选矿过程中如何通过粒度数据计算产率？这个问题直接影响着资源利用效率。粒度分析能精确划分矿石颗粒大小分布，通过筛分或激光衍射获得各粒级占比数据。产率计算的关键在于确定目标矿物在不同粒级中的富集程度，通常需要结合化验结果与粒度占比进行加权运算。
实际操作中，技术人员会先完成原矿的粒度分级测试。比如某铜矿经筛分发现-0.075mm粒级占比35%，该粒级化验显示铜品位达1.2%。若选矿厂处理量为1000吨/日，该粒级每日可产出350吨物料。当浮选回收率确定为85%时，最终精矿产率就是350吨×1.2%×85%再换算成百分比值。
需要重点关注不同设备的处理效率差异，特别是细粒级物料的分选难度更大。旋流器与浮选机对-0.038mm粒级的捕获率可能相差20%以上。这时候就需要调整粒度分布模型中的修正系数，比如将超细粒级的理论产率乘以0.8的实效系数。
现代选厂普遍采用动态计算系统，实时接收粒度在线检测数据。当磨矿系统产出+0.15mm粗粒突增5%时，计算模型会自动下调预期产率并触发分级设备调节。这种即时反馈机制能将产率预测误差控制在±1.5%以内。
为什么说粒度控制是产率优化的关键？物料过粗会导致解离不充分，过细则增加泥化风险。某铁矿案例显示，将-0.045mm粒级占比从28%降至22%后，磁选产率提升了3.7个百分点。通过调整磨矿介质配比，既能优化粒度组成又能降低能耗成本。
现场操作人员常采用快速估算法：取代表性矿样进行简易筛分，对照历史数据中的粒度-产率关系曲线。当发现+0.3mm粒级超过15%时，立即检查破碎机衬板磨损情况。这种方法虽精度稍低，却能实现产率的实时监控与调整。
