4.6 炉渣基于传感器的自动分选
基于传感器的分选体系主要包括四个部分：上料系统、走料系统、识别系统、分离系统。设计良好的上料系统和走料系统，对自动分选实现高的分选效率十分重要。通常物料在传送到走料系统之前先行至溜槽上。溜槽设计有助于皮带上材料的加速和稳定，物料颗粒转移到传送带上不致弹起。颗粒最理想的是以接近于皮带的速度离开溜槽。
走料系统的设计是为了帮助物料行走到识别区，包括从溜槽的自由下落、传送带放料或使用回转圆盘等。皮带走料的稳定性，以及对皮带的磨耗，是主要的考虑点。
识别系统包括诸如电导率传感器，单色、彩色或红外相机等传感器阵列，以及诸如荧光和发光二极管照明等光源。传感器可布置在传送带的下方或上空。需要分选的每一材料都必须具有识别和分类可用的性质。图4-20示出了可予以测量或分类的各种材料性质。重要的是在加工速度与识别效率之间取得良好的平衡。传感器设计涉及了光谱分析、人工智能、光学和数学等领域的内容，基于电磁光谱的传感器较常见。电磁光谱被分成七个大区（见图4-21）。
图4-20 可被用于识别分类和分选地一些材料信息
一般来说，传感器都遵循能量源、耗散光能的系统（单色器）和测量样料吸收或反射的检测器的具体设计。能量源可以是自然光、氘弧灯或钨丝灯，具体依赖于传感器的类型。入射光的波长用单色器（棱镜或衍射光栅）分割。检测器可以是闪烁计数器或光电倍增管。
由于放射衰变或诱发核反应，放射性核发出能量，于是用检测器/传感器测量发光强度，可识别该材料。配备有伽马传感器的自动分选机，被用于识别由诸如铀的子体产物等放射性元素组成的放射性矿物。
图4-21 电磁光谱图
X射线源于围绕样料核的电子云，样料受辐射照射时，激发产生了能量。测量某一特定波长的发光强度，可用于材料识别。利用X射线的有不同的分析方法，包括X射线衍射（XRD）、透射（XRT）和荧光（XRF）。XRD由晶体材料的衍射获取其晶体结构。XRF将在第5章重点阐述。XRT主要确定材料的内部结构，而双能X射线透射（DE-XRT）确定待分离材料的平均原子量以及大致的体积。
暴露于紫外光下时，特定材料中的电子受到激励，吸收对应于电子跃迁波长的光能。传感器检测由待识别材料反射（荧光）或透射的紫外光。可分析吸收信号的强度，获取材料信息。紫外光传感器可识别荧光，紫外光传感器与可见光传感器组合，已经被用于测量柑橘的坚实度和缺陷。
照相机为可见光光谱范围的常用传感器。可见光传感器可被用于各种不同的应用，如塑料、宝石、工业矿物、玻璃和谷粒的分离。待识别样品的表面须洁净，这在炉渣应用中可能是一大问题。
红外光传感器可进一步分为近红外、中红外和远红外传感器。红外光能辐照待识别材料，测量吸收强度或透光强度。这一强度代表了材料的原子键合与化学键合，通常记录为峰和谷的图案，对应于被高度吸收的辐射的频率。将每一材料的强度信号与材料识别预定的信号数据库对照。其种类相当多，应用也相当普遍。
某一材料吸收电磁能时，材料晶格中分子的运动引发摩擦，产生热量。吸收微波辐射的材料被称为电介质。材料的介电性质被用于分类和分离。微波技术已被用于材料水分的测定，以及热辅助的矿石释放，但未见有微波技术用于分选的文献。
电子自旋共振和核磁共振光谱分析利用了无线电波的范围，但未见有用于选矿的文献。
除光学传感器外，还有电磁传感器和电导率传感器。
颗粒一旦被识别，下一步就是分选过程。快速且准确的分离系统，是自动分选机在选矿方面应用的前提。分离系统可包括喷水阀或喷气阀、机械分割装置或吸入阀。让确定了行进轨迹的已识别或已分类材料通过分离系统，依赖于材料性质进入受料仓或弃料仓。一股压缩空气将材料从其行进轨迹中偏转，进入合适的受料仓。
与涡电流分选机相比较，传感器分选机存在两大优点：不管磁性质和形状如何，所有金属都可被回收；仍夹杂在矿物基质内的金属颗粒，也可被回收。传感器分选机得到的精矿，既包括大量长条状的不锈钢（如厨具），也发现了炉渣中包含的相当数量的硬币。但传感器分选机无论是投资还是运行都很昂贵，需要定期维护，并可引发粉尘问题。传感器分选机的运行费用强烈依赖于压缩空气的消耗。为降低运行费用，传感器分选机被安装在了便宜得多的磁选机和涡电流分选机的下游。