在選礦過程中，對于工業現場采樣和分析得到的數據，由于主觀、客觀的原因，會產生粗大誤差、偶然誤差、系統誤差等數據誤差，給物料衡算、數據分析以及生產決策帶來問題。數據協調是對這些誤差進行校正的有效方法和工具，另一方面可以估算不可測量的流量數據。因此，在鋁土礦工業磨礦分級過程數據使用前，對數據進行協調。在粒度和粒度下的成分協調時，球磨機單元由于進出口粒度不平衡被排除在外。

整個采樣過程中，由于生產的調整共涉及了5批次的原礦，除使用時間較長的原礦外，其它批次與數據之間很難對應起來。對協調后的數據進行分析，可以發現鋁土礦磨礦分級過程中的一些問題和特點，包括：

1.給料粒度分布的特點

可以看出，所有原礦中粗粒級和細粒級含量都較大，而中間粒級的含量較小，破碎產生兩極分化。因此，生產過程中及時去除細粒級十分重要。而且，粗粒級和細粒級的含量波動也較大，而其它粒級含量的波動較小，使得原礦中粗粒級多時，細粒級就少，呈相反的關系。因此，可以更深入研究經破碎工藝后的原礦粒度分布與礦石的可磨性之間是否存在某種關系。此外，30個樣本中粗粒級波動范圍達15%，造成磨機給礦粗粒級百分含量極不穩定。

2.流程波動較大

根據采樣結果，磨機給礦粒度波動幅度大，排礦大顆粒含量波動幅度也達19%，一級返砂粗粒級波動幅度達25%。磨機排礦的濃度和返砂比波動較大，采樣過程中，定期補球，補球后返砂比呈先下降、后上升的趨勢，直到下一次補球，返砂比與補球之間存在著一定的關系。

此外，一級分級機電流波動頻繁，分級機電流和返砂中+3.35rnrn顆粒的含量從一定程度上反映了返砂比的大小，因此，可以更深入的研究補球、分級機電流和返砂大顆粒的含量等變量與返砂比的關系，從而對返砂比這個非常重要但卻又無法直接測量的量進行軟測量。

3.物料流成分和不同粒級成分的特點

采樣期間，磨機新給礦(即原礦)的鋁硅比波動幅度為1，波動較小，而一級返砂的鋁硅比波動較大。在所有的物料流中，一級返砂的鋁硅比大，平均值為5.9，然后依次為磨機排礦、二級返砂、原礦(和一級溢流)和二級溢流。在原礦、磨機排礦、一級返砂和一級溢流各粒級的成分中，-325目的鋁硅比低。原礦中粒級的鋁硅比高，磨機排礦和一級返砂中-65+l00目的鋁硅比高。

這些結果再次說明鋁土礦中一水硬鋁石礦較硬、難磨，破碎后多聚集在較大顆粒中，而脈石礦物較軟、易磨，破碎后產生較多的細顆粒。而且一水硬鋁石的比重較大，相同大小的顆粒含一水硬鋁石多的進入返砂，而含脈石多的進入溢流，使得一級返砂中+200目各粒級的鋁硅比比一級溢流中相同粒級的鋁硅比大很多。