基于矿堆偏析特征的智能配矿方法的应用.pdf

有色金属（选矿部分）２０２０年第５期收稿日期２０１９ - １２ - １２作者简介蔡国良（１９７８－），男，学士，高级工程师，主要从事矿山自动化、智能化方面的研究工作。Ｅ - ｍａｉｌ１９９４１９１９７９９＠１６３．ｃｏｍ d o i1 0 . 3 9 6 9／j . i s s n . 1 6 7 1 - 9 4 9 2 . 2 0 2 0 . 0 5 . 0 1 3 基于矿堆偏析特征的智能配矿方法的应用蔡国良（紫金矿业集团股份有限公司，福建上杭３６４２００）摘要该方法利用储矿堆会产生“ 偏析” 作用这一特点，实现对磨矿过程的配矿。结合磨机的工艺指标，如功率、轴压、磨音、顽石量以及储矿堆的料位等外部因素，制定出磨机给矿块度和重板给料机启动顺序控制方案，通过．ＮＥＴ技术、数据库技术、ＭＡＴＬＡＢ技术等混合编程实现对储矿堆的“ 金字塔” 型控制，该方法在有效的确保选厂处理量前提下，稳定磨机内部的料位在正常值范围内，提高了磨机的磨矿效率，稳定了磨矿产品的粒度，减少了钢球和衬板的损耗。关键词储矿堆；控制；偏析；Ｃ＃技术；磨矿效率中图分类号ＴＤ９２１＋．６文献标志码Ａ文章编号１６７１ - ９４９２（２０２０）０５ - ００６８ - ０５ A p p l i c a t i o no f I n t e l l i g e n tO r eB l e n d i n gM e t h o dB a s e d o nS e g r e g a t i o nC h a r a c t e r i s t i c so fO r eP i l e ＣＡＩＧ u o l i a n g （Ｚ i j i nＭ i n i n gＧ r o u pＣ o ．，Ｌ t d ．，Ｓ h a n g h a n g３６４ 2 ００，Ｆ u j i a n，Ｃ h i n a） A b s t r a c tＴｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｏｒｅｂｌｅｎｄｉｎｇｉｎｇｒｉｎｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎｉｎｏｒｅｓｔｏｒａｇｅｐｉｌｅ．Ｉｎｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎｏｆｏｒｅｓｔｏｒａｇｅｐｉｌｅｉｓｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｏｒｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｎｇｒｉｎｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｉｌｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｓｕｃｈａｓｐｏｗｅｒ，ａｘｉａｌｐｒｅｓｓｕｒｅ，ｇｒｉｎｄｉｎｇｓｏｕｎｄ，ｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｒｅｆｒａｃｔｏｒｙａｎｄｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｏｒｅｓｔｏｒａｇｅｐｉｌｅａｎｄｏｔｈｅｒｅｘｔｅｒｎａｌｆａｃｔｏｒｓ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｏｆｍｉｌｌｏｒｅｂｌｏｃｋａｎｄｈｅａｖｙｐｌａｔｅｆｅｅｄｅｒｓｔａｒｔ - ｕｐｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｐｙｒａｍｉｄｔｙｐｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｏｒｅｓｔｏｒａｇｅｐｉｌｅｉｓｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｍｉｘｅｄｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｗｉｔｈＮＥＴｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｂａｓｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＭＡＴＬＡＢｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｎｓｕｒｅｓｔｈａｔｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌｌｅｖｅｌｉｎｔｈｅｍｉｌｌｉｓｉｎｔｈｅｎｏｒｍａｌｒａｎｇｅ，ｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｇｒｉｎｄｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｓｔａｂｉｌｉｚｅｓｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｏｆｇｒｉｎｄｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｓ，ａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｌｏｓｓｏｆｓｔｅｅｌｂａｌｌｓａｎｄｌｉｎｅｒｓｏｎｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｐｌａｎｔｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ． K e yw o r d sｒｅｓｅｒｖｏｉｒｈｅａｐ；ｃｏｎｔｒｏｌ；ｓｅｇｒｅｇａｔｉｏｎ；Ｃ＃ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｇｒｉｎｄｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ磨矿过程是个机理复杂、多因素交错影响的工业过程［１］，磨矿过程产品质量的好坏直接影响到后续选别过程，所以确保磨矿过程的稳定高效运行，对整个选矿过程有很大意义，其中给矿的块比直接影响到选厂的处理量、衬板损耗、钢球消耗、磨矿产品的合格粒度等等一系列生产参数［２］。如果磨矿生产源头上出现问题，会对整个过程产生很大影响，所以保证给矿的矿量和大小块的块比对整个选厂有着至关重要的作用。本文根据储矿堆会产生“ 偏析” 作用这一对给矿的配矿产生不利影响的特征，研究了一种利用该弊端的算法，转利为弊，实现磨矿过程的平稳配矿。现在常用的提高磨机效率的方法主要有对磨机给矿设备进行改进，如朝阳新宏达钒钛有限公司申请的二段磨矿机浓缩给料斗［３］；或改进磨机内部结构如衬板、给矿口、排矿口等磨机内部结构，如河北展创矿山机械有限公司申请的大型半自磨机耐冲击筒体衬板［４］；或改进加球方式，如本钢板材股份有限等公司申请的自动加球机相关专利以及文献６所述的通过控制加球机的方式实现磨矿效率提升［５ - ６］。这些方法基本都是围绕磨机的结构改进，而本方法旨在提高半自磨机的磨矿效率，并深刻考虑到半自磨机的磨矿机理，即半自磨机的主要的磨矿介质是大块矿石和钢球，所以半自磨机的磨矿效率的好坏 86 万方数据２０２０年第５期蔡国良基于矿堆偏析特征的智能配矿方法的应用与大块矿石的比例有很大关系。本文根据储矿堆会产生“ 偏析” 作用这一特殊现象，研究了一种利用该特征实现半自磨机的配矿的算法，并分别兼顾考虑影响半自磨机磨矿效率的内外因素，实现对半自磨机磨矿效率的全面提升。１工艺简介现以现场的给矿段工艺为例介绍本文涉及的主要工艺过程。某选厂破碎工艺有四条皮带，三条分矿皮带分别将矿石最后汇总到一条集矿皮带上，三条分矿皮带上方分别由三个重板给料机进行给料，每条皮带上均装有矿石图像分析仪，要求在保证现有重板开启的情况下，调节相应重板频率，保证矿量和矿石块度满足设定要求。下图为系统的工作原理图，一般每条皮带上开启一个重板。图１某选厂破碎示意图Ｆｉｇ．１Ｃｒｕｓｈｉｎｇｄｉａｇｒａｍｏｆａｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒ储矿堆设置在半自磨机之前，主要用于储存矿石。矿石经过旋回破碎机破碎和皮带运输，下落到储矿堆的过程中会产生“ 偏析” 作用［７］。偏析作用的现象是矿石从高处下落过程中，颗粒大的矿石会堆积在料堆外侧、颗粒小的矿石会堆积在料堆中央。产生偏析作用的前提是储矿堆必须为“ 金字塔” 型，如图２所示。如果储矿堆呈现“ 凹” 型，矿石从高处下落到储矿堆的过程中会堆积在凹处，从而矿石粒度分布就没有大小分类分布的现象，则失去偏析作用，如图３所示。因此，在满足半自磨机磨矿要求的前提下使储矿堆保持“ 金字塔” 型，易于实现对半自磨机的配矿控制。如果储矿堆呈现“ 凹” 型，将会影响到重型板式给矿机的给矿矿量和块比，将无法实现配矿控制，所以要严格控制储矿堆出现“ 凹” 型。储矿堆在地下布置了１０台重型板式给矿机，分为１＃～３＃、４＃～７＃、８＃～１０＃共３组。每组下方各有一条皮带，分别为１＃皮带、２＃皮带、３＃皮带，三条皮带最终汇总到４＃皮带，给入半自磨机，其中每个重板给料机上方有料位检测、１＃～４＃皮带上均有一台矿石图像分析仪，如图４所示。图２金字塔型给矿示意图Ｆｉｇ．２Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｐｙｒａｍｉｄｆｅｅｄｉｎｇ图３凹型给矿示意图Ｆｉｇ．３Ｄｉａｇｒａｍｏｆｃｏｎｃａｖｅｆｅｅｄｉｎｇ图４重板给料机分布图Ｆｉｇ．４Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｐｌａｔｅｆｅｅｄｅｒ２设计目的及控制目标根据工艺特点及需求，智能配矿的设计目的为１）保证半自磨机的磨矿效率［８］，确保大块矿石在半自磨机的作用；２）合理配备大小块比，确定钢球数量，减少钢球和衬板的损耗。其控制目标包括１）确保储矿堆呈“ 金字塔” ，保证“ 偏析” 作用；２）保证半自磨机给矿的总矿量和矿石块比。 96 万方数据有色金属（选矿部分）２０２０年第５期具体的控制思路为根据每次开启的重板给矿机序列、输出频率值和矿石图像分析仪等数据通过智能配矿控制器计算出半自磨机的新给矿的粒度组成以及给矿的矿量。３控制原理 3 . 1 矿石块度控制根据实际生产需求，设计磨机给矿块度的控制原则如下１）对于半自磨机的给矿量，要求稳定在浮选要求的允许范围内，即稳定给矿量；２）对于半自磨机的给矿粒度组成，要求大块、中块、小块满足一定的比例；３）根据轴压、功率、磨音等因素的变化推断出磨机内部料位的变化趋势，当料位高时，减小大块比例；当料位低时，增大大块比例，最终使料位稳定在合适的高度上。从而确定大小块给入量，进而改变不同重板给料机的频率。控制建议给出后，系统按照当前开启的重板情况进行频率调整。当输出结果为增大大块矿石比例时，较大块矿石的重板频率增加，同时为保证总体矿量不变，小块矿石重板的频率会减小相应频率；当输出结果为减小大块矿石比例时，较大块矿石的重板频率减小，小块矿石的重板频率增加；当输出结果为不调整矿石比例时，开启重板的频率不变。 3 . 2 重板启动顺序控制为实现配合矿石块度控制，需维持“ 金字塔” 形料堆，因此对重板的启动顺序进行相应的逻辑设计１）对于储矿堆，要求矿石的进出平衡，不仅是矿量上的进出平衡，还包括不同尺寸的矿石的进出平衡。由于来矿的矿石块度暂无检测，因此预留扩展功能模块。２）对于半自磨机的给矿粒度组成，要求大块、中块、小块满足一定的比例，也就是要求１２台重板按照一定的顺序启动，避免出现某台重板长时间不工作而堆矿的现象。３）对于储矿堆，要求储矿堆的形状为金字塔型的，便于来矿矿石在偏析作用下形成大小块的分级。因此，根据重板上方的料位信号，当储矿堆的形状出现凹型时，调节重板的启动顺序，避免凹型继续形成。４系统实现 4 . 1 整体架构基于矿堆偏析特征的智能配矿方法整体架构如图５所示，该方法将人工智能和图像识别技术相结合从而实现磨矿环节自动配矿。利用矿石图像分析数据、半自磨机的负荷软测量值、磨音值作为扰动变量，将功率、轴压、料位作为被控制变量，各重板给料机频率作为操作变量，采用软测量、模式识别等技术对磨矿环节进行建模，进而给出半自磨机给料量、给料块比的最优设定值，之后将通过遗传算法、模糊控制、预测控制等先进控制技术结合矿石图像分析仪数据、料位数据给出各重板给料机的频率设定值，进而实现对磨矿过程的自动配矿。图５半自磨机自动配矿技术框架图Ｆｉｇ．５Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｏｒｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｓｅｍｉａｕｔｏｇｅｎｏｕｓｍｉｌｌ 4 . 2 具体实现方式首先利用模糊控制［９ - １１］的手段实现在保证半自磨机磨矿效率的前提下，使矿堆保持“ 金字塔” 型。即上图３中５＃、６＃的料位最高、４＃、７＃的料位、３＃、８＃的料位、２＃、９＃的料位次高、１＃、１０＃的料位最低。当５＃料位等于或小于３＃料位时，说明料位出现凹形，如果３＃重板给料机未工作，则建议开启重板８＃重板给料机；如果５＃重板给料机已工作，则建议关闭５ - １５＃重板给料机，增大３＃重板给料机的输出频率。通过统计重板给料机的工作时间，当发现某组重板给料机的工作时间过长，则建议切换其对称的重板。通过类似的控制，可保证储矿堆出料均匀，形状持续保持“ 金字塔” 型。基于此原则确定矿石块度调节原则如图６所示，对矿石块度配比进行控制。根据半自磨机轴压、半自磨机功率、磨音、顽石返回量的变化推断出半自磨机内部料位的变化趋势，当料位高时，减小大块矿石比例；当料位低时，增大大块矿石比例。结合磨机的给矿粒度组成，为使半自磨机料位稳定在合适的高度上，可以确定大小块矿石配比，进而改变不同重板给料机的频率。 07 万方数据２０２０年第５期蔡国良基于矿堆偏析特征的智能配矿方法的应用图６矿石块度调节系统图Ｆｉｇ．６Ｄｉａｇｒａｍｏｆｏｒｅｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ其次，根据料堆形状要求确定重板给料机启动顺序控制原则。储矿堆要求矿石进出平衡，不仅是矿量上的进出平衡，还包括不同块度矿石的进出平衡。结合储矿堆保持“ 金字塔” 型，可使矿石在偏析作用下形成大小块的分布。重板给料机根据矿石块度控制方案按照一定的顺序启动停止，避免出现某台重板给料机长时间不工作而堆矿的现象。最后，系统根据后续半自磨机的矿量、块比设定值、矿石图像分析仪数据、以及各重板信息，利用遗传算寻找最优重板组合输出，首先对每个重板给料机进行初始化，包括该重板给料机所处下方皮带号、重板标号、块度类别、频率上下限、频率初值，结合重板信息、矿石图像分析仪信息、半自磨机给矿量、给矿块度设定值通过遗传算法进行重板开启组合自寻优输出，系统自动调节当前开启的重板的频率，具体步骤如图７所示。图７重板开启程序执行框图Ｆｉｇ．７Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎｂｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｈｅａｖｙｐｌａｔｅｏｐｅｎｉｎｇｐｒｏｇｒａｍ５结论本方法是磨矿智能控制系统中的一项重要核心技术，能达到提高磨机的磨矿效率的效果。利用储矿堆的“ 偏析” 作用，使用Ｃ＃、数据库、ＭＡＴＬＡＢ等软件混合编程实现优化控制，使储矿堆保持“ 金字塔” 型，以便能够实时产生“ 偏析” 现象，进而实现对储矿堆后续环节半自磨机磨矿过程的给料量和给料块比的优化控制。通过某选厂现场应用证明该方法可以保证磨矿前端给料的最优的给矿控制，使得磨机内部的料位稳定在正常值内，提高了磨机的半自磨机磨矿效率２个百分点、台时处理量３～５个百分点，减少了钢球和衬板的损耗５个百分点，稳定了磨矿产品的粒度。参考文献［１］卢胜英．磨矿分级过程自动控制的新进展［Ｃ］／／冶金矿山第二届选矿技术进展报告会论文集，１９９１，６（１）１９１ - １９６．ＬＵＳｈｅｎｇｙｉｎｇ．Ｎｅｗｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｏｆｇｒｉｎｄｉｎｇａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｄｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎｍｉｎｅｒａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｍｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌｍｉｎｅｓ，１９９１，６（１）１９１ - １９６．［２］威尔斯ＢＡ．二十世纪矿物工程的发展和二十一世纪展望［Ｊ］．国外金属矿选矿，１９９６（２）１９ - ２３ＷＥＬＬＳＢＡ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｍｉｎｅｒａｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｔｈｅ２０ｔｈｃｅｎｔｕｒｙａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｆｏｒｔｈｅ２１ｓｔｃｅｎｔｕｒｙ［Ｊ］．ＭｅｔａｌｌｉｃＯｒｅＤｒｅｓｓｉｎｇＡｂｒｏａｄ，１９９６（２）１９ - ２３．［３］朝阳新宏达钒钛有限公司．二段磨矿机浓缩给料斗ＣＮ２０５５５５１３８Ｕ［Ｐ］．２０１６ - ０２ - ０１．ＣｈａｏｙａｎｇＮｅｗＨｏｎｇｄａＶａｎａｄｉｕｍＴｉｔａｎｉｕｍＣｏ．，Ｌｔｄ．ＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｆｅｅｄｈｏｐｐｅｒｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｄｓｔａｇｅｇｒｉｎｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｅＣＮ２０５５５５１３８Ｕ［Ｐ］．２０１６ - ０２ - ０１．［４］河北展创矿山机械有限公司．大型半自磨机耐冲击筒体衬板ＣＮ２０４３３８２５８Ｕ［Ｐ］．２０１５ - ０５ - ２０．ＨｅｂｅｉＺｈａｎｃｈｕａｎｇＭｉｎｉｎｇＭａｃｈｉｎｅｒｙＣｏ．，Ｌｔｄ．ＩｍｐａｃｔｒｅｓｉｓｔａｎｔｃｙｌｉｎｄｅｒｌｉｎｅｒｏｆｌａｒｇｅｓｅｍｉａｕｔｏｇｅｎｏｕｓｍｉｌｌＣＮ２０４３３８２５８Ｕ［Ｐ］．２０１５ - ０５ - ２０．［５］本钢板材股份有限公司．自动加球机ＣＮ１１０１２４８０６Ａ［Ｐ］．２０１９ - ０４ - ２４．ＢｅｎｘｉＳｔｅｅｌＰｌａｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．ＡｕｔｏｍａｔｉｃｂａｌｌｆｅｅｄｅｒＣＮ１１０１２４８０６Ａ［Ｐ］．２０１９ - ０４ - ２４．［６］贾永红．球磨机新型自动加球机的研制与应用［Ｊ］．金属矿山，２００５（１２）５７ - ５９．ＪＩＡＹｏｎｇｈｏｎｇ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｎｅｗｔｙｐｅｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｂａｌｌａｄｄｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｆｏｒｂａｌｌｍｉｌｌ［Ｊ］．ＭｅｔａｌＭｉｎｅ，２００５（１２）５７ - ５９．［７］陈炳辰．磨矿数学模型［Ｃ］／／第二届全国破碎磨矿学术会议-破碎磨矿专题讲座，北京，１９８３．ＣＨＥＮＢｉｎｇｃｈｅｎ．Ｇｒｉｎｄｉｎｇｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌ［Ｃ］／／ 17 万方数据有色金属（选矿部分）２０２０年第５期ＴｈｅＳｅｃｏｎｄＮａｔｉｏｎａｌＣｒｕｓｈｉｎｇａｎｄＧｒｉｎｄｉｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ - ＳｐｅｃｉａｌＬｅｃｔｕｒｅｏｎＣｒｕｓｈｉｎｇａｎｄＧｒｉｎｄｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１９８３．［８］关长亮，刘启超，孙秀丽．回声状态网络在半自磨机功率预测中的应用［Ｊ］．矿冶工程，２０１７，３７（５）６４ - ６７．ＧＵＡＮＣｈａｎｇｌｉａｎｇ，ＬＩＵＱｉｃｈａｏ，ＳＵＮＸｉｕｌｉ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｃｈｏｓｔａｔｅｎｅｔｗｏｒｋｉｎｐｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＳＡＧｍｉｌｌ［Ｊ］．ＭｉｎｉｎｇａｎｄＭｅｔａｌｌｕｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１７，３７（５）６４ - ６７．［９］黄之初，黎水平．磨机负荷专家模糊控制原理及实现方法［Ｊ］．矿冶工程，１９９６，１６（３）２２ - ２５．ＨＵＡＮＧＺｈｉｃｈｕ，ＬＩＳｈｕｉｐｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｔｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｍｉｌｌｌｏａｄ［Ｊ］．ＭｉｎｉｎｇａｎｄＭｅｔａｌｌｕｒｇｙＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９６，１６（３）２２ - ２５．［１０］ＤＵＢＯＩＳＤ，ＨＵＬＬＥＲＭＥＩＥＲＥ，ＰＲＡＤＥＨ．Ｆｕｚｚｙｓｅｔ - ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｉｎｉｎｓｔａｎｃｅ - ｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＦｕｚｚｙＳｙｓｔｅｍｓ，２００２，１０（３）３２２ - ３３２［１１］ＺＨＡＮＧＸＬ，ＺＨＡＯＨＷ，ＱＩＹＭ，ｅｔａｌ．ＧｒｉｎｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢ［Ｃ］／／５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＦｕｚｚｙＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙ，ＩＥＥＥ．２００８．Ｄｏｉ１０．１１０９／  ＦＳＫＤ．２００８．２５１．（上接第６７页）［７］孔令斌．一种新型磨矿介质在细磨中的应用研究［Ｄ］．沈阳东北大学，２０１５．ＫＯＮＧＬｉｎｇｂｉｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｎｅｗｔｙｐｅｏｆｇｒｉｎｄｉｎｇｍｅｄｉａｉｎｆｉｎｅｇｒｉｎｄｉｎｇ［Ｄ］．ＳｈｅｎｙａｎｇＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１５．［８］ＸＩＡＯＱ，ＫＡＮＧＨ，ＬＩＢ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｕｄｙｔｏｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｐｒｉｍｅｖａｌｂａｌｌｌｏａｄｉｎｇｉｎφ４．０６．０ｍｏｖｅｒｆｌｏｗｂａｌｌｍｉｌｌｏｆＹｉｎｇｅｚｈｕａｎｇｇｏｌｄｍｉｎｅ［Ｊ］．ＡａｓｒｉＰｒｏｃｅｄｉａ，２０１４，７１４ - １９．［９］王国强，肖庆飞，王肖江，等．优化介质制度提高磨矿作业质量的试验研究［Ｊ］．黄金，２０１７，３８（１）５２ - ５５．ＷＡＮＧＧｕｏｑｉａｎｇ，ＸＩＡＯＱｉｎｇｆｅｉ，ＷＡＮＧＸｉａｏｊｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｍｅｄｉｕｍｓｙｓｔｅｍｔｏｉｍｐｒｏｖｅｇｒｉｎｄｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｑｕａｌｉｔｙ［Ｊ］．Ｇｏｌｄ，２０１７，３８（１）５２ - ５５．［１０］ＺＨＡＮＧＨ，ＬＩＵＪ，ＣＡＯＹ，ｅｔａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｏｎｌｉｇｎｉｔｅｒｅｖｅｒｓｅｆｌｏｔａｔｉｏｎｋｉｎｅｔｉｃｓｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｓｏｄｉｕｍｃｈｌｏｒｉｄｅ［Ｊ］．ＰｏｗｄｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，２４６（３）６５８ - ６６３．［１１］高洋．提高黄金选矿厂磨矿效率的工业应用［Ｊ］．矿冶，２０１３，２２（１）２６ - ２９．ＧＡＯＹａｎｇ．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｇｒｉｎｄｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｇｏｌｄｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｏｒｓ［Ｊ］．ＭｉｎｉｎｇａｎｄＭｅｔａｌｌｕｒｇｙ，２０１３，２２（１）２６ - ２９．［１２］肖庆飞，王国强，宋念平，等．辉钼矿磨矿提质降耗的试验及应用［Ｊ］．矿冶，２０１８，２７（４）１ - ５，９．ＸＩＡＯＱｉｎｇｆｅｉ，ＷＡＮＧＧｕｏｑｉａｎｇ，ＳＯＮＧＮｉａｎｐｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｌｙｂｄｅｎｉｔｅｍｉｎｅｇｒｉｎｄｉｎｇｔｏｉｍｐｒｏｖｅｑｕａｌｉｔｙａｎｄｒｅｄｕｃｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭｉｎｉｎｇａｎｄＭｅｔａｌｌｕｒｇｙ，２０１８，２７（４）１ - ５，９．［１３］邓禾淼，康怀斌，肖庆飞．改善冬瓜山铜矿磨矿效果提高铜回收率的研究［Ｊ］．有色金属（选矿部分），２０１７（１）６５ - ６８．ＤＥＮＧＨｅｍｉａｏ，ＫＡＮＧＨｕａｉｂｉｎ，ＸＩＡＯＱｉｎｇｆｅｉ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｇｒｉｎｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆＤｏｎｇｇｕａｓｈａｎｃｏｐｐｅｒｍｉｎｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｃｏｐｐｅｒｒｅｃｏｖｅｒｙｒａｔｅ［Ｊ］．ＮｏｎｆｅｒｒｏｕｓＭｅｔａｌｓ（ＭｉｎｅｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｅｃｔｉｏｎ），２０１７（１）６５ - ６８．［１４］汪太平，肖庆飞，李博．冬瓜山铜矿一段磨矿产品粒度组成优化研究［Ｊ］．矿产保护与利用，２０１４（４）２２ - ２６．ＷＡＮＧＴａｉｐｉｎｇ，ＸＩＡＯＱｉｎｇｆｅｉ，ＬＩＢｏ．Ｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｚｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔ - ｓｔａｇｅｇｒｉｎｄｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｓｏｆＤｏｎｇｇｕａｓｈａｎｃｏｐｐｅｒｍｉｎｅ［Ｊ］．ＭｉｎｅｒａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，２０１４（４）２２ - ２６．［１５］宋念平，肖庆飞，杨芳，等．洛钼一公司磨矿介质配比优化研究［Ｊ］．中国钼业，２０１７，４１（１）１８ - ２１．ＳＯＮＧＮｉａｎｐｉｎｇ，ＸＩＡＯＱｉｎｇｆｅｉ，ＹＡＮＧＦａｎｇ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｇｒｉｎｄｉｎｇｍｅｄｉａｒａｔｉｏｏｆＮｏ．１ｍｏｌｙｂｄｅｎｕｍｃｏｍｐａｎｙ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＭｏｌｙｂｄｅｎｕｍＩｎｄｕｓｔｒｙ．２０１７，４１（１）１８ - ２１． 27 万方数据

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