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公开(公告)号:CN114383985A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202111599761.X
申请日:2021-12-24
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01N15/02 , G01N9/04 , G01N29/032 , G01N21/25 , G01B11/00 , G01B11/24 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于多参数特征融合的浮选精矿品位检测方法,包括如下步骤:(1)采集浮选矿物颗粒及浮选泡沫图像;(2)基于图像处理技术检测采集到的矿物颗粒图像粒度分布情况;(3)提取浮选泡沫的图像特征,建立样本数据库;(4)在线测量矿浆浓度及密度指标;(5)利用矿浆浓度、密度与精矿品位之间的数学关系建立多变量精矿品位预测模型;(6)基于五种不同的神经网络分别建立不同的精矿品位预测模型;(7)利用粒子群算法建立的精矿品位预测模型参数进行多变量联合优化,将六种模型输出结果累加和的平均值作为最终浮选精矿品位预测模型的输出值Y,即精矿品位的检测值。其优点是:根据预测模型,浮选精矿品位检测准确率和精度更高。
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公开(公告)号:CN114383985B
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202111599761.X
申请日:2021-12-24
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01N15/02 , G01N9/04 , G01N29/032 , G01N21/25 , G01B11/00 , G01B11/24 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06T7/41
Abstract: 本发明涉及一种基于多参数特征融合的浮选精矿品位检测方法,包括如下步骤:(1)采集浮选矿物颗粒及浮选泡沫图像;(2)基于图像处理技术检测采集到的矿物颗粒图像粒度分布情况;(3)提取浮选泡沫的图像特征,建立样本数据库;(4)在线测量矿浆浓度及密度指标;(5)利用矿浆浓度、密度与精矿品位之间的数学关系建立多变量精矿品位预测模型;(6)基于五种不同的神经网络分别建立不同的精矿品位预测模型;(7)利用粒子群算法建立的精矿品位预测模型参数进行多变量联合优化,将六种模型输出结果累加和的平均值作为最终浮选精矿品位预测模型的输出值Y,即精矿品位的检测值。其优点是:根据预测模型,浮选精矿品位检测准确率和精度更高。
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公开(公告)号:CN215843554U
公开(公告)日:2022-02-18
申请号:CN202121165468.8
申请日:2021-05-28
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本实用新型属于选矿设备技术领域,尤其是涉及一种SLon高梯度立环脉动磁选机矿浆液位超声波控制装置,其特征在于包括设置在磁选机液位斗内的随液位上下浮动的浮体,设置在磁选机液位斗上方的超声波距离变送器,设置在磁选机旁侧的自动化控制操作箱,设置在尾矿管道上的电磁阀。本实用新型结构简单,能够克服原装置的缺点,可实现远程(异地)操作,操作起来更加方便快捷、省时省力,节省人力,故障率低,手动和自动两种模式可互相切换操作,提高设备生产能力。
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