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選廠數(shù)字孿生

來自Digital modle 的思考

選礦工藝極其復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù),多種不可預(yù)測的變量,(例如:礦石品位變化、礦量波動、泡沫厚度、浮選藥劑添加精度、溫度等),也許我們不能再以傳統(tǒng)的思維模式追求精度,暫時(shí)放棄追求因果關(guān)系,而是承認(rèn)選礦工藝的混雜性、高熵性,探索各設(shè)備之間和礦石數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系,使用龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)后分析,巧妙的應(yīng)用不同算法模型,才可能對整個(gè)選礦流程做出更為準(zhǔn)確的預(yù)測。
什么是數(shù)字孿生
將現(xiàn)實(shí)設(shè)備(數(shù)控加藥機(jī))的所有物理參數(shù)數(shù)字化后鏡像至虛擬場景中并實(shí)現(xiàn)“現(xiàn)實(shí)-虛擬”的實(shí)時(shí)反饋,數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)置Deep learning技術(shù),通過深度學(xué)習(xí)后,可對反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理、分析和預(yù)測,并根據(jù)預(yù)測結(jié)果向現(xiàn)實(shí)場景提出更優(yōu)策略。

利用數(shù)字孿生技術(shù)將現(xiàn)實(shí)場景中的金屬條運(yùn)動軌跡實(shí)時(shí)反饋到虛擬場景中,并對各部位應(yīng)力實(shí)時(shí)預(yù)測。

智能加藥機(jī)電微分加藥機(jī)就能很好的實(shí)現(xiàn)該功能。