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进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在矿山入选品位指标研究中,正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题,采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系,并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中,取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。 相似文献
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大参数多分段并行无贫化放矿的无底柱分段崩落法,是当前崩落法先进理论和技术以及工艺的综合.其特点是大的结构参数、无贫化放矿和多分段并行回采,这三项技术综合同时采用,会取得最佳的技术经济效果:矿石损失贫化小,生产能力大,采矿成本低等.因此,只要能满足其使用条件,应大力推广该无底柱分段崩落法,以实现安全高效的目标. 相似文献
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在鞍钢集团关宝山矿业有限公司选矿厂进行了矿浆浓 度人工取样和在线检测的对比试验,验证某矿浆浓度在线检 测系统的准确性、经济性、适用性。试验使用烘干称重法,使 用取样桶在磨磁车间二次强磁工艺管口位置进行取样,在浮 选车间北侧实验室进行烘干计量工作。在取样点每次取4 个样本,取平均值以消除取样偏差,然后与在线检测系统的 浓度值进行比对。共进行现场取样44d,取得有效数据88 组。所有数据中偏差小于1.5%的有84组,占比95.45%,大 于1.5%的有4组,占比4.55%。在线检测系统浓度偏差最 大值 3.49%,最 小 值 0.01%,平 均 偏 差 0.79%,标 准 差 0.53%。结果表明,浓度在线检测系统精度高、实时性好,完 全可以取代人工检测方式应用于生产。 相似文献
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