充填絮凝沉降参数优化研究

• 作者: 许登伟 阙赟鹏
• 来源期刊: 四川有色金属
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 全尾砂 絮凝沉降 动态放砂
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 地采选
• 页码范围: 39-42,46
• 页数: 5页
• 分类号: TD853.34
• 字数: 3320字
• 语种: 中文

摘要

为得到某铁矿全尾砂絮凝沉降参数,研究使用BP神经网络进行优化选择.以絮凝剂单耗和尾砂浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子;通过正交试验,建立网络学习、训练样本,优选出最佳网络模型.扩大正交试验,增加输入因子水平,组合优选样本,搜索最佳絮凝沉降参数.优选出絮凝剂单耗10g/t,尾砂浓度18%,预测沉降速度为1.38m/h,满足生产要求,比原生产所需絮凝剂单耗节省一倍.应用表明该研究成果效果显著,为絮凝沉降参数优选提供一种全新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阙赟鹏		2	2	1.0	1.0
2	许登伟		1	2	1.0	1.0