综述：矿物加工过程的人工智能：研究进展综述

这篇综述系统梳理了人工智能(AI)在矿物加工(MP)领域的应用进展，涵盖预选(DE-XRT/XRF)、磨矿(GPS)、磁选(CFD-DEM)等关键工序的智能模型(ANN/SVM/GA)与数字孪生技术，提出构建选矿全流程信息物理系统(CPS)是实现动态优化的核心路径，为行业数字化转型提供了理论框架与技术路线。

　　

矿物加工智能化转型的技术图谱

Abstract
随着AI技术的进步，智能矿物加工已成为行业发展的必然趋势。本文系统总结了智能选矿涉及的各类模型及其特性，重点分析了预测与控制模型在不同工序的应用效果，探讨了针对不同矿石的预选模型与传感技术，并指出构建选矿全流程信息物理系统(CPS)对实现实时监控与动态调控的关键作用。

Introduction
矿产资源作为国民经济基石，其加工业正面临原矿品位下降与劳动力短缺的双重挑战。智能技术通过精确控制生产流程，可提升经济效益——即使在处理量巨大的选矿作业中，1%的效率提升也能产生显著回报。传统选矿方法在资源利用率与环境友好性方面存在明显局限，而融合AI、大数据、物联网的智能解决方案正推动行业变革。

Mineral processing procedure
选矿是通过物理/化学方法从脉石中分离有用矿物的过程，主要包含破碎、预选、磨矿、磁选、浮选等工序。其中磨矿工序受给矿量、矿石特性等多因素影响，产品细度稳定性直接影响下游工艺效果，而传统人工控制难以应对流程扰动与耦合效应。

Intelligent preselection
预选技术已从人工分选发展为结合高光谱成像与机器学习(ML)的智能识别。DE-XRT技术在铅锌矿中实现95%回收率，XRF与PGNAA传感器能实时检测元素含量。研究显示，融合短波红外(SWIR)与随机向量函数链接网络的特征提取方法，可显著提升复杂矿石的分选精度。

Future direction and challenges
当前研究存在模型泛化能力不足、实时数据融合效率低等瓶颈。突破方向包括：开发混合CFD-DEM-AI模型用于重选/磁选优化，构建基于数字孪生的全流程CPS系统，以及解决传感器在恶劣环境的耐久性问题。值得注意的是，磨矿过程的多参数耦合控制中，自适应动态矩阵控制(ADMC)算法展现出优于传统PID控制的调节性能。

Conclusion
以智能算法为核心，融合图像识别、传感器网络与数字孪生技术的选矿系统，正推动行业向高效环保方向发展。其中，磨矿工序的MLP神经网络预测模型、磁选过程的GA优化方案，以及浮选工况的SVM分类器，均已取得工业化应用突破。未来需重点攻克跨工序协同优化与边缘计算部署等关键技术瓶颈。

Abbreviations
关键术语缩写表清晰呈现了PGNAA、CPS、CFD-DEM等技术体系，为读者提供便捷的术语索引。研究团队在致谢部分披露了国家重点研发计划等资助项目，凸显该研究在国家战略资源技术领域的重大学术价值。