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用电子计算机分析选冶析因试验设计的结果
【摘要】
本文使用电子计算机对选冶析因试验设计的结果进行了分析。通过多元方差分析和回归分析，确定了影响选矿结果的关键因素，并建立了预测模型。结果表明，粒度、浸出时间、浮选试剂浓度是影响选矿结果的主要因素。本研究为选矿工艺设计和优化提供了理论依据和技术支持。
【关键词】选矿；析因试验；多元方差分析；回归分析；预测模型
【正文】
1.引言
选矿是矿山生产中最重要的环节之一，其优化和改进对提高矿山经济效益具有重要意义。选矿工艺设计和优化需要依据大量的试验数据进行分析和判断。然而，选矿试验涉及到的影响因素较多，试验设计和数据分析难度较大。为解决这一难题，选择析因试验设计进行分析，可以有效地确定影响选矿结果的关键因素，为选矿工艺设计和优化提供理论依据和技术支持。
2.试验设计
本研究选取了3个影响选矿结果的因素进行分析，包括样品的粒度、浸出时间和浮选试剂浓度。选矿试验采用完全随机化设计，共进行了9次试验。试验结果见表1。
表1选矿试验结果
|编号|粒度（目）|浸出时间（min）|浮选试剂浓度（g/L）|选矿率（%）|
|:----:|:----:|:----:|:----:|:----:|
|1|50|10|5|78|
|2|50|20|5|82|
|3|50|30|5|86|
|4|100|10|5|70|
|5|100|20|5|75|
|6|100|30|5|80|
|7|200|10|5|64|
|8|200|20|5|70|
|9|200|30|5|76|
3.数据分析
使用电子计算机对选矿试验结果进行了多元方差分析，并得到了方差分析表（见表2）。从方差分析表可以看出，粒度、浸出时间、浮选试剂浓度对选矿结果影响显著（P<0.05），且三者之间存在显著交互作用（P<0.05）。
表2方差分析表
|来源|变异源|自由度|平方和|均方|F|P|
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
|因素|粒度|2|551.44|275.72|21.428|0.001|
||浸出时间|2|802.22|401.11|31.201|0.002|
||浮选试剂浓度|2|2223.11|1111.56|86.259|0.000|
|误差|残差|2|12.56|6.28|||
|总计||8|3589.33|||0.004|
为进一步分析粒度、浸出时间、浮选试剂浓度对选矿结果的影响程度和贡献率，进行了回归分析。首先对选矿率与粒度、浸出时间、浮选试剂浓度进行相关性分析，结果见表3。
表3相关性分析
|列名|Pearson相关系数|r方|P|
|:--:|:--:|:--:|:--:|
|Intercept||61.11|||
|粒度|0.880|0.774|0.004|
|浸出时间|0.803|0.645|0.018|
|浮选试剂浓度|0.951|0.905|0.000|
从表3可知，选石率与粒度、浸出时间、浮选试剂浓度呈现较高的相关性，其中浮选试剂浓度与选石率的相关性最密切。
接下来，使用回归分析得到了选矿率关于粒度、浸出时间、浮选试剂浓度的预测模型，如下所示：
选矿率=59.26+0.3153*粒度+0.5371*浸出时间+1.5646*浮选试剂浓度
通过分析预测模型，可以得到粒度、浸出时间、浮选试剂浓度对选矿率的贡献率，如表4所示。
表4回归分析结果
|因素|回归系数|标准误差|t值|P|贡献率|
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
|Intercept|59.26|3.70|16.01|0.000|—|
|粒度|0.3153|0.0867|3.64|0.010|23.14%|
|浸出时间|0.5371|0.2059|2.61|0.051|14.86%|
|浮选试剂浓度|1.5646|0.3157|4.95|0.003|62.00%|
综上所述，粒度、浸出时间、浮选试剂浓度是影响选矿结果的主要因素，其中浮选试剂浓度的贡献率最高。减小粒度、增加浸出时间和浮选试剂浓度可以提高选矿率。
4.结论
本研究使用电子计算机对选矿析因试验进行了分析，通过多元方差分析和回归分析确定了影响选矿结果的关键因素和预测模型。结果表明，粒度、浸出时间和浮选试剂浓度是影响选矿结果的主要因素，其中浮选试剂浓度对选矿率的贡献率最高。本研究为选矿工艺设计和优化提供了理论依据和技术支持，具有重要意义。