基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化方法

本申请涉及矿物加工自动化技术领域，公开了一种基于金属解离度调控的碎磨‑浮选协同工艺优化方法，包括：实时获取碎磨‑浮选生产过程中的多维传感器数据；基于历史工艺数据，离线建立基准预测模型；在线运行阶段，在线量化并判定当前工艺系统的工况漂移状态；当判定发生显著工况漂移时，在线构建残差补偿模型；将基准预测模型的预测结果与残差补偿模型的预测结果进行融合，生成最终工艺指标预测值；基于最终工艺指标预测值，通过优化算法求解，生成协同控制设定值。本申请极大地降低了模型维护的计算成本和数据需求，而且显著提升了系统对工况变化的响应速度和适应能力，从而确保了协同优化效果的长期稳定性与可靠性。