【摘 要】
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针对球磨过程粒度分布难以在线检测的问题,基于数据驱动方法和PBM(Population Balance Model)模型框架,建立铝土矿连续球磨过程粒度分布预测模型。根据铝土矿分批磨矿特性数
【机 构】
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湖南师范大学物理与信息科学学院; 中南大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自科科学基金(61273187,61501183);教改专项(121000);湖南省自然科学基金(2015JJ6070,2016JJ6097)
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针对球磨过程粒度分布难以在线检测的问题,基于数据驱动方法和PBM(Population Balance Model)模型框架,建立铝土矿连续球磨过程粒度分布预测模型。根据铝土矿分批磨矿特性数据改进PBM破碎速率模型结构;考虑不同粒级物料的停留时间分布特性,改进停留时间分布密度函数;由分批实验获得的铝土矿磨矿特性数据和连续球磨过程采样数据反算寻优模型关键参数。工业试验数据验证结果表明所建模型精度高,满足实际生产需要。
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