基于BP神经网络技术的红土镍矿还原焙烧-磁选工艺条件的优化

来源期刊：矿产保护与利用2020年第5期

论文作者：党炜犇 王宇斌 王妍 王鑫

关键词：红土镍矿;BP神经网络技术;还原焙烧;磁选;正交试验;条件优化;

摘    要：还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属,由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多,导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果,本研究以青海某镍矿为原料,采用正交试验与BP神经网络相结合的方法,对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m^-1,在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿,比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。