論文の概要: Physics-Informed Machine Learning for Grade Prediction in Froth Flotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15267v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 12:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-01 16:42:01.556645
• Title: Physics-Informed Machine Learning for Grade Prediction in Froth Flotation
• Title（参考訳）: フィジカルインフォームド・機械学習による凍結浮動の等級予測
• Authors: Mahdi Nasiri, Sahel Iqbal, Simo Särkkä,
• Abstract要約: 本稿では, 凍結浮動小胞体における金濃度の集中度を予測するための物理インフォームドニューラルネットワークモデルを開発した。 第一原理に基づくモデルの複雑さは直接の使用を制限するが、純粋にデータ駆動モデルは動的産業環境では失敗することが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.271361104403802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, physics-informed neural network models are developed to predict the concentrate gold grade in froth flotation cells. Accurate prediction of concentrate grades is important for the automatic control and optimization of mineral processing. Both first-principles and data-driven machine learning methods have been used to model the flotation process. The complexity of models based on first-principles restricts their direct use, while purely data-driven models often fail in dynamic industrial environments, leading to poor generalization. To address these limitations, this study integrates classical mathematical models of froth flotation processes with conventional deep learning methods to construct physics-informed neural networks. These models demonstrated superior generalization and predictive performance compared to purely data-driven models, on simulated data from two flotation cells, in terms of mean squared error and mean relative error.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワークモデルを用いて, 凍結浮動小胞体における金濃度の集中を予測した。 ミネラル処理の自動制御と最適化には,集中グレードの正確な予測が重要である。 第一原理とデータ駆動機械学習の両方が、浮動小数点過程のモデル化に使われている。 第一原理に基づくモデルの複雑さは直接の使用を制限するが、純粋にデータ駆動モデルはしばしば動的産業環境で失敗し、一般化が不十分になる。 これらの制約に対処するため、従来の深層学習法と古典的なフロイテーション過程の数学的モデルを統合し、物理インフォームドニューラルネットワークを構築する。 これらのモデルは、平均二乗誤差と平均相対誤差の2つの浮動小数点セルからのシミュレーションデータに基づいて、純粋にデータ駆動モデルよりも優れた一般化と予測性能を示した。

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