金锑矿浮选锑粗选工序参数相关性分析

伍雁鹏，阮凯，彭小奇

(1．邵阳学院 信息工程系,湖南 邵阳，422000；2．邵阳学院 机械与能源工程系,湖南 邵阳，422000；3.湖南第一师范学院 信息科学与工程系，湖南 长沙，410205)



金锑矿浮选锑粗选工序参数相关性分析

伍雁鹏1，阮凯2，彭小奇3

(1．邵阳学院 信息工程系,湖南 邵阳，422000；2．邵阳学院 机械与能源工程系,湖南 邵阳，422000；3.湖南第一师范学院 信息科学与工程系，湖南 长沙，410205)

采集了金锑矿浮选锑粗选工序5种主要药物(硫酸铜、硝酸铅、黄药、2号油、黑药)的添加记录及对应的泡沫图像特征值(稳定度、灰度值、R均值、G均值、B均值、平均尺寸、偏斜度、尺寸方差)作为工况参数。参数相关性分析结果显示:硫酸铜、黄药、黑药之间，灰度值、R均值、G均值、B均值之间，以及平均尺寸、尺寸方差之间存在很强的相关性；为降低系统分析与控制的复杂度，可将工况参数削减为:硫酸铜+黄药+黑药、硝酸铅、2号油、平均尺寸、偏斜度、尺寸方差。

浮选；视觉特征；参数相关性分析

气泡外观特征直接反映浮选效果的好坏。实际浮选生产中，判断工况最重要的方法是观察浮选泡沫层的视觉特征信息。有经验的浮选操作工人通过观察气泡层的表观现象，大多可判断浮选工况及导致工况异常的原因，由此调节浮选机操作参数、浮选药剂添加量、精矿刮出量和中矿循环过程[1]。

浮选气泡的外观特征包括气泡的矿化程度、大小、颜色、光泽、形状、厚薄、稳定性、流动性、声响等，这些特征由矿物种类、粒度、数量、密度、矿浆浓度、起泡剂和抑制剂用量等因素决定。

浮选过程的特征参数很多，部分特征参数可以实时测量，部分可以延时测量，还有的暂时不能准确测量；有的特征参数测量代价很小，有的测量代价较大。相对而言，视觉特征信息更容易被快速准确地测量出来[2]。

1 金锑矿浮选过程工况数据采集

湖南某金锑矿浮选[3]采用以浮选气泡为精矿、底流为尾矿的正浮选工艺，包括金粗选、金精选Ⅰ、金精选Ⅱ、锑粗选、锑扫选Ⅰ、锑扫选Ⅱ、锑精选Ⅰ、锑精选Ⅱ等8个选矿作业。

金粗选工序作为金矿浮选作业的第一道工序，对后续工序及最终金精矿的产量和品位有着最大的影响；同样，锑粗选工序作为锑矿浮选作业的第一道工序，对后续工序及最终锑精矿的产量和品位有着最大的影响。因此，金锑矿浮选过程药剂使用调整主要在金粗选和锑粗选工序进行。

该金锑矿浮选生产车间安装了自动加药系统，加药量可人工设置，也可由机器自动设置。自动加药系统具有自动记录功能，利用该功能可采集金锑矿浮选过程的加药量数据。每隔1225s对锑粗选工序的5种主要药物(硫酸铜、硝酸铅、黄药、2号油、黑药)的添加量(单位:毫升/分钟) 进行一次数据采样，采样结果记录在浮选工艺运行数据库中。同时，在每个浮选机的适当位置放置高清摄像头，用于监控并采集浮选泡沫图像，每隔1225s进行一次泡沫图像特征计算，计算结果记录在浮选工艺运行数据库中。对锑粗选工序泡沫图像，计算下列特征值:

(1)气泡形状

使用分水岭方法对泡沫图像进行气泡边缘分割，并求取气泡的平均尺寸、平均偏斜度、尺寸方差作为平均尺寸、偏斜度、尺寸方差。

(2)气泡颜色

分别提取泡沫图像三基色RGB颜色空间的R分量、G分量、B分量，取各像素的颜色平均值作为特征值R均值、G均值、B均值。并将彩色泡沫图像转换成灰度图像，取各像素的平均灰度值作为 灰度值特征值。

(3)稳定度

分析连续2帧泡沫图像的变化情况，将对应像素灰度差值的平均值作为 稳定度特征值。

泡沫图像特征和加药量的采集和记录过程同步进行。图1显示了硫酸铜、硝酸铅、黄药、2号油、黑药的添加记录，以及相应的 稳定度、灰度值、R均值、G均值、B均值、平均尺寸、偏斜度、尺寸方差的特征值，记录时间范围为:2013年3月8日至2014年2月24日。

图1 锑粗选工序运行记录

2 参数相关性分析

2.1 参数相关性模型

设有指标变量x有n个样本数据xi(i=1，2，…，n)，则指标变量x的平均值、方差计算公式分别为:

(1)

(2)

估计标准误差是因变量各实际值与其估计值之间的平均差异程度，估计标准误差计算公式为:

(3)

判定系数取值范围:0≤r2≤1。r2越接近于1，表明x与y之间的相关性越强；r2越接近于0，表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。

相关系数是反映两变量间线性相关密切程度的统计指标。在直线相关的条件下，指标变量x、y之间相关系数为:

(5)

相关系数r的取值范围:-1≤r≤1

r>0为正相关，r<0为负相关；|r|=0表示不存在线性关系；|r|=1表示完全线性相关；0<|r|<1表示存在不同程度线性相关；|r|≤0.3为不存在线性相关；0.3<|r|≤0.5为低度线性相关；0.5<|r|≤0.8为显著线性相关；|r|>0.8为高度线性相关。

2.2 金锑矿浮选锑粗选工序参数相关性分析

金锑矿浮选过程分稳定工况和非稳定工况两种情况，分别对浮选工艺参数之间的相关性进行分析，计算显著性水平为0.95的参数相关性，结果如表1所示。表1中正常字体数据表示没有相关性；粗体字体数据表示弱相关，斜体字体数据表示中等相关，为下划线字体数据表示强相关。

由表1可知:

(1)加药量参数中，硫酸铜、黄药、黑药之间存在强相关性，尤其在稳态工况下相关性很强，说明这3种药物在浮选生产控制中具有较强的联动性。

(2)泡沫图像特征参数中，灰度值、R均值、G均值、B均值之间相关性系数接近1，存在很强的相关性，可以考虑合并为一个参数。平均尺寸、尺寸方差也存在很强的相关性，可以考虑合并为一个参数。

(3)偏斜度和灰度值、R均值、G均值、B均值之间弱相关，这说明气泡颜色和气泡偏斜度之间相互独立，互不影响。

(4)在泡沫图像特征参数和加药量参数之间，稳定度与各加药量参数之间几乎没有相关性；平均尺寸、尺寸方差、灰度值、偏斜度和加药量之间存在弱相关或者中等相关。也就是说，在考虑加药量数据取值时，平均尺寸、尺寸方差、灰度值、偏斜度有一定参考价值，而稳定度几乎没有参考价值。

表1 锑粗选工序参数相关性表

(5)出于简化加药量操作指导系统的考虑，可将加药量参数缩减为3种:1号药(硫酸铜+黄药+黑药)、2号药(硝酸铅)、2号油；同时，泡沫图像特征只取3种:灰度值、偏斜度、平均尺寸，其代价是降低了加药量操作指导系统的可信度。

3 小结

利用金锑矿浮选厂自动加药系统2013年3月8日至2014年2月24日之间的浮选过程生产数据记录，对其中锑粗选工序5种主要药物(硫酸铜、硝酸铅、黄药、2号油、黑药)的添加记录及对应的泡沫图像特征值(稳定度、灰度值、R均值、G均值、B均值、平均尺寸、偏斜度、尺寸方差)进行了分析处理，对各参数进行相关性分析的结果显示:硫酸铜、黄药、黑药之间存在强相关性，该结果启示可以探索将这3种药物按照适当比例重新组合成1种(或2种)混合药物，从而降低加药系统控制的复杂度；灰度值、R均值、G均值、B均值之间，以及平均尺寸、尺寸方差之间存在极强的相关性，表明可以减少相关参数的数量，以降低系统分析的复杂度；偏斜度和灰度值、R均值、G均值、B均值之间弱相关，表明气泡颜色和气泡偏斜度之间相互独立，互不影响；稳定度与加药量参数基本无关，而其它泡沫图像特征参数与加药量参数之间大多存在较弱的相关性。

[1]阳春华,任会峰,桂卫华,等.基于泡沫纹理信度分配SVM的矿物浮选工况识别[J].仪器仪表学报,2011,32(10):2205-2209.

[2]张世杰,刘文礼,赵树凯.浮选气泡测量及其影响因素分析[J].煤炭工程,2014,46(12):117-119.

[3]黄光耀,曹玉川,杨柳毅,等.湖南某锑矿浮选工艺研究[J].矿冶工程,2015,35(04):44-47.

[4]李洁明,祁新娥.统计学原理[M].上海:复旦大学出版社,2005.

[5]张尧庭.回归分析应用中的误区[J].统计教育,1998,(3):12-14.

[6]郭红霞.相关系数及其应用[J].武警工程学院学报，2010，26(3):3-5.

Parameters correlation analysis of gold and antimony flotation roughing process

WU Yanpeng1,RUAN Kai2,PENG Xiaoqi3

(1.Department of Information Engineering,Shaoyang University,Shaoyang 422000,China;2.Department of Mechanical and Energy Engineering,Shaoyang University,Shaoyang 422000,China;3.Department of Information Science and Engineering,Hunan First Normal University,Changsha,410205,China)

The additive amount of 5 kinds of main reagents of gold and antimony flotation roughing process,including copper sulfate,lead nitrate,xanthate,2# oil,and aerofloat,were collected with corresponding bubble characteristic values,such as stability,gray value,R component mean,G component mean,B component mean,average size,skewness and size variance.The collected data were taken as condition control parameters.Parameter correlation analysis showed that the correlation between copper sulfate,xanthate and aerofloat ,and the correlation between gray value,R component mean,G component mean,B component mean,average size and size variance are strong.In order to decrease the system complexity of analysis and control,the solution of reducing condition control parameters,including copper sulfate + xanthate + aerofloat,lead nitrate,2# oil,average size,skewness and size variance,is suggested.

flotation; visual features; correlation analysis

1672-7010(2016)03-0028-05

2016-06-06

国家自然科学创新研究群体科学基金项目(61321003)；湖南省自然科学基金项目(2016JJ6136)；邵阳市科技计划项目(2015JH40)作者简介：伍雁鹏(1975-)，男，湖南邵阳人，教授，硕士生导师，从事计算机应用研究

阮凯(1984-)，男，湖南邵阳人，硕士生,从事计算机应用研究， E-mail:519891745@qq.com

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