本發(fā)明屬于選礦磨礦粒度測量技術領域,尤其是涉及一種基于深度學習的磨礦粒度預測系統(tǒng)及方法,基于深度學習的磨礦粒度預測方法,其特征在于包括以下步驟:步驟1:一次磨礦分級給礦,加水,旋流壓力,泵池液位、礦漿濃度和磨礦粒度的的歷史數據進行自動采分析集;步驟2:根據磨礦工藝要求,進行深度學習的感知技術,建立雙時間遞歸神經粒度預測模型。本發(fā)明既可以模擬出軟件粒度儀用于未來生產預估粒度,也可以利用其作為強化學習環(huán)境模塊;根據實時生產情況預測磨礦粒度,用于根據實時生產情況給出磨礦控制優(yōu)化建議,實現生產過程的控制指導及磨礦粒度監(jiān)控。
聲明:
“基于深度學習的磨礦粒度預測系統(tǒng)及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)