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J-GLOBAL ID：201702267781165275   整理番号：17A0871748

人工ニューラルネットワークによる粉砕ロールにおける比表面積の増加の予測

Prediction of Specific Surface Gain in the Grinding Rolls by Artificial Neural Network Critical

著者 (4件)： SUBTIL Renato D. (Vale S/A, Espirito Santo, BRA) ,  PINTO Guilherme A. M. (IFES, ES, BRA) ,  CARVALHO Cassio S. (IFES, ES, BRA) ,  MACHADO Marcelo L. P. (IFES, ES, BRA)
資料名： Iron & Steel Technology Conference Proceedings  (Iron & Steel Technology Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Vol.3  ページ： 3251-3257  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0368B  ISSN： 1551-6997  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロールプレス自体は広汎に使用されている技術であるが,鉱工業に導入されたのは1984年のセメントの粉砕に使われたのが初めてで,最近は鉱石の粉砕,粉砕後のペレット化などにも使われている。鉱石の粉砕に使われる高圧粉砕ロール(HPGR)を対象に,鉱石の粉砕過程,亀裂の発生などを粉砕機の生産速度,回転数,ロール間のギャップなどを変えながら調べた。比表面積の増加(Blaine値)は人工ニューラルネットワークによって予測した。予測と実験データの相関係数は0.95程度であり,十分予測が可能であると判断した。

シソーラス用語： 粉砕 ,  *粉砕機 ,  *ロール ,  *比表面積 ,  予測技法 ,  ニューラルネットワーク ,  鉱石 ,  高圧 ,  亀裂発生 ,  回転数 ,  間隙 ,  相関係数 ,  精度
準シソーラス用語： 人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 鉱石の粉砕  (UA07040J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  粉砕ロール ,  比表面積 ,  予測