进一步验证了系统决策结果的可靠性，有望实现高效低耗

　　◎ 本报记者  李  平

 记者近日从北京矿冶科技集团有限公司（下称“矿冶集团）了解到，以中国工程院院士孙传尧领衔的矿冶集团重大科研基金项目“基因矿物加工工程预研究”取得里程碑式进展。项目以铜硫矿为研究对象，基于矿床成因、矿石性质、矿物物性等“三矿”基因特性与选矿方法、工艺流程和分选指标的内在关系，开发出基因数据提取-系统建模-智能决策-人机交互-流程图绘制的一体化功能，实现了最初技术思路的设想，打通了整个流程，并通过盲测实战检验，进一步验证了系统决策结果的可靠性。

　　该项目于2017年正式获批立项。基因矿物加工工程作为全新的学术思想，自2015年由孙传尧院士首次在学术界提出后，在国内外矿物加工领域引起了广泛关注和认同。所谓基因矿物加工，包括矿床的成因、矿物的晶体结构、矿物流体包裹体、嵌布特性、结晶粒度、解离特性、矿物的晶体化学特征等，都是基因选矿要考虑的因素。

　　在2016年7月召开的第十一届选矿年评会议，孙传尧院士再次提出，我国传统的矿物加工技术开发模式存在诸多弊端，比如开发周期长、成本高、效率低、重复试验工作容易造成浪费等。而矿物加工技术发展到今天，不能再沿用以前粗犷式的分选方式。因此，应当考虑大力开展基因矿物加工工程研究。

　　孙传尧院士表示，通过对矿床、矿石和矿物物性基因进行测试与研究，可为选矿工艺技术和流程的制作提供重要的信息基础。在此基础上，借助大数据库的建立及现代信息技术的深度融合，“这种三位一体的基因矿物加工系统工程，有望实现高效低耗，并为国内外现有的矿物加工实验研究和工程转化的传统模式带来突破性创新”。

　　基因矿物加工工程研究工作，无前人经验借鉴，攻关极富挑战性。项目实施期间，孙传尧院士亲自带领矿冶集团选矿所、资源所和自动化所精干力量，开展联合攻关，形成了一系列标志性科研成果。这些成果包括：确定了矿物加工工程的基因种类；形成了一套铜硫矿基因特性的提取方法和表征规范；提出了矿石结构的定量化方法；提高了选矿回收率预测的准确性；实现了定性知识的提取与表示，可定性推理出原则选矿工艺流程；研发了融合机器学习算法、案例推理算法和专家系统算法的基因选矿工程推荐流程智能决策系统，建立了算法模型，实现了包括磨矿工艺、浮选原则流程、有价元素回收等关键选矿工序的自动决策，实现了通过智能决策系统推荐选矿原则流程，选矿验证试验证明智能决策的流程结构及指标与验证试验结果具有较好的吻合度。相关成果先后在国内外发表高水平学术论文14篇，申请发明专利5件，申请软件著作权6项。