浮选是实现矿石中有用矿物和无用矿物分离的重要技术，是流体、碰撞、表面化学等多方面综合的结果〔1〕。浮选机作为浮选工艺过程的核心装备，在矿物分离中起着关键作用〔2〕。浮选机沉槽会堵塞矿浆循环通道，进而导致设备停机。沉槽不仅降低设备使用寿命和运转效率，更会对使用客户造成巨大经济损失，因此研究浮选机沉槽机理和实现沉槽的自动预警技术是非常有必要的。

1 浮选机沉槽动态沉降机理

1.1 沉槽诱发因子分析

根据多年浮选经验积累及对浮选机理的研究发现，影响浮选机沉槽的主要因素有以下几方面：叶轮-定子结构、叶轮转速和高度、入选粒度、入选浓度以及给矿量等。

随着信息技术的发展，互联网已经被普遍运用在各个地方，在青少年的日常生活中已经离不开互联网，各种游戏，不良信息，诱惑着青少年思想及心智，在一定程度上已经影响了青少年的正常成长。在青少年成长时期，教师必须要给予正确引导。

叶轮-定子结构：叶轮-定子区域是浮选机中最为关键的区域，药剂分散、矿粒与气泡的碰撞及附着等过程主要发生在该区域，因此在浮选过程中需要气泡能尽量最大限度充满此区，提高该区容积利用率，保证颗粒的充分悬浮，使矿物颗粒与气泡在该区域具备较高的碰撞和黏附概率。因此叶轮定子设计结构的不合理会影响矿物颗粒的悬浮性能，当沉降速度大于悬浮速度时，就会引起浮选机的沉槽现象。

叶轮转速、高度：浮选机的叶轮高度和转速是影响浮选机运输区的重要参数。由于浮选机中捕获矿物颗粒的气泡上浮至分离区的距离比较长，假如叶轮高度偏低或转速较慢时，一部分矿物颗粒矿化气泡往往在分离区甚至在运输区就已经脱落，导致矿物颗粒沉降到槽体底部。

入选粒度：浮选粒度主要分为粗粒级和细粒级。一般细颗粒的浮游速度相较于粗颗粒要快得多，且在不同颗粒对药剂的竞争吸附过程中，由于细颗粒较大的表面积，对药剂的吸附能力更强，速度更快，在浮选过程中，细颗粒最先被刮出，同时带走了大量的药剂。当剩余矿浆中易浮的细粒级含量逐渐减少后，细颗粒和粗颗粒对药剂的吸附速率基本相当时，粗颗粒才开始大量上浮，因此粗颗粒较细颗粒更易出现沉槽行为。

特征选择作为数据挖掘技术中一个重要的研究领域，其思想是：按照不同特征属性对不同样本重要性进行区分，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，在此基础上对所有特征进行排序。特征选择算法中最具代表性的是Relief算法〔3〕,它是基于最大化假设间隔进行特征权重计算〔4〕。通过Relief算法完成对沉降预警数据库的输入变量训练，得到表象因子对沉降速度影响的权重排序，由此作为分析浮选机沉槽规律的重要理论依据(Relief算法是模式识别技术中重要的算法，其借鉴了最近邻学习算法的思想，结果给予每个诱发因子相应的权值，并对其进行特征值权重排序，特征的权重越大，就表示该特征对输出影响能力越强，相反则表示该特征的影响能力越弱)。图2为特征选择流程图。

记者了解到，现如今，广东海事局制定了西江联动执法和统一执法工作制度，积极推动交界水域通航环境治理，不断提升西江水域的巡航执法效能，形成西江流域监管常态化、一体化。与此同时，广东海事局还综合沿江六市特点，完成西江流域风险源辨识和管理研究，编制《西江流域风险防控手册》，建立统一的风险类型、风险评估标准、风险管控及预警机制，实现西江沿江六市风险防控标准化，进一步夯实了协同西江、联合执法的基础。

过数值模拟和试验研究确定沉槽表象因子，建立诱发因子和表象因子之间准确的数学模型，实现基于BP神经网络的沉槽自诊断预警技术，从而为浮选机高效化和智能化发展奠定技术基础。本课题的研究成果可以提升设备运转效率、改进结构形式、优化设计参数、降低设备维护成本和操作工劳动强度，进而为浮选机大型化、高效化和智能化发展奠定技术基础，并为矿山企业带来经济效益的稳定增长。

除此之外，还有给矿量、药剂制度等因素均可能引起浮选机沉槽。由此可以看出：影响浮选机沉槽的变量集合比较庞大，且有些变量之间的影响是相互的。过多输入变量不仅会增加工艺的不确定性和复杂度，而且由于数据量的剧增，对浮选沉槽模型的建模和优化计算均非常不利。因此如何利用试验数据中的宝贵信息在不降低模型精度的前提下筛选输入变量，只保留重要的、相互正交、独立的影响因素，是建立浮选机沉槽预测模型的前提之一。

入选浓度：当入选浓度低时，矿浆在气-液界面的吸附量与浓度成线性关系，并随浓度的增大而增大，泡沫流通能力变快；当入选浓度高时，表面吸附趋于饱和，表面吸附量随浓度增加反而降低，泡沫流通能力随之变小。同时矿浆浓度较高时，矿浆黏度变大，浮选槽内气体不易分散，矿物颗粒由于无法充分黏附在气泡上，导致沉降速度大于悬浮速度，最终引起沉槽。

1.2 浮选机沉槽表象因子分析

浮选机沉槽诱发因子主要由叶轮-定子结构、叶轮转速和高度、入选粒度、入选浓度、给矿量等变量组成。当诱发因子超出合理阈值区间时，浮选机就易出现沉槽行为。浮选槽内属于固、液、气三相流场，用传感器对沉槽进行检测变得尤为困难，但是通过浮选机的电流、主轴振动速度、泡沫流速、充气压力等表观现象可以间接反映，将这些表观现象统称为沉槽表象因子。

当浮选机入选粒度变粗时，矿物颗粒的沉降速度会剧增，带来的表象因子变化为：浮选机电流偏高、充气压力变小；而当浮选机叶轮、定子磨损变型时，也会增加沉槽概率，带来表象因子的变化为： 主轴振动速度变大、泡沫流速变低等；当叶轮转速变低时，矿物颗粒的悬浮能力降低，易产生沉槽行为，带来的表象因子变化为：泡沫流速降低、充气压力变小。图1为浮选机沉槽诱发因子和表象因子种类。

BP神经网络输入层设计：将选取Relief算法提取出沉槽的主特征作为模型输入，例如：浮选机的电流、主轴振动速度、泡沫流速、充气压力等N个主特征参数。BP神经网络输出层设计：浮选机槽底的沉降高度作为模型输出。由此可以确定BP 神经网络输入层有N个神经元，输出层有1个神经元。图4为浮选机沉槽预警技术路线图。

  

图1 浮选机沉槽诱发因子和表象因子种类Fig.1 The type of inducing factor and appearance factor

2 基于数据挖掘的浮选机沉槽主特征提取技术

参考文献：

我喜欢画面中有些绿色，所以你总是能见到树的存在，不管是一棵树，还是一片小树林。树，总是带着一种意向性，希望、依靠、内敛、奉献、坚守、生命力……诗人们也很喜欢用树来表达对爱的立场，席慕容说：“长在你必经的路旁，阳光下慎重地开满了花”；舒婷说：“我必须是你近旁的一株木棉，作为树的形象和你站在一起”；黎戈说：“很希望自己是一棵树，守静、向光、安然”；三毛说：“如果有来生，要做一棵树，站成永恒……”而我也希望把这美好的寓意和祝福放在婚纱照里，送予你们。

  

图2 特征选择流程图Fig.2 The flow chart of feature selection

通过Relief算法对浮选机沉槽影响因子输入变量进行计算，得出不同变量的影响权重排序，通过分析对比，剔除掉变量中影响权值较小的变量，将剩下的权值较重的变量作为后续建模的主要参数，通过这种方法可以很大程度上降低沉槽预警模型的复杂度，降低建模难度，进而提高计算效率。

3 基于BP神经网络模型的浮选机沉槽预警技术

浮选机内部是一个集气态、液体和固态的三相流场，底部还有叶轮装置在动态搅拌，目前国内外暂无可以实现沉槽检测的在线传感器或分析仪。在过程控制中存在着类似沉槽检测这样的无法或难以用硬件检测仪器进行检测的重要变量，为了解决这类变量的检测问题，软测量技术应运而生。软测量技术的基本思想是指利用一些较易直接测得的生产工艺变量，通过构建数学模型，推断或估计出难以测量或者根本无法测量的关键变量值〔5〕。

神经网络是一种模拟大脑神经网络行为特征，进行非线性信息处理的数学模型，其具备强鲁棒性、非线性映射、自适应、自学习等特点。BP神经网络是将误差进行逆向传播的网络，是目前应用最为广泛的神经网络模型之一〔6〕。BP神经网络的学习规则是最速下降法，在误差传播的过程中通过逆向传播来不断调整网络权值和阀值，直到网络的输出值与实际样本输出值之间的误差平方和最小，之后将预测信息输入训练好的网络，得到预测结果。图3为BP神经网络模型结构。

改革开放40年来持续较快的经济增长和显著的社会进步，大大提高了人民的生活水平。1978年至2017年，我国城镇居民人均可支配收入由343.4元增至36396元，人均消费支出由311.2元增至24445元，恩格尔系数从57.5%降至28.3%；农村居民人均可支配收入由133.6元(人均纯收入)增至13432元，人均消费支出由116.1元增至10955元，恩格尔系数从67.7%降至31.2%；按照联合国根据恩格尔系数设定的生活水平划分标准，我国城乡居民40年来实现了从贫困至温饱水平到相对富裕至富裕水平的转变。人民的生活水平有了巨大提高、生活方式发生了质的飞跃。

  

图3 BP神经网络模型结构Fig.3 The model organization of BP-neural network

黔东南州在鼓励民间资本参与水土保持种植业建设的同时，发展茶叶、蓝莓、太子参等相关产品深加工及衍生产业，尽量延长产业链条，较好地解决了大规模发展单一产业可能出现的产销过剩和价格暴跌问题，降低了投资风险。截至2012年，该州各县已引进深加工企业100多个，建成加工厂80多个。

  

图4 浮选机沉槽预警技术路线图Fig.4 The technical roadmap for early warning system

4 结论

通过本研究，可以准确掌握浮选机沉槽机理，通

本研究通过雨蛙肽诱导制备AP小鼠模型，结果显示消退素D1降低AP小鼠血清淀粉酶和脂肪酶水平及胰腺、肺湿重与体重比，减轻胰腺和肺组织病理损伤，减轻AP小鼠炎症过程。消退素D1显著下调胰腺组织NLRP3、ASC、caspase-1的表达，降低pro-IL-1β及IL-1β水平，提示消退素D1通过抑制NLRP3炎症小体通路，降低炎症递质合成，减轻AP小鼠炎症损伤，其具体机制需进一步研究。

在现有的浮选机悬浮试验研究中，往往都是工艺专家凭借实践经验选择几个重要的因素进行数据分析，如：浮选机的电流、主轴振动速度、泡沫流速和充气压力等，这种做法虽然简单有效，但是主观性强、缺乏数据支撑。本项研究将充分发挥数据挖掘理论的优势，通过对智能优化方法的应用，挖掘出表征浮选机沉槽最重要的主特征作为模型的输入。由于完全是基于数据的，这种变量挑选是客观的，没有做任何简化条件的假设，而且主特征提取理论能为关键因素的权值给出数学描述，因此其结果可用于浮选机的电流、主轴振动速度、泡沫流速、充气压力等关键参数对浮选机沉槽预警影响大小的判断依据。

〔1〕 沈政昌. 浮选机理论及技术[M]. 北京：冶金工业出版社，2012：50-52.

〔2〕 杨丽君.200 m3充气机械搅拌式浮选机动力学研究[J].有色金属(选矿部分)，2009(2):29-31.

〔3〕 武涛，杨文旺，李强，等.浮选气泡表面积通量多元耦合性分析与控制策略研究[J]. 矿冶，2015，24(增刊):51-53.

〔4〕 傅禄，霍勇. 浅析Relief算法设计思想在电子证据分析中的应用[J].信息安全与技术，2015(12):83-85.

万元工业增加值用水量 万元工业增加值用水量为工业用水量与工业增加值（万元）的比值。其中工业用水量指工矿企业在生产过程中用于制造、加工、冷却（包括火电直流冷却）、空调、净化、洗涤等方面的用水，按新水取用量计，不包括企业内部的重复利用水量。

〔5〕 任传成，杨建国.浮选过程精矿品位软测量技术的研究进展[J].矿山机械，2013,41(8):8-12.

〔6〕 郝中华.BP神经网络的非线性思想[J].洛阳师范学院学报，2008,27(4):51-55.