1.2　矿物加工测试技术的发展概况

随着矿物加工事业的迅速发展以及数学、物理学、电子学及计算机技术向分析测试技术领域的全面渗透，矿物加工测试技术的面貌大为改观，新技术、新工艺、新设备、新方法不断涌现。20世纪50年代开始发展起来的选矿测试技术，是当代选矿事业发展的重大进展，必将从根本上改变传统选矿技术的落后面貌。按照传统的检测方法，工人凭经验进行参数的手动检测，对生产过程的控制既不及时，又不准确，较难获得好的生产指标，同时劳动条件也差。自动检测能够及时准确地指示矿物加工过程各参数的变化；能够及时地根据所测结果准确地对有关变量进行自动调节，这两项自动化技术的应用提高了选矿指标，节约了能耗，改善了劳动条件。近年来发展起来的最新矿物加工测试技术——计算机自动检测技术，能综合考虑矿物加工过程中的各项影响因素，随着入选矿石性质的变化而自动改变对各变量的控制，使选矿指标达到最佳值。实现矿物加工参数检测自动化是一项具有重要意义的工作。

国际上矿物加工检测技术的发展是迅速的。20世纪50年代初期，主要是对选矿工艺过程某些变量进行单项检测。50年代末，开始了选矿过程的模拟仪表控制。60年代末，随着计算机广泛用于工业控制，在选矿领域也开始研究用计算机进行直接数字控制。到70年代又开始了选矿过程最优化控制的研究和实验，从静态最优化开始，目前已发展到动态最优化控制的探索。在自动检测方面主要研究直接测量矿石的类型、轻金属含量、矿浆泡沫层厚度、矿物解离度和矿浆黏度等问题。在矿物加工过程控制方面主要研制多变量控制器，解决在磨碎分级过程控制中多变量相互影响的问题，如用卡尔曼滤波器辨识矿石硬度扰动并对其进行补偿，实现最优控制。在浮选过程控制中，利用计算机在线连续估计模型系数，按最小方差目标不断修改系数，实现自动校正控制。用多台微型计算机组成集中分散控制系统，对选矿各生产过程实行集中管理下的分散控制，则是现代的又一明显趋向。

在线检测与分析技术是获取生产过程知识与信息的先进工具。对于矿物加工工业来讲，矿石性质的不确定性、不可测性、不可控性、复杂性和多变性对生产过程的稳定、平衡破坏很大。因而矿物加工过程关键工艺参数的在线检测和分析技术极其重要，同时也是选矿过程优化控制、建模等技术能够有效的决定性因素。选矿设备运行状况在线检测的目的是及时掌握物料性质及操作条件变化带来的设备负荷、工作能力、生产效果的变化，将这些变化信息及时反映给控制系统，通过调节，保证设备在安全完成生产任务的前提下，发挥最大能力。矿物加工设备运行状况在线检测的主要内容有磨机负荷检测技术、浮选状态分析技术、浓密机负荷监测技术等。目前矿物加工过程在线分析技术的发展趋势是：直接物理测量与建模技术相结合，用软测量的方法可以获取更丰富的过程信息变量，因而也能更大限度地满足选矿工业控制需要。直接测量技术是保障软测量技术的关键，因而对已有的直接测量手段充分加以利用，是提高选矿过程分析技术的必经之路。

在互联网、云计算等一些网络技术的推动下，其数据也越发膨胀，规模也呈现几倍上升的趋势，目前已正式跨入大数据时代，开发其中所蕴含的信息及“宝藏”是研究人员的目标。由于云时代的到来，大数据技术也吸引了国内外研究人员的注意力。大数据是由大量结构化的数据构成的大型数据仓库，是一种观察世界的全新手段和方法，利用其思维与处理技术构成一个数据库，从而创建一个透明化的世界关系结构。从互联网发展至今，大数据是这个过程的一个象征性技术，在云技术不断地创新及改革的基础上，这些难以收集也不好运用的数据被研究人员科学合理地利用，随着我国各行各业的不断发展，大数据也会在此过程中为其提供一系列有利的价值。大数据的特点为：数据体量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低。大数据技术是从海量的数据中获取有效的数据并且进行智能处理分析，人们可以从中发现对自己有用的信息、知识以及创造无穷的智慧，对今后我国社会的发展有重要的作用。因此，必须在大数据中引进智能处理技术，将大数据的分析、管理等技术与人工智能相融合。目前我国机器的数据自动分析、语言理解及自动识别等一些智能技术已经和大数据技术工作的流程完美融合。

大数据测试技术主要是对大量数据进行智能处理，从其中获取有效的信息。从我国社会技术的发展现状来看，大数据测试技术未来的发展前景非常可观，在大数据技术分析处理中，数据分析有着重要的地位，随着矿物加工技术的发展，它也将会逐渐成为大数据测试技术中的核心技术。