磨矿过程是工业选矿流程中重要的组成部分,承担着将矿物与脉石相分离的任务,从而为选矿作业提供合适的选矿原料。磨矿产品质量的好坏直接影响着选矿作业的质量,而衡量磨矿产品质量的好坏主要通过对产品矿物的粒度分布进行分析。因此建立合适的磨矿过程模拟方法,一方面能够为矿物粒度分布的回路控制提供模型支持,另一方面可用于改进磨矿操作的控制方法,提高磨矿生产水平。目前,常用的磨矿模拟方法主要是数值近似方法,但其精度难控,且不能精确地模拟磨矿过程中矿物颗粒的演变过程。而蒙特卡洛(MC:Monte Carlo)方法最大的优点是其离散特点适用于描述离散相系统,且易于计算机程序实现,因此基于MC方法的磨矿过程模拟正逐步受到关注。但是目前基于MC的磨矿过程模拟方法主要用以处理批次磨矿问题,而真实情况是,球磨机一般在连续磨矿方式下工作,因此针对连续磨矿方式模拟方法的研究将具有更为实际的工程意义。针对目前缺少能够对连续磨矿方式进行高精度模拟的问题,本文提出了连续磨矿过程的MC模拟方法,作为一种分布参数模拟方法,能够从微观尺度描述磨矿过程中矿石颗粒的变化情况。该方法通过借鉴离散的思想,对球磨机进行轴向分段,将连续磨矿过程看做串级连接的批次子磨过程,并建立连续磨矿过程的概率模型,依赖对大量数据的抽样从而完成对连续磨矿过程的仿真。仿真结果表明MC方法具有较高的准确性,并能够反映连续磨矿过程的随机性。虽然MC方法的精度较高,但该方法效率较低,不适用于对精度要求不高,但是需要显著提高效率的模拟问题。本文在批次磨矿过程的τ-Leap加速方法的基础上,提出了连续磨矿过程的r-Leap加速方法。实验结果表明,τ-Leap方法与MC方法相比虽然损失了部分精度,但是仿真效率得到了大幅度提高。