料浆流经弯头时方向明显发生改变，弯头入口截面云图显示靠近竖管左侧料浆速度偏大，弯头出口截面云图显示靠近水平管下侧料浆速度偏大。当充填料浆质量浓度增加到67%、69%和71%时，对应最大流速分别降低为2.816 m/s、2.767 m/s和2.711 m/s，最大降幅为4.44%。此外，通过线积分卷积图可以看出，当前浓度条件下，料浆输送时分布均匀，无分层离析现象。管道径向位置速度分布曲线也验证了该结论，曲线图表明，料浆流速在管道的不同位置存在较大差异，在管道中心区域，流速较大，在靠近管壁区域，流速较小，符合典型的流体动力学特征。
由图12（b）分析可知，相同条件下，充填料浆质量浓度越高，输送时阻力损失越大，数值模拟计算结果普遍高于理论计算值，这可能是由于理论计算时未能考虑弯头段损失和重力加速度影响，最小误差为8.14%，最大误差为25.03%。
其次，考察灰砂比对料浆流动特性的影响。以入口流量为100 m3/h、质量浓度为69%为例，模拟不同灰砂比下的料浆输送情况。灰砂比对料浆流动特性的影响如图13所示。
图13 灰砂比对料浆流动性能的影响

Fig. 13 Effects of sand-to-cements ratio on the flow performance of backfill slurry

由图13分析可知，相同条件下，不同灰砂比对充填料浆流动特性影响较小。当灰砂比为1∶4时，料浆达到的最大流速为2.77 m/s；当灰砂比为1∶10时，料浆达到的最大流速为2.73 m/s，相差不到1.5%。

（2）入口流量和管径对料浆流动性能的影响

首先，考察入口流量对流动性能的影响。选取质量浓度为69%和灰砂比为1∶4的料浆，模拟分析不同入口流量下的输送特性。入口流量对料浆流动特性的影响如图14所示。
图14 入口流量对料浆流动特性的影响

Fig. 14 Effects of inlet flow rate on the flow performance of backfill slurry

由图14（a）速度云图可知，不同入口流量料浆输送速度有明显差异，充填料浆输送时所能达到的最大流速不同，当入口流量为100 m3/h时，最大输送流速为2.767 m/s，对应位置为管道弯头段。当入口流量增加到110 m3/h和120 m3/h时，对应的最大流速分别增加为3.050 m/s和3.331 m/s，最大增幅为20.38%。由图14（b）分析可知，相同条件下，入口流量越大，输送时阻力损失越大，这是因为流速增加导致的。
其次，考察管道内径对料浆流动特性的影响。以质量浓度为69%、灰砂比为1∶4、入口流量为100 m3/h为例，数值计算竖直管段（内径150 mm）和水平管段（内径142 mm）阻力损失。为避免重力势能对结果产生影响，计算过程中重力加速度设置为0（排除重力项对阻力损失结果的干扰）。管道内径对料浆流动特性的影响如图15所示。
图15 管道内径对料浆流动特性的影响

Fig. 15 Effects of pipeline diameter on the flow performance of backfill slurry

由图15分析可知，相同条件下，管道内径越小，输送时阻力损失越大，数值模拟计算结果比理论计算值高，最大误差为10.46%，这是因为数值仿真自身计算误差导致的。

5 结论

基于某金矿细粒级尾砂，进行了尾砂的基本物理化学性能研究、尾砂絮凝沉降特性研究、充填料浆流动特性研究和管道输送数值模拟研究。根据研究结果，得出以下结论：
（1）该矿溢流尾砂为典型细粒级尾砂（粒径74 μm以下占比为71.33%，相对密度为2.651 g/cm³），适用于膏体充填工艺。通过优化入料浓度（12%）和絮凝剂添加量（30×10-6），并配置耙架设备，底流浓度最高提升至61.35%，显著增强了尾砂脱水效率。
（2）细粒级复合尾砂料浆表现为宾汉姆流体特性，流动性受质量浓度影响显著，受灰砂比影响较小；当料浆质量浓度超过65%时，输送过程中浆体分布均匀，无分层离析，验证了其适用于稳定膏体输送。
（3）数值模拟表明，质量浓度、入口流量和管道内径对流动阻力的影响显著，即质量浓度越高，入口流量越高，管径越小，则阻力损失越大。
本研究为该矿尾砂膏体充填工艺的可行性评估和参数选型提供了理论依据和技术参考，具有良好的推广应用前景。

http://www.goldsci.ac.cn/article/2025/1005-2518/1005-2518-2025-33-5-1039.shtml

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