检索结果-内蒙古大学图书馆

煤炭工程 2025年第3期 180-188页

作者：孙玉金陈恒飞侯思恒熊鹏董宪姝叶贵川王梦彬李书桓矿物加工科学与技术国家重点实验室太原理工大学矿业工程学院金川奥伊诺矿业有限公司

矿物表面粗糙度的特征影响着液-固和气-固相互作用，从而影响矿物颗粒的疏水性以及气泡矿化过程。尽管已经有很多研究对矿物表面粗糙度与浮选过程的关系进行了探索，但仍然存在一些待解决的问题，如矿物表面粗糙度的准确表征方法以及粗... 详细信息

矿物表面粗糙度的特征影响着液-固和气-固相互作用，从而影响矿物颗粒的疏水性以及气泡矿化过程。尽管已经有很多研究对矿物表面粗糙度与浮选过程的关系进行了探索，但仍然存在一些待解决的问题，如矿物表面粗糙度的准确表征方法以及粗糙度对不同疏水性矿物浮选过程的影响。针对上述问题，从矿物表面粗糙度的定义、测量方法和制备方法出发，深入分析了粗糙度对表面润湿性、浮选药剂吸附、气泡-矿物表面接触面积和粘附力、诱导时间以及浮选效果的影响，旨在探讨矿物表面粗糙度对浮选过程的影响，揭示不同粗糙度对液滴-矿物相互作用和气泡-矿物相互作用的影响机制，为提高矿物浮选效率提供理论支持。

关键词：表面粗糙度浮选过程润湿性气泡-矿物相互作用

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基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第9期45卷 1217-1226页

作者：刘炎卜齐杰赵红晨郭鑫东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对浮选过程中图像信息和过程数据信息共存且不同运行状态特征差异度小的问题,以深度学习技术为基础,提出了一种新的基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价方法.首先,建立一种残差网络(residual network,ResNet),旨在从不同等级的原... 详细信息

针对浮选过程中图像信息和过程数据信息共存且不同运行状态特征差异度小的问题,以深度学习技术为基础,提出了一种新的基于多源异构信息的浮选过程运行状态评价方法.首先,建立一种残差网络(residual network,ResNet),旨在从不同等级的原始图像中提取更具区分度的深层特征.其次,提出一种堆叠稀疏状态相关自编码器(stacked sparse performance‑relevant autoencoders,SSPAE)模型,将状态等级标签引入到模型训练中,克服传统自编码器忽视状态相关特性的问题.再次,建立基于注意力机制(attention mechanism,AM)的图像和数据特征融合模型,实现对多源异构信息的合理有效利用,并将融合后的特征输入SoftMax分类器建立运行状态评价模型.最后,利用浮选过程数据进行仿真验证.结果表明,基于本文提出的ResNet-SSPAE-AM模型的评价结果优于其他几种比较方法,说明所提方法在浮选过程运行状态评价中的优越性.

关键词：运行状态评价多源异构信息深度学习注意力机制浮选过程

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基于预测模型的浮选过程pH值控制

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控制理论与应用 2013年第7期30卷 885-890页

作者：唐朝晖刘金平陈青桂卫华杜金芳中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 湖南工业大学计算机与通信学院湖南株洲412008

矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存... 详细信息

矿浆pH值是泡沫浮选过程中的一个非常重要的被控量.目前,多数选厂的矿浆pH值控制基本是依靠现场工人定期对矿浆样本进行pH值测量,凭主观经验对pH调整剂进行调整.由于操作工人的主观性和随意性的影响以及矿浆样本pH值测量与药剂调整间存在的较长的时间滞后,矿浆pH值波动频繁,很难使矿物浮选保持在一个稳定最优生产状态下运行.为了使矿浆pH值保持在一个期望的生产状态,基于浮选泡沫表面视觉信息提出了一种新的矿浆pH值控制方法,分别采用基于泡沫视觉信息的自适应遗传混合神经网络AG–HNN和自适应遗传PID(AG–PID)控制方法建立了矿浆pH值预测模型和pH值控制模型,基于所建立预测和控制模型对浮选药剂用量进行调整,解决了浮选矿浆pH值波动问题.工业浮选现场的实验结果表明该方法可以使矿浆pH值保持在一个期望的范围内,有效提高浮选性能.

关键词： pH控制浮选过程预测模型

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基于胶磷矿反浮选过程粒级变化特征的分步浮选研究

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中国矿业大学学报 2017年第3期46卷 628-633页

作者：王大鹏李国胜桂夏辉中国矿业大学化工学院江苏徐州221116 中国矿业大学国家煤加工与洁净化工程技术研究中心江苏徐州221116

为进一步提高胶磷矿反浮选的全粒级回收效果,研究了工业生产过程的粒级变化特征、循环压力及充气量对主要适配参数气泡尺寸的影响,开展了胶磷矿分步浮选半工业试验并对产品进行了分析.基于粒度对于矿化过程的重要影响,提出了与浮选过程... 详细信息

为进一步提高胶磷矿反浮选的全粒级回收效果,研究了工业生产过程的粒级变化特征、循环压力及充气量对主要适配参数气泡尺寸的影响,开展了胶磷矿分步浮选半工业试验并对产品进行了分析.基于粒度对于矿化过程的重要影响,提出了与浮选过程粒级变化特征相适配的分步强化思路.结果表明:反浮选过程中细颗粒优先浮出,粗颗粒后期浮出;分步浮选前期应提高循环压力、充气量,后期与之相反;与常规系统相比,精矿回收率提高了1.88个百分点,捕收剂、抑制剂用量分别降低了14%和10%,表明通过粗、细颗粒的分步浮选强化可有效提高浮选效果.

关键词：胶磷矿反浮选浮选过程粒级

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基于混合模型的强化学习在浮选过程优化控制中的应用

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第10期45卷 1386-1393页

作者：贾润达张东豪郑君李康东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京100160

传统的优化控制方法很难在浮选过程状态发生变化时准确、快速做出决策,导致精矿品位和尾矿品位大幅度波动、出现产品质量不稳定.此外,浮选过程难以对精矿品位进行在线检测,导致其实用性下降.针对上述问题采用混合模型对浮选过程建模,并... 详细信息

传统的优化控制方法很难在浮选过程状态发生变化时准确、快速做出决策,导致精矿品位和尾矿品位大幅度波动、出现产品质量不稳定.此外,浮选过程难以对精矿品位进行在线检测,导致其实用性下降.针对上述问题采用混合模型对浮选过程建模,并基于示例的安全增强值评估(safety augmented value estimation from demonstrations,SAVED)的强化学习算法,控制浮选溢出气泡的尺寸分布,从而间接实现对精矿品位和尾矿品位的控制.通过仿真实验验证了所提算法的有效性.与人工经验和数据驱动模型相比,基于混合模型的SAVED算法在保证安全约束的条件下能够实现更好的控制效果.

关键词：浮选过程强化学习混合模型安全约束优化控制

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数据驱动的浮选过程运行反馈解耦控制方法

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自动化学报 2019年第4期45卷 759-770页

作者：姜艺范家璐贾瑶柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入,以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型,利... 详细信息

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入,以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型,利用未建模动态前一拍可测的特点,提出了包括矿物品位运行过程控制器驱动模型、PID控制器、反馈解耦控制器、未建模动态补偿器的数据驱动的一步最优未建模动态补偿PID解耦控制方法,实现了消除稳态误差、静态解耦与未建模动态的补偿,通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.

关键词：数据驱动浮选过程运行控制解耦

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基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量建模

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南京航空航天大学学报 2006年第B07期38卷 116-119页

作者：张勇王介生鞍山科技大学电子信息与工程学院鞍山114044

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网... 详细信息

以浮选过程为研究对象,提出基于主元分析与RBF神经网络相结合的经济技术指标软测量模型,该模型依据工艺机理和经验知识对过程变量进行初选,采用主元分析方法对高维输入向量进行降维化简和辅助变量选择;采用新型混合递推算法对RBF神经网络参数进行优化。该算法包括修正网络中心的自适应聚类的简化型次胜者受罚竞争学习算法和修正网络权值的带遗忘因子的递推最小二乘算法。混合学习算法提高了网络参数辨识的收敛速度。仿真结果表明,软测量模型能很好地实现浮选过程经济技术指标的全局预测。

关键词：浮选过程软测量主元分析 RBF神经网络

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专家控制方法在浮选过程中的应用

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控制与决策 2004年第11期19卷 1271-1274页

作者：张勇王介生王伟大连理工大学信息与控制研究中心

针对浮选过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的专家控制方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.所采用的规则表示法能自然、完整地表示浮选过程的知识,又便于知识库的维护.实际应... 详细信息

针对浮选过程被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的专家控制方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.所采用的规则表示法能自然、完整地表示浮选过程的知识,又便于知识库的维护.实际应用结果表明,所提出的专家控制方法能够满足浮选过程控制的要求.

关键词：浮选过程专家系统自学习知识获取

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基于图像纹理特征和多级SVM的浮选过程状态识别方法

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控制与决策 2010年第10期25卷 1523-1526,1535页

作者：王介生高宪文张勇辽宁科技大学电子信息与工程学院辽宁鞍山114044 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819

针对浮选泡沫图像的纹理特征,采用多级支持向量机(MLSVMs)方法对浮选生产过程状态进行识别.首先基于灰度共生矩阵,提取浮选泡沫图像的诸如能量、熵及惯性等纹理特性参数来描述浮选泡沫的视觉特征;然后采用归一化后的纹理特征数据样本分... 详细信息

针对浮选泡沫图像的纹理特征,采用多级支持向量机(MLSVMs)方法对浮选生产过程状态进行识别.首先基于灰度共生矩阵,提取浮选泡沫图像的诸如能量、熵及惯性等纹理特性参数来描述浮选泡沫的视觉特征;然后采用归一化后的纹理特征数据样本分别对多级支持向量机进行训练和识别.MLSVMs模型核函数参数采用改进惯性权重的粒子群算法进行优化.测试结果表明,所提出的方法在训练时间和识别正确率上具有较好的性能,可以满足浮选过程的实时监控要求.

关键词：浮选过程纹理特征多级支持向量机粒子群算法

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数据驱动的浮选过程建模、控制与优化研究进展

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北京工业大学学报 2023年第4期49卷 485-506页

作者：王康徐航李晓理樊尊冠赵鑫北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 中铁十九局集团矿业投资有限公司北京100161

矿物浮选是存在动态性和不确定性的复杂过程,精矿品位、金属回收率等关键指标的精确软测量和优化控制是浮选过程急需解决的难题.随着技术的进步,针对矿物浮选过程中建模、控制及优化研究取得了重要进展,特别是数据驱动的智能方法.该文... 详细信息

矿物浮选是存在动态性和不确定性的复杂过程,精矿品位、金属回收率等关键指标的精确软测量和优化控制是浮选过程急需解决的难题.随着技术的进步,针对矿物浮选过程中建模、控制及优化研究取得了重要进展,特别是数据驱动的智能方法.该文梳理了基于数据的浮选过程建模、控制和优化方面的研究进展.首先,介绍矿物浮选过程并描述相关控制问题;其次,分别概述基于运行数据和泡沫图像的浮选工况识别与指标预测方法;之后,从基于模型控制和无模型控制角度综述浮选过程的智能控制策略;然后,讨论浮选过程中针对单目标和多目标的设定值优化算法;最后,展望浮选过程智能控制的未来研究方向.

关键词：浮选过程数据驱动工况识别智能控制软测量优化控制

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