人工智能在矿物加工技术中的应用与发展

摘要：矿物加工是将矿物原料转化为产品的生产过程，目前，我国多数矿山企业存在着选矿指标不稳定、生产效率低、节能降耗等问题，而矿物加工的高效、经济和绿色成为制约行业发展的重要因素，随着人工智能技术的快速发展，在矿物加工领域，人工智能技术的应用越来越广泛。

关键词：人工智能；矿业；矿物加工技术；应用

前言

矿物加工是将矿物原料转化为产品的生产过程，是将矿石中的有用组分提取出来，并进一步加工成建筑材料、化工材料等产品的过程，与传统选矿方法相比，矿物加工过程具有设备复杂、工艺流程长、变量多、参数调节难度大等特点。当前，我国矿山企业的生产效率较低，能源消耗过大，生产成本居高不下，而在传统工艺中，矿物加工通常采用人工经验判断以及人工操作，这些方法容易造成选矿指标波动大、生产效率低等问题。

人工智能是利用计算机模拟人类思维和行为的学科，其目标是让计算机具有一定的学习能力和推理能力，使计算机能够通过与人类的互动来模拟人的思维过程，随着互联网技术和大数据技术的快速发展，人工智能已成为当下最为热门的话题之一。人工智能技术在矿物加工领域的应用可有效提升选矿指标稳定性、生产效率、节能降耗等方面的成果，因此，有必要将人工智能技术应用于矿物加工过程中，以实现矿物加工过程的智能化和自动化。

一、智能选矿

智能选矿是人工智能在矿物加工领域的重要应用之一。选矿过程是一个典型的非线性、强耦合、多变量耦合的复杂工业过程，而传统方法难以实现精确控制，在选矿过程中，利用人工智能技术，根据现场操作人员对指标的要求，建立智能选矿模型，使选矿指标达到最佳。目前，人工智能在智能选矿方面主要有两个研究方向：一是建立矿物加工过程模型，二是构建智能选矿控制系统[1]。

有学者针对复杂难选的铜铅锌硫化矿浮选精煤灰分高、铁矿物多、选别指标差的问题，建立了基于神经网络和 BP神经网络的铜铅锌硫化矿浮选精煤灰分预测模型，该模型能够准确地预测精矿产品的灰分、铁和硫含量，优化精矿产品品质，降低精矿产品中有害元素含量。基于模糊自适应神经网络建立了选矿过程半经验模型和全自调模型。该模型能够预测粗粒浮选精矿品位和回收率，实现对粗粒浮选精矿品位的在线预测；同时能够根据粗粒浮选精矿品位、回收率等工艺指标预测细粒浮选精矿铁、硫含量，并能对细粒精矿产品进行质量控制。基于选矿过程中工艺参数的非线性和强耦合特性，将 BP神经网络用于预测矿石中有价元素和脉石矿物含量，并采用遗传算法优化 BP神经网络的权值和阈值，该方法能够提高有价元素和脉石矿物含量的预测精度，具有一定的应用价值。利用改进后的 BP神经网络建立了精矿品位预测模型、铜铅锌硫分离过程预测模型等。

二、基本原理与决策

人工智能在矿物加工领域的应用，体现在智能分析与决策方面，包括选矿厂在线优化、生产过程质量预测、节能降耗等。在选矿厂在线优化方面，有学者研究了基于人工神经网络的选矿厂多目标优化决策模型，针对目标函数较多的情况，提出了改进粒子群优化算法，提高了选矿效率。提出了基于小波神经网络的磨矿过程质量预测模型，实现了磨矿过程中磨矿产品质量的在线预测，在生产过程质量预测方面，建立了基于神经网络和支持向量机相结合的质量预测模型，实现了质量预测。在节能降耗方面，采用遗传算法建立了矿物加工过程中能耗与回收率之间的非线性关系模型，实现选矿过程中节能降耗，研究了基于神经网络的选矿厂能耗预测模型，通过对样本数据进行特征提取和降维处理，建立神经网络模型并对其进行训练，该模型可根据设定指标对已选产品和目标产品进行能耗预测。在其他方面，还有智能控制、故障诊断、优化排产等方面的应用[2]。如建立了基于人工神经网络和专家系统的智能控制模型，实现了对系统生产性能的优化控制；建立了基于遗传算法和人工神经网络的故障诊断模型，提高了故障诊断精度。

三、智能检测与控制

传统的矿物加工过程控制采用人工经验为主，存在检测精度低、检测不及时等问题，无法及时了解矿石的特性，控制效果不理想；随着人工智能技术的发展，出现了多种新型检测技术，如：基于机器视觉的矿物分选过程在线监测技术、基于深度学习的矿物分选过程智能控制技术、基于神经网络的矿物分选过程智能控制技术、基于云平台的矿物分选过程智能控制技术等。

近年来，针对难选矿石的智能选矿研究进展较快，主要集中在选矿自动化控制和选矿工艺优化两个方面。其中，利用人工智能进行选矿工艺优化是当前研究热点。研究表明，将人工智能技术应用到矿物加工工艺优化中可以提高生产效率、降低能耗、减少废石排放，并实现了对矿物加工过程的有效控制。基于人工智能技术的选矿工艺优化主要包括：基于神经网络、支持向量机等进行选矿过程建模与分析；通过专家系统进行选矿过程专家诊断；利用多目标优化算法实现对选矿过程的优化等。基于人工智能进行选矿工艺优化主要包括：将人工智能应用到矿石化学性质检测、矿石分选过程参数检测及控制等方面。

结语

矿物加工过程中，利用人工智能技术对生产工艺进行优化控制，有利于提高选矿指标，降低能耗，提高资源利用效率，推动行业高质量发展。虽然人工智能技术在矿物加工领域的应用取得了一些进展，但仍存在许多问题有待解决。首先，我国矿山企业普遍规模较小、设备简单、自动化水平低、生产效率低，人工智能技术在这些企业的应用仍有很大的发展空间。其次，目前人工智能技术在矿物加工领域的应用尚处于起步阶段，人工智能技术在矿物加工领域的应用深度和广度不足，尚未形成成熟的流程体系和配套设备[3]。最后，人工智能技术在矿物加工领域的应用前景广阔，但需要解决好以下问题：第一，加强人工智能技术与矿物加工流程的耦合研究。第二，加快矿物加工流程智能化改造。第三，加强人工智能技术与矿物加工系统的集成研究。随着人工智能技术在矿物加工领域的不断发展和完善，未来必将会有更多基于人工智能技术的新设备、新流程不断涌现，为提高我国矿产资源利用效率和经济效益提供更加有力的技术支撑。

参考文献

[1]李琳，由晓芳，王凌云，郭琳，王俊祥.矿物加工工程专业绿色智能化方向建设[J].中国冶金教育，2023（01）：19-21.

[2]黄波，周玲妹，徐宏祥，王卫东.矿物加工工程专业新工科建设内涵的探索[J].教育现代化，2019，6（90）：84-85.

[3]王卫东，涂亚楠，徐宏祥，孙志明，王建兵，黄波.矿物加工工程专业实验室智能管理系统设计与实践[J].实验技术与管理，2021，38（12）：10-13+18.