基于数据生命周期的煤泥浮选智能控制技术研究进展
周长春
温智平
周脉强
徐舸
中国矿业大学 化工学院,江苏 徐州 221116
摘要：随着国家政策和新一代人工智能技术的持续牵引,矿山智能化研究取得突破,其中,选煤厂智能化建设受到高度关注,煤泥浮选智能控制技术一直是阻碍选煤厂智能化建设的关键瓶颈之一.以煤泥浮选数据生命周期为主线,从浮选精煤/尾煤灰分在线预测、浮选药剂智能添加和煤泥浮选系统智能决策3 个角度综述了煤泥浮选智能控制技术的研究进展,并展望未来煤泥浮选智能控制技术发展趋势.浮选精煤灰分在线预测困难重重,单一视觉特征信息并不可靠,尾矿灰分的预测技术相对更加成熟可靠;浮选药剂添加量受多个过程变量同时制约,模型性能在整个工况区间的自适应性和泛化能力还需进一步提升;当前浮选工业系统智能控制技术的进一步发展严重受限于浮选精煤/尾煤灰分等指标的预测精度、传感器检测精度、药剂添加精度等因素.浮选过程数据集维度更高,难以建立可靠的知识库,以深度学习为代表的新一代人工智能技术能适应这类数据结构.此外,已有浮选监测系统只针对特定矿物,唯一性较高.未来浮选智能控制系统应集中攻克指标预测、传感器检测精度等方面限制,建立多煤种、模板化的煤泥浮选智能控制资料大数据集和大模型.
关键词：煤泥浮选数据生命周期灰分在线预测药剂智能添加智能控制技术
分类号：TQ53(煤化学及煤的加工利用)TK114(热能、热力工程)
资助基金：国家自然科学基金(92062109)国家自然科学基金(51974309)
论文发表日期：2024-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 45-57 )
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