【摘 要】
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以碳作为还原剂,对某镜铁矿0～15 mm粒级粉矿进行了回转窑磁化焙烧?磁选试验研究.结果表明,还原剂与镜铁矿配比为2.5％,在焙烧温度820℃、焙烧时间30 min条件下经回转窑磁化焙烧,焙烧矿磨至-0.048 mm粒级占80％,在磁场强度120 kA/m条件下弱磁选获得铁精矿,其中给矿粒级0～0.5 mm所得弱磁选精矿平均全铁品位57.27％、平均铁回收率83.24％;0.5～1.0 mm粒级所得弱磁选精矿平均全铁品位57.55％、平均铁回收率82.92％;给矿粒级1～5 mm所得弱磁选精矿平均全铁品位
【机 构】
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酒钢集团采购供应分公司,甘肃 嘉峪关735100
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以碳作为还原剂,对某镜铁矿0～15 mm粒级粉矿进行了回转窑磁化焙烧?磁选试验研究.结果表明,还原剂与镜铁矿配比为2.5％,在焙烧温度820℃、焙烧时间30 min条件下经回转窑磁化焙烧,焙烧矿磨至-0.048 mm粒级占80％,在磁场强度120 kA/m条件下弱磁选获得铁精矿,其中给矿粒级0～0.5 mm所得弱磁选精矿平均全铁品位57.27％、平均铁回收率83.24％;0.5～1.0 mm粒级所得弱磁选精矿平均全铁品位57.55％、平均铁回收率82.92％;给矿粒级1～5 mm所得弱磁选精矿平均全铁品位57.58％、平均铁回收率89.31％,给矿粒级5～15 mm所得弱磁选精矿全铁品位58.36％、铁回收率84.40％;全粒级弱磁选精矿平均全铁品位57.70％、平均回收率84.97％.
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研究了磨矿时间、磨矿浓度和磨机充填率对锡石多金属硫化矿磨矿技术效率的影响,利用Matlab编程技术建立了粒子群优化算法?BP神经网络磨矿技术效率预测模型并对模型进行了预测验证研究.结果表明,在磨矿时间8 min、磨矿浓度70％、充填率30％时,可获得较好的磨矿技术效率.迭代次数对锡石多金属硫化矿磨矿技术效率模型预测值与试验值误差影响显著;在合适的迭代次数下,学习因子对模型预测值与试验值误差的影响很小,绝对误差小于±0.01个百分点,相对误差小于±0.04％.迭代次数达到500次后,粒子群优化算法?BP神经
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