（1）成果簡介
選礦過程常面臨多源異構數據融合難、設備參數不透明、過程控制復雜多變等共性難題，阻礙生產效率與質量提升。本成果創新構建基于多維度實時仿真的數字孿生體系，依托于自研的在線品位、粒度、pH滴定分析、礦石塊度圖像及泡沫圖像分析儀等儀器產品，開發了涵蓋破碎、磨礦、浮選、濃密等主要選礦工藝的全流程專家控制系統。該系統利用超實時仿真數據驅動控制策略迭代優化，首次達成“孿生體-專家系統”深度耦合，并開發自適應補償算法，有效應對來料波動引發的系統失穩問題，同時構建多目標優化模型，實現產品質量、能耗與生產穩定性的協同優化。該系統在提升金屬產品質量、降低人力成本、減少噸礦水、電、藥耗等方面成效顯著，為企業帶來可觀收益。不僅減少了選礦操作人員，提高了生產效率，降低了成本，還助力實現關鍵技術自主可控，為打造智能選廠提供了有力支撐。成果已在十余個大中型礦山的多個場景開展工業應用，成功突破選礦復雜場景無人值守的技術瓶頸，達成關鍵控制智能調節、長周期少人化生產管控，使重要生產指標穩定性顯著提升。
（2）主要性能指標及適用條件范圍
本成果適用于1000～100000t/d的選礦廠工藝流程，具體特性如下。BPM-C破碎專家系統：圓錐破碎機、高壓輥磨機等重要設備智能控制、粉礦倉布料小車布料控制、破碎循環負荷及碎磨產量聯動等。實現破碎工段無人值守，智能診斷。BPM-G磨礦專家系統：適用于SAB/SABC流程，單一/多球磨分級流程等。系統總投用率≥90%，磨礦產品質量波動率降低10%以上，磨礦單耗降低2%～3%，臺效提升2%以上。BPM-F浮選專家系統：適用于所有具有品位在線分析的浮選工藝流程，包括并不限于銅、鉛、鋅、鎳、鐵、鈦、膠磷礦等單/多（非）金屬浮選過程，特別是可用于黃金浮選過程。系統總投用率≥90%，浮選精礦產品品位波動率降低10%以上，藥劑消耗依工藝條件降低，平均回收率提高0.3%以上。BPM-T濃密專家系統：適用于周邊/中心傳動的各類濃密機優化控制，包括并不限于銅鉛鋅鐵磷等各類精礦?？刂菩Ч麨闈饷軝C底流濃度平均提高5%～8%，電耗降低5%，降低濃密機壓耙風險，關鍵崗位實現無人值守。
（3）成果應用情況
典型應用案例1：安徽銅冠（廬江）礦業有限公司在選礦智能化建設中成果斐然，成功實現選礦過程控制自動化、數據可視化及全流程操作智能化。選礦處理量增至10500t/d，銅浮選回收率穩定在90%以上，藥劑用量節省超10%。智能化升級改變了傳統依賴人工經驗的生產模式，大幅提升選礦效率與質量，降低工人勞動強度和人力成本，現廠內僅88人，現代化管理水平顯著提升。浮選專家系統投用后，泵池液位、精礦品位波動降低超10%，綜合投用率近100%，浮選回收率提高0.986%，石灰節省47.42%，綜合捕收劑節省19.89%。典型應用案例2：德興銅礦大山選礦廠實施7#球磨礦專家控制及160 m3流程浮選優化。系統連續投用3個月，關鍵指標參數變化顯著，生產效率提高，臺時處理量提升，磨礦-分級流程穩定，實現磨礦產品濃度和粒度在線檢測及閉環控制。系統投用率超99%，磨機功率波動減少22.36%，泵池液位波動減少54.47%，溢流濃度波動減少32.18%，旋流器溢流-200目和+80目波動分別減少32.48%和31.54%，處理量提高5.35t/h，旋流器跑粗次數大幅減少。浮選優化控制方面，除關鍵設備異常外，投用率≥95%，精礦產品波動率降低約18%，回收率提升0.299%。
（4）成果展示
圖1 BPM在安徽銅冠廬江礦業的應用
圖2 球磨機數字孿生系統與三維展示
圖3 SAB流程的數據可視化展示
圖4 浮選流程的數據可視化示意圖
圖5 BPM的關鍵支撐檢測技術