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基于BBD和RSM/ANN-Pareto建模的微细粒锡石浮选试验优化
1
作者
张胜东
赵瑜
+2 位作者
王晓
童雄
谢贤
《中国有色金属学报》
北大核心
2025年第9期3216-3235,共20页
微细粒锡石浮选过程中多因素耦合效应复杂,传统单因素优化存在显著局限性。本文以云南某低品位微细粒锡石矿为研究对象,通过4因素3水平Box-Behnken试验设计(BBD),考察4种药剂用量对浮选指标的影响,基于BBD试验结果分别采用响应曲面法(R...
微细粒锡石浮选过程中多因素耦合效应复杂,传统单因素优化存在显著局限性。本文以云南某低品位微细粒锡石矿为研究对象,通过4因素3水平Box-Behnken试验设计(BBD),考察4种药剂用量对浮选指标的影响,基于BBD试验结果分别采用响应曲面法(RSM)和人工神经网络-帕累托优化算法(ANNPareto)实现建模优化。结果表明:ANN-Pareto在拟合精度和预测能力方面均显著优于RSM,RSM则在规律揭示方面更具优势。在闭路试验中,RSM优化取得锡品位6.81%、锡回收率69.06%的指标,ANNPareto优化取得锡品位7.04%、锡回收率73.12%的指标。相较于单因素条件试验,RSM和ANN-Pareto优化在保持锡品位基本不变的情况下分别获得2.26和6.34个百分点的锡回收率提升。BBD/RSM/ANN-Pareto耦合模型方法能有效整合试验设计、交互作用揭示与指标优化,可在微细粒锡石浮选优化中发挥显著作用。
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关键词
微细粒锡石浮选
BOX-BEHNKEN设计
响应曲面法
人工神经网络
PARETO优化
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职称材料
题名
基于BBD和RSM/ANN-Pareto建模的微细粒锡石浮选试验优化
1
作者
张胜东
赵瑜
王晓
童雄
谢贤
机构
云南师范大学化学化工学院
昆明学院物理科学与技术学院
昆明理工大学国土资源工程学院
出处
《中国有色金属学报》
北大核心
2025年第9期3216-3235,共20页
基金
云南省基础研究专项项目(202301AU070151)
云南省地方本科高校基础研究联合专项(20210BA070001-134)
云南师范大学博士科研启动项目(2021ZB029)。
文摘
微细粒锡石浮选过程中多因素耦合效应复杂,传统单因素优化存在显著局限性。本文以云南某低品位微细粒锡石矿为研究对象,通过4因素3水平Box-Behnken试验设计(BBD),考察4种药剂用量对浮选指标的影响,基于BBD试验结果分别采用响应曲面法(RSM)和人工神经网络-帕累托优化算法(ANNPareto)实现建模优化。结果表明:ANN-Pareto在拟合精度和预测能力方面均显著优于RSM,RSM则在规律揭示方面更具优势。在闭路试验中,RSM优化取得锡品位6.81%、锡回收率69.06%的指标,ANNPareto优化取得锡品位7.04%、锡回收率73.12%的指标。相较于单因素条件试验,RSM和ANN-Pareto优化在保持锡品位基本不变的情况下分别获得2.26和6.34个百分点的锡回收率提升。BBD/RSM/ANN-Pareto耦合模型方法能有效整合试验设计、交互作用揭示与指标优化,可在微细粒锡石浮选优化中发挥显著作用。
关键词
微细粒锡石浮选
BOX-BEHNKEN设计
响应曲面法
人工神经网络
PARETO优化
Keywords
fine-grained cassiterite flotation
Box-Behnken Design(BBD)
Response Surface Methodology(RSM)
Artificial Neural Network(ANN)
Pareto optimization
分类号
TD952 [矿业工程—选矿]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BBD和RSM/ANN-Pareto建模的微细粒锡石浮选试验优化
张胜东
赵瑜
王晓
童雄
谢贤
《中国有色金属学报》
北大核心
2025
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