湿法冶金浸出过程混合建模与优化控制研究

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矿产资源在经济发展和社会生活等方面起到了极其重要的作用。我国矿产资源丰富,但是人口基数大,人均资源少。为了响应国家可持续发展战略,保证经济持续有效增长,必须提高矿产资源的有效利用率。湿法冶金是目前一种主要的金属冶炼提取技术,该技术是利用某种溶剂与矿产中矿物元素发生的化学反应,通过浸出液来提取和分离矿产中有用金属的冶金过程。湿法冶金的显著优点是对金属的回收率高,工艺灵活性大和设备简单,相比于火法冶金的生产过程更容易实现连续化和自动化,更能适应资源可持续发展的要求,从而得到了广泛的应用。浸出过程作为湿法冶金的重要生产工序之一,其浸出液的质量对后续生产过程,甚至是企业经济效益都有很大的影响。尽管我国湿法冶金浸出工艺已经达到了世界先进水平,但是实际浸出生产过程的控制还处于手动控制,经验判断的水平,自动化程度不高,导致矿石资源利用率不高,生产效率低,物料消耗大,企业利润低。针对这一问题,本文以某黄金冶炼厂湿法冶金生产过程为背景,在深入分析湿法冶金浸出过程特点的基础上,系统地研究了浸出过程浸出率机理建模、混合建模的理论和应用问题,利用机理建模与数据建模相结合的串联型混合建模方法,全面系统地开展了湿法冶金浸出过程浸出率预测的研究。在所建立的混合模型基础上,针对实际浸出过程的优化控制进行研究。本文的主要工作包括:(1)基于湿法冶金浸出过程的反应机理,建立浸出过程浸出率的动态机理模型,该模型由固相中金守恒方程、液相中金守恒方程和液相中氰离子守恒方程以及金、氰离子的动力学反应速度模型组成。通过仿真,分析了模型中各输入变量对浸出率的影响关系,为后续的建模与优化控制研究奠定了基础。(2)采用了一种由机理模型与动力学反应速度估计模型串联的混合建模方法,过程已知参数利用机理模型描述,实际过程难以测量的动力学反应速度通过RBF神经网络数据模型计算。由于数据模型的输入输出难以测量,因此采用了 Tikhonov正则化方法估计动力学反应速度,该方法求解中可以有效避免测量噪声对计算过程的影响。为了提高模型的预测精度和泛化能力,基于实际值与预测值之间的偏差进行模型更新。仿真分析表明,所建立的混合模型具有更高的预测精度和泛化能力。(3)深入分析实际浸出过程工艺需求,建立以经济效益为目标,氰化钠添加量为决策变量的浸出过程优化模型,分别采用粒子群优化算法和混沌粒子群-序列二次规划混合优化方法对模型进行求解,得到稳态优化值。仿真结果表明改进算法具有更好的优化性能。(4)针对湿法冶金浸出过程的实时优化问题,提出一种自优化和非线性模型预测相结合的控制方法,基于系统的参数不确定模型,选择并求解输出变量的线性组合为被控变量,在反馈控制器作用下跟踪其恒定设定值,实现浸出过程在不确定性扰动下的控制,与传统PID控制方法进行仿真对比,结果表明自优化与非线性预测控制相结合的控制策略具有更好的控制效果。
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