基于数据驱动的矿石品位决策支持系统

本文是一篇决策模拟论文，本文以某铁矿“智慧矿山”建设为背景，选择分析采、选环节矿石品位和产量、成本的关系，重点围绕选矿流程中矿石品位、回收率、产量、成本等运行指标的优化决策，研发基于数据驱动的信息平台和决策支持系统。
第1章绪论
1.1研究背景
作为拥有14亿人口的大国，中国正处于工业化中后期向后工业化发展阶段，制造业是支撑国民经济和创造就业的基础，而制造业从来都离不开钢铁。比如一辆普通轿车，大致需要钢800~1200Kg。从传统汽车到新能源汽车，从造船业到航空航天，从小家电到大型装备制造，从五金到服装鞋帽等等，制造业需要大量的不同种类的矿产资源，尤其是铁矿资源[1]。另外，中国式现代化还面临着大规模基础设施建设任务，房地产、铁路、公路、桥梁等基础设施建设更是钢铁消耗的大户。据统计，2022年，中国钢材消费量约为9.2亿吨（粗钢10.1亿吨），其中，国内生铁产量约8.62亿吨，需消耗品位为62%的铁矿石约13.6亿吨[2]。从我国铁矿资源的地质储量看，其总体特征是贫矿多、富矿少，贫矿资源占总储量的80%，共、伴生矿多。截至2021年底，国内铁矿石平均品位为34.50%，远低于巴西、俄罗斯、印度等国，也低于世界铁矿石品位的平均水平。难利用的铁矿多，这主要与我国的地质环境非常复杂且比较活跃有直接关系。同时，由于以铁为代表的矿藏失去了必要的稳定、富集的沉积环境，造成了我国铁矿资源量品位低、伴生矿含量高、杂质含量高的现状，无疑增加了选矿、冶炼的难度。因此，提高矿石资源的有效利用率，对贫铁矿有效开发利用成为重点。
习近平总书记强调，“矿产资源是经济社会发展的重要物质基础，矿产资源勘查开发事关国计民生和国家安全”，2022年10月2日，习近平总书记给山东省地矿局第六地质大队全体地质工作者回信，国务院确定的战略性矿产普查和绿色开采，坚持绿水青山就是金山银山的理念，走绿色矿山高质量发展道路，是传统矿山转型升级的内在动力。随着工业4.0概念的深入人心，对传统资源型行业，如矿产资源开发企业而言，一方面需要不断优化现有生产流程，提高自动化和智能化水平；另一方面，也需要积极探索新的生产模式，如利用大数据、人工智能和机器学习等先进技术，来实现生产过程的实时监控、预测性维护和动态优化。这种数字化转型不仅能够增强企业的核心竞争力，还将推动整个行业向着更加可持续、环保的方向发展。对矿石品位进行决策不仅可以提高企业收益，也可以更好地全面巩固提升绿色矿山建设成果，高质量持续推进绿色矿山建设。
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1.2研究目的与意义
1.2.1研究目的
从数据获取方面来说，缺乏标准化和标准化，现有研究数据质量参差不齐，采集到的数据往往存在准确性和一致性问题，导致数据分析的可靠性低。例如，在矿体勘探阶段，地质数据的不精确会导致资源评估错误，进而影响后续的开采决策和经济效益[5]。开采、选矿、冶金阶段产生的数据关联性差，不同数据源之间难以形成有效链接，无法进行深度的数据挖掘与深度分析。缺乏支持矿石品位数据分析与智能决策的大数据集成环境。数据分析技术落后。现有的分析方法主要依靠统计分析和计量经济分析，但在数据处理和模式识别方面存在局限性，大数据分析和人工智能技术的使用较少，此外，现有的分析模型关联性低，知识面窄，很难能够系统、全面、准确地评价和优化整个矿石开发过程的平衡状态和趋势。
针对上述问题，本文开发了基于数据驱动的矿石品位决策支持系统，对数据进行处理转换并存储记录在结构化良好的数据库中，以便快速解析和分析。对在处理不同阶段不同品位的铁矿石产生的生产数据进行记录存储。在此基础上，应用优化算法，可以根据历史数据和实时数据，对矿石品位变化趋势进行预测，并为开采、配矿、选矿和冶炼等不同阶段提供定制化的决策优化方案。其功能包括数据处理与存储、数据分析、决策支持优化。决策支持系统能够通过高级分析为操作者提供决策建议，并对可能的结果进行模拟，系统界面应直观易用，确保用户能够清晰理解数据分析结果和决策建议，从而做出更加科学和精确的操作决策。
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第2章选矿工艺流程和生产运行指标决策过程简介
2.1铁矿资源开发利用过程及品位变化
我国铁矿石的采冶一般经历勘探、开采、配矿、选矿和冶炼等五个阶段。勘探阶段的主要任务是确定矿体的位置、形态、大小及其含矿量等地质参数。在这个阶段，地质学家以及工程师使用多种方法，如地质测量、地球物理勘探和地球化学勘探等方法对矿区进行详细的调查[31]。勘探结果将指导接下来的开采工作，并用于估算矿山的经济价值。依据勘探结果，设计开采方案，包括确定露天开采或地下开采的开采方法、开采顺序、矿体的开挖和废土的处理。这个阶段的目的是高效、安全、环保地将铁矿石从地下开采出来。不同矿石开采出来的品位不同，不能直接用于选矿阶段或者冶炼阶段[32]。因此，需要将不同矿点开采的矿石进行配比，使其品位可以达到选矿或冶炼的要求。矿石品位是根据矿石中有用成分与矿石重量的比率计算的，用于衡量矿石的价值[33]。配矿的目的是为了稳定进入选矿厂的矿石品位和物料组成，保证选矿阶段的稳定运行。选矿就是通过物理或化学的方法，将铁矿石中有用的矿物与废石分离开来的过程。这一阶段包括破碎、磨矿、磁选、浮选等步骤。目的是提高铁的品位，去除杂质，获取更高品质的铁精矿。一般来说，高品位的铁矿石铁含量可以达到60%以上，而低品位的铁矿石铁含量通常在20%50%。将选矿后得到的铁精矿送入高炉或其他冶炼设备中进行冶炼，加入焦炭、石灰石作为助熔剂，在高温下还原成铁。这一过程中，铁矿石中的铁元素与氧元素分离，生成生铁。生铁是制造钢铁产品的原料，可通过后续的炼钢过程转变为钢材。铁矿石开发过程及对应的品位如图2.1所示。

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2.2选矿工艺流程简介
矿石储量大但是“贫、细、杂”等特点决定了我国大部分矿石都要进行选矿处理，选矿的目的是从原矿中分离出有用矿物和无用脉石矿物，尽可能分离共存的有用矿物，将其集成到单独的精矿中，全面回收有价元素，去除对冶金等对加工过程有害的杂质。提高选矿产品质量，合理、经济地利用矿产资源。选矿生产流程分为破碎、磨磁、浮选、精矿生产及尾矿处理等作业流程。
矿石在原矿区经过破碎处理后，根据其粒级大小分为两部分：粉矿（015mm）和块矿（>15mm），分别用于强磁和弱磁工艺过程。块矿经过二次筛分，再被分为更细小的级别（1050mm）和较大粒级（>50mm），分别储存用于竖炉焙烧过程。相较于块矿，粉矿则直接通过皮带传输系统送入强磁圆筒矿仓进行下一步处理。对于高品质原矿，即直接粉矿，无需筛分便可直接进入强磁圆筒储矿仓。在磨矿和磁选的步骤中，矿物根据磁性分为强磁性和弱磁性两大类。此过程包括球磨机和分级机组成的闭环系统，以及球磨机与水利旋流器组成的另一个闭环系统。无论是粉矿还是经过焙烧的矿石，都在球磨机中磨矿后由分级机进行分级。返回的返砂重新进入球磨机磨矿，而分级机的溢流物进入旋流器进行更细致的分级。旋流器的沉砂部分返回到二次球磨机进行再磨，其溢流根据磁性分别进入强磁机或弱磁机进行分选。经过分选的精矿随后被送往浓缩脱水系统，脱水后的精矿存储在精矿库中，作为最终产物。至于处理过程中产生的尾矿，则在经过浓缩处理后被安全送往尾矿坝。这一整套流程体现了矿石处理和选矿的高效与精确性，确保了资源的最大化利用和环境的保护。
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第3章数据获取与预处理...................................18
3.1数据收集.....................................18
3.1.1数据来源................................18
3.1.2数据转换..........................18
第4章数据分析与决策模型.................................29
4.1数据分析.........................................29
4.1.1数据分析概述.........................................29
4.1.2图表生成流程....................................30
第5章矿石品位决策支持系统的设计和开发......................45
5.1需求分析..........................................45
5.1.1用户需求.........................................45
5.1.2性能需求.........................................47
第5章矿石品位决策支持系统的设计和开发
5.1需求分析
5.1.1用户需求
根据系统业务需求，系统的主要用户有：
(1)系统管理员：系统管理员主要负责管理数据处理及辅助决策支持系统进行日常的更新、维护、部署工作，保障系统的正常运行；当系统出现异常信号或者网络攻击时负责问题上报；同时系统管理员也负责系统用户的创建、系统权限管理、为不同的用户主体分配相应的权限等操作。
(2)工作人员：工作人员主要负责将工艺指标等生产数据按照不同的数据类型填报到系统中，也可以通过数据日、月报表查看历史数据。查看公告通知处下发的消息，是否对当前工艺控制指标参数作出调整。
(3)管理人员：系统的主要使用者，公司的管理人员通过系统查看所有的数据，生产情况、数据分析，同时可以进行系统的决策，根据结果给出具体工序的生产指标参数，现场工人根据得到结果进行调整。
通过多方需求调研，明确公司层面的需求是将各阶段的矿石信息数据进行记录；选矿流程的实际生产情况进行展示；记录并储存选矿过程中各项环节的工艺指标参数；对于不同指标进行数据分析，解决数据实际利用问题，并根据案例库、算法库来做出相应的决策，提高矿石品位。员工方面，主要登陆系统来进行日常数据填报的工作，负责简单的日常矿场信息的记录汇总上报工作。为保证数据填报的正确性，系统需要操作简单且准确，为所有填报数据提供合适的模板。管理员方面，负责系统用户的创建、系统权限管理、为不同的用户主体分配相应的权限等操作。

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第6章结论与展望
6.1结论
本文以铁矿企业实际生产过程为研究背景，分析采、选环节矿石品位和产量、成本的关系，重点围绕选矿流程中矿石品位、回收率、成本等运行指标，研发基于数据驱动的信息平台和决策支持系统。本文主要工作总结如下：
(1)面向矿石品位等生产运行指标的优化决策，对选矿流程工业数据进行了汇总与解析。依据生产流程不同阶段的工艺特点和运行管控要求，面向矿石品位等关键指标决策，设计了相应的数据获取和预处理方法。对不同来源的数据，设计了相应的格式转换、预处理和存储方式。结合品位变化的机理模型，通过数据解析，揭示了品位与成本之间的量化关系，构建了品位-成本关系模型。
(2)基于案例推理方法，为选矿过程中的弱磁精矿品位、强磁尾矿品位等运行指标提供了优化决策方案。这些基于数据驱动的模型和优化方法，能够辅助生产管理中的矿石品位决策和其他关键指标决策，构成了决策支持系统模型和算法库的主要部分。
(3)在集成相关的数据、模型和优化方法的基础上，围绕选矿流程，开发了基于数据驱动的品位决策支持系统。决策支持系统不仅包含了已有的模型和优化方法，还为其它的模型和算法提供了数据支撑平台和验证、运行平台。
参考文献（略）