随着煤炭资源的持续开发,煤泥水处理成为矿区环境保护和资源回收的重要环节。然而,传统的煤泥水处理方法存在药剂选择不精准、加药量难以优化等问题,导致处理效率低下、成本高昂。特别是在淮南矿区,煤泥水中矿物成分复杂,不同矿物颗粒对药剂的响应差异显著,进一步增加了处理的难度。因此,研究如何通过智能化手段优化凝聚剂选择和药剂量预测,具有重要的现实意义。本研究旨在通过试验与机器学习相结合的方法,构建智能加药决策系统,以提高煤泥水处理的效率和精准度,降低处理成本,推动矿区环保技术的智能化发展。 论文主要通过试验研究了不同药剂对煤泥水主要矿物组分沉降特性,基于试验数据和生产实际进行了药剂选择预测模型构建,并对模型进行了优化和评估,搭建了智能加药决策系统。研究取得了如下主要结论。 (1)不同凝聚剂对特定矿物颗粒的沉降效果具有显著差异,氯化钙对高岭石悬浮液的沉降效果最为显著,其上清液浊度最低可降至32.1 NTU;氯化镁在石英悬浮液的沉降中表现尤为突出,浊度最低达到72.3 NTU;而明矾对蒙脱石的沉降效果最优,其上清液浊度最低可降至20 NTU。矿物混合体系的药剂适配性研究表明,氯化钙在高岭石含量较高的煤泥水中效果最优,明矾适用于蒙脱石含量较高或三元混合体系,而石英占比提升时氯化镁表现更佳;复配药剂可显著优化复杂矿物体系的沉降效果,为分选药剂选择提供精准指导。 (2)评估了线性回归、支持向量回归、k近邻、决策树、随机森林回归、多层感知机、决策树-K近邻和两级堆叠集成八种模型。从MSE、RMSE和MAE等误差指标来看,两级堆叠集成模型展现出最优异的预测性能,其各项指标全面领先,其中,MSE的值为439.66,RMSE的值为20.97,MAE的值为8.06,R²的值为0.97,表明其在预测浊度时误差最小且对数据的拟合能力极强,能够有效捕捉复杂非线性关系。综合来看,模型拟合程度由好到差的排序为:两级堆叠集成、决策树-K近邻、多层感知机、K近邻、支持向量回归、决策树、线性回归和随机森林,两级堆叠集成模型在处理复杂非线性回归问题上表现最为突出。 (3)基于试验结果和机器学习模型,设计并搭建了智能加药决策系统。该系统通过数据采集模块实现与实验设备的实时数据交互,并结合前端界面和后端数据库的集成,确保了系统的高效性与稳定性。经过功能测试与性能验证,系统能够根据煤泥水中的矿物成分和矿浆浓度,准确预测药剂量并提供实时决策支持,显著提升了煤泥水处理的效率和精准度。 (4)研究可以为煤泥水处理过程中的药剂量预测和凝聚剂选择提供了智能化解决方案,推动了煤泥水处理技术的自动化与智能化发展。通过验证,淮南矿区煤泥水处理优化决策系统通过机器学习模型实现了药剂选择的精准预测准确率可达100%和浊度的高精度预测,尤其验证了氯化钙的普适性优势,同时依托实时交互功能为用户提供高效决策支持。该系统显著提升了煤泥水处理的智能化水平与实用性。通过智能加药决策系统的实现,不仅提高了药剂量优化决策的准确性,还降低了处理成本,为矿区环境保护和资源高效利用提供了有力的技术保障。 图[72]表[13]参[87]