摘要:
为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果，将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中，并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机（SVM）沉降参数优化模型，以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子，沉降速度为综合输出因子，通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验，采用遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化，进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中，得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192 T、磁化处理时间1.85 min、料浆速度1.92 m/s、PAC单耗28 g/t，沉降速度可达约155 cm/h。研究表明：适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果，节约30.0%~42.5% PAC用量，GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高，为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。
