選礦藥劑的定量直接影響礦石分離效果與生產成本。藥劑用量過少會導致有用礦物回收率下降，過量則可能破壞浮選泡沫穩定性并增加環保壓力。確定最佳投加量需綜合考慮礦石性質、工藝流程和藥劑特性三大要素，實驗室試驗與現場調試結合是常用方法。

礦石中礦物組成與嵌布特征是定量的基礎參數。硫化礦與氧化礦對捕收劑的需求量差異可達30%以上，嵌布粒度細的礦石通常需要更高用量的分散劑。快速浮選與常規浮選工藝中，起泡劑的添加比例可能相差1.5-2倍。通過分批加藥試驗能準確測定各階段最佳濃度，特別是對于選擇性捕收劑，分階段添加可比單次投加節省15%-20%用量。

動態調整機制在連續生產中尤為重要。礦漿pH值波動0.5個單位就可能使某些抑制劑效果下降40%，這時需要在線監測系統實時反饋數據。某銅礦采用自動加藥系統后，黃藥單耗從280g/t降至235g/t，同時精礦品位提高0.8個百分點。有沒有更高效的辦法？在線監測技術或許是個答案。

新型檢測設備正在改變傳統定量模式。X射線熒光光譜儀可在30秒內完成礦漿元素分析，結合智能算法可預測藥劑消耗量。某鐵礦應用這種技術后，捕收劑用量誤差控制在±3%以內，每年節省藥劑成本超200萬元。這種精準控制對處理成分復雜的難選礦石尤為關鍵。

環保法規倒逼定量精度提升。重金屬類抑制劑的使用必須嚴格遵循排放標準，過量0.1%都可能導致廢水處理成本翻倍。生物藥劑雖環保但活性易變，需要建立溫度、礦漿濃度與用量的三維對應模型。通過建立藥劑數據庫，企業可將典型礦石的處理方案匹配誤差縮小到5%以內。

經驗公式與數學模型為定量提供理論支撐。根據礦石處理量、有用礦物含量和藥劑吸附率建立的回歸方程，能快速計算出基礎投加量。某鉛鋅選廠應用這種模型后，調試周期從兩周縮短至三天。實際生產中還需要考慮設備參數，浮選機充氣量變化10%就可能需要調整起泡劑用量8%-12%。