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采用人工神经网络(ANN)以及人工神经网络和基因复合(GANN)算法来优化氧化铜矿柱浸工艺参数。采用三种高度的浸矿柱(2，4，6m)和尺寸为<25.4mm和<50.8mm的两种矿物来进行浸出实验。在台架实验规模下，对浸矿柱高度、矿粒尺寸、硫酸流速、浸出时间等工艺参数对铜浸出率的影响进行研究，对浸出条件进行优化以得到最大的浸出率。研究结果表明，铜的浸出率随硫酸流速和浸出时间的增加而增加，随矿粒尺寸和浸矿柱高度的减小而增加。对人工神经网络(ANN)、人工神经网络和基因复合(GANN)算法的效率进行