棒磨山铁矿品位指标优化研究

棒磨山铁矿所采用的品位指标已不适应目前矿山生产的实际。为了寻求最优的品位指标，研究中采用系统工程的方法，着重考虑了矿山现有地、采、选等条件，建立了可采品位指标滚动优化系统，并以经济效益作为主要决策目标进行了多目标决策，确定了矿山最优可采品位为１６％，采用新的优化指标，矿山将增加１２４万吨的原矿量，并会取得显著的经济效益和社会效益。     

白云鄂博铁矿磁铁矿石品位指标的优化

以矿山开采的经济效益和资源回收效益为目标,通过系统建模方法,在建立矿体储量模型、选矿模型和综合技术经济分析模型的基础上,采用模糊综合评判方法,对白云鄂博铁矿的矿石品位指标进行了多目标优化.研究结果表明,该矿的边界品位指标应由目前的20%调整为15%,调整后可使矿山获得12041万元的增量经济效益和91.54万t铁精矿的增量资源回收效益.     

水厂铁矿铁精矿品位整体动态优化

以提高从矿山至高炉炼铁厂的综合效益为目标,开发了用于优化铁精矿品位的专用软件,用模糊综合评判法确定优化的铁精矿品位.当铁精矿品位、成本和生铁价格改变时,可用该软件评估采矿、选矿、烧结、球团、炼铁的总效益和生铁产量.在建立选矿、烧结、球团、炼铁数学模型的基础上,用该软件进行了水厂铁矿精矿品位的优化,得出水厂铁矿优化的精矿品位是TFe 67.92%.     

多目标水资源系统的统计决策方法

多目标水资源系统的运行主要依据蓄水量和径流资源的变化等因素。径流资源受多种气象因子影响，且径流量与气象因子之间关系具有不确定性。本文针对径流资源的这种不确定性，运用统计决策方法探讨多目标水资源系统的优化调度，并例举其在多目标水库优化调度中的应用。     

合理入选品位整体动态优化

采用系统工程理论和方法,建立了品位指标、储量、平均品位、贫化率、损失率、人选品位等主要技术指标与矿山效益目标之间的动态关系模型,并运用多目标决策技术对这些指标进行整体动态的优化.优化结果应用于矿山生产取得显著的经济效益.如歪头山和梅山铁矿每年各增收利税约1 000万元.     

基于案例推理的浮选过程智能优化设定

针对在浮选过程中表征关键工艺指标的精矿品位和尾矿品位难以建立精确数学模型,而常规控制方法又难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理技术的浮选过程工艺指标优化设定方法.该方法从浮选过程积累的大量过程历史数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例检索、案例重用、案例修正及存储进行了论述.由智能优化设定模型自动更新基础控制回路的设定值,避免了人工手动设定的主观性和随意性.该方法应用于某选矿厂浮选过程,取得了显著的应用效果,表明了该方法的有效性.     

基于遗传算法的铜精矿品位预测模型

对某矿山铜选厂2014年每日生产报表数据进行分析,拟合该选厂入选品位、选矿回收率、精矿品位之间数据关系.根据上海金属交易所铜精矿交易价格与品位之间的关系,确定各种技术指标变化与经济效益之间的函数.基于选厂经济效益与资源利用,采用遗传算法对不同技术指标方案进行搜索寻优,找出最佳方案值对应指标.实践证明,该方法与选厂实际情况吻合,能够为选厂科学生产提供决策支持,提高经济效益.     

热力系统定量分析的热量品位系数法研究

推导出了一种火电厂热力系统定量分析的新方法———热量品位系数法 .从热力系统的常规热平衡计算出发 ,推导出了热量品位系数公式 .通过数学归纳 ,总结出热量品位系数的简便通用计算模型 ,并阐述了热量品位系数法用于热力系统经济性定量分析的通则 .应用实例验证了该方法的正确性和简捷性 .该方法不仅可以独立进行热力系统热经济性指标计算 ,而且还可以对热力系统各种变动进行简捷、准确的定量分析 .     

经济社会整体发展水平综合评价的DEA方法

复杂系统的研究对经济和社会发展意义重大 .在分析了 DEA方法处理复杂系统的优点和不足的基础上 ,给出了评价复杂系统的 DEA方法 .同时 ,将该方法应用于全国计划单列市整体发展水平的综合评价中 ,计算结果表明该方法用于城市整体发展水平的综合评价是有效的 .     

基于多目标模糊优化方法施工方案技术

应用多目标模糊优化方法，采用了相对隶属度的概念，具有更客观评价结果的特点，在满足既定方案的要求下，按照某一衡量指标，克服了具体问题难在建立隶属度函数的缺陷，旨在改进单目标工程施工网络计划优化技术，结果表明，该方法在施工多目标方案优选中，概念清楚，适用性较强，可应用于工程决策的各个阶段，祢补了单一目标优化决策不足，可以改善网络优化技术，具有较广泛的应用前景。     

自然崩落法放矿方案初步优化

放矿方案优化是放矿优化控制和放矿管理的基础。以数字矿山软件平台和VC++为工具,进行自然崩落法放矿方案优化研究。首先确定放矿方案构成要素与放矿方案优化准则;在数字矿山软件平台上构建放矿优化三维模型,确定放矿水平及放矿边界;自动确定放矿结构参数及布置放矿点,建立放矿点和放矿分层的品位计算数据搜索模型,通过品位估值确定放矿点及放矿分层的品位分布;建立基于矿山利润的放矿资源价值模型,以金属市场价格、生产成本及贫损指标为基础输入参数,计算各放矿分层的价值和利润,得到放矿点的最佳放矿高度、担负矿量和出矿截止品位,从而确定放矿优化方案,并为放矿计划编制和管理提供数据。     

中国典型钒钛磁铁矿的工艺矿物学特征与矿石价值

对攀枝花、承德和朝阳等地钒钛磁铁矿的工艺矿物学进行研究,同时依据铁精矿、钛精矿的现货价格和理论选矿指标对矿石的价值进行了计算.研究结果表明:攀枝花、承德和朝阳钒钛磁铁矿中MFe品位分别为13.26%,12.84%和1.15%;TiO₂的品位分别为10.98%,4.53%和2.02%;V₂O₅的品位分别为0.22%,0.23%和0.055%.各个矿产地钒钛磁铁矿中钛磁铁矿和钛铁矿的矿物含量、矿物成分有显著差别;攀枝花、承德和朝阳铁精矿中TFe品位分别为59.21%,66.46%和55.74%;TiO₂品位分别为12.35%,4.87%和16.42%;V₂O₅品位分别为0.928%,1.142%和2.07%;攀枝花矿石价值最高,其次是承德,朝阳最低.     

浮选过程混合智能优化设定控制方法

浮选过程关键工艺指标精矿品位和尾矿品位难于在线测量,且与控制回路输出之间的动态特性具有如下综合复杂性:强非线性、强耦合,难以用精确的数学模型描述,随生产边界条件而变化,因此采用传统的基于数学模型的优化控制方法难以保证品位指标在合格的范围内.通过将基于案例推理的预设定模型与基于RBF神经网络的软测量模型以及基于规则推理的前馈、反馈补偿模型相结合,实现了在工况发生变化时对磁铁矿浮选过程设定值的优化控制.该方法成功应用于某选矿厂浮选过程,应用效果表明了该方法的有效性.     

汽车道路路面谱采集典型道路选择方法

文章在江苏省道路基本情况调查和分析基础之上,对于影响路面平整度的主要因素进行分析归纳总结.采用德尔菲法道路对车辆行驶质量的影响程度进行调查分析,利用模糊聚类和层次划分的方法对路面平整度进行划分,从而建立铺装类型、技术等级、道路使用年份与路面平整度之间的定量关系;同时结合道路的平整度分布情况和样本路段选取的原则,以定性和定量相结合的方法抽取合适的样本路段;通过均匀分布随机抽样抽出典型路段,从而形成典型路段的选择方案.     

Recovery of iron from copper tailings via low-temperature direct reduction and magnetic separation: process optimization and mineralogical study

Currently, the majority of copper tailings are not effectively developed. Worldwide, large amounts of copper tailings generated from copper production are continuously dumped, posing a potential environmental threat. Herein, the recovery of iron from copper tailings via low-temperature direct reduction and magnetic separation was conducted; process optimization was carried out, and the corresponding mineralogy was investigated. The reduction time, reduction temperature, reducing agent (coal), calcium chloride additive, grinding time, and magnetic field intensity were examined for process optimization. Mineralogical analyses of the sample, reduced pellets, and magnetic concentrate under various conditions were performed by X-ray diffraction, optical microscopy, and scanning electron microscopy-energy-dispersive X-ray spectrometry to elucidate the iron reduction and growth mechanisms. The results indicated that the optimum parameters of iron recovery include a reduction temperature of 1150℃, a reduction time of 120 min, a coal dosage of 25%, a calcium chloride dosage of 2.5%, a magnetic field intensity of 100 mT, and a grinding time of 1 min. Under these conditions, the iron grade in the magnetic concentrate was greater than 90%, with an iron recovery ratio greater than 95%.     

高铝硅氰化渣中铁回收工艺

研究一种处理磁选前高铝硅氰化渣的新工艺。采用复合添加剂焙烧-水浸-磁选工艺对一种铁品位为27.69%(质量分数),SiO2含量为23.9%,Al2O3含量为6.35%的高铝硅氰化渣进行杂质与铁分离的研究。研究结果表明:在最佳焙烧条件下,当水浸温度为60℃,液固比为15:1,水浸时间为5 min,转速为20 r/min,在激磁电流为2 A时,可获得铁品位57.11%,铁的回收率为72.58%的铁精矿。铁的品位和回收率都比单纯的复合添加剂还原焙烧-磁选法所获得的铁精矿的指标高,铁的品位提高了10%左右,回收率提高了30%左右。X线荧光(XRF),X线衍射(XRD)及能谱(EDS)分析研究结果表明:经水浸后,复合添加剂焙烧过程中所产生的可溶性复杂杂质化合物被洗除,不溶性物质经磁选后随之进入非磁性物,实现铁与杂质矿物之间的有效分离。     

Optimization model coupling both chemical compositions and high-temperature characteristics of sintering materials for sintering burden

We developed a mathematical optimization model coupling chemical compositions and high-temperature characteristics of sintering materials, targeting the best quality and lowest cost. The simplex algorithm was adopted to solve this model. Four kinds of imported iron ores, two kinds of Chinese iron ore concentrates, and two kinds of fluxes were selected to verify both the model and the algorithm. The results confirmed the possibility of considering both chemical compositions and high-temperature characteristics of iron ores in the optimization model. This model provides a technical roadmap to obtain a precise mathematical correlation between the lowest cost and the grade of iron in sinters based on the condition of given raw materials, which can provide a reference to adjust the grade of iron in the sintering process for enterprise.     

湿法制取活性氧化锌与重质碳酸锰新工艺

通过硫化锌精矿与软锰矿同槽浸出,制取活性氧化锌和重质碳酸锰．新工艺包括同槽浸出及除铁、深度净化、锌锰分离、酸溶制取活性氧化锌、重质碳酸锰的合成５个部分．通过试验着重分析了锌锰分离、重质碳酸锰的合成２个工序主要因素的影响,确定了时间、温度、氨水过量系数α（ＮＨ３）３个因素在锌锰分离中的控制条件,硫酸锰浓度、溶液ｐＨ值以及时间３个因素在重质碳酸锰的合成中的最佳技术参数,所得产品都达到了工业应用标准．     

深度还原-弱磁选回收稀土尾矿中铁的试验研究

对某全铁品位为1625%的稀土尾矿进行了深度还原-弱磁选回收铁试验研究,研究了还原剂种类及用量、焙烧温度及时间、磨矿细度及磁场强度对铁精矿品位和回收率的影响,并采用SEM,XRD等手段对稀土尾矿、焙烧产物、铁精矿进行了测试.结果表明,在烟煤质量分数30%,焙烧温度1300℃,焙烧时间60min,磨矿细度-0074mm占75%,磁场强度118kA/m的条件下,所得铁精矿TFe品位可达8076%,铁回收率可达9324%;稀土尾矿经深度还原后,其中的赤、褐铁矿、硅酸铁等含铁矿物转化为单质铁,铁精矿品位和回收率较常规选矿方法大幅度提高,同时脉石矿物组成简单,有利于萤石的富集回收.