金属矿山

作者：李孟倩,李鸣铎,汪金花,韩秀丽,高会爽

单位：1. 华北理工大学矿业工程学院,河北 唐山 063210;2. 华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063210;3. 河北钢铁集团矿业有限公司石人沟铁矿,河北 唐山 063701

关键词：铁品位,高光谱检测,回归分析,岭估计,稳健估计,

基金：国家自然科学基金项目( 编号:51774140);河北省自然科学基金项目( 编号:E2021209147);河北省教育厅重点研究项目( 编号:ZD2021082);河北省教育厅研究项目(编号:JQN2020037)。

铁品位检测是铁矿粉工艺生产的一项关键技术。 针对目前铁品位检测方法的缺点,构建了一种高光谱曲线反演铁品位的数学方法,具有检测速度快、环保无二次污染等优点。 选取了石人沟铁矿 54 个铁矿粉样本,采用化学方法实测了样本的铁品位,并利用 ASD FieldSpec4 光谱仪测量了样本的高光谱曲线。 分析发现铁矿粉中铁离子在526、713、905、998 以及 1 100 nm 位置表现出强吸收特征;不同铁品位样本的吸收深度差别明显,同时存在明显的干扰噪声。 根据样本高光谱吸收特征与铁品位的强相关性,对样本高光谱和铁品位数据集,进行最小二乘( Least SquaresMethod)、稳健估计(Robust Estimation)、岭估计(Ridge Estimation)约束下的高光谱铁品位的反演建模试验。 试验结果表明,不同约束法则下铁品位反演的精度存在差异。 最小二乘估计反演准确性较低,稳健估计可以降低少量异常光谱值的干扰,岭估计可以有效避免参数间复共线性对精度影响。 稳健估计和岭估计共同约束下模型的泛化能力强,反演铁品位精度高,能够有效提高模型反演预测铁品位的准确度,可以作为高光谱检测铁矿粉铁品位的基础模型。

来源：2023年第03期

《金属矿山》期刊编辑部

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