1 浮选过程检测与控制系统
近年来，随着计算机技术的发展，国内外选矿厂自动化程度越来越高，选矿厂的检测与控制系统也分为三个不同层次。按照复杂程度、硬件要求及性能依次分为稳定控制、监督控制、最优控制。
2 浮选过程控制的因素及技术
浮选过程控制的主要目标是保持合格的最终精矿品位、尽量提升有用成分的回收率、减少药剂消耗和提高浮选效率。目前主要控制的浮选过程因素有加药量、浮选矿浆pH值、浮选槽液位和充气量。
（1）基于泡沭信息的综合检测分析技术
浮选泡沫体是由大量的大小不一、形状各异、灰度值不同的矿化气泡组成的，包含大量与浮选过程变量及浮选结果有关的信息，浮选泡沫图像处理技术在浮选过程控制上的应用，显著地提高了工艺指标和自动化程度。
泡沫的移动速度、大小以及颜色对于浮选控制策略来说是三个很关键的参数。通常，泡沫的移动速度可以表征浮选机的刮泡量，泡沫的大小和纹理可以表征所给药剂量是否合适，泡沫的颜色和亮度可以描述精矿的品味和回收率。
在泡沫信息的采集与分析方面，国内外一些科研院所和技术公司开发了一些具有各自特色的系统，北京矿冶研究总院开发出了BFIPS-I型浮选泡沫图像分析系统，可以依据泡沫图像计算出浮选泡沫大小、个数、稳定性、移动速度、颜色、纹理等特征参数。瑞典SGS公司开发了一款专用的浮选泡沫状态分析仪METcam-FC,可实时地采集泡沫的上述信息，并通过无线网络与控制系统进行信息传输。美国KSX公司开发的浮选泡沫图像分析系统可以完成对浮选设备、浮选作业、浮选系列乃至浮选流程完整的泡沫图像在线分析、完全替代过去靠人工徒步往返观察的模式。
浮选过程的控制中最难的步骤为建立模型，国内外研究者设计与建立了多种参考模型和计算方法。在泡沫信息处理时，由于气泡尺寸受浮选机中温度、气体密度等环境因素影响，模型建立中应该考虑这些环境因素与泡沫尺寸的函数关系。陈青采用ARMA模型进行动态纹理建模，根据结果原则来识别浮选工况。根据实际泡沫图像处理的需要，刘金平建立了泡沫图像变换域系数的统计分布模型，解决了泡沫图像偏色、噪声大、气泡大小难以准确测量、表面随机纹理缺乏有效表征方法等难题，优化了泡沫图像的辨识度和准确度。针对矿物浮选过程精矿品位在线检测困难的问题，王雅琳分析泡沫各特征与精矿品位之间的关系，利用主成分分析法与改进的BP神经网络训练算法，建立精矿品位的预测模型。
在药剂的用量及运行状态通过泡沫识别与分析方面，刘金平基于自适应学习的动态表面泡沫大小的分布特征，利用核密度估计，获取概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)对气泡大小普及统计数据的影响，提出了试剂的质量评价在线运行状态识别方法。朱建勇基于概率密度函数研究了一种新型试剂用量预测控制方法实现利用气泡大小来判定铜粗选的指标。
（2） 矿浆pH值检测与控制。
长期在线检测矿浆pH值一直是检测技术的难题，设备方面，由于矿浆具有腐蚀性、易结钙，传统的玻璃电极pH计探头经常由于结钙等问题而失效，且不易清理，北京矿冶研究总院自动化所研制的BPHM-I型pH计具有电极阻抗低、机械强度高、抗结垢、耐高温等特点，带有自清洗装置能够有效解决矿浆在线测量的问题，并已在多个选矿厂中得到了很好的应用。
针对浮选矿浆pH值难以在线检测的问题，任会峰以铝土矿浮选生产过程为研究背景。在分析铝土矿浮选工艺机理基础上，讨论了泡沫图像与矿浆pH值的定性关系。研究了泡沫颜色、形态和纹理等特征提取方法，实现了多种工况下pH值的连续在线检测、并用于浮选工业现场，指导生产操作，取得了比较理想的效果。
为了使矿浆pH值保持在一个期望的生产状态，中南大学的研究人员基于浮选泡沫表面视觉信息提出了一种新的矿浆pH值控制方法，分别采用基于泡沫视觉信息的自适应遗传混合神经网络AG-HNN和自适应遗传PID（AG-PID）控制方法建立了矿浆PH值预测模型和PH值控制模型，基于所建立预测和控制模型对浮选药剂用量进行调整，解决了浮选矿浆pH值波动问题。工业浮选现场的实验结果表明该方法可以使矿浆pH值保持在一个期望的范围内，有效提高浮选性能。
（3） 药剂加药量的检测与控制技术
药剂添加主要采用程控设备，包括电磁阀自动加药机和计量泵式加药机[344]。通过在线检测矿浆浓度与矿浆流量计算出干矿量，通过预先设定的药剂用量计算出药剂的流量，加药机给药、实现加药的闭环控制。
电磁阀式自动加药机是利用孔口流的基本原理和间断加药方式，在一定周期内先把药液间断地加入流量缓冲器内，然后通过管道连续地流到加药点。因精度高、结构简单紧凑的特点在国内应用普遍。计算泵是一种流量可在动态和静态进行调节的往复泵，能够测定输送液体的流量，且精度高。还可以按照工艺流程的需要连续输入各种腐蚀性和非腐蚀性液体。
（4） 浮选液位与充气量检测与控制枚术
浮选液位自动控制系统由浮选机专用液位测量装置、气动执行机构和锥形阀、液位控制器和上位机监控系统组成，该自控系统可以完成整个浮选流程集中控制任务，并可以实现对多槽浮选作业的液位和充气量的自动调节。浮选槽液位检测的装置有吹气式、电容式和静液压式液位计、浮球杆式激光液位计和超声波液位变送器。
3浮选过程控制的发展趋势
浮选过程控制的发展趋势如下：
(1)传感器技术的智能化、数字化、虚拟化。近年来，传感器技术得到很快的发展，工业中也出现了不少新型传感器，但是近年来对产品质量的要求越来越高，例如传感器的稳定性、精确性、及时性和可重复性。这些因素对于为过程控制提供可靠数据是极为有用的。传感器的智能化、数字化为控制装置之间实现网络连接提供了条件，凭借现场总线技术成功地实现多方向、多变量的数据传输，逐一替代老式的单变量和单方向的直接输入输出的设备装置。虚拟化技术则是以通用的硬件平台为基础，完全依靠软件技术来实现传感器特定的硬件功能。这些对于缩短产品开发周期以及降低成本，都是非常有必要的。
(2)自动控制理论、方法的改进及其优化。浮选工艺并不是一个简单的工业过程，因为它包含了很多难处理、复杂的自动化技术难点，例如控制系统容易出现的非线性、时变、易超调、多变量和随机干扰等特点。这样就要求控制单元具有强鲁棒性和适应性，随着智能化控制技术的不断迈进，将会有更多、更优化的控制策略应用在浮选生产流程中。以下几个控制策略将引导过程控制技术的发展方向：1)模型预测控制，主要是根据某些选矿过程的模型不易准确搭建而引进来的。试验结果比较理想，特别是在鲁棒性和稳定性的出色体现。因此，它将成为未来选矿自动控制领域中很重要的一种控制策略。2)最优控制，它的最根本功能就是让选矿厂利用最少的资源成本来获得最大的经济利益，通过寻找最优的过程参数组合，使其浮选指标达到最优。在国内外的一些矿山企业中，集散控制系统已经得到了广泛应用，但是基于集散控制系统中设定值的优化将是今后的一个发展方向。
(3)向“智能化矿山”迈进。由于计算机技术、网络技术以及自动化技术的不断发展，矿山行业的信息化方向应该向综合化、数字化、多功能领域发展。从实际的行业出发，应该把以网络信息技术作为核心的数字矿山当做信息化发展的方向和目标。矿山信息化主要表现在生产过程控制、经营管理系统的搭建以及生产安全的监控，强化统筹规划，对选矿厂的毎个职能、每个系统之间的信息流通逐渐完善，“信息孤岛”问题才能被有效地解决。同时对相关软件的开发力度应增强，加快对矿山领域内的高科技IT人才的重点培养和加大其引进力度。
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