AI助力工艺｜利用机器学习实现泡沫浮选工艺优化
浮选是一种矿物处理过程，它利用矿物颗粒的自然疏水性或通过添加化学试剂使其变得疏水，从而使它们能够附着在空气泡上，从矿浆中分离出来。在处理铁矿石时，浮选过程特别重要，因为它可以帮助减少二氧化硅（SiO2）的含量，提高铁矿石的纯度。
在浮选过程中，通常会使用以下类型的化学试剂：
- 起泡剂：帮助形成空气泡，类似于浴缸中的肥皂。
- 捕收剂：使金属表面变得疏水，允许它们附着在空气泡上，可以想象成汽车漆面上的蜡，使水珠滑落。
- 活化剂：使某些矿物准备好被捕收剂覆盖，在捕收剂的作用下，活化的锌看起来像铜。可以想象成在金属上涂漆前的环氧树脂底漆。
- PH调节剂：用于增强或减少捕收剂在矿物表面的疏水效果，从而使浮选捕收剂能够选择性地作用于某些矿物。可以想象成油漆在金属上粘附的最佳环境温度。
行业痛点：
产品生产完成后，由实验室样品测量输出浓缩物中二氧化硅（SiO2）已经为时过晚。如果他们能提前预测二氧化硅杂质水平，他们的工程师就能采取纠正措施，确保产品质量保持高水平，并且不再浪费原材料。
流程优化：
可控制因素：生成流程中的大部分因素可以由工程师控制。
约束在可以控制的变量中，有一些约束和界限，它们可以在这些范围内进行控制。这些约束中的大部分已经包含在这个解决方案中；然而，工程师可能还需要考虑额外的约束。
不可控因素：有三项特别不能控制：二氧化硅给料百分比、铁给料百分比和铁浓缩物百分比。此外，目标，即二氧化硅浓缩物百分比，也不能直接控制。
优化控制：
通过优化这些化学试剂的使用，以及控制浮选过程中的其它工艺变量，可以有效地降低最终铁矿石浓缩物中的二氧化硅含量。这不仅可以提高铁矿石的市场价值，还可以减少在冶炼过程中由于二氧化硅引起的问题，例如增加炉渣量和降低冶炼效率。
基于AI的泡沫悬浮工艺优化：
建模原理：AI技术通过机器学习和深度学习算法，分析历史数据生产工艺数据来构建二氧化硅含量模型
1.数据收集与分析：进料铁矿石的百分比、硅石百分比、淀粉流量、Amina流量、矿浆流量、矿浆pH值、矿浆密度、铁精矿的百分比等数据
2.建立预测模型：利用机器学习算法，AI对数据进行预处理和特征提取，自动学习配比与化合物性能之间的关系，构建出预测模型。
3.优化与评估：AI技术能迅速利用已建立的模型进行预测和评估，帮助科研人员快速定位到最佳配比。
模型构建：
自变量：进料铁矿石的百分比、硅石百分比、淀粉流量、Amina流量、矿浆流量、矿浆pH值、矿浆密度、铁精矿的百分比等数据。
因变量：二氧化硅的百分比。
基于Simulator的优化：
通过利用机器学习的模拟功能，对工艺中的参数进行寻优，辅助工程师优化工艺参数和流程。
流程
优化结果展示
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