一百多年来，泡沫浮选技术已逐步发展为矿物加工领域的关键方法，广泛应用于有色金属、黑色金属及非金属等矿石的分选。浮选装备作为浮选过程的核心载体，其性能直接关乎浮选效果的优劣。
浮选装备类型多样，按入选矿物的粒度可分为常规粒级、粗粒级和细粒级三大类。通常认为，常规粒级浮选装备主要处理38~150 μm 粒级的矿粒，粗粒级装备针对大于150 μm 粒级的矿粒，细粒级装备则用于处理小于38 μm 粒级的矿粒。目前，常规粒级浮选装备应用最为普遍，而粗、细粒级浮选装备的技术正快速迭代。
相较于国外，我国在浮选机大型化技术上处于领先水平，但新型粗、细粒级浮选装备的研发相对匮乏，且在浮选机智能化方面仍有明显差距。
随着社会对矿产资源的需求持续增长，低品位矿产资源的集约化高效开发愈发重要，在此背景下，大型化、高效化与专属化成为浮选装备的主要发展趋势。
低品位矿产资源的高效浮选主要面临以下6 个问题：1）目的矿物与气泡的有效碰撞概率降低，与平均叶轮搅拌雷诺数相对恒定存在矛盾；2）气泡上黏附的粗颗粒易脱落，与运输区距离变大形成对立；3）常规四分区浮选机的动力学分区，与颗粒的差异化悬浮需求不适应；4）泡沫截面积载荷减小，与泡沫需适当富集并快速回收相矛盾；5）浮选机相对单一的架构，难以满足多样化浮选环境的需求；6）浮选过程智能控制对全方位动力学数据的需求，与浮选动力学特征难以获取存在矛盾。要解决上述难题，浮选机需从理论、关键技术到应用层面同步推进发展。
众多学者针对浮选机大型化提出了一系列理论。沈政昌等创新性引入循环区概念，提出具有五个动力学分区的新型浮选装备架构（图1），通过缩短矿化气泡的上升距离，降低其脱落概率，保障了粗颗粒、贫连生体等难浮矿物的有效回收。史帅星等研究了颗粒在浮选机不同动力学区域的分层现象，明确了浓度、粒度、金属量与流场结构的关联，提出浮选机的“主动层析”观点，认为大型粗粒浮选设备无需追求全粒级矿物的均匀悬浮，不同粒级矿物颗粒可实现差异化悬浮。
浮选过程的放大是浮选机动力学研究的重要方向，其核心问题在于如何将实验室浮选机的浮选时间合理对应到工业浮选机中。针对这一问题，YIANATOS 等引入放大相关参数φ，建立了工业浮选机与实验室浮选机在矿浆停留时间、浮选时间上的关联关系；GORAIN 等提出了一种新的动力学放大方法，该方法综合考虑浮选速率、气泡表观充气量及泡沫相回收率等因素的影响，并已被应用于JKfloat 等流程模拟软件中。
在过程强化方面，ZHUO提出“高湍流矿化区”与“低湍流分离区”相分离的两阶段浮选观点（Twostage flotation concept）；COLE等则推动了新型高效浮选设备的研发。
微尺度研究中，李硕夫等借助计算流体力学方法，可视化揭示了矿物颗粒与气泡碰撞的微观过程；刘清侠等则围绕气泡受力特性、气泡尺寸分布与分选效果的关联展开研究。
近年来，浮选机大型化方法持续发展。RCS 浮选机的放大设计关注叶轮和定子结构、槽体几何参数及矿浆悬浮状态等因素的影响；WEMCO自吸气浮选机采用基于浮选动力学参数相似的放大方法；KYF浮选机在保证平均叶轮搅拌雷诺数相等、几何相似及悬浮相似的基础上，提出了不同动力学区域非同步放大原则。此外，传统放大方法多聚焦于矿浆相，针对泡沫相的放大研究相对匮乏。近年来，泡沫槽设计技术取得较大进展，以泡沫截面积载荷和溢流堰载荷为基础的参量分析仍是主流；同时，CFD（Computational Fluid Dynamics）仿真技术在设备放大设计研究过程中得到广泛应用。
艾法史密斯公司（FLSmidth）开发的新一代WEMCO Ⅱ自吸气浮选机（图2），通过对叶轮和定子系统的优化设计，有效解决了传统自吸气浮选机吸气量难以精确控制调节的问题。同时，Dorr-Oliver浮选机所采用的新型叶轮和定子系统，以定子与叶轮的等间隙设计为主要特征，进一步提升了设备性能（图3）。
矿冶科技集团有限公司（BGRIMM）基于五动力学分区架构浮选机理论，开发了新一代HIF 系列浮选机。该装备以叶轮中置技术、导流筒- 虚底闭式循环技术等为核心特征（图4）。此外，BGRIMM在叶轮与定子的研发上持续投入，研制出弧面叶轮及采用空气一体设计的新型叶轮- 定子系统（图5），可适配不同矿物的分选需求。
在浮选机大型化进程中，颗粒穿过矿浆相- 泡沫相界面时的脱落问题，以及泡沫相的回收效率，是学术界与工业界广泛关注的核心议题。泡沫槽技术的研究中，减少泡沫移动过程中矿粒的脱落是重要方向之一，目前周向与径向泡沫槽的联合使用已十分普遍。Metso 公司和FLSmidth 公司均研发了新型泡沫槽技术，通过缩小上部泡沫区域的面积，促进泡沫向出口流动，同时减少矿粒在泡沫移动过程中的脱落。而BGRIMM则针对大产率泡沫，开发了圆形槽浮选机的旋转强制刮泡装置，实现了对泡沫的主动回收。
充气式与自吸气式浮选机是目前主流的两类浮选设备。BGRIMM与FLSmidth 均提出了充气式与自吸气式浮选机联合配置技术，将这两种机型串联使用，不仅能降低设备运行能耗，还可有效提高回收率。在紫金集团某矿二期项目中，BGRIMM采用320 m3 大型自吸气浮选机作为流程首台，产出高品位精矿，后面采用充气式浮选机强化回收率，项目自2018 年运行至今（图6）。
全球对矿产资源的需求依然强劲，但易选资源日益枯竭，开发难度不断加大。在此背景下，浮选装备的发展呈现出大型化、高效化与专属化的趋势。
2010 年以来，全球主要浮选设备供应商大力推进500、600 m3 浮选装备的研制与应用。2020 年7 月，Metso 与Outotec 公司完成合并，其大型浮选机的工业化应用进展顺利。早在2018 年，630 m3 浮选机便助力墨西哥Buenavista del Cobre 选矿厂提升了铜和钼的回收率；截至2021 年，俄罗斯联邦已有5 家选矿厂采用该型号浮选机，应用总量超过100台。FLSmidth 公司于2014 年IMPC 会议上发布了660 m3 浮选机研制进程，并于2021 年第一季度在智利Teck's Quebrada Blanca 项目中投入应用。
BGRIMM则在2017 年前后，于德兴铜矿实现了680 m3 浮选机的首台套工程化应用（图7）；2023 年，普朗铜矿采用1 台680 m3 浮选机处理常规浮选流程的尾矿，有效提高了系统回收率。目前，该型号浮选机在紫金集团巨龙铜矿、吉林大黑山钼矿等项目采用，标志着叶轮中置浮选机已形成40~680 m3 的系列化装备。
图7 BGRIMM 680 m3 浮选机在德兴铜矿使用
近年来，锂、石墨等战略性矿产资源需求激增，大型高效专用浮选装备为这类矿石的集约化处理提供了关键支撑。
在江西奉新时代10 万t/d 锂云母选矿等项目中，锂云母浮选生产线曾面临泡沫产率大、流动性差等技术瓶颈。BGRIMM针对性开发了320 m3 专属浮选装备，配套旋转强制刮泡等新技术，成功攻克低品位锂云母规模化高效分选难题。
针对石墨资源规模化开发中的设备大型化挑战，BGRIMM研发出100 m3 大型石墨矿专属浮选装备，并在五矿萝北石墨矿建成20 万t/a 选矿示范线，为石墨资源的高效开发提供了装备保障。
在磷灰石选矿领域，专用浮选装备的研发与应用亦在稳步推进，以适配磷灰石矿石的分选特性，助力磷资源的高效利用，开发了适合粗颗粒磷灰石回收的320 m3 大型浮选机，并在承德宽城日处理7.2 万t/d超低品位磷灰石回收项目中成功应用。
早在1932 年，GAUDIN等就指出粗细颗粒具有不同的浮选特性。随着浮选技术的进步，可浮矿物粒度的上限得到不断的拓展。特别是Jameson 通过在浮选柱中引入流化床技术，将矿物分选粒度上限提高到了400 μm。Eriez公司的HydroFloat流化床技术，可以将浮选粒度上限提升至毫米级。
粗颗粒矿物自身粒度大，惯性大，与气泡的接触时间较短，但所需的感应时间较长。尤其在湍流环境中，矿粒与气泡的接触时间远小于感应时间，因此可以减小叶轮的转速得到较为平稳的水力学环境，使粗粒矿物与气泡碰撞并实现高效黏附。浮选机的操作参数能够影响到粗颗粒浮选效果，随着空气流量、颗粒粒径和叶轮转速的增加，气泡与矿粒的碰撞角减小，随之带来的是滑动时间和粗粒附着概率增大。史帅星研究了粗颗粒矿物在矿浆中的悬浮特征以及矿化气泡在上浮过程中粗颗粒矿物负载变化的规律，提出了通过提升叶轮空间位置和增大叶轮射流角来调控运输区上下边界的方法，从而降低粗颗粒的脱落概率。
携带粗颗粒的气泡在从分离区进入泡沫区的过程中，由于粗颗粒与气泡黏附强度低，稳定性差，容易从矿浆- 泡沫层界面脱落。GOEL 等定义了描述气泡- 颗粒集合体稳定程度的邦德数，推导了邦德数（Bo）方程。Bo>1 时，在紊流环境中，黏附于气泡表面的矿粒将会脱落。SEAMAN等通过测量进入泡沫层的气泡- 颗粒集合体的速率来确定穿过泡沫层的矿粒的回收率，并通过试验得出结论，矿物颗粒在矿浆- 泡沫层的分界面脱落概率最高。
此外，纳米气泡也可被当成二次捕收剂来提升粗颗粒的浮选，这些小气泡可以连接矿物表面的捕收剂和常规气泡，使得浮选过程中粗粒回收率得到提高。泡沫浮选过程中疏水颗粒的存在也能显著提高浮选回收率，可能的原因是疏水颗粒提高了矿浆中固相的表面疏水性，此外疏水颗粒具有稳定泡沫的作用，使得泡沫的承载能力显著增强，从而有效防止了粗颗粒的优先脱落。浮选化学药剂在不同位置的合理添加也被证明是提高粗粒回收一种手段。
工业生产中，适用于粗颗粒矿物分选的流体动力学环境主要有以下几种：机械搅拌式低紊流分选、采用微小气泡群助力粗颗粒分选和流态化静态分选等。其中，机械搅拌式粗颗粒浮选机通过建立稳定的分离区域和泡沫层，可降低矿粒脱落概率；适当增大叶轮循环量，能优化物料悬浮状态并增加气泡与矿粒的接触频率；同时需降低湍流强度，以促进高负载矿化气泡的形成。此外，通过设置阻流栅板，可在其上方形成粗颗粒矿物悬浮层，使粗颗粒处于相对浅槽环境，进而缩短矿化气泡的上浮距离。采用微小气泡群助力粗颗粒分选也是一种提高粗颗粒矿物的浮选效率的方法。大气泡可以增加矿物与气泡的碰撞概率，小气泡可以增强矿物与气泡的黏附强度。大气泡与小气泡联合浮选可以通过不同的方式实现，如混合发泡器、双层发泡器、双层浮选机、混合浮选机等。
流化床浮选技术是在浮选环境中引入上升的气泡流和矿浆流以形成流态化区域，实现在低紊流状态下颗粒与气泡黏附和输送。由于不存在机械搅拌，紊流强度低，矿化气泡脱落概率减小，从而提升了粗颗粒矿物的回收率。
随着矿产资源的深度开发，易于选别的富矿资源日趋贫化，大量低品位矿石因选矿成本（如能耗、药耗）过高而难以实现经济利用。与此同时，国家“双碳”战略对节能降耗提出了更高要求，使得低品位矿石的经济高效开发面临更大挑战。在此背景下，在粗颗粒粒度下实现预抛废与预富集，成为降低后续碎磨能耗、推动低品位资源规模化开发利用的关键途径。在诸多预抛废技术中，粗颗粒浮选技术因其分选选择性好、可大量抛除无用脉石而展现出显著优势。其中，流化床粗颗粒浮选装备技术的研发与应用进展迅速，为该领域注入了强劲动力，展现出广阔的应用前景。
美国Eriez 的HydroFloat 是在20 世纪90 年代开发的首款流化床粗粒浮选机（图8），通过融合浮选与重力分离技术，突破传统浮选粒度限制，显著提升粗颗粒回收率，同时降低磨矿能耗10%~20%，产能提高10%~35%。其无移动部件设计减少维护需求，适用于铜、金、磷酸盐等多种矿物处理，目前Hydrofloat 已进入全规模商业化验证阶段，2018 年Hydrofloat 在全球首个硫化矿粗颗粒浮选厂（Newcrest Cadia 金铜矿）投产，2021 年智利一家铜矿应用Φ5 m设备用于抛废。相较于传统浮选机（仅处理≤ 150 μm 颗粒），HydroFloat 通过气液流化床实现无泡沫浮选，粗颗粒回收效率提升显著。
NovaCell（图9）是由澳大利亚纽卡斯尔大学Graeme Jameson 教授团队于2010 年首次研发，Jord公司购买了专利。其设计初衷是突破传统浮选设备的粒度限制，并通过流态化床技术与浮选结合实现粗颗粒高效回收。同Hydrofloat 相比，NovaCell 可实现较宽粒级入选，产生粗细两个精矿产品，具备一定的节水潜力。NovaCell 因在能源节约（降低40%磨矿能耗）和水资源循环（尾矿脱水性能优异）方面的突破，于2023年获得全球矿业权威奖项CEEC技术研究奖，目前该设备尚无工业应用的相关报道。
BGRIMM自2012 年启动流化床浮选技术研究，已构建了覆盖“实验室基础研究—半工业中试—工业示范”全链条的粗颗粒CLTF流化床浮选技术体系（图10），并掌握了具有自主知识产权的工艺与装备技术。2024 年，建成了国内首台规格最大（φ2.5 m）、处理能力达80 t/h的CLTF-2500流化床浮选工业系统，用于预选抛废。工业试验结果表明，该系统抛废率超过70%，目标矿物回收率超过90%，分选性能优异。2025 年，为进一步验证该技术的资源化利用潜力，针对低品位钼矿的采矿围岩开展了综合利用研究。对围岩进行破碎后，将-3 mm粒级（钼品位0.046%）给入流化床浮选系统进行分选，最终获得钼品位为0.113% 的精矿，作业回收率65.11%，精矿产率为29.73%，实现了围岩中钼的高效回收。
微细粒矿物浮选的难点在于如何提高微细粒矿物与气泡的有效碰撞及黏附概率。在忽略布朗运动后，微细粒矿物在气泡表面的黏附主要受两个因素影响：惯性力和水动力相互作用。
影响微细粒矿物浮选效率的另一个关键因素是气泡尺寸。要在超细粒级矿物浮选时增加颗粒与气泡之间的碰撞黏附概率，除增大超细粒级矿物的表观粒径外，减小浮选过程中的气泡尺寸也是一个有效的途径。
细粒矿物由于质量小，运动速度低，在浮选机内部的搅拌混合区，需要强湍流以增加矿物颗粒与气泡的碰撞概率。开发高紊流矿化技术是实现微细粒矿物浮选的关键技术之一。采用多层叶轮是提高湍动能的有效方法。采用压缩搅拌区域容积进而提高局部湍动能也是有效方法之一。
除了传统的搅拌矿化之外，研究人员还开发了管流矿化技术。微细粒矿物颗粒与气泡在管道内高速运动，发生碰撞和矿化，其矿化效率往往是传统矿化形式的数倍。在优化矿化形式以提高矿化效率的基础上，研究人员开发了多阶浮选技术，在浮选机的分离区创造平稳的分选环境实现目的矿物和脉石的分离，实现了“高湍流矿化、低湍流分离”，这也是强化微细粒浮选的重要手段。
通过对以上矿化技术和手段的有机结合，开发了多种微细粒高效选矿装备并形成了产业示范，实现了细粒资源的有效回收。产业示范所使用的设备，可分为无传动和搅拌式两种类型。
浮选柱是微泡浮选以及高紊流矿化的典型装备，典型的浮选柱包括旋流静态浮选柱和BGRIMMKYZ-E 型浮选柱等。
FCSMC旋流微泡型浮选柱的柱体底部有一个较大的锥形结构，泵送过来的高流速矿浆以切向方向射入到旋流区，粗颗粒在离心力作用下向锥底运动并被排出。细粒级向上运动，进入捕集区并与气泡再次发生碰撞和黏附。在管流矿化、逆流矿化和旋流力场的多重作用下，细粒矿物被高效回收。
KYZ-E 型浮选柱通过泵将空气和矿浆混合后注入到柱体中，矿浆和空气气的混合物在通过充气器时发生压力变化，在压力释放过程中，原有压力条件下溶解的部分空气优先在疏水矿物颗粒表面析出，形成微小气泡团包裹在矿物颗粒表面，进一步增加矿物颗粒的疏水性；其余空气被高速流剪切成小气泡，并与被微小气泡包裹的矿物颗粒及新给入的矿物颗粒发生碰撞形成矿化气泡。2022 年，江西宜春某锂云母矿项目中采用两台KYZ-E 型浮选柱用于回收在主流程中脱掉的锂云母细泥，实现了LiO2 品位≥ 1.5%、回收率达到了35% 的良好效果，具有可观的经济价值。
Metso 公司开发的ConCorde Cell可通过高剪切力产生微细气泡，能提高20 μm 以下颗粒的回收率。ConCorde Cell 处理的颗粒范围在10~45 μm，该设备具有尾矿再循环系统，循环比1∶2，充气速率在0.5∶1.5。
Imhoflot G Cell 是德国克劳森工业大学开发的用于细粒煤泥浮选的装备，其核心部件曝气器是基于文丘里管。空气被吸入曝气器并在强剪切作用下形成气泡，气泡与矿物颗粒在曝气器中发生碰撞，矿浆切向给入到浮选槽内部，切向速度达到6~10 m/s。三级G-cell 装置在欧洲镍矿选矿生产应用中，表明其能从尾矿中额外回收30% 的镍，回收的镍的粒度主要是在<11 μm 粒级中。
Reflux Cell实际上是一种倒置的回流分离器（RC），已成功应用于低密度煤浆的加工。该技术可以在粗选、精选、尾矿再选方面应用，粒度范围从-45 μm 到2 mm，除了在选煤行业应用，现已推广到有色金属行业。
StackCell 微细粒浮选装备的槽体分为内外两部分，其中叶轮被约束在内槽体内部，叶轮包含有多层叶片，在高速搅拌作用下，微细粒矿物在内槽体与气泡发生碰撞和黏附。
ZHUO更加明确地提出将“高湍流矿化区”和“低湍流分离区”分开的两阶段浮选观点（图11），加拿大Woodgrove 公司的阶段浮选反应器（SFR，StagedFlotation Reactor）充分体现了上述理念。SFR 使矿物颗粒在强搅拌区混合，完成上述过程后引入分离区实现“静态分离”（图12）。因搅拌区空间较小，搅拌强度大，实现了局部湍流强化。分离区与搅拌区物理隔离，不受叶轮和定子搅拌的影响，湍流扰动得到最小化。
直接浮选反应器（DFR，Direct Flotation Reactor）的气泡在纯气相或液相的条件下从捕集区收集，而矿化气泡在设备上部回收。整个单元设备是一个密封的压力系统。由于没有泡沫相，DFR占地很小，设备和设备之间无需高差。
作为浮选机核心技术之一，是实现浮选机操作无人化、核心部件运转最优化、选别效率最大化的重要保障。近年来，在新一代人工智能技术发展的驱动下，国内外浮选机智能化方向得到了飞速发展。2021 年，中国浮选机智能化取得了里程碑式的发展，特别在动力学在线仪器、智能维保技术以及优化系统等方面均取得重要进展。
在建模方面，YANG等提出一种改进的基于密度的聚类算法来消除异常数据，进一步采用浮选泡沫胶囊网络达到减少数据使用量的目标。PU等开发了一种FlotationNet 的分层深度学习网络，基于长短期记忆模型块和完全连接的体系结构，准确预测精矿品位。马爱莲等研究了硫浮选泡沫溢流速度、稳定度动态图像特征与浮选液位间的耦合规律，并提出一种基于相关向量机的浮选液位软测量方法。史帅星等开展了浮选动力学与操作变量间耦合规律研究，并提出了一种动力学多参数控制观点。
在控制方法方面，YI 等提出一种基于LSTM的深度神经网络预测器，实现对泡沫跟踪控制。刘利敏等研究了空气回收率随充气量变化的规律，实现了一种基于空气回收率峰值的优化控制方法。
在浮选机智能检测方面，一系列浮选动力学参数检测仪器被开发并应用。HERNANDEZ-AGUILAR等研制出了首台浮选气泡分布测量仪，用导管将气泡从矿浆内引出，并用图像处理技术得到气泡直径分布；GRAU等开发了一种浮选机充气速率测量仪，用于提取槽内空气分散度特征值。赵佳铭等开发了一种浮选工况识别软件，通过多角度融合的空间灰度共生矩阵来计算泡沫纹理等特征值。韩登峰等开了气泡负载自动测量仪，实现了对气泡黏附矿物颗粒的自动测量；徐培培等开发了一种矿浆相气泡分析仪，用于直接在槽内测量气泡大小和上升速率。
在浮选机系统控制和优化方面，BROOKS 等开发了一种将DMC用于浮选过程控制的软件，在显著降低药剂使用量的同时还能小幅提升精矿品位。沈波等开发了一套基于泡沫图像分析和在线品位分析的浮选机智能控制系统；武涛等开发了一套基于“选矿指标- 泡沫特性- 动力学特征- 调控参数”多级联动的优化控制技术，实现了浮选机操作无人化和选别最优化。
在浮选机智能维保方面，北矿机电科技有限责任公司开发了浮选机溢流堰清洗机器人，曾晖等开发了叶轮磨损检测技术，武涛等开发了浮选机故障自诊断与自适应调控技术，以上成果能大幅减少矿山维保人员的数量，降低工作强度。
FrothSense 泡沫稳定检测技术与VisioFrothTM泡沫图像专家系统相结合，在澳大利亚、南非等多个金属选厂得到成功应用，有效提升了选矿回收率。SGS 的浮选专家控制系统的应用案例超过40 个，其中全球最大的铜矿山ESCONDIDA采用了8 套。
BGRIMM HIF-680 浮选机智能化技术在德兴铜矿成功应用。多种动力学仪器实现了原位在线测量，重复误差≤ 5%；同时该浮选机配置了“溢流堰自清__理、轴承自润滑、磨损自检测、悬浮自调整”等浮选机核心部件智能维保技术，设备故障可以提前30 天预警。优化系统在投入无人值守模式后，选矿指标在满足精矿品位合格前提下，矿物回收率较人工操作模式提高了0.3 个百分点。
研发高性能新型浮选装备一直是浮选装备研究工作者们努力的目标。展望未来，国内外浮选装备的发展趋势如下：
1）随着越来越多的低品位矿石入选规模和复杂性的增加，浮选装备应在大型化、专属化和高效化方面持续深入研究，以适应未来应用场景的急剧变化。
2）单一浮选装备已不能满足日益复杂的矿石分选，应加强粗粒级和细粒级浮选装备研究，以及工艺和设备的协同研究。
3）以人工智能、大数据和数字孪生技术赋能浮选装备，打造“黑灯工厂”。矿山企业和装备制造商需通力合作，通过人工智能、浮选工艺和浮选设备的创新融合，达到最优的浮选指标。
