【摘 要】
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为得到某铁矿全尾砂絮凝沉降参数,研究使用BP神经网络进行优化选择。以絮凝剂单耗和尾砂浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子;通过正交试验,建立网络学习、训练样本
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为得到某铁矿全尾砂絮凝沉降参数,研究使用BP神经网络进行优化选择。以絮凝剂单耗和尾砂浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子;通过正交试验,建立网络学习、训练样本,优选出最佳网络模型。扩大正交试验,增加输入因子水平,组合优选样本,搜索最佳絮凝沉降参数。优选出絮凝剂单耗10g/t,尾砂浓度18%,预测沉降速度为1.38m/h,满足生产要求,比原生产所需絮凝剂单耗节省一倍。应用表明该研究成果效果显著,为絮凝沉降参数优选提供一种全新思路。
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