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基于高阶多元回归和遗传优化的白云鄂博铌粗精矿最佳焙烧条件研究
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作者 徐策 廖振鸿 +1 位作者 冉孟杰 陈雯 《有色金属（选矿部分）》 CAS 2024年第11期92-99,共8页
针对白云鄂博铌粗精矿还原焙烧产生富铌矿相过程中,内部反应复杂,耦合因素多,调控成本高等问题。提出了一种基于高阶多元回归和遗传优化的最佳焙烧条件研究方法,通过模拟计算的手段,大大降低了时间和人力成本。对于焙烧结果的评价,构建... 针对白云鄂博铌粗精矿还原焙烧产生富铌矿相过程中,内部反应复杂,耦合因素多,调控成本高等问题。提出了一种基于高阶多元回归和遗传优化的最佳焙烧条件研究方法,通过模拟计算的手段,大大降低了时间和人力成本。对于焙烧结果的评价,构建了迁移率指标,用于探究铌粗精矿中的含铌矿物和焙烧后的富铌矿相之间的元素迁移情况。通过斯皮尔曼相关系数对各元素之间的相关性进行分析,结果表明,Ti、Sr、La、Ce、Nd等元素与铌元素具有较强正相关性,可以作为协调调控的元素。基于四阶多元回归算法建立元素迁移模型,得到了元素迁移率与FeO含量和CaO/SiO_(2)含量之间的四阶线性模型。对于模型准确性的验证,计算均方根误差RMSE为2.6382;可决系数(R^(2))为:0.87492,证明了模型具有较高的精度。针对最佳焙烧试验条件的寻优问题,利用启发式算法—遗传算法,对训练的模型寻找全局最优解;经过200代迭代后,得到最优适应度函数为-13.3882%,对应的试验条件为:CaO/SiO_(2)含量为1.001,还原Fe的含量为18.3961。在此最优操作条件下,焙烧后富铌矿相中Nb元素的迁移率提升了30%。该计算方案具有很好的可扩展性,可在更高维度的试验条件下推广,相比传统试验方法具有更好的精度和效率。 展开更多
关键词 铌矿物 还原焙烧 高阶多元回归 遗传算法
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