【摘 要】
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云南某地锌窑渣矿样,原矿为高碱性矿石,矿石含铜1.38%,氧化率为30.12%。以磨矿细度、戊基黄药用量、碳酸钠用量、硫酸铜用量和硫化钠用量作自变量,以浮选回收率为因变量,分别
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,省部共建复杂有色金属资源清洁利用国家重点实验室
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云南某地锌窑渣矿样,原矿为高碱性矿石,矿石含铜1.38%,氧化率为30.12%。以磨矿细度、戊基黄药用量、碳酸钠用量、硫酸铜用量和硫化钠用量作自变量,以浮选回收率为因变量,分别建立了CCD响应曲面设计模型(RSM)和基于回归分析-BP神经网络(RA-BPNN)的浮选预测优化模型。根据两种模型的优化能力、优化精度进行分析和对比,结果表明,基于RA-BPNN模型进行预测及试验验证,铜回收率达到了64.06%,误差为0.74%,浮选回收率较RSM模型提高了1.54个百分点,且误差明显小于RSM模型,这表明RA-
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