【技术实现步骤摘要】
一种基于选冶计算机模型的风险预测系统
[0001]本申请涉及基于特定计算机模型的数据处理系统
，尤其涉及一种基于选冶计算机模型的风险预测系统。
技术介绍
[0002]选冶工艺（beneficiation
‑
metallurgy combination process）是一种以选矿和冶金的方法交替实施，进行矿石处理的工艺流程。该工艺可适用于某些处理难度大、或者比较稀有的矿石的处理。
[0003]随着技术的发展，人们对矿石处理工艺的研究也不断深入，学科之间的融合、选冶产品质量的提高成为矿石处理领域主要的发展方向之一。随之而来的是，选冶工艺的复杂程度的提高、对选冶产品质量造成影响的因素不断增加，使得对选冶产品质量风险的控制需求也不断提高。
[0004]如何针对选冶工艺进行控制，以降低风险，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种基于选冶计算机模型的风险预测系统，以至少部分的解决上述技术问题。
[0006]本申请实施例采用下述技术方案：第一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于选冶计算机模型的风险预测系统，其特征在于，所述系统应用于指定选冶工艺，所述指定选冶工艺包含：按照时间由先到后的顺序，选冶过程中针对选冶物料的首次研磨、指定中间次研磨、末次研磨、以及氰化浸出；其中，所述指定中间次研磨是当前的研磨工序中所述选冶物料包含的目标粒径的选冶物料的颗粒占比在70~80%的研磨工序；所述选冶物料包含：砾岩型金矿原料、对所述砾岩型金矿原料进行处理得到的中间料中的至少一种；所述系统包括：第一采集模块，配置为：确定针对所述选冶物料进行所述首次研磨之后，得到的中间料的平均粒径、最大粒径、以及物料重量，作为第一数据；第二采集模块，配置为：确定针对所述选冶物料进行所述末次研磨之后，得到的中间料的平均粒径、最大粒径、物料重量、以及物料密度，作为第二数据；选冶计算机模型，配置为：根据以下公式，基于所述第一数据和所述第二数据，确定指标因子：;式中，是所述指标因子，是经所述首次研磨之后得到的中间料的平均粒径，是经所述首次研磨之后得到的中间料的最大粒径，是经所述末次研磨之后得到的中间料的平均粒径，是经所述末次研磨之后得到的中间料的最大粒径，是经所述首次研磨之后得到的中间料的物料重量，是经所述末次研磨之后得到的中间料的物料重量，是经所述末次研磨之后得到的中间料的物料密度，是所述砾岩型金矿原料的物料密度；判断模块，配置为：若所述指标因子不在预设的第一阈值范围之内，则确定经所述指定中间次研磨之后得到的中间料的物料密度；风险预测模块，配置为：基于所述第二数据中的至少部分、或经所述指定中间次研磨之后得到的中间料的物料密度，确定浸出率风险。2.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述风险预测模块还配置为：根据所述浸出率风险，确定执行所述氰化浸出时的时长。3.一种基于选冶计算机模型的风险预测方法，其特征在于，所述方法适用于指定选冶工艺，所述指定选冶工艺包含：按照时间由先到后的顺序，选冶过程中针对选冶物料的首次研磨、指定中间次研磨、末次研磨、以及氰化浸出；其中，所述指定中间次研磨是当前的研磨工序中所述选冶物料包含的目标粒径的选冶物料的颗粒占比在70~80%的研磨工序；所述选冶物料包含：砾岩型金矿原料、对所述砾岩型金矿原料进行处理得到的中间料中的至少一种；所述方法包括：确定针对所述选冶物料进行所述首次研磨之后，得到的中间料的平均粒径、最大粒径、
以及物料重量，作为第一数据；确定针对所述选冶物料进行所述末次研磨之后，得到的中间料的平均粒径、最大粒径、物料重量、以及物料密度，作为第二数据；采用预设的选冶计算机模型，确定指标因子；所述选冶计算机模型通过以下公式表征：;式中，是所述指标因子，是经所述首次研磨之后得到的中间料的平均粒径，是经所述首次研磨之后得到的中间料的最大粒径，是经所述末次研磨之后得到的中间料的平均粒径，是经所述末次研磨之后得到的中间料的最大粒径，是经所述首次研磨之后得...
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