泡沫图像灰分预测模型

灰分预测误差仅0.3‰

融合深度特征与泡沫多属性的混合神经网络，实现对煤炭浮选精煤灰分的在线精准预测，为浮选过程智能控制提供关键实时指标。

Fucheng, Lu · Liu, Na · 刘海增

Minerals 2024

参数信息

均方误差

0.003017 %

平均绝对误差

0.053385 %

均方根误差

0.042640 %

数据集图像数量

16200

技术优势

预测精度高

模型采用10折交叉验证，均方误差、平均绝对误差和均方根误差分别仅为0.003017%、0.053385%和0.042640%，远低于常规要求。

多特征集成

模型融合了泡沫直径、数量、亮度和破裂率等多种特征，结合混合数据输入，提升了对复杂浮选工况的适应能力。

应用场景

• 煤炭浮选过程控制：将模型接入浮选控制系统，实时预测精煤灰分，及时调整药剂和风量。
• 矿物加工在线检测：取代人工采样和实验室化验，实现灰分在线连续测量，提高检测效率。
• 选煤厂智能控制：通过实时灰分反馈优化浮选操作，减少精煤灰分波动，提升产品质量。