[发明专利]一种基于矿产资源利用率最大化的入选矿石优化配矿方法

权利要求书

1.一种基于矿产资源利用率最大化的入选矿石优化配矿方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：收集配矿结果的历史数据，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值；

步骤2：收集每次配矿所对应的选矿结果，包括精矿回收率、综合精矿品位；

步骤3：根据已收集到的配矿结果历史数据以及所对应的选矿结果，通过神经网络算法，拟合出入选矿石性质与综合精矿品位、精矿回收率之间的关系；

步骤4：通过理论推导得出综合资源利用率与综合精矿品位以及精矿回收率之间的关系，并以综合资源利用率最大为优化目标；

步骤5：根据现场实际情况，确定约束条件，包括入选矿石的全铁品位、磁性铁值、碳酸铁及硅酸铁值、总采出车数、精矿回收率；

步骤6：确定参与配矿的镐位个数及每个镐位所对应矿石的性质，包括：全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、最低采出量、最高采出量；

步骤7：通过带精英策略的非劣排序遗传算法(NSGAⅡ)计算出最优值，即每个镐位最理想的采出量。

2.根据权利要求1所述的一种基于矿产资源利用率最大化的入选矿石优化配矿方法，其特征在于：所述步骤3通过神经网络拟合出入选矿石的各项性质与综合精矿品位及精矿回收率之间的关系，具体步骤如下：

步骤3.1：对入选矿石的全铁品位、磁性铁值、亚铁值、碳酸铁值、硅酸铁值、磁选管产率以及所对应的综合精矿品位、精矿回收率进行标准化处理。

步骤3.2：对所有数据打乱顺序，随机排序。取数据的百分之九十组作为训练数据，后百分之十组作为测试数据。

步骤3.3：通过神经网络算法进行拟合，并对拟合结果进行测试，当测试结果满意时，保存好这组关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于矿产资源利用率最大化的入选矿石优化配矿方法，其特征在于：所述步骤7通过带精英策略的非劣排序遗传算法(NSGAⅡ)计算出最优值，具体步骤如下：

步骤7.1：确定遗传代数，确保最后一代的每一组数据都符合约束条件；

步骤7.2：考虑现场实际操作习惯，确定特征值函数；

步骤7.3：根据确定的特征值函数，在遗传的最后一代的所有组数据中，选取最优的一组解。