基于选择性状态空间模型的铜浮选过程矿浆液位控制建模

《MetaResource》：Controlled Modeling of Pulp Level in Copper Flotation Process on the Selective State Spaces Model

本文针对浮选过程矿浆液位控制中存在的非线性、时变性和长时延等挑战，提出了一种基于选择性状态空间模型(SSSM)的过程工业状态识别模型(PISIM)。该研究通过整合历史操作数据与预测段控制输入，实现了对给定控制策略下4.5小时长时序矿浆液位的精准预测，预测性能较基线模型提升31.34%。所构建的浮选过程控制仿真系统已在赞比亚铜矿现场部署，为工程师评估设定点策略提供了有效工具，对保障生产稳定性和提升生产效率具有重要意义。

　　

在工业智能化转型浪潮中，矿业作为基础产业面临着提升生产效率和稳定性的迫切需求。浮选作为有色金属选矿的核心工艺，其生产过程具有典型的非线性、部分可观测和长时延特性。矿浆液位作为浮选槽的关键控制参数，直接影响泡沫层厚度、溢流速率和精矿品位等指标。传统PID控制器在稳定工况下虽能维持液位波动，但当矿石性质变化或上游工艺波动时，仍会导致液位剧烈震荡甚至溢槽事故。更棘手的是，工程师基于经验预设的设定点组合是否与当前矿石特性匹配，其长期控制效果难以预先评估，这成为浮选过程优化决策的瓶颈。

为解决这一难题，研究人员在《MetaResource》发表论文，开创性地将前沿的选择性状态空间模型(Selective State Spaces Model, SSSM)引入过程工业系统建模领域，提出了专为浮选场景设计的PISIM模型。该模型通过多模块协同架构，实现了对长时序矿浆液位的精准控制预测。具体而言，研究团队首先构建了浮选系统的数学形式化描述，明确矿浆液位受上游槽体液位、当前槽设定参数（液位设定值l_Rk^sp、进气量设定值e_Rk^sp）、矿石性质（原矿品位g^raw、磨矿粒度分布N_s）等多变量耦合影响。针对传统机理模型简化假设过多、机器学习方法忽略长时依赖关系的问题，PISIM模型创新性地设计了数据表征、隐状态推理和系统状态解码三大模块。

关键技术方法主要包括：1）采用先验编码网络捕捉上游特征的长时滞效应，通过多层感知机(MLP)和线性插值实现历史序列到预测段隐状态的映射；2）构建时间序列特征编码网络提取矿浆液位的周期性、趋势性等时序特征；3）利用变量关联编码网络建模预测段控制变量间的通道相关性；4）基于S6块(SSSM核心模块)进行隐状态空间推理，通过硬件感知算法提升长序列推理效率；5）设计系统状态解码器联合隐状态与设定点序列输出预测值。实验数据来自赞比亚铜矿浮选厂2023年9-11月的真实生产数据集，包含设备操作变量、矿浆属性等百余个监测点。

模型性能验证

在序列长度L_p=540（4.5小时）的预测任务中，PISIM的均方误差(MSE)为0.2842，较S6基线模型(0.4139)提升31.34%。随着预测时长增加，模型性能衰减幅度显著低于IndustrialODE等对比方法，证实其长时序推理优势。可视化结果显示，PISIM能准确预测矿浆液位波动方差，这对控制稳定性评估至关重要。

推理效率分析

PISIM单实例平均推理时间仅207.3毫秒，优于iTransformer(407.4毫秒)和FiLM(490.2毫秒)。由于避免神经微分方程(Neural ODE)的数值求解器，其效率较IndustrialODE(12821毫秒)提升两个数量级，满足控制仿真系统实时性需求。

可扩展性验证

当训练数据从120小时增至600小时，PISIM的MSE由0.6345降至0.2542，呈现持续改进趋势。相同条件下S6模型性能同步提升，而iTransformer和FiLM改进有限，证明SSSM架构对工业大数据具备优异适配能力。

控制系统部署

基于多浮选槽联合预测模型构建的控制仿真系统，已应用于赞比亚浮选厂生产实践。系统通过有向无环图拓扑结构实现全流程模拟，工程师可对比不同设定点策略下的液位波动情况，从而优化操作参数。

本研究通过SSSM与过程工业特性的深度融合，解决了浮选矿浆液位长时序预测的三大挑战：一是通过先验编码网络建模长时滞效应，二是利用状态空间推理捕获非线性动态，三是借助缩放律特性提升大数据泛化能力。所提出的PISIM模型不仅为浮选过程控制提供了新范式，其架构设计思路可推广至其他过程工业场景。未来工作将探索结构化转移矩阵初始化、隐状态自回归更新等记忆表示方法，并研究多模型耦合策略以减少联合预测误差累积。鉴于PISIM展现的实时性能优势，构建基于模型预测控制(MPC)或强化学习的实时优化系统，将是推动浮选智能化的重要方向。