Использование нейросетевого моделирования для прогнозирования технологических параметров измельчения золотосодержащей руды

Abstract

В рассматриваемой работе затрагивается проблема снижения энергопо-требления мельничных агрегатов путем прогнозирования значений параметров, влияющих на процесс измельчения. В первой главе работы описывается технология процессов дробления и измельчения, рассмотрено оборудование этих процессов. Во второй главе описана автоматизация процесса измельчения, структура АСУ ТП, рассмотрены особенности управления отделением рудоподготовки и обогащения. В третьей главе проведен корреляционно-регрессионный анализ для определения зависимостей между технологическими параметрами. В четвёртой главе выполнено нейросетевое моделирование и разработаны модели для прогнозирования параметров мельницы. Внедрение разработанных нейросетевых моделей в алгоритм управления позволит улучшить качество управления процессом производства золота на ОГОК АО «Полюс».