金属矿山

作者：宋威威张勇张兴隆唐李昊左蔚然

单位：1.福州大学紫金地质与矿业学院,福建 福州 350108;2.中国科学院过程工程研究所,北京100190

关键词：球磨机,总体平衡模型,破碎速率,神经网络,

基金：国家自然科学基金项目(编号:52074091)。

总体平衡模型是模拟球磨机运行过程最常用的模型框架,但其破碎速率参数随操作条件变化而变化的规律难以确定。基于总体平衡模型的框架,对某钨矿石的球磨试验结果进行了数学建模,探究给矿量、入料粒度、介质配比、装球率等因素对破碎速率的影响。基于试验数据,采用神经网络建立破碎速率的非线性预测模型,实现破碎速率与操作参数的映射关系。结果表明,矿石的破碎速率随磨机转速率的增大而增大,随给矿量的减小而增加。球径大的钢球会提高粗粒径矿石的破碎速率,而球径小的钢球则会提高细粒级矿石的破碎速率。制备粗中细3种粒度分布的待磨样品,在相同磨矿条件下,不同的给矿粒度分布表现出不同的破碎速率,但随着磨矿的进行,粗粒级颗粒与标准粒级给矿粒度分布逐渐相同。细颗粒的含量增多会提高粗颗粒矿石的破碎速率。神经网络的预测模型,预测结果与实际试验数据良好吻合,决定系数R2=0.961,达到了预测效果。

来源：2025年第11期

《金属矿山》期刊编辑部

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