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龙图腾网获悉洛阳栾川钼业集团股份有限公司;矿冶科技集团有限公司申请的专利一种浮选机入料量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120338207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510811532.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种浮选机入料量预测方法是由王耀东;钱武硕;王庆凯;车文芳;李志峰;邹国斌;朱秀梅;王旭;崔彦斐;杨佳伟;刘道喜;陶敬辉设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浮选机入料量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及矿物浮选作业技术领域，介绍了一种涉及一种浮选机入料量预测方法，具体步骤为：S1:现场调研上游磨矿、浮选过程工艺关联性，选取浮选机入料量相关的原始数据，进行生产数据收集及相关数据库建立；S2:数据预处理；S3：入浮流量获取；S4：主成分分析；S5：基于LSMT的浮选机入料量预测模型；S6：基于流程平衡的零点标定。本发明的浮选机入料量预测方法，无需依赖人工操作，实现浮选机入料量实时预测和滚动优化，预测精度高，为精准调整药剂用量提供依据，实现浮选机乃至浮选过程稳定控制，保证精矿产品质量。

本发明授权一种浮选机入料量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种浮选机入料量预测方法；其特征在于，具体步骤为： S1:现场调研上游磨矿、浮选过程工艺关联性，选取浮选机入料量相关的原始数据，进行生产数据收集及相关数据库建立；数据库包括磨矿过程参数和浮选过程参数；磨矿过程参数包括磨机给矿量、磨矿流程水量、磨矿泵池液位、液位变化趋势、旋流器分级压力和渣浆泵电流；浮选过程参数包括浮选机泡沫层厚度、浮选机电流、浮选机充气量、浮选机泡沫流速、浮选药剂用量、浮选原矿品位、pH值； S2:数据预处理； 步骤2.1、数据滤波；对磨机给矿量、磨矿流程水量、磨矿泵池液位、液位变化趋势、旋流器分级压力、渣浆泵电流、浮选机泡沫层厚度、浮选机电流、浮选机充气量、浮选机泡沫流速，采用移动平均方法进行数据滤波； 步骤2.2、缺失值处理；若在采样时，设备或传感器数据发生变化，数据会无法正常采样，因此对原始数据中的缺失值进行识别，并进行前向填充，用前一时刻的值填补缺失值时刻的数据； 步骤2.3、异常数据处理；采用滑动中位数的方法来检测和剔除异常数据；选取一个长度为60的移动窗口，将窗口依次向前移动，将窗口中与局部中位数相差超过五倍局部标准差的数据定义为离群值； 步骤2.4、时序对整；物料进入球磨机需要一定的磨矿时间才能从球磨机筒体排出，矿浆进入泵池缓冲，再通过渣浆泵输送至旋流器分级，将分级时间定义为，矿浆自流或者泵送至浮选机，将输送时间定义为，矿浆在浮选机内部浮选时间定义为； 通过上述定义，对应时刻的浮选机入料量对应的数据集时序分别为的分级数据，的磨矿数据，时刻的浮选数据；通过上述数据处理和时序对整确定有效的模型输入数据集； S3：入浮流量获取；对于磨矿和浮选的流程工业过程，其在短周期和长周期内均会存在工艺上的动态平衡状态，根据工艺经验，通过分析过程数据，当磨机功率平稳，泵池液位平稳时，则初步判断是工艺平衡状态，筛选出流程动态平衡点； 记录流程动态平衡点时刻的磨矿流程输入数据：磨机给矿量和磨矿流程水量，计算溢流浓度推测值； ； 在流程动态平衡点时，取样化验旋流器溢流浓度，与溢流浓度推测值进行偏差分析，溢流浓度化验值与溢流浓度推测值偏差小于1%，则认为该时刻为流程动态平衡点，即该时刻磨矿流程输入量等于磨矿流程输出量，磨矿流程输出量即浮选机入料量，推测浮选机入料量为真值； S4：主成分分析；采用主成分分析方法PCA，对预处理后模型输入数据集的进行降维，确定与浮选机入料量相关性高的主要输入特征；将输入特征和S3得到的浮选机入料量真值形成建模数据集，并将该数据集分成训练集、验证集、测试集； S5：基于LSMT的浮选机入料量预测模型；长短时记忆LSTM神经网络模型用于对非线性时序数据的分析和建模，用于多输入单输出浮选机入料量的回归预测；具体步骤为： 步骤5.1、LSTM参数设置：设定LSTM神经网络的时间窗口为N，建立浮选机入料量的预测模型，假设当前时刻为时刻，首先获取从的分级数据，的磨矿数据，时刻的浮选数据的输入，第t时刻入料量作为模型的输出； 步骤5.2设置损失函数：选择均方根误差RMSE来评价模型观测值与真实值之间的差值，选择计算平均相对误差MRE来衡量模型观测值与真实值之间的整体偏差来评价模型好坏，其中为真实值，为模型观测值； ；； RMSE不大于50； 步骤5.3、模型训练：采用LSMT模型对建模数据集进行回归训练，更新深度学习的模型中的网络的权重和偏置值；然后，进行到 +1时刻，则将时间窗口整体向下一时刻移动一位，即获取从 +1时刻对应的输入输出训练更新深度学习模型的网络的权重和偏置值；不断重复上述过程，直到模型的损失保持不变； S6：基于流程平衡的零点标定；将训练后的模型部署，实时预测浮选机入料量，设计动态捕捉磨矿流程平衡点程序，自动将平衡点对应的模型输入存储至数据库中，实时计算平衡点时浮选机入料量真值，再计算模型观测值与浮选机入料量真值的偏差，当累计偏差超过训练损失函数时，重新回归更新深度学习的模型中的网络的权重和偏置值，实现浮选机入料量实时预测和滚动优化。

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