【摘 要】
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矿点品位预测中常用的平均系数法虽计算量小便于操作,但具有局限性,有时无法准确地估算出矿石的品位,导致出矿点品位波动较大,增加精矿生产成本。为解决这一问题,可以采用地
【基金项目】
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辽宁科技大学大学生创新创业训练计划项目(项目编号201910146112)
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矿点品位预测中常用的平均系数法虽计算量小便于操作,但具有局限性,有时无法准确地估算出矿石的品位,导致出矿点品位波动较大,增加精矿生产成本。为解决这一问题,可以采用地质学领域中常用的距离幂次反比法代替平均系数法。距离幂次反比法引入预估点品位的影响与距离相关,距离越近影响越大,反之影响较小。基于粒子群(PSO)算法确定距离幂次反比法中的最优幂次,从不同的层次和角度提出相应解决途径,解决矿点品位估计值与实际值相差较大这一现象,合理研究配矿方法,从而降低品位波动,降低生产成本。
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