[发明专利]一种基于行为画像的浮选生产过程控制方法及系统

摘要

一种基于行为画像的浮选生产过程控制方法及系统，该方法包括浮选过程行为指标数据存储以及预处理；构建浮选过程行为画像标签体系；挖掘矿浆种类与操作模式的对应关系；为不同矿浆种类找出对应的最佳操作方式；构建多层支持向量机分类器对实时的行为画像确定矿浆种类；给每一矿浆种类构建多级支持向量机分类器，进行操作模式调整。该系统包括行为指标选取及预处理单元、画像标签体系构建单元、画像标签挖掘单元、最佳选取单元、矿浆种类分类单元、操作模式调整单元、阈值判定单元。本发明对选矿石性质、加药量、精矿闸门开度、刮板刮尾厚度建立行为画像和关联关系，达到稳质降尾、降低成本、提高、生产效益的目的。

主权项

1.一种基于行为画像的浮选生产过程控制方法，其特征在于，包括：1）浮选过程行为指标数据存储以及预处理，所述浮选过程行为指标，包括：给矿品位、各种药剂流量、精矿闸门开度、刮板刮尾厚度、浮选精矿品位、浮选尾矿品位；各种药剂流量，包括： LKY粗药剂流量、LKY细药剂流量、NAOH药剂流量、淀粉药剂流量；2）构建浮选过程行为画像标签体系：将选取的浮选过程行为指标进行单维度k‑means聚类，分别将各浮选过程行为指标聚类成若干等级，各等级作为生成的行为画像标签，将数据仓库中的数据转为行为画像标签的形式存储，构建出浮选过程行为画像标签体系，即浮选过程行为指标与行为画像标签的对应关系；3）挖掘矿浆种类与操作模式的对应关系：将各浮选过程行为指标数据作为一条操作模式，进行操作模式发掘，尽可能多的发现浮选过程中的操作模式并命名作为矿浆种类画像标签；4）为不同矿浆种类找出对应的最佳操作模式：采用k‑means聚类算法，将n种矿浆种类、m种浮选精矿品位、p种浮选尾矿品位进行组合，共生成n*m*p种样本，将每种样本对应的操作模式进行聚类，在聚类结果中选取数量最多的类别的聚类中心作为该矿浆种类浮选过程中的指导操作模式即最佳操作模式；5）构建多层支持向量机分类器对实时的行为画像进行分类确定矿浆种类；6）给每一矿浆种类构建多级支持向量机分类器，根据实时的操作模式来预测浮选精矿品位、浮选尾矿品位，进行操作模式的调整；7）当出现多级支持向量机分类器预测出的浮选精矿品位和浮选尾矿品位都不合格的次数超过阈值时，返回步骤3）。