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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化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：CN120851301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511349588.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化方法是由姜秀榕;邓伟波;陈跃明;欧婉盈;李云;吴鹏;林水东;卢晓春设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及矿物加工自动化技术领域，公开了一种基于金属解离度调控的碎磨‑浮选协同工艺优化方法，包括：实时获取碎磨‑浮选生产过程中的多维传感器数据；基于历史工艺数据，离线建立基准预测模型；在线运行阶段，在线量化并判定当前工艺系统的工况漂移状态；当判定发生显著工况漂移时，在线构建残差补偿模型；将基准预测模型的预测结果与残差补偿模型的预测结果进行融合，生成最终工艺指标预测值；基于最终工艺指标预测值，通过优化算法求解，生成协同控制设定值。本申请极大地降低了模型维护的计算成本和数据需求，而且显著提升了系统对工况变化的响应速度和适应能力，从而确保了协同优化效果的长期稳定性与可靠性。

本发明授权基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金属解离度调控的碎磨-浮选协同工艺优化方法，其特征在于，包括： 实时获取碎磨-浮选生产过程中的多维传感器数据，所述多维传感器数据包括碎磨单元的过程数据和浮选单元的过程数据； 基于历史工艺数据，离线建立一个用于表征碎磨单元操作参数、浮选单元操作参数与包括金属解离度在内的工艺指标之间非线性映射关系的基准预测模型； 在线运行阶段，从实时获取的所述多维传感器数据中提取实时工况特征向量，通过计算所述实时工况特征向量与预先设定的基准工况特征空间之间的统计偏差，在线量化并判定当前工艺系统的工况漂移状态； 当判定发生显著工况漂移时，采集少量当前工况下的实时工艺数据，在线构建一个用于预测所述基准预测模型在当前工况下的预测值与实际工艺指标值之间残差的残差补偿模型； 将所述基准预测模型的预测结果与所述残差补偿模型的预测结果进行融合，生成一个能够反映当前工况漂移状态的最终工艺指标预测值； 基于所述最终工艺指标预测值，通过优化算法求解，生成并输出一组能够使预期选矿技术经济指标最优化的协同控制设定值，所述协同控制设定值包含碎磨单元操作参数的设定值与浮选单元操作参数的设定值，以实现对碎磨过程和浮选过程的动态协同调控。

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