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龍圖騰網(wǎng)獲悉洛陽(yáng)欒川鉬業(yè)集團(tuán)股份有限公司;礦冶科技集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120338207B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510811532.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法是由王耀東;錢武碩;王慶凱;車文芳;李志峰;鄒國(guó)斌;朱秀梅;王旭;崔彥斐;楊佳偉;劉道喜;陶敬輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及礦物浮選作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，介紹了一種涉及一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法，具體步驟為：S1:現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研上游磨礦、浮選過(guò)程工藝關(guān)聯(lián)性，選取浮選機(jī)入料量相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)建立；S2:數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3：入浮流量獲取；S4：主成分分析；S5：基于LSMT的浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)模型；S6：基于流程平衡的零點(diǎn)標(biāo)定。本發(fā)明的浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法，無(wú)需依賴人工操作，實(shí)現(xiàn)浮選機(jī)入料量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和滾動(dòng)優(yōu)化，預(yù)測(cè)精度高，為精準(zhǔn)調(diào)整藥劑用量提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)浮選機(jī)乃至浮選過(guò)程穩(wěn)定控制，保證精礦產(chǎn)品質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)方法；其特征在于，具體步驟為： S1:現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研上游磨礦、浮選過(guò)程工藝關(guān)聯(lián)性，選取浮選機(jī)入料量相關(guān)的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行生產(chǎn)數(shù)據(jù)收集及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)建立；數(shù)據(jù)庫(kù)包括磨礦過(guò)程參數(shù)和浮選過(guò)程參數(shù)；磨礦過(guò)程參數(shù)包括磨機(jī)給礦量、磨礦流程水量、磨礦泵池液位、液位變化趨勢(shì)、旋流器分級(jí)壓力和渣漿泵電流；浮選過(guò)程參數(shù)包括浮選機(jī)泡沫層厚度、浮選機(jī)電流、浮選機(jī)充氣量、浮選機(jī)泡沫流速、浮選藥劑用量、浮選原礦品位、pH值； S2:數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟2.1、數(shù)據(jù)濾波；對(duì)磨機(jī)給礦量、磨礦流程水量、磨礦泵池液位、液位變化趨勢(shì)、旋流器分級(jí)壓力、渣漿泵電流、浮選機(jī)泡沫層厚度、浮選機(jī)電流、浮選機(jī)充氣量、浮選機(jī)泡沫流速，采用移動(dòng)平均方法進(jìn)行數(shù)據(jù)濾波； 步驟2.2、缺失值處理；若在采樣時(shí)，設(shè)備或傳感器數(shù)據(jù)發(fā)生變化，數(shù)據(jù)會(huì)無(wú)法正常采樣，因此對(duì)原始數(shù)據(jù)中的缺失值進(jìn)行識(shí)別，并進(jìn)行前向填充，用前一時(shí)刻的值填補(bǔ)缺失值時(shí)刻的數(shù)據(jù)； 步驟2.3、異常數(shù)據(jù)處理；采用滑動(dòng)中位數(shù)的方法來(lái)檢測(cè)和剔除異常數(shù)據(jù)；選取一個(gè)長(zhǎng)度為60的移動(dòng)窗口，將窗口依次向前移動(dòng)，將窗口中與局部中位數(shù)相差超過(guò)五倍局部標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)定義為離群值； 步驟2.4、時(shí)序?qū)φ晃锪线M(jìn)入球磨機(jī)需要一定的磨礦時(shí)間才能從球磨機(jī)筒體排出，礦漿進(jìn)入泵池緩沖，再通過(guò)渣漿泵輸送至旋流器分級(jí)，將分級(jí)時(shí)間定義為，礦漿自流或者泵送至浮選機(jī)，將輸送時(shí)間定義為，礦漿在浮選機(jī)內(nèi)部浮選時(shí)間定義為； 通過(guò)上述定義，對(duì)應(yīng)時(shí)刻的浮選機(jī)入料量對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集時(shí)序分別為的分級(jí)數(shù)據(jù)，的磨礦數(shù)據(jù)，時(shí)刻的浮選數(shù)據(jù)；通過(guò)上述數(shù)據(jù)處理和時(shí)序?qū)φ_定有效的模型輸入數(shù)據(jù)集； S3：入浮流量獲取；對(duì)于磨礦和浮選的流程工業(yè)過(guò)程，其在短周期和長(zhǎng)周期內(nèi)均會(huì)存在工藝上的動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)，根據(jù)工藝經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)分析過(guò)程數(shù)據(jù)，當(dāng)磨機(jī)功率平穩(wěn)，泵池液位平穩(wěn)時(shí)，則初步判斷是工藝平衡狀態(tài)，篩選出流程動(dòng)態(tài)平衡點(diǎn)； 記錄流程動(dòng)態(tài)平衡點(diǎn)時(shí)刻的磨礦流程輸入數(shù)據(jù)：磨機(jī)給礦量和磨礦流程水量，計(jì)算溢流濃度推測(cè)值； ； 在流程動(dòng)態(tài)平衡點(diǎn)時(shí)，取樣化驗(yàn)旋流器溢流濃度，與溢流濃度推測(cè)值進(jìn)行偏差分析，溢流濃度化驗(yàn)值與溢流濃度推測(cè)值偏差小于1%，則認(rèn)為該時(shí)刻為流程動(dòng)態(tài)平衡點(diǎn)，即該時(shí)刻磨礦流程輸入量等于磨礦流程輸出量，磨礦流程輸出量即浮選機(jī)入料量，推測(cè)浮選機(jī)入料量為真值； S4：主成分分析；采用主成分分析方法PCA，對(duì)預(yù)處理后模型輸入數(shù)據(jù)集的進(jìn)行降維，確定與浮選機(jī)入料量相關(guān)性高的主要輸入特征；將輸入特征和S3得到的浮選機(jī)入料量真值形成建模數(shù)據(jù)集，并將該數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集； S5：基于LSMT的浮選機(jī)入料量預(yù)測(cè)模型；長(zhǎng)短時(shí)記憶LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于對(duì)非線性時(shí)序數(shù)據(jù)的分析和建模，用于多輸入單輸出浮選機(jī)入料量的回歸預(yù)測(cè)；具體步驟為： 步驟5.1、LSTM參數(shù)設(shè)置：設(shè)定LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間窗口為N，建立浮選機(jī)入料量的預(yù)測(cè)模型，假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為時(shí)刻，首先獲取從的分級(jí)數(shù)據(jù)，的磨礦數(shù)據(jù)，時(shí)刻的浮選數(shù)據(jù)的輸入，第t時(shí)刻入料量作為模型的輸出； 步驟5.2設(shè)置損失函數(shù)：選擇均方根誤差RMSE來(lái)評(píng)價(jià)模型觀測(cè)值與真實(shí)值之間的差值，選擇計(jì)算平均相對(duì)誤差MRE來(lái)衡量模型觀測(cè)值與真實(shí)值之間的整體偏差來(lái)評(píng)價(jià)模型好壞，其中為真實(shí)值，為模型觀測(cè)值； ；； RMSE不大于50； 步驟5.3、模型訓(xùn)練：采用LSMT模型對(duì)建模數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸訓(xùn)練，更新深度學(xué)習(xí)的模型中的網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值；然后，進(jìn)行到 +1時(shí)刻，則將時(shí)間窗口整體向下一時(shí)刻移動(dòng)一位，即獲取從 +1時(shí)刻對(duì)應(yīng)的輸入輸出訓(xùn)練更新深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值；不斷重復(fù)上述過(guò)程，直到模型的損失保持不變； S6：基于流程平衡的零點(diǎn)標(biāo)定；將訓(xùn)練后的模型部署，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)浮選機(jī)入料量，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)捕捉磨礦流程平衡點(diǎn)程序，自動(dòng)將平衡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的模型輸入存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)時(shí)計(jì)算平衡點(diǎn)時(shí)浮選機(jī)入料量真值，再計(jì)算模型觀測(cè)值與浮選機(jī)入料量真值的偏差，當(dāng)累計(jì)偏差超過(guò)訓(xùn)練損失函數(shù)時(shí)，重新回歸更新深度學(xué)習(xí)的模型中的網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值，實(shí)現(xiàn)浮選機(jī)入料量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和滾動(dòng)優(yōu)化。

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