УСТАНОВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ РАБОТЫ КОНЦЕНТРАТОРА KC-CVD6 С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ГРУППОВОГО УЧЕТА АРГУМЕНТОВ

Abstract

Актуальность исследования обусловлена получением новых знаний об оптимизации технологических параметров работы центробежных концентраторов, эксплуатируемых по технологии Knelson CVD, а именно: настройка частоты открытия клапанов и время, в течение которого клапаны остаются открытыми. Цель: статистический анализ результатов полупромышленных исследований применимости технологии Knelson CVD на различных продуктах фабрики с помощью метода группового учета аргументов для получения зависимостей между выходом концентра и настраиваемыми параметрами, позволяющими проводить предварительные расчеты по эффективности внедрения данной технологии на обогатительных предприятиях. Объекты: продукты, полученные в результате работы гидроциклонов, а также технологические параметры работы центробежных концентраторов. Методы: общие методы математической статистики, в частности методы регрессионного анализа, направленные на построение статистически значимых моделей, описывающих зависимость какой-либо переменной от множества регрессоров. Также, наряду с классическим аппаратом регрессионного анализа, применяется метод группового учета аргументов, основная идея которого заключается в построении множества моделей заданного класса и выборе среди них оптимальной. Результаты. Разработана эффективная методика обработки результатов тестов, проведенных на обогатительном оборудовании, базирующаяся на методе группового учета аргументов. На основании полученных данных построены статистически значимые модели, описывающие зависимость содержания в хвостах и концентратах по ценным компонентам от различных настраиваемых параметров оборудования, обоснована их эффективность, позволяющая применять данные модели в дальнейших исследованиях по применению CVD технологии. Продемонстрировано применение метода группового учета аргументов на примере построения полиномиальных регрессионных моделей, содержащих нелинейные комбинации регрессоров.