黄金是具有金融属性的战略性矿产资源,随着易处理金矿资源的日益减少,占探明金矿储量20%以上的含碳微细粒金矿的高效开发利用已成为黄金领域的研究热点。本文以陕西秦岭地区含碳微细粒金矿为研究对象,采用理论分析、试验研究和机理分析相结合的方法,开展了系统的基础研究工作,取得了一些具有科学意义和应用价值的研究成果。采用光学显微镜、X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等分析手段,对含碳微细粒金矿的矿物组成及相对含量、金的赋存状态及嵌布特征等进行了系统的工艺矿物学研究。结果表明:矿石中的金以自然金形式存在,粒度微细,其中5-10μm粒级占83.03%,部分微粒自然金被碳质硅质板岩碎屑（石英、碳质、褐铁矿等组成）包裹;碳质含量高（石墨和有机碳的含量分别为1.50%和1.33%）、粒度细（10μm左右）,且与石英等脉石矿物紧密共生。利用HSC Chemistry 6.0热力学软件对氧化焙烧过程中可能发生的化学反应及主要组分之间化学反应的热力学进行了系统的计算和分析,并绘制了碳质物、黄铁矿、白云石和方解石的吉布斯自由能-温度图,结果表明,氧化焙烧过程中主要发生的反应为碳质的燃烧、黄铁矿的氧化以及碳酸盐矿物的分解,且分解产物MgO、CaO等与矿石中的SiO2、Al2O3等反应均可自发进行。在单因素试验的基础上,采用正交试验研究了不同试验条件对金浸出率的影响规律,通过极差和方差分析,确定了试验条件对浸出率影响的显著性。在此基础上,利用BP神经网络建立了焙烧作业预测模型,通过正交试验建立了浸出工艺预测模型。试验结果表明,原矿直接氰化浸出时,金浸出率仅为12.50%;焙烧过程中对金浸出率影响的因素显著性依次是通气量>焙烧温度>焙烧温度×焙烧时间>焙烧时间,浸出过程中对金浸出率影响的因素显著性依次为磨矿细度>搅拌速率>浸出时间>浸出剂用量>矿浆浓度。通过BP神经网络预测的最佳焙烧条件为焙烧时间为2>1 h、焙烧温度为655℃、通气量为1.0 m3/h,通过正交试验预测最佳浸出条件为磨矿细度为-0.074 mm含量占95%,矿浆浓度为40%,浸出时间为21 h,NaCN用量为500 g·t-1,搅拌速率为350 r.min-1。在最佳条件下进行焙烧-浸出验证试验,金的浸出率为94.02%;通过模型预测,金的浸出率为94.43%。动力学研究结果表明,氧化焙烧动力学分为前期和后期两个阶段,在焙烧前期（0-90min）最佳的动力学机理函数为f（α）=1-（1-α）1/3,该过程主要受气-固化学反应控制,反应活化能为212.03 kJ/mol,指前因子为157.85min-1,增加通气量、提高焙烧温度有利于该过程的进行;在后期（90-120min）最佳的动力学机理函数为f（α）=1-3（1-α）2/3+2（1-α）,该过程主要受气-固内扩散控制,反应活化能为163.03 kJ/mol,指前因子为2459.93 min-1,增加通气量、降低原矿粒度可有效改善焙烧效果。浸出过程动力学研究结果表明,浸出过程属于内扩散过程,提高磨矿细度有利于提高浸出效率。采用XRD、FTIR、XPS等方法表征了氧化焙烧过程中焙砂的晶体结构及物相变化,并考察了 Ca、Fe、Si等元素在焙烧过程中的转化行为,采用SEM-EDS、孔结构等方法表征了焙烧过程中焙砂微观形貌及孔结构变化。查明了氧化焙烧过程中主要矿物间化学反应与焙砂孔结构参数之间的变化规律,揭示了焙烧过程中碳质氧化程度、焙砂孔结构参数、微观形貌变化、主要元素的转化行为与金浸出率的内在联系。在最佳焙烧条件下焙砂的主要特征为碳质物完全氧化,黄铁矿被氧化成Fe2O3,高岭石分解成偏高岭石,白云石分解较完全,焙砂表面出现的裂缝及内部的孔结构为浸出过程CN-的扩散提供通道,有利于CN-与Au有效接触,进而提高金的浸出率。本文的研究成果加深了对含碳微细粒金矿石氧化焙烧工艺的认识,丰富了含碳金矿氧化焙烧理论体系,不仅为原矿氧化焙烧关键技术难题提供理论支撑,对其它难处理金矿石的高效利用也具有良好的借鉴意义。