一种预测当日精矿产率的方法

技术领域

本发明属于选矿生产领域，涉及一种预测当日精矿产率的方法。

背景技术

选矿是指目标矿物和其他矿物解离，有效组分富集的过程，这一过程中涉及物质解离的碎矿、磨矿，以及富集有用成分的选别作业，根据矿石的赋存条件和出矿品位，可以确定选矿工艺参数。

实际生产过程中，选矿回收率(又可称为精矿产率)对选矿工艺优化、选矿生产管理具有重要指导作用，过高过低的精矿产率对矿山的经济效益都有影响，但矿石出矿到精矿产出，这一过程是连续且滞后的，当日的精矿产出实际对应的是上一工作日生产出矿的矿石，而生产管理需要上报是当日生产矿石的精矿产率，故准确预估当日精矿产率是重要的；同时工艺优化需根据精矿产率波动及时调整选矿工艺参数，实现精矿产率指标稳定，故根据现有生产数据，预测当前工艺参数下的精矿产率具有重要意义。

发明内容

本发明的目的就是在于提供一种能根据实时的生产数据，更新预报当前工艺参数下的精矿产率方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案提供了一种预测当日精矿产率的方法，其包括以下步骤：

步骤1，测量原矿品位；

步骤2，测量精矿品位；

步骤3，测量尾矿品位；

步骤4，计算昨日的精矿理论产率；

步骤5，测量生产过程中的精矿品位；

步骤6，测量生产过程中的尾矿品位；

步骤7，建立多元回归模型，计算当日产率。

优选的，步骤1包括：从磨矿机下的出矿漏斗取样并记录当班出矿重量，用实验室磨矿机磨细至一定程度后，通过原矿浮选柱实验测量原矿所含有效成分的品位，包括原矿重量W

优选的，步骤2包括：从干燥后的精矿矿仓取样，通过浮选柱实验测量精矿所含有效成分的品位，包括铅精矿的铅品位G

优选的，步骤3包括：从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量精矿所含有效成分的品位，包括尾矿的铅品位G

优选的，步骤4包括：列出品位系数矩阵D，

计算品位系数矩阵的逆矩阵D

W

对应昨日精矿产率：

铅精矿γ

锌精矿γ

硫精矿γ

尾矿γ

优选地，步骤5包括：各精矿的浓密机取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量生产过程中的精矿品位，包括铅精矿的铅品位G

优选的，步骤6包括：从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量生产过程中的尾矿品位，包括尾矿的铅品位G

优选的，步骤7包括：当日精矿产量计算公式如下：

铅精矿产量W

锌精矿产量W

硫精矿产量W

尾矿产量W

优选的，步骤7还包括：利用历史数据，计算建立回归模型，计算出β，γ，δ值。

优选地，β值计算如下：已知四天前、三天前、两天前和昨天的铅精矿产量W

W

W

W

W

对应的自变量矩阵X，因变量矩阵y如下所示

在公式中，/>

将求得的

W

对应的铅精矿产率也可得出：

γ

同理可预测当日锌精矿，硫精矿的精矿产率。

综上所述，本发明包括以下有益技术效果：

本发明通过现有精矿产率的历史数据，建立回归模型，结合当日的浓密机抽样数据，给出当日出矿矿石的精矿产率，为数据上报上级集团公司提供参考，减少月底上报量与实际量的补偿平衡，同时选矿技术员可依据该预测值及时调整后续生产工艺参数，实现生产效益最优。

附图说明

图1为本发明实时预报选矿产率的方法实现流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开一种预测当日精矿产率的方法，本发明包括以下步骤：

1.测量原矿品位：早班9点，从磨矿机下的出矿漏斗取样，用实验室磨矿机磨细至一定程度后，通过原矿浮选实验测量原矿所含有效成分的品位。

2.测量精矿品位：早班10点，从干燥后的精矿矿仓取样，通过浮选实验测量精矿所含有效成分的品位。

3.测量尾矿品位：早班10点，从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选实验测量精矿所含有效成分的品位。

4.通过原矿，精矿，尾矿的有效成分的逆矩阵算出精矿和尾矿的理论产率。

5.测量生产过程中的精矿品位：中班16点，从各精矿的浓密机取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选实验测量生产过程中的精矿品位。

6.测量生产过程中的尾矿品位：中班16点，从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选实验测量生产过程中的尾矿品位。

7.建立每日的精矿产率多元回归模型，得到今日精矿的产率。

与现有方法相比，本发明提出的实时预报选矿产率方法，将基于当日正在选矿处理的精矿品位和昨日出矿的理论精矿产率结合起来，得到了更为准确的当日精矿产率。生产人员将更为准确的当日精矿产率上报至上级公司，能减小每日上报数据与实际产率的误差，减少月底结算时生产公司上报产率与实际产率的补偿量，同时根据当日生产产率及时调整选矿工艺参数，将当日产率控制在稳定范围内，实现生产效益最优，节约生产成本。(以云南某矿为例，每日分夜(0：00-7:59)、早(8：00-15:59)、中(16:00-23:59)三班，早班取样的原矿为当日出矿的矿石，早班取样化验的精矿对应昨日出矿的原矿，中班浓密机取样的精矿和尾矿为当日出矿的原矿石)。

如图1所示，本发明为一种实时预报选矿产率的方法，基于当日正在选矿处理的精矿品位和昨日出矿的理论精矿产率，结合多元线性回归推算出当日出矿的精矿产率。

本发明的具体步骤如下：

步骤1，测量原矿品位：早班9点，从磨矿机下的出矿漏斗取样并记录当班出矿重量，用实验室磨矿机磨细至一定程度后，通过原矿浮选柱实验测量原矿所含有效成分的品位，记为W

步骤2，测量精矿品位：早班10点，从干燥后的精矿矿仓取样，通过浮选柱实验测量精矿所含有效成分的品位，记为G

步骤3，测量尾矿品位：早班10点，从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量精矿所含有效成分的品位，记为G

步骤4，计算昨日的精矿理论产率，列出品位系数矩阵D，

计算品位系数矩阵的逆矩阵D

W

对应昨日精矿产率：

铅精矿γ

锌精矿γ

硫精矿γ

尾矿γ

步骤5，测量生产过程中的精矿品位：中班16点，从各精矿的浓密机取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量生产过程中的精矿品位。记为G

步骤6，测量生产过程中的尾矿品位：中班16点，从尾矿出口取样，用实验室烘干机烘干水分后，通过浮选柱实验测量生产过程中的尾矿品位。记为G

步骤7，建立多元回归模型，计算当日产率。

当日精矿产率主要与当日出矿矿石主要元素品位、当日正在生产过程中精矿抽样化验品位以及昨日精矿产率相关，故对应的当日精矿产量计算公式如下：

铅精矿产量W

锌精矿产量W

硫精矿产量W

尾矿产量W

利用历史数据，计算建立回归模型，计算出β，γ，δ值。以为β例，计算如下：

已知四天前、三天前、两天前和昨天的铅精矿产量W

W

W

W

W

对应的自变量矩阵X，因变量矩阵y如下所示

在公式中，

将求得的

W

对应的铅精矿产率也可得出：

γ

同理可预测当日锌精矿，硫精矿的精矿产率。

综上，本发明通过现有精矿产率的历史数据，建立回归模型，结合当日的浓密机抽样数据，给出当日出矿矿石的精矿产率，为数据上报上级集团公司提供参考，减少月底上报量与实际量的补偿平衡，同时选矿技术员可依据该预测值及时调整后续生产工艺参数，实现生产效益最优。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。