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浮选指标数学模型的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
1 文献综述第10-26页
    1.1 数学模型概述与分类第10-11页
        1.1.1 数学模型概述第10页
        1.1.2 数学模型分类第10-11页
    1.2 计算机仿真定义与分类第11-12页
        1.2.1 计算机仿真定义第11页
        1.2.2 计算机仿真的分类第11-12页
    1.3 数学模型的应用与仿真的发展第12-17页
        1.3.1 数学模型的应用第12-15页
        1.3.2 仿真技术的发展第15-17页
    1.4 矿物加工数学模型第17-20页
        1.4.1 矿物的破碎、分级、解离模型第17-18页
        1.4.2 矿物的浮选模型第18-20页
        1.4.3 重选、磁选数学模型第20页
    1.5 浮选模型与仿真技术的应用第20-24页
        1.5.1 浮选模型的实际应用第20-23页
        1.5.2 浮选仿真技术的应用第23-24页
    1.6 论文的选题意义与研究内容第24-25页
        1.6.1 论文的选题意义第24-25页
        1.6.2 论文的研究内容第25页
    1.7 本章小结第25-26页
2 回收率-产率曲线模型关系第26-38页
    2.1 矿物的单体解离与连生体第26页
    2.2 浮选速率模型第26-27页
    2.3 浮选速率常数分布第27-28页
        2.3.1 离散型浮选速率常数分布第27-28页
        2.3.2 连续型浮选速率常数分布第28页
    2.4 回收率-产率曲线模型关系的建立第28-37页
        2.4.1 建立思想第28-29页
        2.4.2 模型关系的基本形式第29-30页
        2.4.3 常用浮选速率常数分布的ε-γ曲线模型关系第30-37页
    2.5 本章小结第37-38页
3 浮选指标预测模型的建立第38-65页
    3.1 建模思想第38-40页
        3.1.1 矿粒运动第38-39页
        3.1.2 影响ε-γ曲线的两类因素第39-40页
    3.2 浮选指标预测模型的理论基础第40-43页
        3.2.1 模型建立的理论基础第40-41页
        3.2.2 单元品位曲线第41-43页
    3.3 浮选指标预测模型的基本形式第43-44页
        3.3.1 态分布第43页
        3.3.2 标准正态分布第43-44页
        3.3.3 基于正态分布的ε-γ曲线模型第44页
    3.4 基于正态分布的ε-γ曲线模型的可行性研究第44-58页
        3.4.1 求解基于正态分布的ε-γ曲线模型第45页
        3.4.2 多种矿物浮选基于正态分布的ε-γ曲线模型第45-56页
        3.4.3 基于正态分布的ε-γ曲线模型的验证第56-58页
    3.5 其他分选曲线模型第58-64页
        3.5.1 常用的矿石分选曲线模型第58-59页
        3.5.2 求解其他分选曲线模型第59-63页
        3.5.3 模型对比第63-64页
    3.6 本章小结第64-65页
4 浮选指标预测模型的应用第65-78页
    4.1 在浮选指标预测中的应用第65-67页
        4.1.1 安徽某硫铁矿浮选试验第65-66页
        4.1.2 安徽某硫铁矿浮选模型建立以及指标预测第66-67页
    4.2 在浮选指标评价中的应用第67-69页
        4.2.1 ε-γ曲线评价浮选指标第67-68页
        4.2.2 紫金山某铜矿捕收剂方案对比第68-69页
    4.3 在浮选指标监测中的应用第69-77页
        4.3.1 在线监测研究平台设计第69-76页
        4.3.2 在线品位监测研究平台第76-77页
    4.4 本章小结第77-78页
5 结论与展望第78-80页
    5.1 结论第78页
    5.2 展望第78-80页
参考文献第80-88页
附录1 浮选模型平台程序代码第88-105页
附录2 胶磷矿试验数据第105-108页
攻读学位期间的主要研究成果第108-109页
致谢第109页

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