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智能优化浮选入料分选的锂辉石矿选矿的方法和系统

183 编辑：北方有色网来源：华北理工大学

2026-01-13 16:26:33

权利要求 1.一种智能优化浮选入料分选的锂辉石矿选矿的方法，其特征在于，包括如下步骤：对锂辉石原矿进行多段选择性破碎，得到干磨分选产物; 将所述干磨分选产物送入干扰床分选系统，基于最优操作参数调节干扰床分选系统进行粒级分选;其中，基于实时采集的干扰床分选系统的入料参数和操作参数，利用入料分选网络预测所述干扰分选系统分选后的精矿回收率和精矿品位;基于所述精矿回收率和品位，利用多目标寻优对操作参数分层调控进行动态寻优，得到最优操作参数; 将分选后的精矿进行入浮控制，获取浮选精矿，分选后的尾矿进行回流再磨处理。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作参数包括上升水流量和排料阀开度;基于所述精矿回收率和品位，利用多目标寻优对操作参数分层调控进行动态寻优，得到最优操作参数包括：以最大化分选后精矿回收率和品位为目标，以所述上升水流量的物理范围为约束条件，以所述上升流量为主调参数，利用NSGA-II算法进行单变量扰动迭代寻优; 当所述主调参数的工艺提升到达极限时，以所述上升水流量和排料阀开度的物理范围为双变量约束条件，引入所述排料阀开度进行双变量协同寻优，寻找的最佳平衡解对应的上升水流量和排料阀开度为最优操作参数。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，执行下述步骤判断所述主调参数的工艺提升是否到达极限：在迭代寻优过程中，分别记录所述入料分选网络的预测误差; 基于所述预测误差预测下降速率，当下降速率低于预设定阈值时，判断所述主调参数的工艺提升到达极限。 4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于下式构建所述双变量约束条件： a·Wnorm+b·Vnorm≤δ，其中，Wnorm与Vnorm分别为归一化后的上升水流量和排料阀开度;a、b分别为基于设备调节灵敏度与工艺响应能力预设定的上升水流量权重和排料阀开度权重;δ为满足约束条件的解集合上限。 5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述入料参数包括入料粒度分布、流量和锂品位;通过下述步骤得到所述入料分选网络：基于历史采集的入料参数、操作参数及分选后对应的精矿回收率和精矿品位构建训练集;

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“智能优化浮选入料分选的锂辉石矿选矿的方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。

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