[发明专利]一种基于数据驱动的稀土萃取过程动态操作控制方法

说明书

技术领域

本发明属于稀土串级萃取自动控制技术领域，特别涉及一种基于数据驱动的稀土萃取过程动态操作控制方法。

背景技术

稀土包含斓系元素、钪和钇共17种元素，这些元素被称为新世纪的战略元素，已经广泛应用于机械、冶金、石化、航天等工业领域。目前，我国应用较为广泛的是基于有机溶剂萃取的湿法冶金来提取稀土元素。稀土串级萃取过程的工艺和控制流程图如图1所示。含有被分离组分A与B (A为易萃组分，B为难萃组分)的水相稀土料液F001，从第n级(进料级)加入萃取槽，萃取剂F002从萃取段第一级加入萃取槽，洗涤酸液F003从洗涤段最后一级(n+m级)加入萃取槽。萃取段的作用是把水相料液中的绝大部分A和少部分B萃入有机相得到负载有机相，洗涤段的作用是通过洗涤酸液与有机相多级接触，把负载稀土有机相中B的绝大部分洗入水相。由于萃取槽的特殊结构设计和萃取分离过程中搅拌力的作用，使得各级萃取槽中有机相从左向右、水相从右向左产生逆向流动。经过萃取段和洗涤段各级的交换和纯化，最后从萃取段第1级得到含B的水相出口产品，其组分含量(纯度)为ρ_B；洗涤段第n+m级得到含A的负载有机相出口产品，其组分含量(纯度)为ρ_A。在实际生产过程中，由于稀土原料包含的组份较多，并且各稀土元素之间的化学性质十分相似，导致相互间分离系数较小，使得工业生产所需的萃取分离流程的级数比较多(通常为几十到上百级)，从而导致萃取过程的机理非常复杂，难以建立稀土串级萃取过程的严格机理模型。

在稀土串级萃取的生产过程中，影响产品质量的关键因素是各元素的组分含量，而组分含量由萃取剂、料液及酸液的流量三个控制变量确定，如何在生产过程出现较大扰动时合理确定各操作变量的调整量，使得稀土元素组分含量符合目标要求，对于稀土分离企业具有非常重要的意义。稀土分离企业通常是在离出口5-25级间设置过程检测点，通过检测并控制此处的稀土元素组分含量以确保两端出口产品纯度。但是，传统的离线检测过程耗时较长，难以实现对产品质量的精确控制。因而以往的研究多是通过软测量的方式来实现稀土元素组分含量的在线检测。中国专利ZL200510046245.9提出了一种基于聚类分析和经验模型的稀土元素组分含量软测量方法，该方法首先对采集到的数据进行聚类，然后针对各聚类的数据进行分析，建立基于指数函数的稀土元素组分含量的经验公式，最后使用遗传算法确定经验公式中的参数，实现软测量。但是该方法还存在以下不足之处：首先，所建立的软测量模型是基于经验公式，没有充分利用生产过程数据，容易导致预测的精度不高；其次，该方法只是实现了稀土元素组分含量的软测量，但是当生产过程中扰动较大而导致组分含量与其设定目标相关较大时，并没有给出各控制量的调整方法。中国专利CN201010555634.5提出了一种稀土萃取过程组分含量的多模型预测控制方法，该方法建立了基于多线性模型的稀土元素组分含量软测量模型，并根据广义预测算法来确定出现扰动后各控制变量的调整量。该方法的主要缺陷在于所采用的预测和控制模型均为线性模型，而实际生产过程是一个典型的非线性动态过程，从而容易导致该方法的预测和控制精度较低。

发明内容

为了克服现有稀土串级萃取生产过程组分含量预测与产品质量控制方法存在的缺陷，本发明提供一种基于数据驱动的稀土串级萃取过程动态操作控制方法，通过使用最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)建立稀土元素组分含量的软测量模型，提出了基于聚类的LSSVM稀疏性改进方法以及LSSVM模型的动态更新方法，基于改进的LSSVM，提出了稀土串级萃取生产过程的动态操作优化方法，以确定在发生扰动时各控制变量的最优调整量，从而实现稀土元素组分含量的动态与精确控制，进而提高稀土产品的质量。

一种基于数据驱动的稀土萃取生产过程动态操作控制方法，按照以下步骤进行：

步骤1：采集稀土原料历史样本数据，改进样本数据，并基于改进的样本数据，建立稀土元素组分含量的LSSVM离线软测量模型，以LSSVM离线软测量模型得到的稀土元素组分含量预测估计值与稀土元素组分含量的实际样本值之间的均方根误差最小化为优化目标，建立优化模型，采用改进的差分进化算法求解优化模型，得到基于改进的样本数据的稀土元素组分含量预测估计值，并将其储存在稀土元素组分含量LSSVM离线软测量模型库中；

具体步骤是：