倾斜通道气力分级数据的反卷积以推断粒径分布

本文研究优化技术在反卷积中的应用，用于从一套安装在流化床上方的倾斜平行通道运行的数学模型所获得的矿物分级数据。该模型涉及具有随机源函数和线性递增流化速率的输运方程，溢流固体被收集在有限数量的增量（袋）中。此类数据的反卷积是一个不适定问题，需要正则化以获得可行解。对仅粒径不同但密度恒定的合成给料进行了正则化反卷积。结果表明，袋重可以成功反卷积出给料粒径分布，且精度随流化速率加速率的降低而提高。反卷积误差仅随测量袋质量的误差线性增长。还表明，结合两种不同液体的数据可以提高精度。