基于二氧化硅高温熔化研究铁尾矿的回收分析
对SiO2高温实时动态数据的分析,为铁尾矿的综合回收利用提供一定的解决方案.使用减去背景图像的序列图像对图像进行分割,然后将其二值化以获得与SiO2对应的像素点的位置.在后处理过程中,使用聚类分析模型去噪;神经网络用于自动识别二氧化硅.其次建立一个表示SiO2的边缘轮廓特征指数,通过二氧化硅的位置,然后可以根据位置计算出二氧化硅轮廓的距离指数.根据特征值表估算二氧化硅的实际熔融速率.最后使用定义为回归变量的无量纲参数建立多元回归模型,然后估算粒子体积,获得质量以找到实际的熔化速率.
聚类分析、神经网络、特征值表、多元回归模型
TD926(选矿)
2020-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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