【摘要】：為了提高全尾砂料漿的脫水濃縮效果,將磁化處理技術(shù)引入到全尾砂料漿脫水濃縮中,并建立GA-SVM模型優(yōu)選全尾砂料漿的沉降參數(shù)。建立支持向量機(SVM)沉降參數(shù)優(yōu)化模型,以磁感應(yīng)強度、磁化處理時間、料漿流速、料漿濃度、絮凝劑單耗為輸入因子,沉降速度為綜合輸出因子,通過正交試驗建立樣本數(shù)據(jù)對SVM模型進行訓(xùn)練與檢驗,采用遺傳算法(GA)對SVM模型參數(shù)進行優(yōu)化,進而得到磁化全尾砂料漿沉降參數(shù)的GA-SVM優(yōu)化模型。將GA-SVM模型運用到某鐵礦磁化全尾砂料漿沉降參數(shù)優(yōu)化中,得到的最佳沉降參數(shù)為磁感應(yīng)強度0.192T、磁化處理時間1.85min、料漿速度1.92m/s、PAC單耗28g/t,沉降速度可達約155cm/h。研究表明:適宜的磁化處理條件可提高全尾砂料漿的脫水濃縮效果,節(jié)約30.0%~42.5%PAC用量,GA-SVM模型對全尾砂料漿沉降參數(shù)預(yù)測結(jié)果相對誤差在5%以內(nèi)、預(yù)測精度高,為全尾砂料漿脫水濃縮及其參數(shù)優(yōu)選提供了一種新思路。
[Abstract]:In order to improve the dehydration and concentration effect of the whole tailings slurry, the magnetization treatment technology was introduced into the dehydration and concentration of the whole tailing slurry, and the GA-SVM model was established to select the settling parameters of the whole tailing slurry. The optimal model of (SVM) settlement parameters based on support vector machine is established. The input factors are magnetic induction intensity, magnetization treatment time, slurry flow rate, slurry concentration, flocculant unit consumption, and the settlement velocity is a comprehensive output factor. The SVM model was trained and tested by the sample data through orthogonal test, and the parameters of SVM model were optimized by genetic algorithm (GA), and then the GA-SVM optimization model of magnetized total tailings slurry settlement parameters was obtained. The GA-SVM model is applied to the optimization of the total tailings slurry settlement parameters of a certain iron ore. The optimum settlement parameters are obtained as follows: magnetic induction intensity 0.1921 T, magnetization time 1.85 min, slurry velocity 1.92 m / s PAC per unit consumption 28g / t, The settling velocity can reach about 155 cm / h. The results show that the appropriate magnetization treatment conditions can improve the dehydration and concentration effect of the whole tailings slurry, save the 30.0%~42.5%PAC consumption, and the relative error of the prediction results of the GA-SVM model for the settling parameters of the whole tailings slurry is less than 5%. The prediction accuracy is high, which provides a new idea for the dehydration and concentration of the whole tailings slurry and the optimization of its parameters.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家“十一五”科技支撐計劃項目(2008BAB32B03)~~
【分類號】：TD853.34

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本文編號：2379101