金山店铁矿入选品位动态优化数学模型建立

• 作者: 姜谙男 孙豁然 柳小波 赵德孝
• 来源期刊: 金属矿山
• 学科: 工学
• 关键词: 品位指标优化 数学模型 人工神经网络 矿山经营系统 模糊综合评判
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 采矿工程
• 页码范围: 8-10,77
• 页数: 4页
• 分类号: TD9
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-1250.2004.04.003

摘要

金属矿山合理入选品位动态优化研究的技术关键是建立各种数学模型.金山店铁矿入选品位优化研究项目中进行了数学模型的建立.研究中充分吸取已有研究工作的先进性和合理性的基础上加以改进,利用先进的数学工具软件MATLAB进行矿石工业储量的数学建模,通过人工神经网络技术进行选比模型的建立,并以金山店铁矿西区-200～-270m阶段为评价对象进行了入选品位动态优化,优化结果可使该段多回收铁精矿16.23万t,利润增加2030.57万元.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙豁然		87	809	14.0	24.0
2	柳小波		41	371	10.0	17.0
3	姜谙男		27	231	9.0	14.0
4	赵德孝		19	138	8.0	11.0