On-Line Estimation of Frother Concentration for Flotation Processes

Abstract

This work details the use of a multiple-model approach to estimate frother concentration in flotation processes. The methodology requires calibration achieved by identifying a set of linear dynamic models representing the effect of gas velocity on the collection zone gas hold-up at several known frother concentrations. This calibration was applied to Dowfroth 250 and MIBC. An adaptive law is then obtained by applying Bayes' rule and a Kalman filter algorithm to evaluate the conditional probability of each model to represent the observed system behaviour. The frother concentration is calculated as a weighted sum of model probabilities and their associated frother concentrations. Results from air-water tests conducted using Dowfroth 250 demonstrated the ability of the model to successfully track frother concentration variations.RésuméCe travail détaille l'utilisation d'une approche à modèles multiples pour estimer la concentration de moussant dans les procédés de flottation. La méthodologie nécessite une calibration obtenue en identifiant un ensemble de modèles dynamiques linéaires représentant l'effet de la vélocité du gaz sur le volume mort de la zone de collection à plusieurs concentrations connues de moussant. On a appliqué cette calibration à Dowfroth 250 et à MIBC. On obtient ensuite une loi adaptative en appliquant la règle de Bayes et un algorithme à filtre de Kalman pour évaluer la probabilité conditionnelle de chaque modèle à représenter le comportement observé du système. On calcule la concentration du moussant en une somme pondérée des probabilités du modèle et leurs concentrations associées de moussant. Les résultats d'essais air-eau effectués à l'aide du Dowfroth 250 ont démontré l'habileté du modèle à suivre avec succès les variations de concentration du moussant.