BP神经网络预测旋流-静态微泡浮选柱分选效果

本文主要探讨了旋流-静态微泡浮选柱在实际工业应用中的分选性能预测方法。研究者利用了一种先进的计算技术——BP神经网络，这是一种模仿人脑神经元工作方式的数学模型，能够处理复杂非线性问题。在该研究中，捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量被选作影响浮选过程的关键输入参数，这些参数对于控制浮选效果至关重要。而精煤灰分和可燃体回收率则作为输出指标，代表了浮选过程中的主要效率参数。 通过建立BP神经网络模型，研究人员对在不同操作条件下浮选柱的分选指标进行了精确预测。这种模型的优势在于其能够捕捉到输入参数与输出指标之间的复杂关系，即使在数据变化较大的情况下也能提供较为准确的结果。实验结果显示，BP神经网络模型表现出很高的预测精度，预测值与实际试验值之间的误差较小，特别是在精煤灰分和可燃体回收率这两个关键指标上，预测值与试验值的相对误差通常保持在5%以下，这表明模型具有很高的实用价值和可靠性。 这项研究不仅有助于浮选工艺的优化和控制，还有助于提高生产效率和降低成本，对于煤炭工业和其他矿物加工领域有着重要的理论和实践意义。通过将BP神经网络应用于实际浮选过程的预测，可以减少现场调整和试验的时间，提升整体工艺流程的稳定性和经济效益。同时，这也展示了神经网络技术在矿产资源处理领域的广泛应用前景。