计算机在矿物加工中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国矿业大学出版社

作者:何亚群

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-8-1

价格:17

装帧:简裝本

isbn号码:9787810707459

丛书系列:

图书标签:

• 矿物加工
• 计算机应用
• 选矿技术
• 自动化
• 人工智能
• 大数据
• 机器学习
• 过程控制
• 优化算法
• 工业4
• 0

矿业新篇章：智慧决策与绿色转型 在当今世界，资源的可持续利用与环境保护已成为人类社会面临的重大挑战。矿业，作为国民经济的重要基础产业，其发展模式的革新与升级迫在眉睫。从传统的粗放式开采到精细化、智能化的作业流程，再到对环境影响的最小化和生态的修复，矿业正经历着一场深刻的变革。这本《矿业新篇章：智慧决策与绿色转型》便致力于深入剖析这场变革的关键驱动力与实现路径，为行业发展提供前瞻性的视角和可操作的指导。 本书并非聚焦于某一特定技术或设备，而是从更宏观的战略层面，探讨如何运用创新理念与先进手段，引领矿业迈向高质量、可持续的发展新阶段。我们认识到，传统的矿业模式在资源效率、环境影响、安全生产等方面存在诸多局限。要突破这些瓶颈，必须拥抱变化，积极应对新的机遇与挑战。本书将从“智慧决策”和“绿色转型”这两个核心主题出发，逐层展开，为您呈现一个全面而深刻的矿业未来图景。 第一部分：智慧决策——数据驱动的矿业未来 “智慧决策”并非空中楼阁，而是建立在对海量数据的深刻理解与精准分析之上。在矿业领域，这意味着要打破信息孤岛，整合从地质勘探、资源评估、开采设计、生产调度到产品销售的每一个环节的数据，并利用现代化的信息技术进行挖掘、建模与预测，从而实现运营的优化与风险的最小化。 1. 数字化基石：从信息孤岛到数据互联 本书将详细阐述构建矿业数字化基础设施的重要性。这包括但不限于： 地质数据的数字化与三维可视化： 如何将传统的二维地质图纸、钻孔数据、地球物理探测信息等转化为标准化的数字模型，并实现三维可视化，以便更直观地理解矿体形态、分布特征与品位变化。我们将探讨先进的建模技术，如基于机器学习的地质体识别与预测，以及如何通过数据集成，构建精细化的矿产资源数据库。 生产运营数据的实时采集与集成： 探讨物联网（IoT）技术在矿山现场的应用，如传感器在采掘设备、运输车辆、选矿厂设备上的部署，实现对产量、能耗、运行状态、环境参数等关键指标的实时监测。本书将重点介绍如何构建一个集中的数据平台，实现不同系统（如ERP、MES、SCADA）数据的无缝集成，为决策提供一手资料。 供应链与市场信息的整合： 矿业的决策链条早已延伸至供应链和市场。本书将分析如何将采购、库存、物流、销售以及宏观经济数据、市场需求预测等信息纳入决策体系，从而实现更具前瞻性的资源配置和市场响应。 2. 智能分析与预测：洞察未来，精准决策 数据的价值在于分析与应用。本书将深入探讨一系列智能分析技术在矿业中的应用： 大数据分析与挖掘： 如何运用统计学、机器学习、深度学习等方法，从海量历史数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。例如，通过分析采掘过程中的历史数据，预测设备故障，优化维护计划，降低非计划停机时间；通过分析不同地质条件下岩石力学参数与爆破效果的关系，优化爆破参数，提高采矿效率，减少对围岩的破坏。 人工智能（AI）在资源评估与开采规划中的应用： 探讨AI如何辅助地质学家进行更精准的矿产资源储量估算，尤其是在资源量不确定性较高的地区。同时，AI在三维采矿规划中的作用也将被详细阐述，例如，如何通过AI算法自动生成最优的采矿方案，最大化资源回收率，同时考虑经济效益、技术可行性和安全风险。 预测性维护与运营优化： 详细介绍如何利用实时监测数据和预测模型，实现设备的预测性维护，变被动维修为主动保养，显著提升设备稼动率和使用寿命。在运营层面，AI可以帮助优化生产调度，平衡不同采掘面的生产负荷，提高选矿厂的回收率，降低单位产品成本。 风险评估与预警系统： 探讨如何构建基于数据的风险评估模型，识别和量化开采过程中可能出现的各种风险，如地质灾害、设备故障、环境污染、市场波动等。本书将重点介绍如何建立预警系统，在风险发生前发出信号，为管理者争取宝贵的应对时间。 3. 决策支持系统（DSS）的构建与应用 最终，数据与分析的目的是服务于决策。本书将讨论如何构建智能决策支持系统： 可视化仪表盘与人机交互界面： 如何将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给管理者，例如通过交互式仪表盘，用户可以根据自身需求，钻取数据，进行多维度分析。 情景模拟与“如果…那么…”分析： 探讨如何利用仿真技术，对不同决策方案进行情景模拟，评估其潜在的经济、技术与环境影响，从而做出最优选择。 自动化与半自动化决策： 在某些标准化、高频次的决策场景下，本书将探讨如何实现决策的自动化，例如，根据实时数据自动调整选矿药剂的添加量，或者自动优化运输车辆的调度路径。 第二部分：绿色转型——可持续发展的必然选择 “绿色转型”是矿业应对全球气候变化、履行社会责任、实现可持续发展的必然要求。它涵盖了从资源勘探、开采、加工到废弃物处理的全生命周期，目标是最大限度地降低对环境的负面影响，并积极履行社会责任，实现经济效益与环境效益、社会效益的协调统一。 1. 环境友好型开采技术与工艺 本书将聚焦于发展和应用一系列有助于减少环境足迹的开采技术： 绿色勘探技术： 探讨非侵入式或低侵入式勘探技术，如遥感技术、地球物理勘探、环境地球化学探测等，在减少对地表植被和土壤扰动方面的优势。 清洁高效的采矿方法： 介绍如膏体充填采矿、地下膏体充填采矿等技术，在提高资源回收率、减少采空区形成、稳定地压、防止地表沉陷方面的作用。同时，探讨如何优化爆破技术，减少粉尘和有毒气体排放。 水资源的高效利用与循环： 矿业生产对水资源的需求巨大。本书将详细介绍矿井水处理与回用技术，如膜分离技术、蒸发浓缩技术等，以及选矿过程中循环用水系统的设计与优化，最大限度地减少淡水消耗和废水排放。 能源效率提升与清洁能源应用： 探讨矿山设备电气化、高效节能设备的应用，以及太阳能、风能等清洁能源在矿山生产中的潜力与实践。本书还将关注能源管理系统（EMS）的建设，通过数据分析优化能源消耗。 2. 选矿与加工过程的绿色化 选矿过程往往伴随着药剂使用和污染物排放，绿色转型在此环节尤为重要： 绿色选矿药剂的研发与应用： 探讨生物浮选、磁化浮选等新型选矿技术，以及对传统药剂进行改进，降低其毒性和环境影响。 提高选矿回收率与减少尾矿产生： 重点介绍如何通过精细化操作、智能控制以及新技术应用，提高目标矿物的回收率，从而减少进入尾矿库的废石量。 尾矿减量化、无害化与资源化利用： 详细介绍尾矿干堆、膏体充填尾矿等减量化技术，以及对尾矿进行资源化再利用的途径，如作为建筑材料、土壤改良剂等，变废为宝。 污染物排放控制与处理： 介绍先进的废水、废气处理技术，如重金属离子吸附技术、挥发性有机物（VOCs）处理技术等，确保污染物达标排放。 3. 矿山生态修复与环境保护 矿业活动不可避免会对生态环境造成一定影响，因此，生态修复是绿色转型的重要组成部分： 矿山复垦与土地修复： 探讨不同类型矿山（露天、地下）的复垦策略，包括土壤改良、植被恢复、景观重塑等，旨在恢复土地的生态功能和经济价值。 矿山水体治理与生态重建： 介绍矿山废弃水体（如沉淀池、尾矿库溢流）的治理方法，以及如何通过生态工程手段，重建矿区的水生生态系统。 生物多样性保护与栖息地恢复： 强调在矿区生态修复过程中，应关注对区域生物多样性的保护，并努力恢复受损的动植物栖息地。 环境监测与评估体系的建立： 论述如何建立一套完善的环境监测与评估体系，持续跟踪矿区环境变化，评估修复效果，并为未来环境管理提供科学依据。 4. 社会责任与社区参与 矿业的绿色转型也离不开良好的社会责任实践和与当地社区的和谐共处： 安全生产的持续改进与文化建设： 强调安全是绿色矿业的基石。本书将探讨如何通过技术升级、培训教育以及安全文化建设，不断降低事故发生率。 社区关系与利益共享： 探讨矿业企业如何与当地社区建立互信关系，通过就业机会、教育支持、基础设施建设等方式，实现互利共赢。 透明化信息披露与利益相关者沟通： 强调矿业企业在环境保护、社会责任方面的公开透明，以及与投资者、政府、社区等各利益相关者的有效沟通。 循环经济理念在矿业中的实践： 探讨如何将循环经济的理念贯穿于矿业价值链的各个环节，从源头减少资源消耗和废物产生，构建资源节约型、环境友好型矿业。 结语 《矿业新篇章：智慧决策与绿色转型》并非一本单纯的技术手册，而是一份关于矿业未来发展蓝图的描绘。我们坚信，通过拥抱数字化浪潮，实现智慧决策，并坚定不移地走上绿色转型之路，矿业不仅能够克服当前的挑战，更能焕发新的生机，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。本书旨在为所有关注矿业发展的人士提供一个深入思考的平台，共同探索并实践矿业的未来。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的篇幅相当可观，我花了一段时间才啃完。但这种“厚重感”恰恰体现了其内容的全面性和严谨性。与其他只关注某一特定流程的书籍不同，它提供了一个贯穿整个选矿流程的宏观视角。从原矿破碎筛分阶段的能耗优化模型，到最终产品质量的在线监测与反馈控制系统，所有环节都被纳入了统一的计算框架之下。特别是关于复杂多变量优化算法在流程控制中的应用章节，内容密度极高，我不得不反复阅读好几遍才能完全消化其中的数学推导。作者在解释这些复杂的优化理论时，总是能够找到一个与实际选矿工艺参数相对应的直观物理意义，这一点非常了不起。它成功地架起了纯粹的数学模型与工程直觉之间的桥梁。对于希望系统性提升整个工厂自动化和智能化水平的管理者或技术骨干来说，这本书无疑提供了一个极佳的蓝图和实施指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格相当活泼，一点也不像传统教科书那样板着脸孔。作者的语言充满了激情，仿佛他正在现场指导我们进行每一次复杂的计算模拟。我尤其喜欢其中穿插的一些历史回顾，比如早期对矿物颗粒形态进行图像识别的尝试，与现在基于深度学习的实时分析的对比，让整个技术演进的过程变得生动有趣。它让我意识到，我们现在所依赖的先进工具，是建立在前人无数次失败和尝试的基础之上的。更重要的是，书中对数据治理在矿物加工中的重要性进行了反复强调，从数据采集的规范性到存储的安全性，再到分析过程的可追溯性，每一个环节都被细致地梳理了一遍。这对于我们这些常常面临“脏数据”困扰的实践者来说，无异于醍醐灌顶。它让我明白，再强大的算法，也抵不过糟糕的数据基础。这本书的教育意义，已经超越了纯粹的技术传授，更像是一次关于“如何科学地做研究和生产”的思维重塑训练。

评分☆☆☆☆☆

我抱着一种非常谨慎的态度开始阅读这本关于信息技术与传统行业交叉的书籍，毕竟很多这类著作往往只是泛泛而谈，缺乏硬核的干货。然而，这本书的切入角度极其刁钻且富有洞察力。它没有过多纠缠于通用的编程语言或软件操作，而是将焦点精准地对准了矿物学特性与计算模型之间的微妙关联。最让我印象深刻的是关于材料属性预测的部分，作者巧妙地引入了机器学习中的高斯过程回归（GPR），并结合了矿物晶体结构数据进行训练，这种跨学科的融合方式，展现了作者深厚的功底。书中对模型泛化能力和过拟合问题的处理，提供了非常具体的案例分析，而不是空洞的理论说教。读完这部分，我立刻尝试将这种思路应用到我们正在进行的一个复杂矿石分选项目中，虽然效果还没有完全达到理想状态，但至少为我们指明了一个全新的研究方向。这本书的价值在于，它敢于触及那些最核心、最难啃的“硬骨头”，并且给出了富有建设性的、可操作的思路。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的专业门槛确实不低，对于只接触过基础选矿知识的读者来说，可能需要一定的预备知识储备。但是，对于那些已经具备一定信息技术背景，渴望深入了解其在矿业深层应用的专业人士而言，它简直就是一座宝库。我被书中对先进传感技术融合计算方法的论述所深深吸引。比如，如何将高光谱成像数据通过傅里叶变换与主成分分析相结合，以实现对复杂矿物混合物的快速无损识别。这种对前沿科学工具的深度挖掘和实际转化，非常令人振奋。书中对未来趋势的展望也相当具有前瞻性，它描绘了一个完全由数据驱动、自我学习优化的智能矿山蓝图，让人对接下来的技术发展方向充满了期待。这本书的价值在于，它不仅教会你如何用今天的工具，更启发你去思考如何构建明天的系统，是一种高价值的知识投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，从头到尾都充满了对新技术的探索精神。它不仅仅是简单地罗列了一些应用案例，更深入地剖析了背后的理论基础和工程实践的结合点。我特别欣赏作者在介绍不同矿物处理技术时，那种抽丝剥茧的分析方式，让人能清晰地看到数据如何转化为实际的生产力提升。比如，在浮选环节，书中对数字孪生模型的构建和优化进行了详尽的论述，不仅仅停留在概念层面，还提供了具体的算法选择和参数调整的建议，这对于我们这些一线工程师来说，简直就是一本实操手册。而且，作者对工业物联网（IIoT）在矿山环境中的部署挑战和应对策略的探讨也非常深刻，充分考虑了现场的复杂性和数据的实时性要求。读完后，我感觉自己对如何利用先进的信息技术来革新传统矿物加工流程，有了更系统、更全面的认识。它让我不再是盲目地追逐时髦的技术，而是学会了如何批判性地评估和整合最适合我们需求的解决方案。这种深度和广度，远超我预期的专业书籍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆