在实际工业生产中,矿石性质、药剂用量以及浮选设备参数调控都会对浮选精矿品位及回收率产生影响。针对贵州某地的中低品位磷矿石进行了反浮选试验,研究磨矿细度、捕收剂GJBW用量、调整剂用量、矿浆浓度、转子转速、浮选时间对浮选指标影响的单因素试验、正交试验以及MIV变量筛分和神经网络预测等方法预测浮选指标。通过浮选动力学及神经网络模型研究了不同粒级对浮选指标的影响。主要研究内容及结果如下:1.单因素浮选试验及正交浮选试验结果表明,在磨矿细度为-0.075 mm占73.9%、调整剂用量为0.2 m~3/t、捕收剂GJBW用量为750 g/t、矿浆浓度为27%、浮选时间为4 min、转子转速为1800 r/min条件下,获得精矿P2O5品位及P2O5回收率分别为30.73%和93.69%。由正交试验可知,各因素对浮选指标的影响程度为:浮选时间＞调整剂用量＞捕收剂GJBW用量＞矿浆浓度＞磨矿细度＞转子转速。通过MIV筛分算法,研究了磨矿细度、捕收剂GJBW用量、调整剂用量、矿浆浓度、转子转速、浮选时间对精矿P2O5品位、精矿P2O5回收率以及浮选效率的影响程度,其中浮选时间对精矿P2O5品位的影响最大,其MIV值为2.23;浮选时间对精矿P2O5回收率影响最大,其MIV值为3.43;浮选时间对浮选效率的影响最大,其MIV值为3.68。2.基于单因素试验和正交试验结果,构建精矿P2O5品位、P2O5回收率以及浮选效率值的BP神经网络模型,使用改进后的LM-MIV-BP神经网络较BP神经网络模型的决定系数（R~2）提升0.18、均方根误差（MSE）降低36.85,模型预测的准确性提高,可实现对浮选指标的预测。3.通过对不同时间下不同粒级的磷矿石进行浮选试验,结果显示,-45+25μm粒级浮选效果最好,其次是-75+45μm粒级,再次是-25μm粒级,最后是-120+75μm粒级。通过研究SI值的变化可知,浮选过程中后期的选择性要优于浮选过程前期。-45+25μm粒级具有最大的SI值,其次是-75+45μm粒级,再次是-25μm粒级,最后是-120+75μm粒级,说明泡沫浮选更适合-45+25μm粒级磷矿石颗粒的分离。浮选动力学研究表明,磷矿浮选动力学行为符合一级动力学模型,且能够较为客观的优化分选条件。采用神经网络建立预测模型,可实现对SI值及精矿P2O5回收率较为精确的预测。4.通过LM-MIV-BP神经网络模型建立,提高对浮选指标预测的精度,可以在实际生产过程中实现对浮选参数的有效控制,提高浮选效益。通过研究磷矿石粒级对浮选指标的影响,可以选取合适的磨矿细度,减少磨矿过程中不必要的损耗,提高浮选效益。