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题名基于粗选泡沫图像特征的浮选过程矿浆浓细度软测量
被引量：3
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作者
谢永芳
黄三思
桂卫华
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机构
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2013年第1期76-80,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110162130011
20120162110076)
中央科研基本业务费中南大学国家杰青培育专项资助项目(2011JQ009)
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文摘
针对浮选过程矿浆浓细度难以实时检测的问题,提出一种基于PLS弱学习器的增强回归集成软测量方法。该法基于获取的浮选泡沫图像特征数据,首先初始化AdaBoost指定训练样本分布,通过调用弱学习器对训练集进行训练;然后根据训练结果更新训练集分布,并再次训练,如此循环,从而建立浮选过程图像特征与矿浆浓细度之间的Boost-PLS关系模型,实现矿浆浓细度的在线预测。实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
浮选过程
软测量
浓细度
增强偏最小二乘回归算法
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Keywords
flotation process
soft-sensor
pulp density and fineness
Boosting-PLS
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TD923
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名瓮福磷矿a层矿正反浮选工艺研究
被引量：2
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作者
袁俊
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机构
贵州瓮福(集团)有限责任公司
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出处
《化工矿物与加工》
CAS
2021年第7期35-41,共7页
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文摘
以贵州瓮福磷矿a层矿为研究对象,借助XRD、显微镜等对原矿性质进行分析,在此基础上开展了矿石磨矿矿浆质量分数和磨矿细度试验,确定合适的磨矿矿浆质量分数为75%、磨矿细度为-0.075 mm质量分数占80%。利用单因素条件试验和正交试验确定:合适的正浮选捕收剂WF-03用量为1.8 kg/t,调整剂Na_(2)CO_(3)和抑制剂Na_(2)SiO_(3)用量分别为3 kg/t和4 kg/t,矿浆pH为10;合适的反浮选捕收剂WF-01用量为2 kg/t,矿浆pH为4。在试验确定的条件下进行正反浮选开路试验,获得了P_(2)O_(5)品位为31.54%、MgO质量分数为0.86%、SiO_(2)质量分数为10.83%、R_(2)O_(3)质量分数为3.52%、P_(2)O_(5)回收率为80.91%的磷精矿指标。
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关键词
硅钙质胶磷矿
磨矿矿浆质量分数
磨矿细度
正反浮选
药剂制度
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Keywords
siliceous-calcium phosphate rock
pulp density after grinding
fineness of grinding
direct-reverse flotation
reagent regime
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分类号
TD971
[矿业工程—选矿]
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