科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
以白云鄂博稀土矿为研究对象,针对浮选过程中浮选泡沫大小与回收率的相关性,结合计算机图像处理技术,利用Matlab数学分析软件,进行算法设计编写,对泡沫图像进行预处理、阈值分割、Canny算子边缘提取,提取泡沫边缘特征信息,并通过像素网格标定,对泡沫边缘进行精确分割,从而确定泡沫大小、统计泡沫大小分布规律。在实际浮选过程中浮选槽中泡沫形态呈动态变化,且存在兼并破裂等现象,在对浮选面积进行统计时,采用PDF泡沫概率统计方法,优化泡沫表征分析算法,分析泡沫大小与回收率之间的相关性。结果表明:通过计算统计整个浮选过程中的泡沫面积概率分布,并使用BP神经网络建立预测模型,对浮选泡沫面积与回收率相关性进行样本训练,即可对稀土矿物的浮选回收率进行预测。
- 单位
