Online analysis of iron ore slurry using PGNAA technology with artificial neural network

Huang Haolong; Cai Pingkun; Liang Xuwen; Jia Wenbao

doi:10.1016/j.net.2024.02.046

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저자정보: Huang Haolong (Department of Nuclear Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Cai Pingkun (Department of Nuclear Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Liang Xuwen (Department of Nuclear Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) Jia Wenbao (Department of Nuclear Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)

저널정보: 한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.7

발행연도: 2024.7

수록면: 2,835 - 2,841 (7page)

DOI: 10.1016/j.net.2024.02.046

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Real-time analysis of metallic mineral grade and slurry concentration is significant for improving flotation efficiency and product quality. This study proposes an online detection method of ore slurry combining the Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) technology and artificial neural network (ANN), which can provide mineral information rapidly and accurately. Firstly, a PGNAA analyzer based on a D-T neutron generator and a BGO detector was used to obtain a gamma-ray spectrum dataset of ore slurry samples, which was used to construct and optimize the ANN model for adaptive analysis. The evaluation metrics calculated by leave-one-out cross-validation indicated that, compared with the weighted library least squares (WLLS) approach, ANN obtained more precise and stable results, with mean absolute percentage errors of 4.66% and 2.80% for Fe grade and slurry concentration, respectively, and the highest average standard deviation of only 0.0119. Meanwhile, the analytical errors of the samples most affected by matrix effects was reduced to 0.61 times and 0.56 times of the WLLS method, respectively

#Mineral grade #Slurry concentration #Online detection #Prompt gamma neutron activation analysis #Artificial neural network

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