ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (MACHINE LEARNING) В ПРОЦЕССАХ ФЛОТАЦИИ - Носиров Н.И.; Абдатова З.Т. (JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS, 2026)
Аннотация: Флотация выделяется как успешный и широко применяемый метод отделения ценных минеральных частиц от отработанных пород. Эффективность этого процесса зависит от различных физико-химических свойств, проявляемых различными минералами. Однако сложное сочетание нескольких подпроцессов в флотации создает трудности в управлении этим механизмом и достижении оптимальной эффективности.В связи с этим растет зависимость от методов машинного обучения в исследованиях по переработке полезных ископаемых. В данной работе представлен всесторонний обзор методов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также представлено их потенциальное применение в процессах флотации.Обзор демонстрирует достижения, обсуждаемые в научных исследованиях за последнее десятилетие, и подчеркивает растущий интерес к использованию методов машинного обучения для мониторинга и оптимизации процессов флотации, что подтверждается растущим количеством исследований в этой области. Последние тенденции также свидетельствуют о том, что курс мониторинга и контроля процессов флотации будет все больше сосредоточен на совершенствовании и внедрении сетей глубокого обучения, разработанных специально для извлечения и анализа пенообразов.