分离低品级萤石矿的分步浮选方法

本发明涉及浮选技术领域，公开了分离低品级萤石矿的分步浮选方法。该方法包括：对矿石进行多维度矿物学定量表征，构建六维特征输入向量；将该向量输入预训练的深度神经网络模型，预测浮选指标；以该模型为适应度函数，采用遗传算法全局优化捕收剂、抑制剂用量及矿浆pH值；最后依据最优参数执行一粗、两扫、三精的分步浮选流程。本发明通过数字孪生与智能优化技术，实现浮选过程的快速、自适应与高效控制，提升萤石回收率与精矿品位，降低试验成本与对人工经验的依赖。