Đột phá KHCN - Đổi mới sáng tạo.

Các nhà nghiên cứu Iran kết hợp thí nghiệm tuyển nổi với mô hình TOPSIS để tìm ra tổ hợp thuốc tuyển vừa cho hiệu quả thu hồi cao, vừa có lợi thế về chi phí và khả năng cung ứng.
Một nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Amirkabir (Iran) đã phát triển phương pháp lựa chọn thuốc tuyển tối ưu cho quặng apatit bằng cách kết hợp thử nghiệm tuyển nổi với mô hình ra quyết định đa tiêu chí TOPSIS.

Cách tiếp cận này cho phép đánh giá đồng thời hiệu quả kỹ thuật, chi phí và khả năng cung ứng của các loại thuốc tuyển, thay vì chỉ lựa chọn dựa trên tỷ lệ thu hồi quặng trong phòng thí nghiệm.

Quặng phốt phát ngày càng khó tuyển

Apatit là một trong những khoáng vật chứa phốt pho quan trọng nhất, được sử dụng làm nguyên liệu để sản xuất phân bón phốt phát và nhiều sản phẩm phục vụ công nghiệp, dược phẩm.

Nhu cầu phốt phát tiếp tục tăng cùng với quá trình thâm canh nông nghiệp và sản xuất phân bón. Trong khi đó, nguồn tài nguyên phốt phát chất lượng cao ngày càng chịu sức ép, còn các mỏ có quặng hàm lượng thấp và chứa nhiều tạp chất ngày càng được khai thác.

Nguồn tài nguyên phốt phát trên thế giới cũng tập trung ở một số quốc gia như Morocco, Trung Quốc, Nga và Mỹ. Điều này khiến việc nâng cao hiệu quả tuyển quặng, đặc biệt với các nguồn quặng chất lượng thấp, trở thành một yêu cầu quan trọng đối với ngành chế biến phốt phát.

Tuyển nổi là một trong những phương pháp phổ biến để làm giàu quặng apatit. Tuy nhiên, các quy trình tuyển nổi truyền thống thường sử dụng axit béo làm thuốc tuyển. Với quặng chứa nhiều tạp chất như silicat, cacbonat và oxit sắt, việc chỉ sử dụng một loại thuốc tuyển có thể không đạt được độ chọn lọc và hiệu suất thu hồi mong muốn.

Thử nghiệm trên quặng đuôi mỏ Chadormalu

Để tìm giải pháp phù hợp, nhóm nghiên cứu sử dụng mẫu quặng lấy từ bãi thải của mỏ magnetit-hematit Chadormalu, tỉnh Yazd, Iran. Đây là loại quặng có hàm lượng phốt pho tương đối thấp, với hàm lượng P2O5 khoảng 8,49%.

Các thí nghiệm được tiến hành ở hai cấp độ. Ở quy mô phòng thí nghiệm, nhóm sử dụng phương pháp tuyển nổi vi mô bằng ống Hallimond trên mẫu apatit tinh khiết để so sánh nhiều loại thuốc tuyển ở các mức pH khác nhau. Sau đó, thuốc tuyển cho kết quả tốt nhất ở bước này được tiếp tục thử nghiệm ở quy mô băng thử bằng máy Denver D-12 trên mẫu quặng thực tế, kết hợp với tám loại chất phụ trợ khác nhau.

Nhiều loại chất hoạt động bề mặt thuộc các nhóm khác nhau, trong đó có chất hoạt động bề mặt anion, không ion và các hợp chất ethoxyl hóa, được đưa vào thử nghiệm.
Kết quả cho thấy tổ hợp giữa axit béo dầu thông (Tall Oil Fatty Acid - TOFA) và este polyethylene glycol của axit oleic sáu phân tử (OAPEGE6), được nhóm nghiên cứu gọi tắt là TO6, cho khả năng thu hồi apatit tốt nhất.

Ở điều kiện kiềm, với pH khoảng 9,5, tỷ lệ thu hồi đạt khoảng 92%.

Khi chuyển sang thử nghiệm trên mẫu quặng thực tế, hỗn hợp TO6 và dầu diesel theo tỷ lệ 70/30 tiếp tục cho kết quả nổi bật. Công thức này đạt tỷ lệ thu hồi 91,1%, hàm lượng P2O5 trong tinh quặng 22,2% và hiệu suất phân ly 69,9%.

Đây là kết quả cao nhất trong tám công thức được thử nghiệm.

Một số công thức khác, trong đó TO6 được phối hợp với dầu hỏa, nonylphenol ethoxyl hóa (ENP6, ENP10), cũng cho kết quả tương đối tốt nhưng thấp hơn. Trong khi đó, công thức phối với sorbitan monooleate (Span 80) có hiệu suất phân ly thấp nhất trong tám công thức, chỉ đạt 35,9%.

Không chỉ nhìn vào tỷ lệ thu hồi

Tuy nhiên, theo nhóm nghiên cứu, công thức cho kết quả tốt nhất trong phòng thí nghiệm chưa chắc đã là lựa chọn tốt nhất khi đưa vào sản xuất.

Đây là lý do nhóm sử dụng TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí được sử dụng để xếp hạng các phương án dựa trên mức độ gần với một "giải pháp lý tưởng".

Mô hình đánh giá năm tiêu chí gồm hàm lượng P2O5, tỷ lệ thu hồi, hiệu suất phân ly, chi phí thuốc tuyển và mức độ sẵn có trên thị trường.

Để hạn chế yếu tố chủ quan, trọng số của các tiêu chí được xác định bằng phương pháp entropy Shannon, thay vì hoàn toàn dựa trên đánh giá của chuyên gia.

Kết quả cho thấy khả năng cung ứng và chi phí là hai yếu tố có trọng số lớn nhất trong quyết định lựa chọn, lần lượt đạt 0,462 và 0,298. Trong khi đó, các chỉ tiêu kỹ thuật như hàm lượng và tỷ lệ thu hồi có trọng số thấp hơn.

Theo nhóm nghiên cứu, kết quả này phản ánh một vấn đề quan trọng trong thực tế sản xuất: một loại thuốc tuyển có hiệu suất cao nhưng đắt đỏ hoặc khó mua ổn định chưa chắc là lựa chọn tối ưu cho nhà máy.

TO6-diesel đứng đầu

Sau khi tổng hợp cả năm tiêu chí, tổ hợp TO6-diesel đạt chỉ số gần với giải pháp lý tưởng cao nhất, với giá trị RC 0,9983, và được xếp hạng là công thức tối ưu.

Các vị trí tiếp theo lần lượt thuộc về TO6-ENP6 (RC 0,8845), TO6-ENP10 (RC 0,8570) và TO6-kerosene (RC 0,8004). Đứng cuối bảng xếp hạng là TO6-EIT (ethoxylated isotridecanol), với RC chỉ đạt 0,0355 — do khả năng tiếp cận thị trường rất hạn chế, dù hiệu suất phân ly của công thức này (43%) không phải mức thấp nhất về mặt kỹ thuật trong số tám công thức.
Điểm đáng chú ý của nghiên cứu là công thức được lựa chọn không chỉ dựa trên khả năng thu hồi apatit mà còn tính đến những yếu tố có ý nghĩa trực tiếp đối với vận hành nhà máy, gồm giá thành và khả năng cung ứng nguyên liệu.

Có thể mở rộng cho các loại quặng khác

Nhóm nghiên cứu cho rằng mô hình kết hợp giữa thí nghiệm tuyển nổi và TOPSIS có thể được áp dụng cho nhiều loại quặng cũng như các hệ thống thuốc tuyển khác.
Thay vì thử nghiệm từng công thức một cách riêng rẽ và lựa chọn dựa chủ yếu vào một vài chỉ tiêu kỹ thuật, phương pháp này cung cấp một khung đánh giá tổng hợp, giúp cân bằng giữa hiệu quả tuyển quặng và tính khả thi về kinh tế.

Dù vậy, trước khi áp dụng ở quy mô công nghiệp, nhóm nghiên cứu cho rằng cần thực hiện thêm các đánh giá kinh tế toàn diện, đồng thời phân tích vòng đời môi trường của các loại thuốc tuyển. Đây sẽ là cơ sở để xác định không chỉ công thức có hiệu quả cao mà còn có chi phí hợp lý và tác động môi trường thấp hơn.

Nguồn: Abdollahi, S., Afraei, S. & Irannajad, M. A technical–economic framework for selection of optimal collector combinations in apatite flotation via TOPSIS multi-criteria decision-making. Scientific Reports 16, 19420 (2026).