徐 泉，秦 莹，初延刚，许美蓉，丁进良

(东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室，辽宁 沈阳 110819)

0 引言

选矿生产作为典型的流程工业，具有流程长、工序多、设备多、指标多等特点。典型选矿生产过程涉及原料筛分、竖炉焙烧、强磁磨矿、弱磁磨矿、强磁选别、弱磁选别、反浮选、精矿浓缩、尾矿浓缩等工序，各工序中涉及的生产指标众多。选矿生产指标作为衡量生产中各个环节运行状态的重要依据，也作为生产过程最终产品质量的重要评价标准，实现对其的可视化监控对保证生产的稳定进行具有重要作用，将为生产调度人员提供一个有参考价值的决策支持信息。此外，通过数据的可视化挖掘出生产指标数据背后更深层次、更有价值的信息对实现选矿生产过程智能化具有重要意义。

随着近年来Web技术的不断发展，基于Web的数据可视化的范围和能力也得到不断提升，通过可视化技术的应用可以在具有大量高维数据的工业、商业、金融等领域中发现其内在规律，从而为其提供更加可靠的决策保障[1-4]。随着大数据应用越来越广泛，可视化技术已经成为人们分析复杂问题强有力的工具，针对大数据可视化技术和工具的研究层出不穷，如文献[5]列出了39个大数据可视化工具，文献[6]概述了当前大数据可视分析的发展现状以及未来发展趋势。

随着工业4.0时代的到来，企业对实现智能制造的需求越来越迫切。在实现智能制造的众多使能技术中，可视化技术扮演了一个关键角色[7-8]，是实现智能制造的一项关键使能技术。……