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Flotation Velocity and Grade Control Using Cascaded Model Predictive Controllers

机译：使用级联模型预测控制器的浮选速度和坡度控制

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Flotation of valuable minerals remains a key unit operation on the minerals processing industries. In a modern automated plant, the control handles are in place to stabilize and optimize the flotation process. The challenge has been the reliable measurement of the required control parameters. This paper describes the synthesis of image processing, online analysis and cascaded model predictive control (MPC) to optimize a copper roughing circuit at the Kansanshi operation in Solwezi, Zambia. Implementation challenges are discussed, and key results highlighted.
机译：有价值的矿物的浮选仍然是矿物加工行业的关键部门。在现代化的自动化工厂中，控制手柄到位以稳定和优化浮选过程。挑战在于对所需控制参数的可靠测量。本文介绍了图像处理，在线分析和级联模型预测控制（MPC）的综合方法，以优化赞比亚Solwezi的Kansanshi作业中的铜粗加工电路。讨论了实施方面的挑战，并突出了关键成果。

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