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摘要
泡沫浮选是一种重要的选矿方法，不同表面物理化学性质的矿物颗粒在药剂的作用下借助浮选机实现分离。浮选机的控制变量包括充气量、泡沫层厚度和药剂添加量等。泡沫层厚度是影响浮选指标的一个重要控制参数，同样，泡沫层厚度的准确测量也至关重要。传统的泡沫层厚度测量方式一般是采用传感器等装置来实现的，由于这些传感器往往需要与矿浆直接接触，所以有时会因机械故障或信号干扰而造成测量值的误差。针对传统测量手段存在的问题，提出了一种浮选泡沫层厚度的软测量方法。运用极限树回归ETR方法，以浮选过程中原矿品位、入料流量、入料浓度、入料粒度、充气量、泡沫稳定度和泡沫移动速度为输入变量，建立预测模型，实现了浮选泡沫层厚度的有效预测。
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单位机电工程学院; 江西理工大学
