基于RBF网络的浮选过程技术指标智能预测系统的研究

利用ZJWNNC标准函数建立了浮选过程技术指标与矿浆性质、药剂用量之间的关系模型 ,并对该模型进行了仿真试验。仿真结果表明 ,模型输出能以较高精度逼近样本数据。基于上述模型开发了西林铅锌矿浮选过程技术指标智能预测系统 ,并进行了工业试验。工业试验的结果表明 ,该系统能够以较高的精度预测浮选过程作业回收率和精矿品位。该系统的成功开发为浮选过程的优化控制奠定了基础。     

浮选回路动态模型研究（Ⅲ）—浮选回路动态仿真

采用离散化模型方法将浮选回路的非线性状态空间模型进行二次模型化,转变为“可计算模型”,开发了通用的浮选回路动态仿真程序包以及相应的浮选回路稳态仿真程序包。程序包采用层次化模块结构,功能好,可靠性好,易于维护,可用于研究工业浮选回路的动态特性和控制策略。     

KYZ-1065浮选柱工业试验研究

系统研究KYZ-1065浮选柱在某选矿厂铜钼分离各个作业点的设备性能、技术参数、浮选技术指标及其变化趋势,探索并掌握了KYZ-1065浮选柱的设备性能、技术参数对浮选技术指标的影响,本研究对KYZ系列浮选柱工业应用和推广具有重要的指导作用。     

RBF网络及浮选过程药剂用量模型的研究

简要分析RBF网络的结构特点及最近邻聚类学习算法之后,利用ZJWNNC标准函数建立了浮选过程药剂用量模型,并对该模型进行了仿真试验。仿真结果表明,模型精度较高,具有一定的实用价值,为下一阶段开发浮选过程药剂用量智能咨询系统奠定基础。     

基于RBF网络的浮选过程药剂用量智能咨询系统的研究

利用ZJWNNC标准函数建立浮选过程药剂用量与矿浆性质之间的关系模型，并进行仿真试验，仿真结果表明，模型输出能较主精度逼近样本数据，以模型为基础开发西林铅锌矿浮选过程剂用量智能咨询系统，并进行工业试验，工业试验的结果表明，系统提供了的药剂制度能够稳定浮选作业，提高回收率，具有一定的实用价值。     

白云鄂博中贫氧化矿铌选矿新工艺研究

介绍铌选矿新工艺的流程、工艺参数、浮选药剂及经济技术指标，认为浮选或浮选－磁选工艺不仅选铌经济技术指标全面达到或超过国家“八五”科技攻关合同要求，而且大幅度提高了铁的选矿回收率，具有良好的工业应用前景。     

黄金选矿中高效浮选柱的应用分析

以某黄金矿山工程生产实例,介绍在选厂原矿处理规模从1000t/d扩产至2000t/d时,采用新增浮选柱工艺的柱机联合浮选系统,使得浮选金精矿产品技术指标大幅提升。针对该矿山原矿性质,首先进行了浮选柱小型工业试验,确定其原则工艺流程。然后深入探讨该新增系统设备配置情况,最后通过扩产后实际生产情况,与扩产前产品技术指标进行充分对比论证。实践表明:新增浮选柱工艺是对原有浮选系统的一种有效补充,采用柱机联合浮选系统对增加矿山经济效益有极大帮助。     

细粒级煤泥浮选数学模型研究

通过实验室筛分试验、分粒级浮选速率试验与全粒级浮选速率试验,对浮选过程中精煤产率和灰分的变化规律进行了研究。结果表明:各粒级浮选速率由快到慢依次为0.250～0.125、0.500～0.250、0.125～0.075、0.075～0.045、<0.045 mm;全粒级浮选速率受各粒级浮选速率的影响,随着浮选时间的增加浮选速率降低,精煤灰分提高。利用Excel软件建立了各粒级浮选精煤产率、灰分与浮选时间的数学模型,结合粒度组成,推导出全粒级浮选数学模型,与实验室全粒级浮选速率试验结果对比表明,该模型符合全粒级浮选规律,可靠性高,可以准确预测浮选技术指标。     

浮选指标与浮选泡沫数字图像关系研究

在实验室采集了大量黄铜矿浮选的泡沫图像,并对浮选泡沫图像进行了预处理;采用数字图像分析技术分析了泡沫图像及其灰度直方图,提取了浮选泡沫图像灰度直方图的统计纹理特征参数;采用径向基神经网络建立了黄铜矿浮选指标与泡沫灰度直方图统计纹理特征参数的关系模型。仿真实验证明,所建立的模型有较高的精度。     

工业浮选系统的动态仿真研究

通过大量的浮选试验，考察了主要变量和连续浮选特征参数之间的关系。采用流程拓朴矩阵协调各单元子模型之间的关系，以浮选回路系统模型编制成一个通用的仿真器及相应的数据处理软件包。利用分批浮选试验得的参数及现场数据进行了计算机动态仿真研究，提出了全浮回路的主要动态特性；这为控制系统的设计提供了有力的依据。     

应用人工神经网络理论预测综采工作面技术经济指标

应用人工神经网络理论,在对大同矿区的综采工作面的实际资料进行分析的基础上,建立了综采工作面经济指标神经网络预测模型,就综采工作面的月产量、月进度、回采工作面效率、期末人数４项综合技术经济指标进行了预测,其预测结果较为准确与实际相吻合。     

矿区滑坡灾害的模糊预测研究与试验

滑坡预测是一个涉及多因素、多层次结构的非线性问题。以大量滑坡资料分析与实际原位监测资料为依据,构建起了滑坡预测的指标因素体系。运用层次分析法确定了各评价指标因素的相对权重。基于模糊数学理论,建立起了滑坡预测的数学模型并给出了验证实例,为滑坡预测提供了一种有效的综合评价方法。     

过滤动力学数学模型研究

在实验研究的基础上, 建立了过滤动力学数学模型──成饼动力学数学模型和脱水动力学数学模型。模型的预测值与实测值有较高的拟合度。过滤动力学数学模型各参数的物理意义明确, 使其不仅能用于过滤过程仿真研究, 还能对许多实验现象进行解释。运用二次通用旋转组合设计方法, 建立了各模型参数与过滤物料性质和操作条件的回归方程; 各项检验表明, 回归方程可用于模型参数的估算。     

资源枯竭型城市可持续发展评价指标体系模型初探

对于一般性城市可持续发展的指标体系,国内外已经作过一些深入的探讨,但对于资源枯竭型城市这一特殊系统,研究相对较少。本文在考察资源枯竭型城市发展特点和面临困境的基础上,提出了中国资源枯竭型城市可持续发展面临的双重约束。在此基础上,给出了一个包括经济、社会、资源和环境四大系统的资源枯竭型城市可持续发展指标体系模型,并探讨了几种评价方法,以此评价资源枯竭型城市可持续发展实施的效果。     

资源枯竭型城市可持续发展评价指标体系模型初探

对于一般性城市可持续发展的指标体系,国内外已经作过一些深入的探讨,但对于资源枯竭型城市这一特殊系统,研究相对较少.本文在考察资源枯竭型城市发展特点和面临困境的基础上,提出了中国资源枯竭型城市可持续发展面临的双重约束.在此基础上,给出了一个包括经济、社会、资源和环境四大系统的资源枯竭型城市可持续发展指标体系模型,并探讨了几种评价方法,以此评价资源枯竭型城市可持续发展实施的效果.     

基于多源信息融合的矿岩可爆性评价及应用

在数据挖掘的基础上, 采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合, 除去冗余属性, 然后采用BP神经网络进行特征级融合, 从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理, 应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的6个因素进行了属性约简, 剔除了平均合格率, 而保留了漏斗体积、大块率、小块率、岩体声波速度和波阻抗等5个因素, 并对约简的准确性进行了验证。分别建立了矿岩可爆性评价的BP神经网络模型和粗糙集-BP神经网络模型, 前者对矿岩可爆性指数的预测值与实际值的平均偏差为8.33%, 而后者为6.75%。利用建立的粗糙集-BP神经网络模型预测某矿山井下采场的矿岩可爆性指数为78.43, 计算出采场的炸药单耗为0.65 kg/m³, 而现场试验值为0.67 kg/m³, 进一步验证了该模型的正确性。     

基于层次分析法的全球矿业投资环境分析

本文运用层次分析法,分3个层次、6个要素、13个指标,建立数学理论模型,对全球80个矿业国家的矿业投资环境进行定量分析,给出了全球矿业国投资潜力排序,在一定程度上为国家进行矿业投资提供客观依据。在投资环境评价模型的基础上,以中国对外投资为视觉,把各样本国家与中国的关系作为补充指标并赋予权重,得到针对中国境外矿业投资的全球投资环境排序,为中国企业境外投资提供了新的参考资料。     

基于层次分析法的全球矿业投资环境分析

本文运用层次分析法,分3个层次、6个要素、13个指标,建立数学理论模型,对全球80个矿业国家的矿业投资环境进行定量分析,给出了全球矿业国投资潜力排序,在一定程度上为国家进行矿业投资提供客观依据。在投资环境评价模型的基础上,以中国对外投资为视觉,把各样本国家与中国的关系作为补充指标并赋予权重,得到针对中国境外矿业投资的全球投资环境排序,为中国企业境外投资提供了新的参考资料。     

矿山特定经营期内的经济效果偏好排序研究

基于矿山特定经营期内的主要技术经济指标为区间数的特点 ,建立了多属性区间数矿山经济效果评价的偏好排序模型。引入了指标标准化的指数函数 ,利用两区间数的优度函数 ,定义了评价方案对“优度”和“劣度” ,并以此进行偏好排序。实际应用表明 ,该模型简单、实用 ,决策信息全面     

基于H-B指数的谦比希铜矿全尾砂浆临界浓度确定

基于H-B流变模型预测谦比希铜矿全尾砂浆重力脱水极限浓度。利用桨式转子流变仪检测不同浓度浆体流变曲线,然后采用H-B模型回归浆体流变参数,最后分析得到流动指数n=1时的浆体浓度为极限浓度。结果表明,流动指数n值随浓度增大而单调减小;浓度为69%、70%左右时,n值最接近1,n=1时的回归浓度为69.11%;全尾砂浆脱水的工业预测值最大约为69%。