[发明专利]工况诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了一种工况诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，包括：获取浮选过程中每个作业的特征参数；其中，特征参数至少包括：生产参数、品位参数和泡沫图像的泡沫参数；基于特征参数和预设的诊断规则对浮选过程进行工况诊断，得到诊断结果。本发明能够及时发现工况变化并进行干预，保证生产过程的稳定性，同时能够提高诊断结果的准确性。

技术领域

本发明涉及矿物浮选技术领域，尤其是涉及一种工况诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

浮选是指采用能产生大量气泡的表面活性剂-起泡剂，在浮选过程中气泡可以把指定的矿粉带走，从而达到选矿的目的。浮选过程是一种缓慢变化的理化反应过程，实际生产过程中，需要对工况进行实时诊断，从而进行药剂改变与异常事件的处理，以确保生产过程的稳定。现有技术中，工况的实时诊断通常是通过操作人员肉眼观察与人工淘样进行分析判断，操作人员可能不会在第一时间发现工况变化，且诊断结果往往会受到操作人员的主观影响，从而导致诊断不及时，结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种工况诊断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够及时发现工况变化并进行干预，保证生产过程的稳定性，同时能够提高诊断结果的准确性。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种工况诊断方法，包括：获取浮选过程中每个作业的特征参数；其中，特征参数至少包括：生产参数、品位参数和泡沫图像的泡沫参数；基于特征参数和预设的诊断规则对浮选过程进行工况诊断，得到诊断结果。

在一种实施方式中，获取浮选过程中每个作业的特征参数的步骤，包括：基于获取的浮选过程中每个作业的泡沫图像确定泡沫参数；其中，泡沫参数包括：泡沫流速、泡沫个数比以及泡沫颜色。

在一种实施方式中，基于获取的浮选过程中每个作业的泡沫图像确定泡沫参数的步骤，包括：基于泡沫图像中目标像素点的RGB值确定每个目标像素点在颜色坐标系下的坐标；其中，目标像素点包括泡沫图像中亮度值处于预设亮度区间内的像素点；基于目标像素点在颜色坐标系下的坐标确定目标像素点到预设直线的垂线与预设直线的交点坐标；分别计算交点坐标到第一预设点的第一距离，以及交点坐标到第二预设点的第二距离；基于第一距离和第二距离确定每个目标像素点的颜色值；基于每个目标像素点的颜色值确定泡沫颜色。

在一种实施方式中，基于获取的浮选过程中每个作业的泡沫图像确定泡沫参数的步骤，包括：将泡沫图像进行分割，并将分割后的泡沫图像中的连通域基于连通域的像素面积进行排序，得到连通域面积序列；基于连通域面积序列和多个预设阈值确定不同预设面积区间内的泡沫数量，并基于不同预设面积区间内的泡沫数量确定泡沫个数比；其中，预设面积区间是基于多个预设阈值划分的。

在一种实施方式中，特征参数还包括：泡沫参数对应的滤波值、瞬时变化率和总趋势，以及品位参数对应的滤波值和总趋势；滤波值包括当前滤波值和预设时间段之前的滤波值；基于获取的浮选过程中每个作业的泡沫图像确定泡沫参数的步骤之后，还包括：计算泡沫参数的当前滤波值以及预设时间段之前的滤波值，并计算品位参数的当前滤波值以及预设时间段之前的滤波值；基于泡沫参数的当前滤波值和预设时间段之前的滤波值计算泡沫参数的瞬时变化率和总趋势，并基于品位参数的当前滤波值以及预设时间段之前的滤波值计算品位参数的总趋势。

在一种实施方式中，生产参数包括：药剂添加量、泡沫层厚度、液位充气量；特征参数还包括：捕收剂与原矿金属量比值、单作业金属产率、理论回收率和颜色瞬时变化率累计值；获取浮选过程中每个作业的特征参数的步骤之后，还包括：

按照以下公式计算捕收剂与原矿金属量比值：