摘要
本发明涉及低品位金矿石回收技术领域,公开了基于光电智能分选的低品位金矿石综合回收方法,该方法先先采集矿石粒度分布、颜色特征和密度等物理特性数据,计算分选路径与参数,评估处理需求生成目标分选策略;再结合历史分选数据及矿石品位波动数据,经聚类分析、随机森林算法等制定并优化初步分选计划,生成个性化分选方案;最后实施方案,通过传感器实时监测矿石回收率指标,利用长短期记忆网络、模糊逻辑控制系统等动态调整光强阈值和分选速度,生成综合回收方案。该方法借助多种智能算法和实时反馈机制,提升分选精准度与矿石回收率,实现低品位金矿石的高效综合回收。
技术关键词
综合回收方法
矿石回收率
光电分选设备
低品位金矿石
矿石品位
评估分选系统
实时图像
支持向量机模型
数据
计划
聚类分析方法
长短期记忆网络
动态路径规划算法
卷积神经网络识别
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策略
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