基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

• 作者: 党炜犇 王妍 王宇斌 王鑫
• 来源期刊: 矿产保护与利用
• 学科: 工学
• 关键词: 红土镍矿 BP神经网络技术 还原焙烧 磁选 正交试验 条件优化
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 矿物加工工程
• 页码范围: 128-133
• 页数: 6页
• 分类号: TD954
• 语种: 中文
• DOI: 10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2020.05.017

摘要

还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属,由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多,导致工业生产中的选矿指标不稳定.为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果,本研究以青海某镍矿为原料,采用正交试验与BP神经网络相结合的方法,对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化.结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5％、焙烧温度1070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1,在此条件下可获得产率为30.29％的镍粗精矿,比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83％.