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        錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)研究①

        2022-01-06 12:18:24朱朋巖楊金林馬少健帥智超
        礦冶工程 2021年6期
        關(guān)鍵詞:效率模型

        朱朋巖,楊金林,2,馬少健,2,帥智超

        (1.廣西大學(xué) 資源環(huán)境與材料學(xué)院,廣西 南寧530004;2.廣西有色金屬及特色材料加工重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 南寧530004)

        我國(guó)錫礦資源主要分布在云南和廣西兩地,其儲(chǔ)量占全國(guó)的50%以上,礦石類(lèi)型主要為錫石多金屬硫化礦[1]。這類(lèi)礦石含有的有用礦物是錫石和硫化礦,兩者礦物性質(zhì)差異較大,因而選別方法不同,磨礦粒度也不相同,實(shí)際磨礦過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)錫石過(guò)磨與硫化礦欠磨的矛盾。磨礦技術(shù)效率是評(píng)價(jià)磨礦過(guò)程效果好壞的指標(biāo),磨礦技術(shù)效率越高說(shuō)明其磨礦效果越理想。通過(guò)研究磨礦技術(shù)效率的變化,可以評(píng)價(jià)錫石多金屬硫化礦磨礦過(guò)程中過(guò)磨與欠磨情況。但是,磨礦技術(shù)效率的計(jì)算比較繁瑣。隨著計(jì)算機(jī)快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)智能算法逐漸成為研究熱點(diǎn)[2-6]。粒子群優(yōu)化算法是近年應(yīng)用較廣泛的一種進(jìn)化算法[7-8],尤其是利用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),將粒子群算法的全局尋優(yōu)能力與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部尋優(yōu)能力緊密結(jié)合,提高了建立模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性[9]。本文采用單因素試驗(yàn)方法,研究了磨礦時(shí)間、磨礦濃度和磨機(jī)充填率對(duì)錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率的影響。基于磨礦試驗(yàn)結(jié)果,利用Matlab計(jì)算機(jī)編程技術(shù)建立粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)后續(xù)磨礦試驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的穩(wěn)定性與適用性,研究成果可為錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率高效預(yù)測(cè)提供一種新方法。

        1 試驗(yàn)原料、設(shè)備及方法

        1.1 試驗(yàn)原料及設(shè)備

        試驗(yàn)礦樣取自廣西某礦山選礦廠,將所取礦石曬干、破碎、混勻、縮分,分袋制成試驗(yàn)樣品。樣品粒度分析結(jié)果如表1所示。試驗(yàn)設(shè)備為實(shí)驗(yàn)室XMQ?Φ240×90錐形球磨機(jī)。

        表1 樣品粒度分布

        1.2 試驗(yàn)方法

        磨礦作業(yè)是將礦石粉碎至某一個(gè)目標(biāo)粒度a,大于粒度a的粒級(jí)稱為粗粒級(jí),小于粒度a的粒級(jí)稱為細(xì)粒級(jí)。在磨礦中還需規(guī)定一個(gè)過(guò)粉碎粒度b,小于粒度b的粒級(jí)稱為過(guò)磨粒級(jí),介于粒度a與粒度b之間的粒級(jí)稱為合格粒級(jí)。磨礦技術(shù)效率定義為總的磨礦效率減去過(guò)磨效率。磨礦技術(shù)效率可以用來(lái)評(píng)價(jià)磨礦過(guò)程效果,磨礦技術(shù)效率越高,磨礦效果越理想,其數(shù)學(xué)公式為[10]:

        式中γ為磨礦產(chǎn)品中小于某一規(guī)定粒級(jí)a上限的產(chǎn)率,%;γ1為給礦中小于某一規(guī)定粒級(jí)a上限的產(chǎn)率,%;γ2為給礦中小于過(guò)粉碎粒級(jí)b上限的產(chǎn)率,%;γ3為磨礦產(chǎn)品中小于過(guò)粉碎粒級(jí)b上限的產(chǎn)率,%。

        2 磨礦試驗(yàn)

        2.1 磨礦時(shí)間對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        磨機(jī)充填率30%、磨礦濃度70%時(shí),磨礦時(shí)間對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響如表2所示。從表2可知,磨礦時(shí)間8 min時(shí),磨礦技術(shù)效率較高。

        表2 磨礦時(shí)間對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        2.2 磨礦濃度對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        磨機(jī)充填率30%、磨礦時(shí)間8 min,磨礦濃度對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響如表3所示。從表3可知,磨礦濃度70%時(shí),磨礦技術(shù)效率較高。

        表3 磨礦濃度對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        2.3 磨機(jī)充填率對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        磨礦濃度70%、磨礦時(shí)間8 min時(shí),磨機(jī)充填率對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響如表4所示。從表4可知,磨機(jī)充填率30%時(shí),磨礦技術(shù)效率較高。

        表4 磨機(jī)充填率對(duì)磨礦技術(shù)效率的影響

        3 粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)

        3.1 粒子群優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        粒子群優(yōu)化算法的基本原理是模擬自然界中鳥(niǎo)群飛行覓食行為,鳥(niǎo)群通過(guò)集體相互協(xié)作從而達(dá)到群體最優(yōu)化目標(biāo)。其迭代公式為:

        式中k為迭代次數(shù);i,d分別為第i個(gè)粒子的第d維度;Pid為粒子i歷史最優(yōu)位置;Pgd為全局最優(yōu)粒子位置;W為慣性權(quán)重;c1、c2均為學(xué)習(xí)因子;r1、r2均為均勻隨機(jī)數(shù),范圍為[0,1];Xid為粒子i迭代k次后在d維的位置;Vid為粒子i迭代k次后在d維的速度。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和聯(lián)想等優(yōu)點(diǎn),可以處理一些難以用數(shù)學(xué)模型表達(dá)的體系[12]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由輸入層、隱含層、輸出層3個(gè)部分一起組建而成。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法主要包含兩個(gè)方面:信號(hào)的向前傳播和誤差的反向傳播。信號(hào)向前傳播,其含義是計(jì)算的實(shí)際輸出,權(quán)值與閾值的修正都是按照輸入起始到輸出結(jié)束的方向進(jìn)行的。誤差反向傳播,其實(shí)質(zhì)是將誤差信號(hào)通過(guò)正向傳播的通路反向傳播回來(lái),基于誤差梯度下降法來(lái)調(diào)整各層的權(quán)值與閾值,即從輸入層開(kāi)始逐層計(jì)算各層神經(jīng)元輸出誤差,最終使修改后的網(wǎng)絡(luò)輸出能最大程度地接近期望值。

        3.2 磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)的訓(xùn)練樣本與檢驗(yàn)樣本

        為了實(shí)現(xiàn)磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)及優(yōu)化磨礦過(guò)程,這里選取磨礦時(shí)間、磨礦濃度、磨機(jī)充填率為調(diào)控的主要因素,進(jìn)行磨礦試驗(yàn)[13]。選擇部分試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本,如表5所示;再利用Matlab編程技術(shù)建立粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型。

        表5 訓(xùn)練樣本

        為了考察磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性與適應(yīng)性,隨機(jī)選取兩組磨礦試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為其檢驗(yàn)樣本(如表6所示),對(duì)粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性與適應(yīng)性進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。

        表6 檢驗(yàn)樣本

        3.3 磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)的驗(yàn)證

        磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)兩組試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果如表7所示。表中c1和c2分別為粒子群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)因子,k為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)。

        表7 磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果

        由表7分析可知,選擇不同的學(xué)習(xí)因子和迭代次數(shù)進(jìn)行計(jì)算預(yù)測(cè),迭代次數(shù)對(duì)錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值誤差影響顯著;在合適的迭代次數(shù)下,學(xué)習(xí)因子對(duì)模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值誤差的影響很小。具體來(lái)講,當(dāng)?shù)螖?shù)較?。?00)時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)值相差較大;在迭代次數(shù)達(dá)到500次以上時(shí),模型趨于穩(wěn)定,磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的絕對(duì)誤差小于±0.01個(gè)百分點(diǎn),相對(duì)誤差小于±0.04%。這說(shuō)明通過(guò)Matlab編程技術(shù)建立的粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型可靠性高、適應(yīng)性強(qiáng)。在磨礦工業(yè)實(shí)踐中,可以應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型,對(duì)任意磨礦操作條件下的磨礦技術(shù)效率進(jìn)行預(yù)測(cè),這樣可以簡(jiǎn)單有效地評(píng)價(jià)錫石多金屬硫化礦磨礦過(guò)程中過(guò)磨與欠磨情況。這為錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率高效預(yù)測(cè)提供了一種新方法。

        4 結(jié) 論

        1)磨礦試驗(yàn)結(jié)果表明,磨礦時(shí)間8 min、磨礦濃度70%、磨機(jī)充填率30%時(shí),獲得較好的磨礦技術(shù)參數(shù)。

        2)對(duì)粒子群優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)因子與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型迭代次數(shù)研究表明,迭代次數(shù)對(duì)錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值誤差影響顯著;在合適的迭代次數(shù)下,學(xué)習(xí)因子對(duì)模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值誤差的影響很小。

        3)迭代次數(shù)達(dá)到500次后,粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)預(yù)測(cè)模型趨于穩(wěn)定,磨礦技術(shù)效率的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值誤差很小,其絕對(duì)誤差小于±0.01個(gè)百分點(diǎn),相對(duì)誤差小于±0.04%。這說(shuō)明通過(guò)粒子群優(yōu)化算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型可靠性高、適應(yīng)性好。

        4)粒子群優(yōu)化算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磨礦技術(shù)效率預(yù)測(cè)模型可以應(yīng)用到磨礦工業(yè)實(shí)踐中,它可以簡(jiǎn)單有效地評(píng)價(jià)錫石多金屬硫化礦磨礦過(guò)程中過(guò)磨與欠磨情況,這為錫石多金屬硫化礦磨礦技術(shù)效率高效預(yù)測(cè)提供了一種新方法。

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