洗煤剂添加量的数学模型与优化

8.1 关键影响因素建模 响应面模型： Y = β0 + ΣβiXi + ΣβiiXi² + ΣβijXiXj （Y：精煤回收率；X：药剂用量、pH等） 神经网络预测： 输入层（5节点）：煤质参数、工艺条件 隐含层（8节点）：Sigmoid函数 输出层：最佳药剂用量 8.2 工业优化案例 通过DOE实验设计： 浮选剂用量降低15% 精煤回收率提高3.2% 年节约成本150万元