【摘 要】
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重介质选煤是当前我国煤炭洗选过程的主要处理方式,其动态模型是特性分析、优化和控制的基础,因此精确的动态模型是实现选煤智能化的关键。为实现这一目标,将机理知识、统计分析和人工智能方法相结合,构建了一种机理知识与数据混合驱动的重介质选煤过程动态建模。①基于物料平衡原理,建立了由矿浆混合、重介质分选以及重介质回收3个主过程组成的动态机理模型;②采用基于方差的Sobol’灵敏度分析方法,利用低偏差Sobol’序列对所建立的模型参数进行灵敏度分析,决策出矿浆分离比例与溢流、底流灰分比例常数等对模型起主导作用的关键参
【机 构】
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中国矿业大学化工学院,中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目(61973306),江苏省自然科学基金优秀青年资助项目(BK20200086),江苏省博士后科研资助项目(2018K040C)。
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重介质选煤是当前我国煤炭洗选过程的主要处理方式,其动态模型是特性分析、优化和控制的基础,因此精确的动态模型是实现选煤智能化的关键。为实现这一目标,将机理知识、统计分析和人工智能方法相结合,构建了一种机理知识与数据混合驱动的重介质选煤过程动态建模。①基于物料平衡原理,建立了由矿浆混合、重介质分选以及重介质回收3个主过程组成的动态机理模型;②采用基于方差的Sobol’灵敏度分析方法,利用低偏差Sobol’序列对所建立的模型参数进行灵敏度分析,决策出矿浆分离比例与溢流、底流灰分比例常数等对模型起主导作用的关键参
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