【技術實現步驟摘要】
：本專利技術涉及一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法。
技術介紹
0、
技術介紹
：
1、精煤灰分是選煤廠生產過程中重要的指標，精煤灰分受到多種因素的影響，如原煤煤質、入洗量、重介懸浮液密度、磁性物含量、入料壓力等均會影響最終精煤灰分指標，另外選煤廠的洗選工藝也存在較大差別，有些選煤廠通過重介旋流器分選出精煤后直接通過皮帶運輸至精煤產品倉，但有些選煤廠在精煤入產品倉之前還匯聚了如浮選工藝分選的精煤，這時就需要綜合考慮不同工藝對最終精煤灰分的影響。
2、而現有的處理方法只將原煤灰分、精煤灰分、重介密度作為模型的訓練數據，未考慮到入洗煤量、旋流器入料壓力、磁性物含量及生產工藝等其他因素對精煤灰分的影響，且控制系統執行達到穩定運行狀態需要一定時間，如果密度調節頻率過高，則可能導致系統無法達到穩態，以至于無法保證精煤產品的穩定高效生產。
3、因此對于精煤灰分的預測，不僅要考慮原煤灰分、精煤灰分和重介密度，還需要考慮入洗煤量、旋流器過程參數、控制系統響應速度及不同生產工藝的重要性；當前選煤廠主要通過人工調整重介旋流器懸浮液的密度來使精煤灰分達到生產要求，這對現場人工經驗要求較高，且人工經驗存在一定的主觀性，導致精煤產品穩定性波動較大；同時現有的精煤灰分預測模型收集的數據維度不夠全面只適用于僅有重介旋流分選工藝的生產線，導致無法完全滿足實際生產需要，影響精煤產品的質量。
技術實現思路
0、
技術實現思路
：
1、本專利技術實施例提供了一種基于重介洗選的
2、本專利技術為解決上述技術問題所采用的技術方案是：
3、一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，所述優化方法包括以下步驟：
4、s1，采集選煤生產過程中的多種生產數據；
5、s2，對采集的生產數據進行無量綱化處理，以將不同設備參數的數據單位進行統一；
6、s3，初始化空間圖結構，以顯示原始生產數據之間的結構信息；
7、s4，采用空洞因果卷積函數捕獲時間軸上的依賴關系，以一定步長跳躍值在輸入序列上滑動，能夠以非遞歸的方式處理長距離序列，有助于并行計算且緩解梯度爆炸問題；
8、s5，以精煤灰分的預測值和真實值作為損失優化模型，為不同工藝參數分配不同的重要性，實現結構優化及結果預測；
9、s6，結合當前工藝參數與精煤灰分值，在各參數限定條件下，利用參數優化算法結合預測模型，搜尋最優的工藝參數設定值，使得精煤灰分預測值與目標值的偏差最小化。
10、所述生產數據包括原煤灰分、精煤灰分、原煤入洗量、精煤量、旋流器壓力、重介懸浮液設定密度、重介懸浮液實際密度、補水閥開度、分流閥開度、磁性物含量、煤泥含量和液位。
11、所述無量綱化公式為：
12、
13、其中，xi為每個因素的數值和單位。
14、所述空間圖結構為：
15、
16、其中，e1和e2為初始化的節點的嵌入表示，后續可隨著訓練來優化，通過矩陣相乘，可以計算不同生產數據對精煤灰分之間的結構依賴權重。
17、所述空洞因果卷積函數為：
18、
19、其中，f(t)表示t時刻之前的表示，x表示當前信息，為卷積符號，d為滑動步長，s為序列總長度。
20、所述空洞因果卷積函數通過門控結構來控制時間卷積網絡的信息流，以使得每次卷積后只保留部分信息。
21、所述損失優化模型為：
22、
23、其中，a為空間圖結構，k表示網絡階數，k越大，捕獲的高階關系越多，z為空間關系捕獲下的節點表示，將預測值和真實值進行對比計算mae損失，以優化損失函數。
24、本專利技術采用上述結構，通過采集選煤生產過程中的多種數據來采集選煤生產過程中的多種數據；通過采用無量綱化處理將不同設備參數的數據單位進行統一；通過初始化空間圖結構，以顯示原始生產數據之間的結構信息；通過空洞因果卷積函數捕獲時間軸上的依賴關系，以一定步長跳躍值在輸入序列上滑動，能夠以非遞歸的方式處理長距離序列；通過以精煤灰分的預測值和真實值作為損失優化模型，為不同工藝參數分配不同的重要性，實現結構優化及結果預測，具有精準實用、準確高效的優點。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述優化方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于：所述生產數據包括原煤灰分、精煤灰分、原煤入洗量、精煤量、旋流器壓力、重介懸浮液設定密度、重介懸浮液實際密度、補水閥開度、分流閥開度、磁性物含量、煤泥含量和液位。
3.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述無量綱化公式為：
4.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述空間圖結構為：
5.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述空洞因果卷積函數為：
6.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于：所述空洞因果卷積函數通過門控結構來控制時間卷積網絡的信息流，以使得每次卷積后只保留部分信息。
7.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述損失優化模型為：
【技術特征摘要】
1.一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述優化方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于：所述生產數據包括原煤灰分、精煤灰分、原煤入洗量、精煤量、旋流器壓力、重介懸浮液設定密度、重介懸浮液實際密度、補水閥開度、分流閥開度、磁性物含量、煤泥含量和液位。
3.根據權利要求1所述的一種基于重介洗選的精煤灰分預測優化方法，其特征在于，所述無量綱化公式為：
4.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊曉博，高楨，曹懷軒，王卜堂，張浩，趙金娥，
申請(專利權)人：云鼎科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。