全尾砂絮凝沉降参数优化研究
为使全尾砂絮凝沉降能够达到最佳的效果,运用BP神经网络对其沉降参数进行优化研究.该网络的输入因子包括絮凝剂的添加量q和全尾砂的浓度c,输出因子为尾砂的絮凝沉降速度v;以正交试验为手段,通过创建足够的网络学习样本,最终遴选出最适合的网络模型.将正交试验扩展,增进输入因子水平,把优选出的样本再次搭配,从而找寻到絮凝沉降参数的最优值.以某铅锌矿全尾砂的絮凝沉降为实例,优选出的q值为10g/t,c为15％,v为0.882m/h,能够满足现场要求.
铅锌矿 充填开采 全尾砂 絮凝沉降特性 BP神经网络
杨宁 尹贤刚 肖木恩 赖伟
长沙矿山研究院有限责任公司,湖南长沙410012;金属矿山安全技术国家重点实验室,湖南长沙410012;国家金属采矿工程技术研究中心,湖南长沙410012
国内会议
贵阳
中文
24-28
2017-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）