有色金屬是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防軍工的重要原料和戰(zhàn)略物資。近年來(lái),我國(guó)有色金屬工業(yè)取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展,但仍面臨著綠色、高效和智能化發(fā)展的挑戰(zhàn)。有色金屬生產(chǎn)工況復(fù)雜、原料多變,資源、能源、環(huán)保的要求日益嚴(yán)格,需要通過(guò)靈敏感知、精細(xì)操作、智能分析和敏捷決策來(lái)處理這些復(fù)雜變化和嚴(yán)苛要求。人工智能的飛速發(fā)展為有色金屬生產(chǎn)過(guò)程的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了核心驅(qū)動(dòng)力。本文從有色金屬工業(yè)的發(fā)展及面臨的挑戰(zhàn)、人工智能技術(shù)助力有色金屬生產(chǎn)轉(zhuǎn)型升級(jí)案例以及有色金屬工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)人工智能的挑戰(zhàn)三個(gè)方面闡述人工智能助力有色金屬生產(chǎn)過(guò)程綠色高效智能化發(fā)展的主要內(nèi)涵。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)工程科學(xué). 2018,20(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

基于人工的泡沫特征分析與操作

現(xiàn)了根據(jù)泡沫圖像自動(dòng)識(shí)別、分析和控制工況的智能化操作，穩(wěn)定了精礦品位，有效提升了選礦過(guò)程有價(jià)金屬回收率，取得了很好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。（二）冶煉企業(yè)原料采購(gòu)決策知識(shí)自動(dòng)化在現(xiàn)代有色金屬工業(yè)企業(yè)中，許多體力勞動(dòng)已逐漸被機(jī)器所替代，企業(yè)的管理和控制主要依靠知識(shí)型工作者來(lái)完成，其核心是知識(shí)型工作。隨著企泡沫特征提取礦漿區(qū)回收率一階動(dòng)力學(xué)模型泡沫區(qū)回收率流體動(dòng)力學(xué)模型信息熵集成數(shù)據(jù)模型尺寸、速度承載率過(guò)程參數(shù)顏色、尺寸、速度承載率、穩(wěn)定度機(jī)理模型金屬品位圖3浮選過(guò)程金屬品位智能預(yù)測(cè)建模圖4浮選全流程智能協(xié)調(diào)優(yōu)化控制框架全局協(xié)調(diào)優(yōu)化層優(yōu)化控制層優(yōu)化控制層優(yōu)化控制層控制器品位預(yù)測(cè)控制器控制器掃選粗選精選品位預(yù)測(cè)品位預(yù)測(cè)入礦條件泡沫礦漿泡沫泡沫礦漿

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圖像特征的銻浮選礦漿pH值預(yù)測(cè)控制[J]. 王曉麗,曾子驕,黃蕾,謝永芳,陽(yáng)春華.  控制與決策. 2016(11)
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[3]智能制造——“中國(guó)制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國(guó)機(jī)械工程. 2015(17)
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[5]天命唯新:邁向知識(shí)自動(dòng)化——《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》創(chuàng)刊50周年專(zhuān)刊序[J]. 王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2013(11)
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[8]基于圖像特征提取的浮選關(guān)鍵參數(shù)智能預(yù)測(cè)算法[J]. 周開(kāi)軍,陽(yáng)春華,牟學(xué)民,桂衛(wèi)華.  控制與決策. 2009(09)
[9]智能集成有色冶煉企業(yè)原料采購(gòu)量?jī)r(jià)預(yù)警系統(tǒng)研究[J]. 桂衛(wèi)華,黃泰松,朱爽,吳敏.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2002(11)
[10]一種改進(jìn)遺傳算法及其在企業(yè)原料采購(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 桂衛(wèi)華,黃泰松,陽(yáng)春華.  礦冶工程. 2001(03)

碩士論文
[1]基于多槽機(jī)器視覺(jué)的鋁土礦浮選精礦品位預(yù)測(cè)方法研究[D]. 魏利君.中南大學(xué) 2014
[2]基于泡沫圖像特征的鋁土礦粗選礦漿濃度預(yù)測(cè)模型[D]. 黃三思.中南大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3092666