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锑浮选过程粗选扫选工序的药剂量协调优化方法

机译:锑浮选过程粗选扫选工序的药剂量协调优化方法

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摘要

Considering the influence of reagent adjustment in different flotation bank on the final production index and the difficulty of establishing an effective mathematical model, a coordinated optimization method for dosage reagent based on key characteristics variation tendency and case-based reasoning is proposed. On the basis of the expert reagent regulation method in antimony flotation process, the reagent dosage pre-setting model of the roughing–scavenging bank is constructed based on case-based reasoning. Then, the sensitivity index is used to calculate the key features of reagent dosage. The reagent dosage compensation model is constructed based on the variation tendency of the key features in the roughing and scavenging process. At last, the prediction model is used to finish the classification and discriminant analysis. The simulation results and industrial experiment in antimony flotation process show that the proposed method reduces fluctuation of the tailings indicators and the cost of reagent dosage. It can lay a foundation for optimizing the whole process of flotation.%在浮选过程中不同工序药剂的调节对最终生产指标均有不同程度的影响,且难以使用数学模型对此进行有效描述,为此提出一种基于关键特征变化趋势和案例推理的药剂量协调优化方法.在分析锑浮选过程中药剂量专家调节方式的基础上,构建基于案例推理的粗选–扫选工序药剂量预设定模型;采用敏感性指数计算粗选、扫选工序对药剂量变化敏感的关键特征,提出基于关键特征变化趋势的粗选工序药剂量修正规则库;同时,利用粗选关键特征变化趋势预测获取扫选工序关键特征变化趋势,建立扫选工序的药剂修正规则库进行提前补偿;最后,采用预估模型进行指标的分类判断,实现不同工序的药剂修正.某锑浮选过程工业数据的验证说明所提方法的有效性,能有效稳定锑浮选的精矿品位和尾矿品位.
机译:考虑到不同浮选银行对最终生产指标的试剂调整的影响以及建立有效数学模型的难度,提出了一种基于关键特征变异趋势的剂量试剂的协调优化方法和基于案例的推理。在锑浮选过程中专家试剂调控方法的基础上,基于基于案例的推理构建了粗加工扫管库的试剂剂量预制模型。然后,敏感性指数用于计算试剂剂量的关键特征。基于粗加工和清除过程中的关键特征的变化趋势构建试剂剂量补偿模型。最后,预测模型用于完成分类和判别分析。锑浮选过程中的仿真结果与工业实验表明,该方法降低了尾矿指示器的波动及试剂剂量的成本。它可以为优化浮选的整个过程奠定基础。%在进行过程中不断工人的调节对生品指标有不合程的影响,且且使用数学模型对此此此此描述描述描述,为此描述。在分享到浮选程中,在分享到杂志中,但是,在分享到锑程中,所谓的基础的基础,构建选工艺仪预设模型;使用敏感性敏感性数计算粗选,扫选工艺序销量介质的关键词特性,提出基于关键词特化趋势的粗选工艺压跃修正规则库;何时,利用粗选关键词变变趋势预测获取扫选工厂特征变化趋势,建立扫选工艺的药剂正规修进行提前补偿;最后,使用预估预估进补偿补偿的分享,实现不错工业的分校。某锑浮选程工业数据数据的验证说明所所方法的有条不实的精选品牌和尾矿品牌。

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