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确定选矿合理月综合生产指标的智能优化方法
  • ISSN号:1000-5781
  • 期刊名称:《系统工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TD928.9[矿业工程—选矿] TS143.22[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计;轻工技术与工程—纺织科学与工程]
  • 作者机构:[1]中铝国际沈阳分公司,辽宁沈阳110001, [2]东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳110004
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2002CB312201);国家自然科学基金重点资助项目(60534010);国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0421).
中文摘要:

选矿企业决策部门下达的月度综合生产指标是以原矿金属回收率及选矿比的试验理想值为基础编制的,选矿厂通常无法将该指标直接用于指导生产,需根据选矿生产实际达到的金属回收率及选矿比对其进行调整,但目前这一调整过程完全凭选矿厂工程师人工经验来完成,不能保证调整后月度综合生产指标的合理性与优化性.以某选矿厂的实际情况为背景,根据月度综合生产指标的优先程度不同,建立了以精矿品住、精矿产量及精矿成本等指标偏差量最小为优化目标的目标规划模型,并应用遗传算法对其进行求解,利用现场数据的实验研究验证了模型和算法的有效性.

英文摘要:

Monthly comprehensive production indices of an ore - dressing plant was made by decision department based on test results of metal recovery rate and concentration ratio of raw ores. But the indices can not directly guide production process and must be adjusted based on actual metal recovery rate and concentration ratio. Currently the adjusting process is done completely by the engineer of ore - dressing plant based on his experience, so the indices are not guaranteed to be rational and optimal. Taking a certain ore - dressing plant as a background, according to the difference of the priority degrees of the indices this paper establishes a goal programming model to minimize the amount of deviation from optimization objective of grade of concentrate, output of concentrate and cost of concentrate, and applies genetic algorithm to solve the model. Experimental research demonstrates the effectiveness of the model and the algorithm.

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期刊信息
  • 《系统工程学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国系统工程学会
  • 主编:唐万生
  • 地址:天津市卫津路92号
  • 邮编:300072
  • 邮箱:jsetju@263.net
  • 电话:022-27403197
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5781
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1141/O1
  • 邮发代号:6-95
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14850