据深度学习技术，构建浮选工况与关键设备运行状态智能检测模型，融合原矿品位、pH值、浓度、温度、频率等多维数据，实时分析泡沫大小、颜色、纹理、流动速度以及设备状态，精准判别工况条件并预警异常；建立智能识别AI模型与浮选专家系统，实现药剂添加的智能调节，稳定浮选泡沫层，提升精矿品位与回收率。该项目攻克了浮选工序单机产率控制难题，实现碎磨、浮选工序协同控制，生产效率稳定提高。
该项目构建了智能管控平台，实现设
据深度学习技术，构建浮选工况与关键设备运行状态智能检测模型，融合原矿品位、pH值、浓度、温度、频率等多维数据，实时分析泡沫大小、颜色、纹理、流动速度以及设备状态，精准判别工况条件并预警异常；建立智能识别AI模型与浮选专家系统，实现药剂添加的智能调节，稳定浮选泡沫层，提升精矿品位与回收率。该项目攻克了浮选工序单机产率控制难题，实现碎磨、浮选工序协同控制，生产效率稳定提高。
该项目构建了智能管控平台，实现设