检索结果-内蒙古大学图书馆

矿产保护与利用 2022年第2期42卷 131-138页

作者：任英东肖庆飞石贵明谢浩松张志鹏昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京100070 省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室云南昆明650093 玉溪师范学院化学生物与环境学院云南玉溪653100

针对安徽白象山铁选厂一段球磨指标进行优化试验研究,对矿石进行力学性质测定、球磨机给矿筛分,按照段式球径半理论公式初步确定推荐方案为m(Φ60):m(Φ50):m(Φ40):m(Φ30)=20:30:15:35,设置偏大及偏小方案作为对比,通过磨矿对比试验得... 详细信息

针对安徽白象山铁选厂一段球磨指标进行优化试验研究,对矿石进行力学性质测定、球磨机给矿筛分,按照段式球径半理论公式初步确定推荐方案为m(Φ60):m(Φ50):m(Φ40):m(Φ30)=20:30:15:35,设置偏大及偏小方案作为对比,通过磨矿对比试验得出,推荐方案较现场方案+0.15 mm级别产率下降11.24百分点,(-0.15+0.10)mm、(-0.074+0.019)mm级别产率分别提高6.55百分点、9.88百分点,磨矿技术效率提高7.57百分点;离散元仿真结果表明,推荐方案法向碰撞能量较现场方案仅降低4.15百分点,切向碰撞能量较现场提高69.04百分点,综合比较推荐方案全面优于现场方案。

关键词：铁矿磨矿精确化配球指标优化离散元

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生产管理系统在选矿厂的应用

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数字技术与应用 2016年第9期34卷 123-123页

作者：宋晓梅边维天余刚北京矿冶研究总院北京100160 矿冶过程自动控制技术国家重点实验室北京100160 矿冶过程自动控制技术北京市重点实验室北京100160

生产管理系统是通过优化选矿厂生产相关资源和综合管理调控能力,应用计算机技术、网络技术,实现综合业务运转网络化、行政办公无纸高效化。系统实现了自动化的数据采集运算处理、网络化应用和共享,借助Excel强大的样式编辑和排版功能来... 详细信息

生产管理系统是通过优化选矿厂生产相关资源和综合管理调控能力,应用计算机技术、网络技术,实现综合业务运转网络化、行政办公无纸高效化。系统实现了自动化的数据采集运算处理、网络化应用和共享,借助Excel强大的样式编辑和排版功能来满足选矿厂报表多样化需求。本文对系统的架构、设计以及关键技术进行了详细介绍。

关键词：生产管理系统选矿报表

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分布对抗无监督深度领域适应网络

分布对抗无监督深度领域适应网络

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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）

作者：黄霄汉潘杰余强邹筱瑜中国矿业大学信息与控制工程学院北京矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家重点实验室浙江大学控制科学与工程学院

主流深度领域适应分为两类:其一使用基于统计学距离度量准则,衡量源域与目标域分布差异拉近两个领域;其二采用对抗学习机制,通过领域判别器学习领域不变量。前者会忽略单个样本特性而产生"负迁移"现象。后者利用领域判别器判... 详细信息

主流深度领域适应分为两类:其一使用基于统计学距离度量准则,衡量源域与目标域分布差异拉近两个领域;其二采用对抗学习机制,通过领域判别器学习领域不变量。前者会忽略单个样本特性而产生"负迁移"现象。后者利用领域判别器判断个体样本,忽视了整体分布特性。针对上述问题,提出一种融合特征分布与领域对抗的网络模型,在领域适应时兼顾了样本的整体与局部特性。通过大量实验表明,所提模型的分类精度不仅优于其中单独的方法,也优于其他一些主流方法。

关键词：深度学习领域适应特征分布对抗网络无监督学习

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基于精确化补装球技术的白音诺尔铅锌矿锌再磨作业中钢段介质配比研究

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矿产保护与利用 2023年第5期43卷 99-106页

作者：原新宇许宏图苏凤波李敏王国彬任英东金赛珍周强刘向阳赤峰中色白音诺尔矿业有限公司内蒙古赤峰025450 昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 鞍钢集团鞍千矿业责任有限公司辽宁鞍山114043 矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京102628 矿物加工科学与技术国家重点实验室北京102628

为了改善赤峰中色白音诺尔铅锌矿二选厂锌再磨球磨机磨矿产品粒度分布不均、合格粒级产品含量过低、过磨粒级含量高、锌选别回收率低等问题,在研究选厂给矿性质的基础上,基于球径半理论公式及精确化装补球原理推导了锌再磨作业钢段替代... 详细信息

为了改善赤峰中色白音诺尔铅锌矿二选厂锌再磨球磨机磨矿产品粒度分布不均、合格粒级产品含量过低、过磨粒级含量高、锌选别回收率低等问题,在研究选厂给矿性质的基础上,基于球径半理论公式及精确化装补球原理推导了锌再磨作业钢段替代钢球初装方案,并进行了实验室实验和现场应用实验。结果表明,矿石平均密度为3.51 g/cm^(3),平均泊松比为0.30,弹性模量平均为15.30×10^(4)MPa,矿石单轴抗压强度平均为138.2 MPa;根据推导结果及等质量替换的原则,得出锌再磨作业钢段初装方案为m(30×40)∶m(20×30)=50∶50;工业实验磨矿溢流产品中-0.038 mm粒级含量较实验前提升了7.58百分点,同时-0.010 mm过磨粒级含量降低了2.01百分点,有效减轻了过粉碎现象;工业实验稳定生产期内锌精矿锌选别平均回收率为93.40%,较实验前提高了1.46百分点,预计每年可多回收508.08 t锌金属量,为选厂增加效益1016.16万元。

关键词：球径半理论公式精确化装补球锌再磨钢段经济效益

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基于DEM的球磨机内介质碰撞特征研究

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有色金属（选矿部分） 2024年第9期 57-64,79页

作者：第旺平李艳秋许宏图原新宇金赛珍刘瑞涛任英东周强刘向阳赤峰中色白音诺尔矿业有限公司内蒙古赤峰025450 昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 鞍钢集团鞍千矿业责任有限公司辽宁鞍山114043 矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京102628 矿物加工科学与技术国家重点实验室北京102628

针对某铅锌矿选厂球磨机排矿粒度指标不理想,通过破碎统计力学进行介质配比优化,得到球磨机介质推荐补加方案Φ120 mm:Φ100 mm:Φ90 mm=50∶20∶30。使用Solidworks建立具有代表性的球磨机筒体,基于离散元方法,对现场及推荐介质配比进... 详细信息

针对某铅锌矿选厂球磨机排矿粒度指标不理想,通过破碎统计力学进行介质配比优化,得到球磨机介质推荐补加方案Φ120 mm:Φ100 mm:Φ90 mm=50∶20∶30。使用Solidworks建立具有代表性的球磨机筒体,基于离散元方法,对现场及推荐介质配比进行仿真模拟研究。引入了惰性区面积作为评价磨矿介质方案合理的指标之一,将球磨机内惰性区域面积进行对比,得出优化后的推荐方案介质配比流动性较现场方案有一定提升,惰性区面积有所减小。将介质群运动状态、速度分布特征进行对比分析,中介质群循环中心坐标向右上方由(22.8,9.8)偏移到(24,12),表明推荐方案增加了磨机内的相对速度。通过引入不同尺寸矿石的断裂能以及数值模拟磨机内碰撞能量分析得出,大颗粒矿石的一次破碎次数基本为零,粗颗粒破碎是以研磨为主导的疲劳破碎,细颗粒破碎主要是冲击破碎。通过离散元方法模拟验证了推荐方案在各方面优于现场方案,提高了球磨机内的有效研磨面积,提高了能量的利用率,降低了能耗,证明了推荐方案优于现场方案,研究结果为选厂球磨机介质配比的优化提供了参考和指导。

关键词： EDEM 球磨机惰性区面积碰撞能谱

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轻量级宽度学习系统及其在工业过程建模中的应用

轻量级宽度学习系统及其在工业过程建模中的应用

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第33届中国过程控制会议

作者：卢新宇王光辉褚菲王雪松马小平中国矿业大学信息与控制工程学院中国矿业大学人工智能研究院北京矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家重点实验室

作为一种高效的扁平式神经网络,宽度学习系统凭借网络结构简单、可快速训练和模型更新速度快的优势已经逐渐应用到工业过程建模等领域。然而,在标准的宽度学习系统中,当输入具有大量样本的数据或者高维数据的时候使用伪逆算法产生的计... 详细信息

作为一种高效的扁平式神经网络,宽度学习系统凭借网络结构简单、可快速训练和模型更新速度快的优势已经逐渐应用到工业过程建模等领域。然而,在标准的宽度学习系统中,当输入具有大量样本的数据或者高维数据的时候使用伪逆算法产生的计算量会对设备的内存提出较高的要求,不利于宽度学习系统在计算资源或者内存资源有限的设备上训练和在线应用,虽然可以通过做样本输入的增量学习算法来完成训练,但是模型在每次更新后会积累微小的计算误差,因此,如何保证宽度学习系统在不损失预测准确度的前提下消耗更少的计算和内存资源是值得研究的问题。考虑到低位宽神经网络在低内存消耗、低内存带宽要求和低计算复杂性方面的优势,本文提出了一种轻量级的宽度学习系统,旨在探讨如何通过优化参数字长来降低宽度学习系统训练时的内存需求并且最小化轻量级宽度学习系统的精度损失;然后在实际工业数据上做了充分的实验来验证该方法的有效性,实验结果表明该方法可以在保持模型精度几乎没有损失的情形下减少将近10倍的内存占用。

关键词：宽度学习系统低位宽内存计算量

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金沙江古洋盆穿时闭合与羊拉超大型铜矿床成矿

金沙江古洋盆穿时闭合与羊拉超大型铜矿床成矿

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第五届全国矿田构造与深部找矿预测学术研讨会

作者：曾普胜王彦斌温利刚国家地质实验测试中心北京100037 中国地质科学院地质研究所北京100037 国家地质实验测试中心北京100037 北京矿冶科技集团有限公司北京 100160 矿冶过程自动控制技术国家重点实验室北京 100160

特提斯东段的金沙江缝合带的穿时闭合与羊拉铜矿等大型-超大型矿床的形成是西南三江地区重要的地质事件.在前人工作的基础上,通过对矿床的野外系统观察取样,结合花岗岩侵入体的锆石SHRIMP U-Pb 年龄测定结果,对金沙江古洋盆的碰撞闭合... 详细信息

特提斯东段的金沙江缝合带的穿时闭合与羊拉铜矿等大型-超大型矿床的形成是西南三江地区重要的地质事件.在前人工作的基础上,通过对矿床的野外系统观察取样,结合花岗岩侵入体的锆石SHRIMP U-Pb 年龄测定结果,对金沙江古洋盆的碰撞闭合过程做初步研究.结果表明,南部的通吉格花岗闪长岩(加仁岩体之一部分)为246.1±3.5Ma;中部的路农花岗闪长岩238.1±5.3Ma,里农花岗闪长岩239.0±5.7Ma;靠北的江边二长花岗岩227.9±5.1Ma;最北部的贝吾二长花岗岩213.6±6.9Ma.表明金沙江缝合带的俯冲消减和碰撞闭合具有南先北后的特征,但闭合碰撞不是连续而是幕式的,即～246Ma,～239Ma,～228Ma,～213Ma 四个幕次.闭合的时限可达33Ma.羊拉超大型铜矿床主矿体5号矿体中的含辉钼矿石英脉中的辉钼矿Re-Os 年龄为228.3±3.0Ma～227.1±1.4Ma.成矿年龄与第三幕的印支期二长花岗岩(～228Ma)最为接近,似乎表明,羊拉超大型铜矿床的叠加成矿作用主要发生在碰撞时期的印支期.

关键词：金沙江古洋盆穿时闭合成矿时代超大型矿床羊拉地区

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平行车间调度模型构建和系统设计

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智能科学与技术学报 2023年第2期5卷 254-266页

作者：彭绍明熊刚沈震董西松曲之平付龙陶志坤韩云君中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京市智能化技术与系统工程技术研究中心北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 东莞中科云计算研究院广东省3D打印与智能制造工程技术研究中心广东东莞523808 青岛智能产业技术研究院智能制造研究所山东青岛266109 北方自动控制技术研究所山西太原030006

作业车间环境是一个高动态、强耦合的复杂系统,一种调度算法无法做到一次训练而终身使用,需要结合车间环境、作业过程、作业任务进行计算实验和渐进式学习。针对作业车间提出了一种基于平行系统理论的平行车间调度模型,实现了调度算法... 详细信息

作业车间环境是一个高动态、强耦合的复杂系统,一种调度算法无法做到一次训练而终身使用,需要结合车间环境、作业过程、作业任务进行计算实验和渐进式学习。针对作业车间提出了一种基于平行系统理论的平行车间调度模型,实现了调度算法优化和系统演化。针对该模型,阐述了基于多智能体的人工车间调度系统建模、面向车间调度任务的计算实验方法,以及面向虚实系统的平行调度方法,实现了人工系统和实际系统之间的闭环控制,迭代优化。最后,在平行车间调度模型的指导下,设计了平行车间调度系统的技术架构和基本功能。

关键词：平行系统计算实验平行车间调度系统

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基于深度强化学习的混合动力铲运机能量管理策略研究

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金属矿山 2024年第10期 152-159页

作者：张元清张元生吕潇朱铭刘鹏孙昊李若熙陈章铭矿冶科技集团有限公司北京100160 北京北矿智能科技有限公司北京102628 金属矿智能开采技术北京市重点实验室北京102628 矿冶过程自动控制国家重点实验室北京102628

混合动力技术作为节能减排的手段之一,广泛应用于汽车及工程机械领域。随着技术的发展,将超级电容应用于混合动力车辆与发动机匹配协调工作,对车辆峰值功率输出匹配以及燃油经济性的提高具有很强的适用性。通过对混合动力系统能量管理... 详细信息

混合动力技术作为节能减排的手段之一,广泛应用于汽车及工程机械领域。随着技术的发展,将超级电容应用于混合动力车辆与发动机匹配协调工作,对车辆峰值功率输出匹配以及燃油经济性的提高具有很强的适用性。通过对混合动力系统能量管理策略的研究,根据车辆状态及预期控制目标,针对铲运机的能量管理运用深度学习强化算法,主要以三要素(状态空间、动作空间、奖励函数)结合车辆本体进行能量流分析及建模;构建深度确定性梯度算法的Actor-Critic神经网络,设计能量管理策略训练的详细计算流程。在铲运机实车上搭建控制系统平台,在铲装、运输、卸载全流程作业工况下进行试验。结果表明:基于深度强化学习算法的能量管理策略能高效利用发动机高负荷释放超级电容存储的能量来分担能量消耗端的功率需求,使得发动机长时间稳定工作在更高效的功率区间,大大提高了燃油经济性;同时也充分地发挥了超级电容的能量缓冲与匹配协调作用。

关键词：混合动力超级电容深度强化学习能量管理铲运机

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基于自适应lasso的宽度学习系统改进泛化性的方法

基于自适应lasso的宽度学习系统改进泛化性的方法

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：褚菲卢新宇张倩陈俊龙王雪松马小平中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心中国矿业大学信息与控制工程学院北京矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家重点实验室华南理工大学计算机科学与工程学院澳门大学科技学院

该文提出了一种基于自适应lasso正则化技术的宽度学习系统(Broad learning system,BLS),将原始BLS网络的L2范数惩罚项替换为自适应lasso,选取该正则化技术应用于BLS网络的原因有:优秀的正则化方法在变量选择上应具有连续性,无偏性,稀疏... 详细信息

该文提出了一种基于自适应lasso正则化技术的宽度学习系统(Broad learning system,BLS),将原始BLS网络的L2范数惩罚项替换为自适应lasso,选取该正则化技术应用于BLS网络的原因有:优秀的正则化方法在变量选择上应具有连续性,无偏性,稀疏性以及Oracle等性质,而L1范数对权重的参数估计是有偏的,且对所有权重施加一致的惩罚,导致增加网络的预测误差。当BLS网络节点过多时,L2范数则保留了BLS网络中所有节点的信息,无法降低数据维度,不满足变量选择的稀疏性。而自适应lasso则同时满足以上性质,改善了以上正则化技术的缺陷。由于自适应lasso引入自适应权重,相当于对输出权重进行二次惩罚,对于重要的权重施加较小的惩罚,对于作用较小的权重施加较大的惩罚。当BLS网络节点过多时,这种正则化技术不仅在一定程度上精简了BLS的网络结构,而且提高了BLS网络的预测精度,改善了BLS泛化性。本文通过对一些回归数据集进行实验,与原有的几种正则化技术比较,实验表明该方法既能稀疏BLS网络结构,也能提高BLS网络的泛化性能。

关键词：宽度学习系统自适应lasso 稀疏泛化性

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