本文關(guān)鍵詞： 浸出 氧化銅礦 浸出率 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基因算法　出處：《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基因復(fù)合(GANN)算法來優(yōu)化氧化銅礦柱浸工藝參數(shù)。采用三種高度的浸礦柱(2,4,6 m)和尺寸為25.4 mm和50.8 mm的兩種礦物來進(jìn)行浸出實(shí)驗(yàn)。在臺(tái)架實(shí)驗(yàn)規(guī)模下,對浸礦柱高度、礦粒尺寸、硫酸流速、浸出時(shí)間等工藝參數(shù)對銅浸出率的影響進(jìn)行研究,對浸出條件進(jìn)行優(yōu)化以得到最大的浸出率。研究結(jié)果表明,銅的浸出率隨硫酸流速和浸出時(shí)間的增加而增加,隨礦粒尺寸和浸礦柱高度的減小而增加。對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基因復(fù)合(GANN)算法的效率進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基因復(fù)合(GANN)算法比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)算法更有效。采用新提出的算法模型來預(yù)測銅的浸出率誤差更低。
[Abstract]:Using artificial neural network (ANN) and artificial neural network and genetic algorithm to optimize the composite (GANN) copper oxide column leaching process parameters. By using three kinds of high dip (2,4,6 m) and the pillar size of two kinds of minerals and 50.8 mm to 25.4 mm leaching experiments were conducted in bench scale experiments. Under the dip pillar height, particle size, flow rate of sulfuric acid leaching time, process parameters to study the effects of copper leaching rate, the leaching conditions were optimized to get the maximum leaching rate. The results show that the leaching rate of copper sulfate leaching time and flow velocity increased with the increase of particle size and decreases, with leaching the height of the pillar increases. The artificial neural network (ANN), artificial neural network and genetic algorithm (GANN) composite efficiency were compared. The results show that the artificial neural network and genetic algorithm is better than the composite (GANN) artificial neural network (ANN) algorithm is more effective. The new algorithm model is used to predict the lower error of copper leaching rate.

【作者單位】： Department
【分類號(hào)】：TF811

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2 劉R

本文編號(hào)：1536748