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黄金科学技术 >

2024 , Vol. 32 >Issue 1: 170 - 178

DOI: https://doi.org/10.11872/j.issn.1005-2518.2024.01.069

采选技术与矿山管理

基于双隐含层BP神经网络的某金矿回收率预测研究

  • 张帅 ,
  • 赵鑫 ,
  • 彭祥玉 ,
  • 王宇斌 ,
  • 桂婉婷 ,
  • 田家怡
展开
  • 西安建筑科技大学资源工程学院，陕西 西安 710055
王宇斌（1972-），男，河南洛阳人，博士，教授，从事矿物材料及资源综合利用研究工作。

张帅（1999-），男，陕西榆林人，硕士研究生，从事矿物材料及资源综合利用研究工作。

收稿日期: 2023-05-05

  修回日期: 2023-09-04

  网络出版日期: 2024-03-22

基金资助

陕西省自然科学基金项目“双重难选碳质金矿中的石墨吸附机理研究”(2019JQ-545)

收起

Prediction of the Recovery Rate of a Gold Mine Based on Double Hidden Layer BP Neural Network

  • Shuai ZHANG ,
  • Xin ZHAO ,
  • Xiangyu PENG ,
  • Yubin WANG ,
  • Wanting GUI ,
  • Jiayi TIAN
Expand
  • School of Resources Engineering，Xi’an University of Architecture and Technology，Xi’an 710055，Shaanxi，China

Received date: 2023-05-05

  Revised date: 2023-09-04

  Online published: 2024-03-22

Fold

摘要

为掌握某金矿选矿工艺影响因素对金实际回收率的作用规律并预测金的回收率，采用正交试验方法开展了金矿浮选试验，通过Pearson系数分析金回收率对不同工艺因素的敏感性，并利用双隐含层BP神经网络对金回收率进行预测。结果表明：生产过程中金回收率对不同因素的敏感性由大到小依次为2#油用量、Na2S用量、丁基黄药用量、CuSO4用量和磨矿细度。在此基础上，选用2#油用量、Na2S用量和丁基黄药用量3个主要影响因素，使用不同隐含层激活函数的BP神经网络对金回收率进行预测。预测结果表明：当使用“logsig”作为激活函数时，其拟合度与精度较高，拟合优度R 2为0.9792，相对平均误差仅为0.666%，说明该模型能够较好地预测金回收率。研究结果对贵金属矿山生产中金属回收率的预测有一定的参考意义。

关键词： BP神经网络; Pearson系数; 激活函数; 影响因素; 金矿; 回收率

本文引用格式

张帅 , 赵鑫 , 彭祥玉 , 王宇斌 , 桂婉婷 , 田家怡 . 基于双隐含层BP神经网络的某金矿回收率预测研究[J]. 黄金科学技术, 2024 , 32(1) : 170 -178 . DOI: 10.11872/j.issn.1005-2518.2024.01.069

Abstract

In order to grasp the action law of process factors affecting the actual recovery rate of a gold ore and predict the gold recovery rate，the flotation test was carried out by the method of orthogonal experiment.The sensitivity of process factors was analyzed by Pearson coefficient，and the gold recovery rate was predicted by using double hidden layer BP neural network.The results show that the sensitivity of the gold recovery rate to different factors in the production process is in descending order：2# oil dosage，sodium sulfide dosage，butyl xanthate dosage，copper sulfate dosage and grinding fineness.The reasons for the significant differences in the effects of 2# oil dosage，sodium sulfide dosage and butyl xanthate dosage on gold recovery rate were also elucidated.On this basis，used three main influencing factors such as 2# oil dosage，the study selected different input layer to the first implicit layer functions，such as tansig，purelin and logsig，and the rest of the activation functions remained unchanged.The first hidden layer to the second hidden layer function was logsig，and the second hidden layer to the output layer function was purelin.When research used logsig as the activation function，the fitted degree and accuracy are high，the goodness of fit R 2 is 0.9792，and the relative average error is only 0.666%.The model can be used to predict the recovery rate of gold.The research has certain reference significance for the prediction of metal recovery rate in the production of precious metal mines.

Key words： BP neural network; Pearson coefficient; activation function; influencing factors; gold mine; recovery rate

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中国首台深海采矿车即将千米海试

据2月27日报道，中国船舶第七〇二所最新研制的我国首台深海采矿车正在进行千米海试前的准备。

海试窗口期不等人，七〇二所春节期间加班加点完成任务，确保我国能首批进入商业化开采队伍。这一“神兵利器”主要用于开采深海金属矿产资源，保障我国矿产资源的稳定供应。

从深海技术科学太湖实验室获悉，这台深海多金属硫化物采矿车长8.2 m、宽3.9 m、高3.5 m，空气中重量21 t，突破了水下布放回收姿态自动定向控制、深水大功率液压驱动、信号传输与智能控制以及三维数字孪生可视化等关键技术，开发了摆动铣削式挖掘头、四履带悬挂车架和具有自主行走功能的集成控制系统，解决了硬矿挖掘、陡坡行走和远程集控的难题。从远处看，多金属硫化物采矿试验车像一辆履带工程车，但是可以通过导航及路径规划，完成自主行走。

目前多金属硫化物采矿试验车已完成“池—湖—浅海”相关试验，即将进行千米海试，标志着从研发走向工程化。

脚注

中国自然资源报）

http://www.goldsci.ac.cn/article/2024/1005-2518/1005-2518-2024-32-1-170.shtml

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