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本申请涉及矿物加工自动化技术领域，公开了一种基于金属解离度调控的碎磨‑浮选协同工艺优化方法，包括：实时获取碎磨‑浮选生产过程中的多维传感器数据；基于历史工艺数据，离线建立基准预测模型；在线运行阶段，在线量化并判定当前工艺系统的工况漂移状态；当判定发生显著工况漂移时，在线构建残差补偿模型；将基准预测模型的预测结果与残差补偿模型的预测结果进行融合，生成最终工艺指标预测值；基于最终工艺指标预测值，通过优化算法求解，生成协同控制设定值。本申请极大地降低了模型维护的计算成本和数据需求，而且显著提升了系统对工况变化的响应速度和适应能力，从而确保了协同优化效果的长期稳定性与可靠性。

本发明涉及一种磷矿反浮选工艺，包括有以下步骤：将磷矿石通过碎矿、磨矿和调浆之后进入反浮选工艺，其中，调浆后所得矿浆中添加硫酸或磷酸作为调整剂和抑制剂，再添加小分子有机酸作为联合抑制剂，抑制磷酸盐矿物；以脂肪酸类或脂肪酸皂类为捕收剂，进行反浮选脱出碳酸盐矿物，获得高品位低镁磷精矿。本发明具有以下优点:在采用小分子有机酸抑制剂来实现胶磷矿与白云石的有效分离,为提高磷精矿品位，降低尾矿的品位，可以提高回收率。同时替代磷酸及其衍生物在磷矿反浮选中的应用，从而节约磷资源，延长磷矿资源的使用时间，克服现有技术的不足。