[发明专利]一种基于线性回归模型的铂钯品位的预测方法

说明书

本发明涉及一种基于线性回归模型的铂钯品位的预测方法。该预测方法包括如下步骤：S1：测定铂钯共生矿的浮选精矿中铜的品位和镍的品位，铂和钯的品位和；S2：利用二元线性回归方程进行回归分析；S3：测定待测浮选精矿样品中铜的品位和镍的品位，根据线性回归方程即可计算得到铂和钯的品位和。本发明提供的预测方法利用铜、镍元素检测方法的便捷性，采集庞大的数据并从中分析出铂+钯品位与其的相关关系，以铜、镍元素品位作为自变量，建立线性回归模型，克服了铂钯品位分析难度大、周期长、滞后于生产流程等缺陷；利用该预测方法得到的线性回归方程具有较高的拟合度，可有效、准确地预测铂钯品位。

技术领域

本发明属于选矿技术领域，具体涉及一种基于线性回归模型的铂钯品位的预测方法。

技术背景

多元线性回归模型是通过考察因变量Y与两个或两个以上自变量X₁，X₂，…，X_k之间线性依赖关系而建立的数学模型，它可以把隐藏在大规模原始数据中的重要信息提炼出来，建立自变量与因变量的数学表达式，从而利用自变量来预测因变量的取值，同时也简化了分析预测手段，并具有一定的可靠性。

马楠(东昆仑某铜镍矿床矿石体重与品位回归模型探讨,《中国锰业》，2019(1)，72-75)以东昆仑夏日哈木铜镍矿床小体重测试数据为基础，运用数学地质原理及SPSS软件探讨了小体重值与Ni、Cu、Co元素品位之间的关系，建立了以Ni、Co元素品位与小体重值的回归模型，预测体重与实际测试体重平均误差为6.08％，建立的回归模型可为储量计算提供科学依据。黄橙(原矿铜、硫品位与金、铜回收率预测模型的建立与应用，《现代矿业》，2018(3)，168-171)为解决矿石铜、硫品位变化导致混合浮选精矿产量波动较大及对分离浮选、铜精矿品位控制带来影响的问题，结合实际生产指标数据，通过建立金、铜回收率与原矿铜、硫品位的多元线性回归模型，揭示了铜回收率与原矿铜品位有直接关系，金回收率与原矿硫铜品位比有直接关系，并对其予以验证，用以预测和指导该矿在原矿品位波动下的生产指标规律。

铂钯元素由于含量极低，并且由于铂族元素的电子结构和化学性质十分相近，许多试剂同时会与铂族元素发生相似反应，因此造成了铂族元素地分离和测定十分困难，铂钯元素测定的方法主要有电感耦合等离子体质谱、原子吸收石墨炉法、微堆中子活化法、催化极谱法，这些方法虽然可以精确获得指标结果，但背景干扰大、操作复杂、对设施和人员素质要求高等特点使得其分析结果严重落后于生产流程，阻碍了其对生产需要得指导作用。因此，建立准确高效的预测模型，对于实时反馈生产现状和准确提供调整方案的依据具有重大的实际意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有相关技术分析检测铂钯品位难以满足指导生产实践的缺陷或不足，提供一种基于线性回归模型的铂钯品位的预测方法。本发明提供的预测方法利用铜、镍元素检测方法的便捷性，采集庞大的数据并从中分析出铂+钯品位与其的相关关系，以铜、镍元素品位作为自变量，建立线性回归模型，克服了铂钯品位分析难度大、周期长、滞后于生产流程等缺陷；利用该预测方法得到的线性回归方程具有较高的拟合度，可有效、准确地预测铂钯品位。

为实现本发明的目的，本发明采取如下方案：

一种基于线性回归模型的铂钯品位的预测方法，包括如下步骤：

S1：测定铂钯共生矿的浮选精矿中铜的品位和镍的品位，分别记为x₁，％、x₂，％；对应测定浮选精矿中铂和钯的品位和，记为y，g/t；

S2：利用线性回归方程y＝(η₀+η₁x₁+η₂x₂)/10000对S1测得的x和y进行回归分析得η₀和η₁；

S3：测定待测浮选精矿样品中铜的品位x₁和镍的品位x₂，根据线性回归方程即可计算得到铂和钯的品位和y。