【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及层状矿物浮选领域，特别是涉及一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法。
技术介绍
1、我国低品位矿石资源普遍存在细粒脉石矿物含量高、成分复杂等特点，其中脉石矿物主要为层状硅酸盐矿物。除了层状硅酸盐脉石矿物，一些有用矿物如辉钼矿也是层状矿物。根据化学成分和晶体结构，可以将层状矿物分类为四类：硅酸盐层状矿物、硫化物层状矿物、氧化物层状矿物、氢氧化物层状矿物。其中，硅酸盐层状矿物和硫化物层状矿物容易伴生，例如辉钼矿常与滑石等泥质层状硅酸盐矿物伴生，形成滑石型难选钼矿。由于相似的层状结构和颗粒表面各向异性，层状硅酸盐矿物和层状硫化矿物容易在浮选中形成不同的聚团结构，聚团结构的改变会导致矿浆黏度的变化，若矿浆黏度增加，则会增大脉石矿物黏附在目标矿物表面的概率，最终造成精矿回收率和品位下降。
2、层状矿物颗粒在矿浆中的聚团结构主要有三种：面-面(f-f)结构，边-面(e-f)结构，边-边(e-e)结构；例如在滑石和辉钼矿浮选中的聚团现象：1)滑石自身形成的网状结构罩盖在辉钼矿表面，2)由于相似的层状结构和颗粒表面各向异性，滑石和辉钼矿会形成网状结构。滑石和辉钼矿形成的网状结构，一定程度上会增加矿浆黏度，矿浆流变性改变，造成钼精矿回收率和品位降低。
3、为了调控层状矿物形成的网状聚团结构，通常采用添加抑制剂或分散剂的方法。层状矿物的聚团结构主要受其底面和端面的带电性及相互作用力影响，抑制剂可以通过吸附在层状硅酸盐矿物的底面和端面，从而改变其聚团结构，如果能够预测层状矿物的聚团结构，就可以对抑制剂的选
4、密度泛函理论(density functional theory，dft)是一种量子力学方法，用于研究原子和分子的电子结构。该理论基于电子密度而非波函数，通过对电子密度的变化来描述原子和分子的基态和激发态性质，在计算化学、凝聚态物理和材料科学等领域得到广泛应用，尤其在计算材料性质和分子结构方面具有重要意义。daniel tunedga等人基于密度泛函研究了高岭石八面体层和四面体层表面单分子水层的结构和性质差异，结果发现高岭石的八面体和四面体表面分别具有亲水性和疏水性。近年来基于密度泛函理论对矿物晶体表面化学的研究比较多，但并没有相关研究提出基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构。本专利技术首次提出一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，旨在解决层状矿物之间的吸附能计算的技术问题，以便快速预测层状矿物间的聚团结构。本专利技术有利于从原子层面了解层状矿物的聚团结构，从而设计更高效的浮选试剂和优化浮选工艺，减少研究过程中不必要的实验成本。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，用于解决预测层状矿物聚团结构的问题。
2、本专利技术采用第一性原理中的密度泛函理论，利用material studio量子模拟软件，构建出层状矿物的模型，利用castep模块对层状矿物的边(e)、面f吸附抑制剂的能力进行表征，根据表征数据预测吸附抑制剂后层状矿物能否形成新的聚团结构。
3、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，所述方法至少包括以下步骤：
4、(1)建立模型：
5、将层状矿物的晶胞参数导入materials studio软件中，构建晶胞模型，并将构建的晶胞模型导入materials studio中的castep模块；
6、构建抑制剂分子模型；
7、(3)切割模型：
8、对晶胞模型进行切面，使用materials studio软件里build模块的cleavesurface功能，沿晶胞边(e)和面(f)进行切割；
9、(6)优化模型：
10、基于能量最低和结构最稳定的原则，通过materials studio软件的castep模块对抑制剂分子的结构和切割后的晶胞模型的结构进行优化运算，找到能量最低点和最稳定的结构；
11、(7)计算吸附能：
12、在优化切割后的结构基础上，使用castep模块计算层状矿物的边(e)、面(f)上抑制剂分子的吸附能；
13、(8)预测聚团结构：
14、通过对比层状矿物的边(e)、面(f)上抑制剂分子的吸附能，按照吸附能低的原则，预测层状矿物可能形成的聚团空间构型。
15、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，针对不同层状矿物的聚团结构进行预测，具有普适性。
16、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，从美国矿物协会晶体结构数据中获取步骤(1)中所述的晶胞参数；或，
17、通过测定的方式获得所述的晶胞参数。
18、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，步骤(1)中的晶胞模型包括晶胞单元模型。
19、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，步骤(4)中，所述吸附能的计算方法为：
20、eads＝etotal-(esurface+eadsorbate)
21、其中，eads为吸附能，etotal为吸附体系系统的总能量，esurface为层状矿物的能量，eadsorbate为单个抑制剂分子的能量。
22、在本专利技术中通过castep模块计算结果可得到相对应的模型能量，即先计算抑制剂吸附层状矿物的整体模型能量，得到etotal；再计算删除抑制剂分子后单独层状矿物的模型能量，得到esurface；最后计算删除层状矿物后单独抑制剂分子的模型能量，得到eadsorbate。
23、在本专利技术中，吸附能的单位可为ev。
24、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，步骤(5)中，所述预测聚团结构：对比吸附能，若层状矿物面(f)的吸附能小于边(e)的吸附能，说明抑制剂分子更容易吸附在层状矿物面(f)上，预测层状矿物容易形成面-面(f-f)的聚团结构。
25、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，运用冷冻电镜实验进行验证，用滴管直接从矿浆中移取矿样至样品池中，然后置于液氮中冷冻，最后观测切割样品的表面，通过观察层状矿物的聚团空间构型，验证计算化学的结果。
26、本专利技术一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，羧甲基纤维素钠作为抑制剂，以滑石和/或辉钼矿为预测对象，预测的结果为：加入羧甲基纤维素钠后，滑石之间、滑石和辉钼矿间、辉钼矿之间的聚团结构从网状结构变成面-面层状结构。
27、如果冷冻电镜验证的结果和前面预测的结果不一致，则按照下述步骤操作：
28、步骤一对矿物模型重新切面和重新定位抑制剂分子吸附位点
29、利用build模块对矿物模型重新切面和利用adsorption本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：
2.权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：针对不同层状矿物的聚团结构进行预测，具有普适性。
3.权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：从美国矿物协会晶体结构数据中获取步骤(1)中所述的晶胞参数；或，
4.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于，步骤(4)中，所述吸附能的计算方法为：
5.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：步骤(5)中，所述预测聚团结构：对比吸附能，若层状矿物面(F)的吸附能小于边(E)的吸附能，说明抑制剂分子更容易吸附在层状矿物面(F)上，预测层状矿物容易形成面-面(F-F)的聚团结构。
6.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：运用冷冻电镜实验进行验证，用滴管直接从矿浆中移取矿样至样品池中，然后置于液氮中冷冻，最后观测
7.如权利要求6所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：加入抑制剂，以层状矿物为预测对象，预测的结果为：加入抑制剂后，层状矿物间的聚团结构从网状结构变成面-面层状结构。
8.如权利要求7所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：运用冷冻电镜实验进行验证，用滴管直接从矿浆中移取矿样至样品池中，然后置于液氮中冷冻，最后观测切割样品的表面，通过观察层状矿物的聚团空间构型，其验证结果为：加入抑制剂后，层状矿物间的聚团结构从网状结构变成面-面层状结构，验证了预测方法的可行性。
9.如权利要求6所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于；如果冷冻电镜验证的结果和前面预测的结果不一致，则按照下述步骤操作：
...【技术特征摘要】
1.一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：
2.权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：针对不同层状矿物的聚团结构进行预测，具有普适性。
3.权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：从美国矿物协会晶体结构数据中获取步骤(1)中所述的晶胞参数；或，
4.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于，步骤(4)中，所述吸附能的计算方法为：
5.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方法，其特征在于：步骤(5)中，所述预测聚团结构：对比吸附能，若层状矿物面(f)的吸附能小于边(e)的吸附能，说明抑制剂分子更容易吸附在层状矿物面(f)上，预测层状矿物容易形成面-面(f-f)的聚团结构。
6.如权利要求1所述的一种基于密度泛函理论预测层状矿物聚团结构的方...
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