我国以约20%的全球锌资源储量，提供了约50%的锌产能
锌资源过度开发；锌资源保障能力不足；锌资源对外依存度不断提高。
全球锌供不应求，产需倒挂。
处理锌浸渣、高炉烟灰等含锌二次资源以及低品位含锌氧化矿已经成为一种发展趋势。
湿法炼锌技术
锌精矿加压富氧直接浸出技术提升
项目简介：某冶炼厂采用加压富氧直接浸出工艺，生产规模为10万t/a锌锭，锌浸出率98%以上，不需要建烟气制酸和尾气脱硫系统，锌精矿中的硫回收至硫磺。该工艺适用于硫酸没有销路的偏远地区。
焙烧-浸出工艺技术创新趋势
焙烧-常规浸出工艺中焙烧设备大型化；焙烧-常规浸出工艺浸出渣无害化；焙烧-热酸浸出工艺赤铁矿法。
某集团新建20万吨锌项目项目简介：
该项目新建规模为年产20万t锌，配套建设副产38万t/a硫酸的一套硫酸系统，以及综合回收各种有价金属的大型冶炼基地。该工艺选用1台186m2流态化焙烧炉。
无碳绿色湿法炼锌和赤铁矿工艺铁资源化关键技术
项目简介：云南某厂赤铁矿工艺铁资源化关键技术突破了赤铁矿法除铁的工艺瓶颈，解决了高铁闪锌矿单独冶炼开发利用的世界性难题。
锌资源回收技术
新疆60万吨/年铅锌冶炼项目项目简介
该项目根据火烧云低品位碳酸盐型铅锌氧化矿的特点，采用回转窑挥发，富集的铅锌氧化物烟尘选用湿法浸出-溶液净化-电解-熔铸后产出锌锭，设计规模为年生产56万吨锌和11万吨电（处理原矿250万吨/年）。该工艺共设置4台φ6.2m×92m回转窑及其配套的余热锅炉及收尘系统。
云南某厂锌浸出渣处理环保节能技改项目项目简介
该项目采用侧吹炉熔化+烟化炉烟化工艺，设计处理规模为处理锌浸出渣350t/d，处理铅锌共生氧化矿250t/d，已于2019年7月顺利投产。该工艺选用1台16m2侧吹熔化炉。
内蒙某厂锌冶炼浸出渣处理技术改造项目项目简介
该项目采用奥斯麦特炉熔化+烟化炉贫化工艺，设计处理规模为年处理16万吨锌浸出渣。熔化炉和烟化炉混合烟尘送氧化锌浸出回收锌和铟，弃渣水碎后外售。该工艺选用1台直径4.4m奥斯麦特炉和1台12m2烟化炉。
甘肃某铅锌冶炼厂锌冶炼资源综合利用项目简介
该项目设计处理规模为年处理14×104t/a铅银渣。现有生产工艺产出约10.4×104t/a铅银渣，经过滤干燥后送火法冶炼经侧吹熔化炉熔化+烟化炉烟化渣处理工艺挥发处理；不足部分搭配处理现有渣场堆存的铅银渣。该工艺选用1台13m2侧吹浸没燃烧熔池熔炼炉和1台10m2烟化炉。
印度某公司锌冶炼工艺改造及锌渣处理项目项目简介
该项目现有黄钾铁矾工艺改造为常规浸出工艺，浸出车间焙砂年处理量为37万吨，采用烟化炉工艺处理浸出车间产出的含锌浸出渣，年处理浸出渣16万吨（干基），选用1台φ2.2×18m干燥窑和2台18m2烟化炉。浸出渣处理包括浸出渣干燥、配料、烟化炉处理浸出渣、烟气余热回收及烟气收尘。
火法炼锌技术
技术背景
技术创新点
1.高效氧化熔炼锌精矿；2.液态高锌渣熔融还原；3.高效回收铜、银、铅、铟、锗等有价金属；4.产出无害化一般工业固废渣。
技术优势
流程短、投资省：
新型火法炼锌工艺，主要包括熔炼-还原-精馏等主要工段，流程紧凑，子项少、生产车间少、占地小。
短流程工艺，设备和厂房投资小。按工程费用投资，降低20%以上。
成本低、能耗低、产品质量高：
常规的锌冶炼能耗主要集中在电力、渣处理燃料等两方面，新型火法炼锌工艺的综合能耗比现有的常规工艺更低，远优于国标要求。
相比湿法电锌锌锭，新型火法炼锌工艺可生产含品质更优、附加值更高的特定锌品种，用于制造高级锌合金、新能源电池、高端电镀、感光材料等高端产品。
锌冶炼数智化
基本原理
人类大脑神经元细胞的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细胞体内进行处理，然后将其转化为输出结果。
人工神经元也有相似的工作原理，上面的x是计算单元的输入，相当于树突接收的多个外部刺激。w是每个输入对应的权重，它影响着每个输入x的刺激强度。
如同大脑，将计算单元按照一定层次结构搭建人工神经网络越复杂越强大。目前我们所熟知的深度神经网络中的深度就是指层数多。
深度学习：训练深度神经网络的过程。网络构建好了后，只需将大量训练数据不断输入到神经网络中，它内部就会自己不停地发生变化不停地学习。
技术展望与个人浅见
数字智能技术与锌冶炼行业深度融合，将成为行业降本、增效、提质的有效手段，锌冶炼行业的数字智能化不能仅局限于某个设备、某个工序、某个流程，而是要有点及线，由线及面，打造从原料输入到冶炼流程到产品销售甚至整条产业链的数字智能化。
锌冶炼行业的自动化、数字化与智能化，其中，自动化为“体”，数字化为“魄”，智能化为“魂”，未来的有色工厂将越来越“鲜活”。
锌冶炼行业的自动化需要解决的主要问题在于在高温、高酸、高碱等极端冶炼条件下，增强“体质”，创新理论，开发新材料，打造适应冶炼极端环境的自动化装备；
锌冶炼行业的数字化需要解决的主要问题在于如何将现有冶金技术在各个工厂中的冶炼实践过程进行信息化，数字化处理，形成健全的可用于训练冶金人工智能的冶金大数据库；
锌冶炼行业的智能化需要解决的主要问题在于如何开发简便快捷且可靠的能够准确反应冶金过程这个“黑箱”的数据算法，且该算法还可以在人工智能的训练过程中不断迭代，不断进化。