基于在线品位数据的铅锌选矿生产优化方法

在有色金属浮选生产过程中,自动化、智能化技术手段的应用已成为不可或缺的关键环节,准确、及时地获取浮选流程中不同节点的目标矿物品位是实现泡沫浮选过程实时高效控制的前提。某铅锌矿石复杂多金属的综合回收是一种典型的多目标优化问题,针对问题提出一种基于在线品位数据的铅锌选矿生产优化方法。首先,在深入研究矿石矿物组成的基础上,结合多年的生产数据,分析金属元素品位与金属回收率之间的关系,重点分析金、银回收率与铅锌等可被在线检测元素之间的分布规律,明确多金属回收优化问题描述以及在线品位分析仪实时检测的重要性,确定了实现多金属综合回收最优的控制方向。然后,通过利用X荧光在线品位分析系统实时获取关键工艺点主要元素铅和锌的品位数据,实时判断工况变化和变化趋势,同时,计算当前品位与目标品位累计偏差,选择不同的浮选优化控制策略。最后,设计一套浮选优化控制策略,基于在线分析数据及目标控制值,并结合泡沫特征观测,实现浮选过程工况识别和优化决策,直接用于指导生产操作。工业生产实践表明,优化方法投入使用后铅、锌精矿回收率都有所提高,铅精矿、锌精矿中金和银的回收率提升最为显著,大幅度提高了选厂浮选生产技术指标和经济指标。研究结果可为同类多金属铅锌选矿生产提供了一种新的技术优化思路和方法,也为投用浮选智能优化自动控制提供了基础数据。

选煤厂生产系统智能化设计与实践研究

随着经济社会持续、快速发展,煤炭能源供需量协同提升,对选煤厂运行效能提出更高要求,如何科学引入智能化技术方法、全面提升选煤厂生产系统质效备受业内关注。本文介绍选煤厂生产系统现状,分析重介分选系统智能化设计和浮选系统智能化设计方法。在此基础上,结合相关实践经验,分别从前馈控制与反馈控制等角度,探讨选煤厂煤泥水浓缩系统智能化构造问题。

基于机器学习的铜浮选精矿品位预测模型

精矿品位是衡量浮选效果的一项重要指标,一直是行业内关注的重点。本文分别介绍了BP神经网络、随机森林、偏最小二乘法(PLS)三种机器学习算法的原理。利用国内某大型铜矿选矿厂浮选流程生产数据,对比分析了以上三种机器学习算法对铜浮选过程中铜精矿品位的预测结果与误差。研究结果表明,在本文研究数据条件下随机森林是预测误差最小的算法,预测绝对误差在±1%范围内的样本数百分比为91.78%,在±2%范围内的样本数百分比为99.43%,MAE为0.4626,MSE为0.3839。本文提出的算法能较准确地预测铜精矿品位,为操作人员提供实时的决策支持,有助于维持生产过程中精矿品位的稳定性。

语音报警系统在破碎车间自动化控制系统中的应用

破碎车间中控室操作人员配置较少情况下,为能够让中控室操作人员及时获取设备故障报警信息,搭建了一个统一的语音报警系统进行故障报警。语音报警系统能够将设备报警和故障信息及时通过语音播报出来,并将相应报警故障等信息进行存储,以便后期查找总结。语音报警系统在破碎车间自动化控制系统中的应用,能够避免因破碎车间中控室操作人员发现、处理设备故障不及时而造成的事故,有效提高了破碎车间报警处理率,保证了生产安全,实际应用效果良好。

基于机器视觉的矿物浮选过程监控技术研究进展

矿物浮选流程长、分布范围广、控制变量多、关键工艺参数无法在线检测,导致实时监控困难,严重制约了浮选生产的优化运行及选矿自动化水平的提升.浮选泡沫表面视觉特征是浮选工况和工艺指标的直接指示器,为此将机器视觉应用到矿物浮选过程的监控中,以提高浮选过程的资源回收率.本文结合矿物浮选泡沫图像特点,从浮选过程的泡沫图像关键特征提取及表征、关键工艺参数检测、工况识别以及基于机器视觉监控系统的实现等方面综述了浮选过程监控技术的研究成果,并指出了基于机器视觉的选矿过程监控技术的发展趋势及面临的挑战.

基于数字孪生的关宝山选厂磨磁车间信息物理系统建立实践

近年来,智能化已经成为了时代潮流,为适应矿业发展的“新常态”,中国各矿山企业均大力追求产业升级以满足自身高质量发展的目标。目前,中国在选矿磨磁设备的状态监测与运行维护方面仍然处于初级阶段,为了提高选矿磨磁设备的工作效率及其可靠性,针对预测性维护无法及时实施等关键科学问题,采用数字孪生技术建立了关宝山选厂磨磁车间的信息物理系统,对数字空间与物理空间的数据映射关系进行了相应的研究,基于选矿磨磁设备的运作机制建立了选矿磨磁设备在数字空间下的运转模型,实现了现场的无人巡检与自动检测。为同类选厂自动化升级改造提供参考。

选煤厂生产系统智能化设计与实践研究

为进一步探究选煤厂生产系统运行效率及质量的提升路径,以某煤矿企业选煤厂为研究对象,以智能化设计理念为基础,对其在重介分选系统、粗煤泥分选系统、浮选系统和煤泥水浓缩系统四个主要环节的智能化设计流程要点进行了初步探究,并将其应用于实践。结果表明,此次智能化设计改造工作取得了初步的成功,证明其具有一定的现实意义。

调军台选矿厂工艺流程研究及实践

介绍了鞍钢调军台选矿厂连续磨矿、弱磁-强磁-阴离子反浮选工艺流程的研究情况,总结了该工艺流程生产调试及工艺技术改进的经验,分析了该工艺流程的技术特点,对今后需完善的工作提出建议。

基于功率谱分析的球磨机负荷模型

建立了基于功率谱分析的球磨机负荷模型,分析了球磨机负荷、磨音声强和磨音频谱分布三者之间的关系:磨音检测点处的声压与球磨机筒体振动速度的平方成正比,声音频率与球磨机筒体振动频率成正比,随着球磨机负荷的增加,磨音信号逐渐减弱;磨音频谱主要分布在1 500Hz以下,当球磨机正常运行时,磨音频谱分布较为均匀,当球磨机欠磨运行时,磨音频谱主要分布在0～1 000Hz。Matlab仿真结果验证了所建立的球磨机负荷模型的可行性和有效性。

动力煤选煤厂分级重选产品结构优化

通过分析多工艺动力煤选煤厂各分选系统,建立了产品结构优化模型;通过平移分配曲线,求得在不同分选密度下的产品结构公式;改变原煤的入洗方案,在不同的原煤入洗率情况下,预测各初级产品的产率和灰分,进而计算吨原煤经济效益;采用差分进化算法求解在取得最大经济效益时的各分选密度及入洗率,得到最优产品结构。应用结果表明,基于差分进化算法的动力煤选煤厂分级重选产品结构优化模型的计算结果符合实际情况。

基于多传感器信息融合的选煤厂配煤调度

根据用户需求并结合选煤厂生产实际来调度配煤生产是一个需要研究的重要问题.首先,根据配煤调度的实际情况,建立了相应的非线性数学模型.其次,提出基于自适应遗传算法的配煤调度模型的求解算法.然后,进行仿真试验,仿真结果显示算法的求解效果较好.最后,给出基于多传感器信息融合技术的选煤厂配煤调度生产方案,该方案具有较好的可实现性和推广性.

一种新的浮选泡沫图像识别方法

针对灰度共生矩阵法提取的浮选泡沫图像纹理特征相互混叠,不利于聚类和识别的问题,提出一种基于正交保局投影和支持向量机的浮选泡沫图像识别新方法.该方法利用正交保局投影法对原始纹理特征参数进行变换处理,有效改变了不同类别特征参数的聚集程度,并利用支持向量机进行分类.实验结果表明,所提方法的正确识别率能够达到93.5%,与基于最近邻分类器的主元分析法相比,其性能更好.

城门山铜矿选矿过程DCS系统设计与应用

介绍城门山铜矿二期扩建选矿自动化控制DCS系统的功能设计、网络结构、硬件和软件配置、人机界面应用与维护。阐述系统集成技术要点和过程控制回路应用的控制策略。实践证明,采用的自动化控制系统,在生产过程集中监控方面取得了较好的效果,系统运行稳定、操作方便,实现了优化选矿流程,降低劳动强度,提高生产管理效率的目的。

基于multi-agent的分布式专家系统原理及应用

基于Internet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统 ,采用面向agent(智能体 )的系统开发方法和multi agent分布协作求解模式 ,采用异构异质agent,即agent可建构于广域网、局域网和单处理器紧耦合模式 ,且求解a gent可以是基于符号系统、神经网络、遗传算法等agent的协作 .此外 ,建立了统一的知识库标准 ,基于关系数据模式表征了传统的规则、框架、语义网络及谓词逻辑等知识表示方法 .其中 ,基于数据库引导及搜索技术实现了正向推理机制及反向推理机制 ,易于agent之间知识的传输 ,大大提高了通信效率 ;基于DCOM技术 ,以C + +构建框架类加速了agent的实现 .以矿石可选性预测求解为例 ,实现了多agent协作求解的仿真系统 。

选矿自动化技术的新进展

选矿工业过程自动化可提高破碎机和磨矿机的台时处理量,提高劳动生产率,降低能耗和原材料消耗,减轻劳动强度,提高和稳定产品质量。选矿自动化技术的研究包括破碎、磨矿分级、选别、脱水过滤及尾矿输送等全套综合控制技术研究。介绍了碎矿作业主要参数检测与控制、磨矿作业控制策略、浮选过程控制策略、高效浓缩机过程参数自动检测与控制等选矿过程自动控制技术的新进展及浮选计算机视觉器、在线粒度分析仪、在线品位分析仪等选矿自动化专用检测仪表的新进展。

基于筒壁振动信号的磨机工况监测系统

磨机是磨矿过程的核心设备,提高磨机工况监测水平对磨矿过程的优化控制具有重要意义。本文介绍了一种磨机工况监测系统的硬件装置。该装置可以实现对磨机筒壁振动信号的高速高精度采集,并具有空间定位和无线通讯功能,经实验验证符合生产现场的实际需求且运行稳定可靠。

基于振动信号分析的球磨机工况检测技术的研究与应用

实时有效的检测球磨机的工作状态,使其稳定的运行在最佳工作点附近对于整个选矿流程的稳定和高效具有极其重要的意义。从系统组成、信号分析和实际应用三个方面,对基于振动信号分析的球磨机工况检测技术的研究与应用进行综合介绍。

磨矿自动化控制系统在赤峰某钼矿的应用

对赤峰某钼矿磨矿自动化工程情况进行阐述,文中介绍了该矿的磨矿自动化实际应用情况,同时介绍了控制系统的结构及设备选型等。

基于组态软件和ADO的称量自动识别系统软件开发及在山东黄金精炼厂的应用

利用ADO通过ODBC数据源连接数据库方法,为解决山东某黄金精炼厂原矿量统计人工计量造成的不确定性,采用自动化手段通过程序自动计量开发黄金精炼厂抓斗秤自动识别系统,介绍系统的硬件架构、软件架构、基本原理及其使用情况。

基于Multi-agent的分布式专家系统协作机制

探索了基于Internet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统DMPES ,采用面向Agent的系统开发方法和Multi agent分布协作求解模式。基于DCOM技术 ,以C ++构建框架类加速了Agent的实现。文中提及的智能主体的通信机制、协同求解中的领域问题描述、协商及分布式协作机制的建立思想对复杂问题求解提供了支持。DMPES系统在网络环境下基于WindowsNT WorkStation采用C ++开发实现 ,这里描述的协作机制已在该系统中获得应用 ,运行结果表明其具有较好的性能。