濕法冶金濃密洗滌過程建模及關鍵變量預測.pdf

1、資源問題已經(jīng)成為我國乃至世界可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的根本問題。濕法冶金能夠處理復雜礦、低品位礦等，并且對環(huán)境污染較少，因此，許多濕法冶金新工藝不斷出現(xiàn)并得到廣泛應用。濃密洗滌過程是濕法冶金過程的一道關鍵工序。濃密機是其中的常用設備，其底流濃度、溢流濁度、礦漿濃度分布以及泥層高度是衡量濃密洗滌過程質量的關鍵指標。目前濃密機的控制仍處于人工操作狀態(tài)，其濃度、流量的波動相應地都比較大，對后續(xù)生產(chǎn)過程的生產(chǎn)指標造成較大影響。同時濃密機由于影響因素多、大

2、時滯、慢時變等特性，使得實現(xiàn)其自動控制一直是一個難題。建立與優(yōu)化控制相關的濃密洗滌過程關鍵變量預測模型是實現(xiàn)濃密洗滌過程優(yōu)化控制的關鍵。
　　本文針對濃密洗滌生產(chǎn)過程中關鍵變量在線準確檢測的難點，在深入分析濕法冶金濃密洗滌生產(chǎn)過程特點的基礎上，利用機理建模與數(shù)據(jù)建模相結合的混合建模方法，全面系統(tǒng)地開展了濕法冶金濃密洗滌過程建模及關鍵變量預測方面的研究。本文的主要研究工作歸納如下:
　　(1)從濃密洗滌過程礦漿沉降原理出發(fā)，依

3、據(jù)固體通量理論和質量守恒理論建立濃密洗滌過程機理模型，該模型能夠實現(xiàn)對底流濃度、溢流濁度、礦漿濃度分布以及泥層高度四個關鍵變量的預測。通過對所建立的模型進行仿真，揭示了濃密洗滌過程的動態(tài)特性，實現(xiàn)了對關鍵變量的預測，找出了影響濃密洗滌過程的主要因素，確定了數(shù)據(jù)建模的輔助變量，為混合建模和模型校正奠定基礎。
　　(2)針對動態(tài)機理模型在工業(yè)現(xiàn)場難以直接應用的難題，提出采用并行混合模型的結構建立濃密洗滌過程的預測模型。該混合模型由簡化

4、的機理模型與PLS數(shù)據(jù)補償模型并聯(lián)組成，因此能夠充分發(fā)揮不同建模方法的優(yōu)點。模型簡化的目的是減少機理模型中的不可測變量，提高模型的運算效率。補償模型則利用過程數(shù)據(jù)彌補由于模型簡化所帶來的預測精度下降問題。
　　(3)針對預測模型無法在線跟蹤過程慢時變的特性問題，提出了一種基于模型評價的模型校正策略。該方法是一種短期校正與長期校正相結合的混合校正策略。通過高斯混合模型對混合模型誤差分布特性進行描述，實現(xiàn)對模型性能的評價以及實時的模型