随着我国经济的快速发展，矿产资源的需求量不断增加。选矿作为矿产资源开发利用的重要环节，其优化控制策略的研究具有重要意义。近年来，基于模型预测的选矿优化控制策略逐渐成为研究热点。本文将对基于模型预测的选矿优化控制策略及其效果评估进行探讨。
一、选矿优化控制策略的背景及意义
1. 选矿行业现状
我国矿产资源丰富，但品位较低，选矿技术要求较高。选矿过程中，存在能耗高、污染严重、资源浪费等问题。为了提高选矿效率，降低成本，实现可持续发展，研究选矿优化控制策略具有重要意义。
2. 选矿优化控制策略的意义
（1）提高选矿效率，降低生产成本；
（2）减少资源浪费，实现资源优化配置；
（3）降低污染物排放，保护生态环境；
（4）为选矿企业提供科学决策依据。
二、基于模型预测的选矿优化控制策略
1. 模型预测方法
基于模型预测的选矿优化控制策略主要包括以下几种模型预测方法：
（1）人工神经网络（ANN）模型；
（2）支持向量机（SVM）模型；
（3）模糊逻辑（FL）模型；
（4）灰色预测（GM）模型等。
2. 选矿优化控制策略的具体实施
（1）建立选矿过程模型：根据选矿工艺和设备特点，建立选矿过程模型，包括原料特性、设备参数、工艺参数等。
（2）数据采集与处理：对选矿过程中的各种参数进行实时采集，并对采集到的数据进行处理，为模型预测提供基础数据。
（3）模型训练与优化：采用合适的模型预测方法，对采集到的数据进行训练，优化模型参数，提高预测精度。
（4）预测结果分析与应用：根据模型预测结果，分析选矿过程中的问题，提出优化措施，实现对选矿过程的优化控制。
三、基于模型预测的选矿优化控制策略效果评估
1. 评估指标
（1）选矿效率：包括精矿品位、回收率等指标；
（2）能耗：包括单位能耗、综合能耗等指标；
（3）污染物排放：包括废气、废水、固体废物等指标；
（4）设备运行稳定性：包括设备故障率、停机时间等指标。
2. 评估方法
（1）对比分析法：将优化控制前后的各项指标进行对比，分析优化效果；
（2）相关性分析法：分析选矿过程中各项指标之间的关系，找出影响选矿效果的关键因素；
（3）统计分析法：对优化控制前后的大量数据进行统计分析，评估优化效果。
四、结论
基于模型预测的选矿优化控制策略在提高选矿效率、降低成本、减少资源浪费、保护生态环境等方面具有显著效果。通过模型预测，可以实现选矿过程的实时监控和优化控制，为选矿企业提供科学决策依据。今后，应进一步研究基于模型预测的选矿优化控制策略，提高选矿技术水平，促进我国矿产资源的高效、清洁、安全利用。