本文是一篇工程硕士论文，本文以某大型铁矿企业的选矿生产流程为研究对象。通过现场调研获取的资料与从企业系统采集到的大量数据进行整理，分析选矿企业生产成本，并对瓶颈工序关键混磁精品位进行优化控制。
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 我国钢铁产业发展现状
中国正处于工业化中后期向后工业化发展阶段，制造业是支撑国民经济和创造就业的基础，而制造业往往需要大量的矿产资源[1]，尤其是铁矿资源。比如我国快速发展的汽车、造船、高铁、家电等，都是钢铁等材料的需求大户。中国式现代化还面临着大规模基础设施建设任务，房地产、铁路、公路、桥梁等基础设施建设也需要消耗大量的钢铁资源[2]。另外，我国推动的“一带一路”建设，也会需要大量的钢铁。据统计，2022年我国钢材消费量约合粗钢10.1亿吨。其中，国内生铁产量约8.62亿吨，需消耗铁矿石（成品矿，折品位TFe：62%）约13.6亿吨[1]。
从我国铁矿资源的地质储量看，其总体特征是贫矿多、富矿少，共、伴生矿多。自然资源部2022年发布的《中国矿产资源报告》[3]显示，2021年，我国铁矿石储量高达161.24亿吨，但高品位铁矿石储量仅占约2.53%，铁矿石平均品位大约为33%，并且多数为难选矿石。另外，我国处于可持续发展的要求，对矿产资源开发利用过程中的能耗、环境等方面提出了“绿色、低碳”的要求。因此，如何绿色、高效开发利用我国铁矿资源，成了亟待解决的问题[3]。
逐步推进的智慧矿山建设，正推动矿冶工程管理手段、管理模式、管理理念创新。从勘探、开采、选矿、冶炼等各个环节，运用工业互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术，推动矿冶工程管理和控制从数字化到智能化再到智慧化，形成管理驾驶舱，智慧决策。智慧矿山建设是推动矿业高质量发展和矿业转型升级的必由之路，前景广阔。需要在矿山管理手段、理念、模式等方面继续探索创新，进一步挖掘传统矿业发展潜力，加快建设绿色矿山、智慧矿山，让矿山聪明起来、智慧一点。智慧矿山建设为矿山企业的运行管控、技术经济指标的优化决策提供了数据和计算支撑，形成了当前关键运行指标优化控制的主要背景条件。
1.2 国内外研究现状
工业4.0概念的提出与普及标志着一个全新的工业革命时代的到来。这一概念强调的是智能制造、是互联网技术与传统制造业的深度融合，在这一背景下，矿产行业经历了一次根本性的转型。企业通过引入先进的信息技术和智能化设备，逐步实现了生产流程的智能化和精细化管理。这不仅包括采掘和选矿过程的优化，还涉及到供应链管理、能源消耗、安全监控和环境保护等各个方面。通过实时数据收集、远程监控、预测性分析和自动化决策，工业物联网极大地提升了资源配置的效率和精确性。
1.2.1 选矿智能化产生与发展
信息化、自动化、数字化、智能化制造技术与相关管理理念有效地优化企业生产流程，提升企业生产效率，改善企业生产环境，降低企业生产成本，推动企业持续发展壮大[5]。吴耀昕等[6]借助物联网技术、大数据处理技术、三维仿真技术等手段，按照智能采矿、智能选矿、智能管控几个重点改造方向建设了多项应用子系统，为矿山带来了减员增效、生产稳定、管理协同的成效。冒守靖[7]对矿浆液位与浓度检测装置和液位智能控制展开研究，提出气体溢流法测量矿浆液位，趋势预测法控制矿浆液位，超声波衰减法检测矿浆浓度，系统具有较高的精度。刘翰林[8]提出基于双域融合和点光源亮度补偿模型的室内图像处理算法，通过图像清晰化算法方面的研究并结合自动化降尘技术构建智能降尘监控系统，保证了视觉监控系统能够应用于室内各类环境，进而提高系统的稳定性；同时互联网技术的革新也为智能矿山、智慧系统算法理论创新提供了支撑。张婷[9]通过开发利用高效智能的矿石预选技术、设备和工艺，才能大力提高钨资源开发、加工和利用的效率；并指出辐射法拣选+重介质选矿的联合工艺是矿石预选工艺发展的必然趋势，二者结合可实现钨矿石的全粒级预选。
第2章 选矿工艺与管控模式简介
2.1 选矿工艺与设备简介
选矿过程就是将从地下开釆出来的原矿石经过物理化学变化使得有用矿物进行富集的过程[65][66]。原矿石的物质组成上主要是赤铁矿（2 3Fe O，理论最高含铁量70%）和磁铁矿（3 4Fe O，理论最高含铁量72.4%）以及其他杂质如碳酸钙、碳酸铁等，这样的矿石并不能被直接利用。富集后有用矿物称为精矿，富集后的无用成分称为尾矿，其富集程度用品位来描述，分别为精矿品位和尾矿品位。精矿品位越高，矿物中的杂质就越少，越有利于后续的冶炼加工[67]。
国内各大铁矿选矿厂的主要工艺流程基本相似，主要可以分为三个阶段：破碎阶段、磨磁阶段、浮选阶段。本文以国内某重点大型选矿厂为研究对象，其选矿的基本工艺与设备介绍如下。
2.1.1破碎环节
破碎环节示意图如2.1所示，工艺示意图中“框”表示工序，浅色表示含铁量不发生变化，黄色表示含铁量发生变化；“圆”表示矿石，颜色越接近橙红色表示含铁量越高。
在采场经过简单的破碎和配矿后，矿石通过汽车或皮带运输至选厂设置的圆筒矿仓，圆筒矿仓内的矿石经皮带运输至中破机前矿仓并经给矿皮带运输至中破碎机破碎，破碎后的矿石经皮带输送至筛分间缓冲分配矿仓，矿仓下部的给矿皮带将矿石运输至振动筛进行筛分。筛上产品经皮带机输送至细破机缓冲分配矿仓，仓下部的给矿皮带机将矿石运输至细破机进行破碎，细碎后的矿石和中碎后的矿石再经皮带机输送至筛分间缓冲分配矿仓，形成闭路破碎筛分流程，筛下物料经皮带输送至磨磁环节的磨矿仓。
2.2 选矿过程的特征
从工艺流程可以发现，选矿的目的是从含有铁矿石的原材料中完成元素富集，有效分离出尾矿，减少运输浪费同时通过减小矿石粒度为下道序冶炼矿石做准备。选矿是一个典型的流程工业，生产过程连续，由一系列的工序串联而成，并且工业过程为了保证生产过程的稳定性和一致性，依赖高度的自动化，以及物联网技术；同时选矿过程是一个大规模的生产过程，需要投入大量的设备和资本，并且通常具有较长的投资回报期，流程工业的重点之一是不断优化生产过程，以提高效率、降低成本和减少资源浪费，依托高度自动化的丰富系统数据，加强对各项指标的调整，最终降低单位产品的成本从而提高竞争力。
通过对工艺过程的分析，分析认为选矿生产过程具有多变量、时变性、大滞后、强耦合、非线性的特点，且一般难以建立精确的数学模型。
(1)选矿过程的多变量性
多样的矿物种类。原矿石通常包含多种不同的矿物，每种矿物都可能对不同的处理参数和条件敏感。因此，处理过程中必须充分考虑这些矿物的特性，以实现有效分离。
多阶段的处理过程。选矿过程通常包括多个处理阶段，如破碎、磨矿、浮选包括最后的浓缩等，阶段间虽连续但每个阶段都有其独特的参数和操作条件，所有的指标和参数都需要协调和优化，以确保整个过程的高效。
多样的工艺参数。每个处理阶段都涉及多个操作参数，如磁场强度、药剂浓度、气泡大小、温度等。每一个参数的调整对于生产全流程会产生影响，这些参数之间的相互作用将会产生叠加的复合影响。
第3章 选矿流程关键品位优化 ........................ 21
3.1 选矿过程术语与特征指标 ........................... 21
3.1.1 选矿术语 ................................... 21
3.1.2 选矿流程运行指标 .......................... 22
第4章 动态环境下的混磁精品位优化与控制 ................ 46
4.1 混磁精品位优化问题分析 ............................... 46
4.2 基于改进SSA-SVR算法优化混磁精品位 .......................... 46
第5章 选矿流程品位优化决策系统的实现 ............................. 61
5.1 开发与运行环境 ............................. 61
5.1.1 开发工具 .............................. 61
5.1.2 运行环境 ............................. 61
第5章 选矿流程品位优化决策系统的实现
5.1 开发与运行环境
品位优化决策系统是一个依托企业现有MES系统，以实际数据为支撑，通过系统内置算法训练，并最终提供系统用户决策支持的系统。系统主要包含实时数据获取和优化决策两部分功能。
5.1.1 开发工具
在实时数据获取功能模块设计上，分为连接企业MES系统、下载JSON数据至本地文件夹和数据解析转换三个步骤。连接与下载步骤采用的开发工具采用的是PyCharm，这是一款专业的Python集成开发环境（IDE），搭载python（3.11.5），它具有丰富的功能，如代码自动补全、调试器、集成的测试、Git和其他版本控制系统等。它还支持Python的多种版本和框架，如Django、Flask和Pyramid等，使开发人员能够轻松地在一个平台上开发、测试和部署Python应用程序。数据解析转换步骤采用的开发工具是Jupyter Notebook，这种开发工具可以用python语言编写，用户可以直接在Web浏览器中编写、执行和修改代码单元，无需进行任何额外的软件安装，同时还提供了广泛的数据探索和可视化支持。
在优化决策功能模块设计上采用的开发工具为App Designer。App Designer是MATLAB中的一个交互式开发环境，用于设计和构建GU（I图形用户界面）应用程序，该工具在画布中进行可视化设计并利用嵌入的编辑器添加新属性、回调和其他函数。
第6章 结论与展望
6.1 结论
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