МОДЕЛИРОВАНИЕ ФЛОТАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON

Ю. Ш.Абдуганиева

##article.authors##

Ю. Ш.Абдуганиева ##default.groups.name.author##

##semicolon##

Ключевые слова: флотация, моделирование, Python, кинетика, оптимизация, машинное обучение, NumPy, SciPy.

##article.abstract##

Аннотация: Современные подходы к изучению и оптимизации флотации требуют применения методов математического моделирования и вычислительных инструментов. В данной статье представлен опыт использования языка программирования Python для построения моделей флотационного процесса. Рассматриваются методы численного моделирования, визуализации, анализа данных, а также применение Python-библиотек (NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-learn) для симуляции поведения флотационной системы. Приведены примеры реализации моделей кинетики флотации, оптимизации дозировки реагентов и прогнозирования эффективности извлечения.

##submission.citations##

Использованная литература

1. Пташинский Б.Б. Основы флотации. — Екатеринбург: УрГУ, 2018.

2. Абдуганиева Ю.Ш. Автоматизация технологических процессов - European Journal of Humanities and Educational Advancements 3 (12), 130-131, 2022Millen, M., & Jowett, A. (2021). Flotation process modeling using machine learning. Minerals Engineering, 170, 106963.

3. van der Walt, S. et al. (2011). The NumPy Array: A Structure for Efficient Numerical Computation. Computing in Science & Engineering, 13(2), 22–30.

4. Pedregosa, F. et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.

5. Shevtsov V.I. Применение Python в задачах инженерного моделирования. // Горный журнал, 2023, №2, с. 41–47.