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              科技動態

              TECHNOLOGY NEWS

              基于計算機視覺和神經網絡的浮選控制系統

              浮選技術是目前礦業中礦物分選主要采用的工藝方法。傳統的浮選控制過程是通過各種測量儀器,分析測量礦物的品位、浮選回路中的pH值、藥物濃度等參數,根據分析得出的數學模型來調整加藥量,以使浮選過程處在最優狀態下。但實際上,由于浮選過程十分複雜,影響浮選過程的因素非常多,所獲得的數學模型並不可和實際很好吻合,因而控制過程普通並不可處在最優狀態下。這是浮選控制過程的難點,一直困擾著人們。普通測量儀器測量計算參數,需求一定的時間,而這時浮選狀態已經發生改變,模型吻合性進一步變差。若采用在線分析儀,數百萬的價格和嚴格的操作維護也使普通礦場難以采用。

              據初步估計,全國有浮選礦山5000座左右,按照平均每個礦場需求2套計,全國共需求10000套。按照每個企業平均日處理礦石400噸計算,若按每噸成本1000元,每提高1%的回收率,每年可節約成本140萬元。每提高1%的回收率,每天相當于多處理四噸,這還沒計算提高回收率後産生的經濟效益。圖像處理系統投資不超過30萬元,能提高浮選回收率1-2%,顯然具有很好的投資利潤率。構成完整系統需求在現場做大量實驗,找出浮選效果和浮選泡沫層特征參數之間的聯系,時間花費較多。

              在實際生産過程中,通常是根據對浮選泡沫狀態的觀察,由操作工人來調整加藥量,使得浮選過程處于一個較好的狀態下。這在很大程度上取決于操作者的經驗和能力。由于浮選是一個相當複雜的動態過程,加之人員的變換,以及不可靠、不准確的手動控制系統,從而使得浮選過程很難達到最優狀態。本成果主要利用計算機視覺和神經網絡技術來對浮選泡沫層圖像進行分析處理,建立圖像測量參數與泡沫層特征參數之間的關系,通過實驗建立泡沫層特征參數和浮選效果之間的人工神經網絡模型。進一步根據上述泡沫層圖像檢測的結果來實時給出有關確定加藥量的信號。

              本成果可與浮選自動加藥系統結合,實現浮選過程的優化控制,從而提高礦物回收率和品位等指標,達到充分利用有限礦産資源,提高生産率,節約能源和資源,保護環境,提高經濟效益,用高技術改造傳統産業,提高企業經濟技術水平和競爭力的目的。

              | 更新時間:2013.11.13    
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