地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)在選礦監(jiān)測模型構(gòu)建中的方法研究

摘要：針對選礦過程中運(yùn)行指標(biāo)決策面臨的挑戰(zhàn)，提出了地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)在選礦監(jiān)測模型構(gòu)建中的應(yīng)用，并對融合技術(shù)與傳統(tǒng)監(jiān)測方法的有效性和預(yù)測精度進(jìn)行了對比分析。研究結(jié)果顯示，地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)的平均樣本偏差較低，測定精度較高，選礦監(jiān)測效果優(yōu)于傳統(tǒng)監(jiān)測方法。這一技術(shù)融合不僅提升了選礦監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性，還為優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)提供了重要支持。

關(guān)鍵詞：地質(zhì)雷達(dá)；高密度電法；選礦監(jiān)測；精度評估；技術(shù)融合；模型構(gòu)建

[中圖分類號：TD92 文章編號：1001-1277（2025）02-0040-03 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.11792/hj20250207 ]

引言

隨著礦產(chǎn)資源的逐漸枯竭及開采難度的提升，如何提升選礦效率已成為礦產(chǎn)資源開發(fā)領(lǐng)域的核心課題［1］。選礦流程包含多個(gè)工藝環(huán)節(jié)，其復(fù)雜性與多變性使得運(yùn)行指標(biāo)的決策面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)選礦監(jiān)測模型多依賴于經(jīng)驗(yàn)性的生產(chǎn)工藝知識(shí)，難以實(shí)現(xiàn)模塊化，從而限制了自動(dòng)化與智能化的進(jìn)一步發(fā)展［2］。此外，選礦過程機(jī)理的不明確性使得建立精確的數(shù)學(xué)模型變得困難，難以準(zhǔn)確反映實(shí)際運(yùn)行指標(biāo)與綜合生產(chǎn)指標(biāo)之間的關(guān)系［3］。加之選礦過程受外部市場需求變化和內(nèi)部因素如原礦性質(zhì)波動(dòng)、設(shè)備檢修等影響，使其處于動(dòng)態(tài)且多變的環(huán)境之中［4］?；诖?，本研究提出了地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)，以構(gòu)建選礦監(jiān)測模型。本研究的創(chuàng)新之處在于通過技術(shù)融合提升了選礦監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性和效率。該技術(shù)融合了地質(zhì)雷達(dá)的高分辨率與高密度電法對水反應(yīng)的靈敏性，旨在在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更精確的選礦指標(biāo)監(jiān)測［5-7］，以期為選礦監(jiān)測模型的構(gòu)建提供新的技術(shù)路徑和理論支持。

1選礦監(jiān)測模型

1.1選礦監(jiān)測模型構(gòu)建

選礦工藝流程的復(fù)雜性導(dǎo)致了其運(yùn)行指標(biāo)決策面臨多維挑戰(zhàn)。首先，構(gòu)建精確的數(shù)學(xué)模型以準(zhǔn)確反映實(shí)際運(yùn)行指標(biāo)與綜合生產(chǎn)指標(biāo)之間的關(guān)系存在困難；其次，選礦過程受到外部和內(nèi)部因素如原礦性質(zhì)的不穩(wěn)定性、設(shè)備維護(hù)等的共同影響，使其處于一個(gè)動(dòng)態(tài)且多變的環(huán)境之中［8-9］；此外，經(jīng)驗(yàn)性生產(chǎn)工藝知識(shí)難以實(shí)現(xiàn)模塊化，這在一定程度上阻礙了選礦自動(dòng)化和智能化的進(jìn)程；同時(shí)，在選礦生產(chǎn)中，綜合生產(chǎn)指標(biāo)之間存在相互沖突，需要在這些指標(biāo)沖突中尋找到一個(gè)平衡點(diǎn)。研究必須關(guān)注選礦過程中的關(guān)鍵參數(shù)控制，以確保選礦效率和產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)避免設(shè)備過載或資源的不必要浪費(fèi)［10］。因此，選礦過程中的各個(gè)運(yùn)行指標(biāo)都需要在一定的約束條件下進(jìn)行，如式（1）所示。

[εL≤ε≤εHβiL≤βi≤βiHPiL≤Pi≤PiHθiL≤θi≤θiH]" i = 1，2" " " " " " " " " （1）

式中：[εL≤ε≤εH]為確保一次溢流回收率[ε]保持在最低值[εL]和最高值[εH]之間；[βiL≤βi≤βiH]為確保第[i]個(gè)階段的精礦品位[βi]保持在最低值[βiL]和最高值[βiH]之間；[PiL≤Pi≤PiH]為確保第[i]個(gè)階段的磨礦粒度保持在最低值[PiL]和最高值[PiH]之間；[θiL≤θi≤θiH]為確保第[i]個(gè)階段的尾礦品位[θi]保持在最低值[θiL]和最高值[θiH]之間。

選礦過程中弱磁球磨機(jī)和強(qiáng)磁球磨機(jī)運(yùn)行能力限制的數(shù)學(xué)表達(dá)如式（2）所示。

[QiL≤Qi≤QiHRiL≤Ri≤RiH]" i = 1，2" " " " " " " " " （2）

式中：[Qi]為球磨機(jī)單位時(shí)間內(nèi)處理量；[Ri]為球磨機(jī)運(yùn)行時(shí)間；QiL和QiH為球磨機(jī)單位時(shí)間內(nèi)最低處理量和最高處理量；RiL和RiH為球磨機(jī)運(yùn)行最短時(shí)間和最長時(shí)間。

約束條件確保了選礦設(shè)備的運(yùn)行在安全和效率的最佳范圍內(nèi)，防止因超負(fù)荷運(yùn)行而導(dǎo)致的設(shè)備損壞或效率降低。

確保礦石品位保持在一定的范圍內(nèi)，需要添加選礦過程中弱磁和強(qiáng)磁階段入磨礦石品位的約束條件，如式（3）所示。

[αiL≤αi≤αi]" i = 1，2" " " " " " " " " " "（3）

式中：[αi]為入磨礦石品位；αiL和αiH為入磨礦石最低品位和最高品位。

為確保廢石的品位保持在一定的安全和有效范圍內(nèi)，需要添加廢石品位的約束條件，如式（4）所示。

[βwL≤βw≤βwH]" " " " " " " " " " " " （4）

式中：[βw]為廢石的品位；βwL和βwH為廢石最低品位和最高品位。

為最大化精礦品位[β]和處理量[Q]，對主要目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，如式（5）所示。

[max β=fβ（ε， Pi， βi， θi， αi， Qi， Ri， βw， t）" i=1， 2max Q=fQ（ε， Pi， βi， θi， αi， Qi， Ri， βw， t）" i=1， 2]（5）

式中：[fβ]、 fQ分別為精礦品位、處理量的函數(shù)，依賴于多個(gè)變量；t為時(shí)間。

式（5）中，2個(gè)方程共同構(gòu)成了1個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。該問題旨在滿足所有運(yùn)行指標(biāo)和工況約束的條件下，尋找最優(yōu)的運(yùn)行參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)精礦品位和處理量的最大化。礦石在開采后，必須經(jīng)過一系列物理和化學(xué)處理步驟，以富集其中的有用礦物。選礦監(jiān)測模型針對礦石的物理化學(xué)處理過程進(jìn)行優(yōu)化，旨在提升精礦品位的同時(shí)，減少資源浪費(fèi)和能耗。該模型特別適用于處理低品位、弱磁性和組成復(fù)雜的礦石，如赤鐵礦。通過監(jiān)測關(guān)鍵選礦步驟，如磨礦、浮選等，模型能夠?qū)崿F(xiàn)參數(shù)調(diào)整和過程優(yōu)化［11］。選礦監(jiān)測模型如圖1所示。

由圖1可知：該選礦監(jiān)測模型揭示了從原礦輸入至最終產(chǎn)品輸出的完整流程，涵蓋了關(guān)鍵步驟與監(jiān)測點(diǎn)，旨在優(yōu)化選礦效率和產(chǎn)品質(zhì)量。該模型首先將原礦的初級處理速度作為衡量效率的關(guān)鍵指標(biāo)納入考量，隨后通過選礦規(guī)劃確定各處理階段的布局。礦物分離通過篩分、破碎和磨礦技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而礦物濃縮通過重選或浮選技術(shù)提升礦物品位。磁性分離技術(shù)利用礦物磁性差異，通過磁選機(jī)實(shí)現(xiàn)磁性與非磁性礦物的分離。礦物重新定位涉及將分離后的礦物輸送至不同區(qū)域，而浮選技術(shù)則基于礦物表面性質(zhì)差異，通過化學(xué)藥劑和空氣攪拌實(shí)現(xiàn)有用礦物的分離。

1.2地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)

在采礦活動(dòng)中，地質(zhì)雷達(dá)和高密度電法技術(shù)的應(yīng)用是為了提供地下結(jié)構(gòu)的詳細(xì)信息，能夠幫助評估礦區(qū)穩(wěn)定性、優(yōu)化采礦設(shè)計(jì)和預(yù)防地質(zhì)災(zāi)害。地質(zhì)雷達(dá)利用高頻電磁波探測地下介質(zhì)，而高密度電法則通過測量電位差來獲取地下電阻率分布。這兩種技術(shù)結(jié)合，可以更準(zhǔn)確地確定礦體的位置和品位，指導(dǎo)采礦活動(dòng)。地質(zhì)雷達(dá)系統(tǒng)由主機(jī)、天線、輔助采集裝置和數(shù)據(jù)處理軟件組成，利用高頻脈沖電磁波在地下介質(zhì)中的傳播特性進(jìn)行探測。發(fā)射天線向地下發(fā)射電磁波，當(dāng)遇到介質(zhì)層變化時(shí)，部分電磁波被反射，反射系數(shù)主要由介質(zhì)的介電常數(shù)決定。雷達(dá)主機(jī)接收反射波并進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)對地下目標(biāo)介質(zhì)的探測和識(shí)別［12］。

在構(gòu)建選礦監(jiān)測模型過程中，地質(zhì)雷達(dá)能夠探測到頂層反射界面及其他反射信號，通過對這些反射信號的分析，可以精準(zhǔn)確定入選礦石的形態(tài)，進(jìn)而指導(dǎo)選礦作業(yè)，提升資源利用效率。高密度電法系統(tǒng)的基本構(gòu)成要素包括多路電極轉(zhuǎn)換器、高密度電法主機(jī)及電源，這些組件共同構(gòu)成了高密度電法系統(tǒng)硬件架構(gòu)的核心，如圖2所示。

2地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)在選礦監(jiān)測模型中的性能評估

選礦監(jiān)測模型與傳統(tǒng)監(jiān)測方法的誤差分析對比結(jié)果如圖3所示。

由圖3-a）可知：選礦監(jiān)測模型在樣本數(shù)量0～500時(shí)，樣本偏差與定位誤差均基本維持在10 %以內(nèi)，表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性。由圖3-b）可知：傳統(tǒng)監(jiān)測方法存在顯著的樣本偏差及定位誤差波動(dòng)，部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)的誤差甚至超過了20 %。

研究對6個(gè)不同取樣區(qū)域的礦石進(jìn)行了選礦監(jiān)測，結(jié)果如表1所示。

由表1可知：研究所構(gòu)建模型的平均樣本偏差較低，測定精度較高，表明地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法融合技術(shù)在提高選礦監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性方面具有顯

著優(yōu)勢。未來的研究可以針對不同區(qū)域的特定條件，進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)更精確的監(jiān)測［13-15］。

3結(jié)語

研究創(chuàng)新性地將地質(zhì)雷達(dá)與高密度電法相融合，為復(fù)雜環(huán)境中的選礦指標(biāo)監(jiān)測提供了新的技術(shù)路徑。研究結(jié)果表明，該融合技術(shù)在選礦監(jiān)測中具有顯著優(yōu)勢，具有廣闊的應(yīng)用前景。未來，可針對不同區(qū)域的特定條件，進(jìn)一步優(yōu)化模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)更精確的監(jiān)測，為礦產(chǎn)資源的可持續(xù)開發(fā)利用提供有力保障。

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Study on the method of constructing beneficiation monitoring models using integrated"technology of geological radar and high?density electrical method

Li Jiandong， Zhao Liuzhi

（Henan Fourth Geological Brigade Co.， Ltd.）

Abstract：To address the challenges in decision?making for operational indicators in beneficiation， this study proposes the application of integrated technology of geological radar and high?density electrical methods in constructing beneficiation monitoring models. A comparative analysis of the effectiveness and predicted accuracy of the integrated technology versus traditional monitoring methods was conducted. The results indicate that the integrated technology of geological radar and high?density electrical methods has lower average sample deviations and higher measurement accuracy， outperforming traditional monitoring methods in beneficiation monitoring. This technology integration not only improves the accuracy of monitoring models but also provides critical support for optimizing production indicators.

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（61871199）

作者簡介：李建東（1989—），男，工程師，研究方向?yàn)榈厍蛭锢砜辈?；E?mail：ljd191919@163.com

*通信作者：趙留峙（1984—），男，高級工程師，研究方向?yàn)楣こ虦y量、地質(zhì)測量；E?mail：Zhaolz2022@163.com