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來自Digital modle 的思考

選礦工藝極其復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)，多種不可預(yù)測(cè)的變量，（例如：礦石品位變化、礦量波動(dòng)、泡沫厚度、浮選藥劑添加精度、溫度等），也許我們不能再以傳統(tǒng)的思維模式追求精度，暫時(shí)放棄追求因果關(guān)系，而是承認(rèn)選礦工藝的混雜性、高熵性，探索各設(shè)備之間和礦石數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系，使用龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)后分析，巧妙的應(yīng)用不同算法模型，才可能對(duì)整個(gè)選礦流程做出更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。
什么是數(shù)字孿生
將現(xiàn)實(shí)設(shè)備（數(shù)控加藥機(jī)）的所有物理參數(shù)數(shù)字化后鏡像至虛擬場(chǎng)景中并實(shí)現(xiàn)“現(xiàn)實(shí)-虛擬”的實(shí)時(shí)反饋，數(shù)字孿生系統(tǒng)內(nèi)置Deep learning技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)后，可對(duì)反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理、分析和預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果向現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景提出更優(yōu)策略。

利用數(shù)字孿生技術(shù)將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的金屬條運(yùn)動(dòng)軌跡實(shí)時(shí)反饋到虛擬場(chǎng)景中，并對(duì)各部位應(yīng)力實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

智能加藥機(jī)，電微分加藥機(jī)就能很好的實(shí)現(xiàn)該功能。