選礦指標的計算直接關系到礦產資源利用效率與經濟效益。核心指標包括回收率、品位、產率三個維度，需通過特定公式將原礦與精礦數據對比分析。回收率反映有用成分的提取程度，計算公式為（精礦中有用成分量÷原礦中有用成分量）×100%；品位衡量礦石質量，通過化驗精礦樣品獲得數據；產率則體現精礦與原礦的重量比例，用精礦重量除以原礦重量得出百分比。

實際操作中要如何處理含雜質的礦石？舉個例子，某銅礦原礦品位0.8%，經分選獲得品位25%的精礦，若處理100噸原礦產出3噸精礦，則產率為3%。此時銅金屬回收率=（3×25%）÷（100×0.8%）×100%=93.75%。這種計算方式能清晰展現選礦工藝的實際效能，但需注意取樣代表性和化驗精度，特別是當礦石成分分布不均時，取樣誤差可能導致計算結果偏差10%以上。

為什么回收率計算如此重要？它直接決定企業經濟效益和資源利用率。現場操作人員需同步記錄原礦處理量、精礦產出量、尾礦排放量等基礎數據，配合X射線熒光光譜儀等檢測設備，確保品位測定誤差控制在0.5%以內。對于含多種有價元素的復合礦，還要采用元素平衡法進行交叉驗證，避免因元素賦存狀態差異導致的計算失真。

現代選礦廠普遍采用DCS系統實時采集數據，通過物料平衡軟件自動生成指標報表。這種智能化手段將人工計算誤差從3%降至0.5%以下，同時能識別皮帶秤波動、采樣間隔不當等異常情況。但要注意設備校準維護，特別是流量計和稱重傳感器，雨季濕度變化可能導致稱重偏差達1.2%，這會使回收率計算值產生明顯波動。

選礦指標優化是個動態過程，需結合礦石性質變化調整計算模型。當處理氧化礦與硫化礦混合物料時，傳統計算公式需增加加權平均系數。技術人員每月應做數據回歸分析，觀察精礦品位與回收率的關聯曲線，找到最佳平衡點。比如某金礦將回收率從86%提升至89%時，精礦品位會從32g/t降至28g/t，這時