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1、氧化鋁原礦漿配料和氧化鋁高壓溶出是拜耳法氧化鋁生產(chǎn)兩道重要的工序,它們相互聯(lián)系,相互影響。原礦漿配料是拜耳法氧化鋁生產(chǎn)中的第一道工序,其任務(wù)是為高壓溶出工序配制合格的原礦漿,能否制備滿足生產(chǎn)要求的原礦漿,將直接影響溶出的苛性比值與溶出率這兩個(gè)重要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)。但目前配料參數(shù)全靠手工計(jì)算操作,并且沒有反映溶出工況的變化,造成苛性比值和溶出率不穩(wěn)定,無法滿足實(shí)際的控制要求。所以本文提出一種基于溶出參數(shù)苛性比值和溶出率預(yù)測(cè)模型的配料參數(shù)優(yōu)化設(shè)
2、定模型,有效的解決了配料過程參數(shù)優(yōu)化設(shè)定問題。 論文的主要研究成果包括: (1)分析氧化鋁高壓溶出過程機(jī)理的基礎(chǔ)上,確定了影響苛性比值與溶出率的主要因素,提出了苛性比值與溶出率的機(jī)理模型;然后,提出了基于主元分析的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從而建立苛性比值和溶出率的機(jī)理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能集成預(yù)測(cè)模型。 (2)在分析原礦漿配料過程的基礎(chǔ)上,確定了影響原礦漿液固比的主要因素以及它們之間的關(guān)系,根據(jù)物料平衡原理建立了液固比的機(jī)
3、理模型。其中的機(jī)理模型中的物料成分參數(shù)運(yùn)用灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè),解決了參數(shù)檢測(cè)滯后的問題。 (3)為了解決液固比機(jī)理模型不能反映溶出過程工況變化的缺陷,在分析溶出過程機(jī)理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用模糊辨識(shí)理論從大量的工廠現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)中挖掘出溶出礦漿苛性比值和溶出率與原礦漿液固比的模糊專家規(guī)則,并根據(jù)拜耳法溶出過程苛性比值與溶出率軟測(cè)量模型的預(yù)測(cè)值,對(duì)液固比機(jī)理模型進(jìn)行修正。 仿真結(jié)果表明運(yùn)用了苛性比值與溶出率的智能集成預(yù)測(cè)模型,對(duì)配料液固比
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