【技术实现步骤摘要】
本申请涉及矿物浮选，尤其涉及一种浮选ph值预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、矿物浮选是在特定工艺条件下，从矿石中分离有用矿物的一种选矿方法。在浮选过程中，矿浆的酸碱度(ph值)直接影响矿粒表面的亲水性以及电性，因此，如何有效的准确预测矿浆的ph值成为了矿物浮选领域最为关注的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种浮选ph值预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决如何准确预测矿物浮选ph值的技术问题。
2、第一方面，本申请提供了一种浮选ph值预测方法，所述方法包括：
3、对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集；
4、获取矿浆的物理特征数据集；
5、通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到目标特征空间；
6、确定所述图像特征数据集和所述物理特征数据集在所述目标特征空间的相同分布特征；
7、根据所述相同分布特征预测浮选ph值。
8、可选地，所述对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集，包括：
9、获取矿浆的浮选泡沫图像；
10、通过卷积神经网络对所述浮选泡沫图像进行特征提取，得到所述浮选泡沫图像的高维图像特征数据集；
11、对所述高维图像特征数据集进行降维处理，得到所述图像特征数据集。
12、可选地，所述对所述高维图像特征数据集进行降维处理，得到所述图像特征数据集，包括：
13、通过主成
14、可选地，所述获取矿浆的物理特征数据集，包括：
15、获取表征矿浆的物理特征的第一物理特征数据集；所述物理特征包括浮选空气压力、捕捉剂流量、捕捉剂浓度、捕捉剂温度和磷酸温度；
16、对所述第一物理特征数据集进行最大最小归一化处理，得到第二物理特征数据集；
17、对所述第二物理特征数据集进行异常值剔除处理，得到所述物理特征数据集。
18、可选地，所述通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到目标特征空间，包括：
19、获取所述图像特征数据集的第一领域数据分布；
20、获取所述物理特征数据集的第二领域数据分布；
21、通过最大均值差异法将所述第一领域数据分布和所述第二领域数据分布分别通过目标映射函数映射到所述目标特征空间。
22、可选地，所述根据所述相同分布特征预测浮选ph值，包括：
23、获取预测模型中训练集与ph值的映射关系；
24、在所述训练集中查找与所述相同分布特征匹配的目标训练集；
25、将所述目标训练集对应的目标ph值作为预测浮选ph值。
26、可选地，所述获取预测模型中训练集与ph值的映射关系之前，所述确定所述图像特征数据集和所述物理特征数据集在所述目标特征空间的相同分布特征之后，所述方法还包括：
27、构建所述预测模型；其中，所述预测模型包括训练集与ph值的映射关系；
28、相应地，根据所述相同分布特征预测浮选ph值之后，所述方法还包括：
29、根据所述相同分布特征和所述预测浮选ph值对所述预测模型进行训练，将训练后的预测模型作为下一次预测浮选ph值的所述预测模型。
30、第二方面，本申请提供了一种浮选ph值预测装置，所述装置包括：
31、提取模块，用于对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集；
32、获取模块，用于获取矿浆的物理特征数据集；
33、映射模块，用于通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到同一特征空间；
34、确定模块，用于确定所述图像特征数据集和所述物理特征数据集在所述同一特征空间的相同分布特征；
35、预测模块，用于根据所述相同分布特征预测浮选ph值。
36、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
37、存储器，用于存放计算机程序；
38、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一项实施例所述的浮选ph值预测方法的步骤。
39、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项实施例所述的浮选ph值预测方法的步骤。
40、本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集，获取矿浆的物理特征数据集，通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到目标特征空间，确定所述图像特征数据集和所述物理特征数据集在所述目标特征空间的相同分布特征，根据所述相同分布特征预测浮选ph值。该方法在预测过程中加入了矿浆的物理特征数据集，可以通过领域自适应方法，将图像特征数据集和矿浆的物理特征数据集映射到相同的目标特征空间，根据相同分布特征对ph值进行预测，提高了浮选ph值预测的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种浮选PH值预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述高维图像特征数据集进行降维处理，得到所述图像特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取矿浆的物理特征数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到目标特征空间，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同分布特征预测浮选PH值，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，包括：所述获取预测模型中训练集与PH值的映射关系之前，所述确定所述图像特征数据集和所述物理特征数据集在所述目标特征空间的相同分布特征之后，所述方法还包括：
8.一种浮选PH值预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的浮选PH值预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种浮选ph值预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对浮选泡沫图像进行特征提取，得到图像特征数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述高维图像特征数据集进行降维处理，得到所述图像特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取矿浆的物理特征数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过领域自适应方法将所述图像特征数据集和所述物理特征数据集映射到目标特征空间，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相同分布特...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘京，
申请(专利权)人：北京东土拓明科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。