铜矿峪铜矿浮选流程仿真与优化

摘要

计算机仿真具备无破坏性、可多次重复、经济、不受气候条件和空间限制等特点，在矿物加工工程中应用计算机仿真必将为传统的矿产资源开发过程带来深刻的变革。
　　 本论文从参数模型和非参数模型两方面研究了仿真技术在浮选中的应用。
　　 参数模型方面，把矿物加工过程的某个单元作业或某段流程组合，甚至某个矿物加工工厂看作一个黑箱，其输入是原矿性质及各种操作变量，给定的输入经过黑箱内部的分离作用，性质不同的粒群向不同的位置移动，到达黑箱的出口时粒群实现了重新分布，把这个重新分布看作黑箱的输出，建立了黑箱的输入与输出之间的数学模型。该模型成功应用于铜矿峪选厂铜矿浮选流程，根据该模型开发了浮选系统仿真模型，对铜矿峪选厂进行了仿真试验，精矿指标仿真值与试验值非常吻合。基于仿真试验对浮选流程进行了两种优化，一种是在总浮选时间不变的前提下通过优化使得精矿品位提高一个品级，另一种是减少总浮选时间，但不降低精矿指标的质量。
　　 非参数模型方面，采用RBF神经网络建立了浮选指标预测模型，仿真试验结果表明，模型预测精度较高，具有一定的实用价值，为浮选指标预测提供了更全面的方法，也为下一阶段开发浮选技术指标智能预测系统奠定了基础。
　　 应用参数模型和非参数模型进行仿真试验的结论符合浮选过程的客观规律，论证了仿真技术在浮选领域应用的有效性。

目录

文摘

英文文摘

第一章 文献综述

1.1 仿真技术概述及分类

1.1.1 仿真技术概述

1.1.2 仿真技术的分类

1.2 仿真技术的应用领域及进展

1.2.1 仿真技术的应用领域

1.2.2 仿真技术的进展

1.3 仿真技术在浮选领域应用和前景

1.3.1 仿真技术在浮选领域应用

1.3.2 矿物加工领域仿真技术发展趋势

1.4 论文的选题与研究内容

1.4.1 选题的目的和意义

1.4.2 研究的主要内容

1.5 本章小结

第二章 浮选仿真的理论基础及方案设计

2.1 浮选仿真开发环境及模型组成

2.1.1 开发环境

2.1.2 Simulink仿真模型

2.2 仿真运行原理及主要模块功能

2.2.1 仿真运行原理

2.2.2 主要仿真模块功能介绍

2.3 浮选系统仿真模型的理论基础

2.3.1 粒群运动

2.3.2 正态分布

2.4 浮选流程计算机仿真方案设计

2.4.1 分批浮选仿真模型

2.4.2 分批浮选系统建模方法

2.5 本章小结

第三章 铜矿峪选别流程建模及仿真

3.1 铜矿峪选别流程建模

3.1.1 铜矿峪选厂流程考查

3.1.2 铜矿峪浮选流程建模

3.2 铜矿峪选别流程模型验证

3.3 铜矿峪选别流程仿真

3.3.1 铜矿峪流程仿真程序变量意义

3.3.2 铜矿峪流程仿真参数及结果

3.4 本章小结

第四章 铜矿峪浮选流程优化

4.1 浮选速率常数系数的调整

4.2 总浮选时间不变的流程优化仿真

4.2.1 原矿品位为0.493%时的流程优化仿真

4.2.2 原矿品位为0.489%时的流程优化仿真

4.3 总浮选时间减少的流程优化仿真

4.4 本章小结

第五章 RBF神经网络在浮选仿真中的应用

5.1 RBF神经网络概述

5.1.1 RBF神经网络结构

5.1.2 RBF神经网络的学习算法

5.2 RBF网络在Matlab环境下应用实例

5.2.1 Matlab神经网络工具箱

5.2.2 磷矿浮选精矿指标预测模型

5.2.3 模型的训练和仿真试验

5.3 RBF网络的Simulink仿真

5.3.1 RBF网络的Simulink模型

5.3.2 RBF网络的simulink仿真

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

附录1 铜矿峪浮选流程仿真程序代码

附录2 RBF网络仿真试验样本数据及程序代码

致谢

攻读学位期间主要研究成果