發(fā)布時間：2018-05-23 07:57

  本文選題：絮凝劑單耗 + 尾砂��； 參考：《中南大學學報(自然科學版)》2016年05期

【摘要】：為了得到最佳的絮凝沉降參數(shù),研究使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化選擇。通過對比分析,將輸入因子簡化為絮凝劑單耗和尾砂質(zhì)量分數(shù)2個因子,輸出因子簡化為沉降速度1個因子;通過正交試驗,建立網(wǎng)絡學習、訓練樣本,優(yōu)選出最佳網(wǎng)絡模型。擴大正交試驗,增加輸入因子水平,組合優(yōu)選樣本,搜索最佳絮凝沉降參數(shù)。以司家營鐵礦全尾砂絮凝沉降為例,優(yōu)選出絮凝劑單耗為10 g/t,尾砂質(zhì)量分數(shù)為18%,預測沉降速度為1.38 m/h,滿足生產(chǎn)要求,比原生產(chǎn)所需絮凝劑單耗節(jié)省50%。應用結(jié)果表明:該研究成果效果顯著,為絮凝沉降參數(shù)優(yōu)選提供一種新思路。
[Abstract]:In order to obtain the best flocculation settlement parameters, BP neural network was used to optimize selection. Through comparative analysis, the input factor is simplified as two factors of flocculant unit consumption and tailing mass fraction, the output factor is simplified as one factor of settling speed, and the best network model is selected by establishing network learning, training sample and optimizing network model through orthogonal experiment. Expand the orthogonal test, increase the level of input factor, select the best sample and search for the best flocculation settling parameters. Taking the flocculation settlement of total tailings in Sijiaying Iron Mine as an example, the unit consumption of flocculant is 10 g / t, the mass fraction of tailings is 18, and the predicted settling velocity is 1.38 m / h, which meets the production requirements and saves 50% of the unit consumption of flocculant compared with the original production. The application results show that the effect of this study is remarkable, which provides a new idea for the optimization of flocculation settlement parameters.
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;
【基金】：科技部“十一五”科技支撐計劃項目(2008BAB32B03)~~
【分類號】：TD926.4

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本文編號：1923911