发表选矿领域的论文题目需要兼顾专业性与创新性。选题方向应紧密围绕矿石分选技术、资源回收效率或环保工艺突破等前沿领域展开，例如浮选药剂优化、磁选设备改进或尾矿综合利用等具体场景。研究前建议先分析Web of Science核心合集近三年高被引论文，找出未被充分探索的空白点，同时结合企业实际需求强化应用价值。
如何判断选题是否具有创新性？不妨用VOSviewer软件绘制关键词共现图谱，若发现某技术方向存在研究断层或关联薄弱点，往往就是突破口。实验设计要确保数据可验证，比如对比传统浮选柱与新型旋流分选机的金属回收率差异时，需控制矿石粒度、PH值等变量参数。现场测试数据配合实验室模拟结果能显著提升论文可信度。
期刊选择直接影响发表成功率。《Minerals Engineering》《International Journal of Mineral Processing》等Q1期刊更关注机理创新，而《Mining Metallurgy & Exploration》偏向工程实践案例。投稿前务必用Elsevier的JournalFinder工具匹配期刊范围，特别注意目标期刊近半年刊登过相似主题的论文数量，避免因选题重复遭拒稿。
论文标题结构建议采用“方法+对象+效果”公式，例如“基于深度学习的铜矿图像分选模型构建与工业验证”。要规避“研究”“分析”等泛化词汇，改用“优化”“重构”等动作性词语增强指向性。关键词设置需涵盖技术手段（如X射线分选）、研究对象（如低品位铁矿）及核心指标（如回收率）三个维度，便于数据库精准抓取。
写作阶段要突出数据对比而非技术描述，图表中可加入选矿厂实际运行数据与模拟结果的拟合曲线。讨论部分需回应行业痛点，比如解释新型跳汰机如何解决细粒级矿物分选损耗问题。审稿人通常关注经济效益转化路径，建议在结论部分量化节能降耗数据，例如“每吨原矿处理成本降低2.3美元”这类具体指标更具说服力。
