金冶金データに基づくハイブリッド最適化アプローチを用いた連続遠心重力集光器のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Sakuhuni Givemore; Emre Altun N.; Klein Bern

文献

J-GLOBAL ID：202202257487381401 整理番号：22A0903664

金冶金データに基づくハイブリッド最適化アプローチを用いた連続遠心重力集光器のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling of continuous centrifugal gravity concentrators using a hybrid optimization approach based on gold metallurgical data

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資料名：
巻： 179 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： T0533A ISSN： 0892-6875 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

連続遠心重力コンセントレータ(CCGCs)のための従来の最適化手順は,目的に先験的重みづけを課し,単一最適点をもたらし,それによって競合グレード/回復関係の利用に失敗する。従来の最適化アプローチよりむしろ最適な動作ラインを生成するために,非支配回収/グレードラインを,新しい多変量最適化技術コードを用いて開発した。目標は,グレードと回収目的を同時に最大化することである。この最適化を開発し,金属硫化物鉱石(0.7g/t Au)の浮選尾鉱上のKnelson連続変数排出集光器(CVD)を用いて,競合目的の先験的重みづけなしに試験した。本論文は,CCGCの運転曲線を決定するために,多目的最適化にParetoの非支配手法を利用する反復ハイブリッド性能改善アプローチである,開発した技術を概説した。本研究は,Knelson CVDの最適運転ラインを生成する間接プロキシよりむしろ金冶金学的データ(即ち,Au回収とグレード)に基づく。提案したアプローチの一部として,人工ニューラルネットワーク(ANN)シミュレーションはCVD性能の予測に有効であり,実験およびANNシミュレーション結果に対して,相関係数は,Auアップグレード比およびAu回収に対して,それぞれ0.92および0.81であった。回帰モデルの予測レベルは,Au回収(R2=0.78)に対して許容でき,Auアップグレード比(R2=0.88)に対して良好であった。これらに基づいて,開発したPareto解とハイブリッド最適化モデルはCCGC性能の顕著な予測を可能にし,異なる操作条件で,Pareto最適解(11~32%)で予測されたAu回収は実験結果と良く相関した(9~26%)。さらに,この方法は,冶金学的結果,従って最適グレード対回収操作ラインの同定に対する操作パラメータの影響のレベルの評価を可能にする。全体として,結果はAuの痕跡発生にもかかわらずCCGCs操作の最適化におけるアプローチのロバスト性を示した。これらのユニークな機械の運転を可能にするCCGCのマルチ操作変数の調整は,プラント規模での成功した濃度性能をもたらすために,提案アプローチは非常に信頼性が高い。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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精錬 , 浮遊選鉱 , 鉱石浸出法

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