一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法技术

本发明专利技术是一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，结合现场情况和专家经验确定能够影响选矿产品综合指标的配矿产品性质；收集配矿产品性质和选矿综合指标的历史数据，通过BP神经网络算法拟合出配矿产品性质和选矿综合指标之间的关系并保存成函数；输入配矿产品的各项性质得到选矿综合性质的预测值。本发明专利技术基于数据建模，将优化算法与专家经验相结合，快速准确的预测出选矿综合性质，为选矿策略的制定提供依据。同时改变了现行的依赖人工经验判断的预测方法，提高了企业的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法
本专利技术属于选矿综合指标预测
，具体涉及一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法。
技术介绍
选矿产品综合性质的好坏是选矿厂十分关注的问题，优秀的选矿产品是选矿厂盈利的保障。一般选矿厂使用的矿石原料来源比较单一，因此选矿时针对不同批次的矿石往往在流程上保持稳定，但由于选矿作业中的程序较多，经常需要操作人员针对不同的产品指标进行微调。当选矿流程保持稳定时，配矿产品也就是入选矿石的各项性质直接影响着选矿结果。因此在矿石入选前，根据已知数据预测出某一批矿石经过选矿作业后的各项指标有利于操作人员及时发现问题并选择应对方案。现行的方法主要是根据操作人员的经验来判断，这种方法对工作人员的业务能力要求较高，不能适用于全部情况。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术提供一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法。一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，包括如下步骤：步骤1：收集配矿产品性质的历史数据，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、矿石粒度、磁选管产率；步骤2：收集配矿产品所对应的选矿产品性质历史数据，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：收集配矿产品性质的历史数据，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、矿石粒度、磁选管产率；步骤2：收集配矿产品所对应的选矿产品性质历史数据，包括综合精矿品位、综合尾矿品位、矿石选比、矿石成本；步骤3：根据收集到的配矿产品性质历史数据和选矿产品性质历史数据，通过神经网络算法拟合出输入值即配矿产品性质与输出值即选矿产品性质的关系；步骤4：将步骤3拟合出的输入与输出的关系以函数的形式保存；步骤5：使用若干组新的输入输出数据对该函数进行测试，若对误差不满意则需重复步骤3，若对误差满意则进行下一步骤。步骤...

【技术特征摘要】
1.一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：收集配矿产品性质的历史数据，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、矿石粒度、磁选管产率；步骤2：收集配矿产品所对应的选矿产品性质历史数据，包括综合精矿品位、综合尾矿品位、矿石选比、矿石成本；步骤3：根据收集到的配矿产品性质历史数据和选矿产品性质历史数据，通过神经网络算法拟合出输入值即配矿产品性质与输出值即选矿产品性质的关系；步骤4：将步骤3拟合出的输入与输出的关系以函数的形式保存；步骤5：使用若干组新的输入输出数据对该函数进行测试，若对误差不满意则需重复步骤3，若对误差满意则进行下一步骤。步骤6：以某批次配矿产品性质实际值作为输入，通过拟合出的函数关系计算出本批次矿石选矿产品综合指标的预测值。2.根据权利要求1所述的一种基于配矿产品性质的选矿综合指标预测方法，其特征在于：所述步骤3根据收集到的配矿产品性质历史数据和选矿产品...

【专利技术属性】
技术研发人员：高宪文，刘炳宇，张鼎森，王明顺，李欣阳，郝得智，刘博健，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21