[发明专利]湿法炼锌中性浸出过程pH值软测量方法和系统有效
申请号: | 201910951691.6 | 申请日: | 2019-10-09 |
公开(公告)号: | CN110672792B | 公开(公告)日: | 2020-08-28 |
发明(设计)人: | 孙备;李维剑;龙双;李勇刚;朱红求;阳春华;桂卫华 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G01N33/00 | 分类号: | G01N33/00;G06F30/20;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 长沙智路知识产权代理事务所(普通合伙) 43244 | 代理人: | 曲超 |
地址: | 410000 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 湿法 中性 浸出 过程 ph 测量方法 系统 | ||
1.一种湿法炼锌中性浸出过程pH值软测量方法,其特征在于,所述测量方法由计算机执行,包括以下步骤:
获取反应槽数据,所述反应槽数据包括:Fj#为进入第j个反应槽的溶液流量、cj#为进入第j个反应槽溶液的酸度、mj#为每小时进入第j个反应槽的锌焙砂质量、进入每个反应槽的每种溶剂的流量Fi、进入每个反应槽的每种溶剂的酸度ci和进入每个反应槽的锌焙砂流量mi;
基于Fj#和cj#获取H+的累积量;基于mj#获取H+的消耗量;基于所述H+的累积量和所述H+的消耗量获取末尾反应槽出口的H+浓度;基于所述H+浓度获取化学反应衡算模型;基于预设的工况获取每种工况下的化学反应衡算模型;
基于Fi、ci和mi获取每个反应槽的反应动力学模型;将所有反应槽的反应动力学模型集成,得到反应动力学总模型;基于预设的工况获取每种工况下的反应动力学总模型;
基于Fj#和mj#获取中性浸出过程数据驱动模型,基于预设的工况获取每种工况下的中性浸出过程数据驱动模型;
将所有工况下的化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型进行集成,得到中性浸出过程集成模型;所述中性浸出过程集成模型用于pH值的软测量;
所述H+的累积量的获取方法包括:
Tj=20(n-j+1)
其中:
Tj为每个反应槽的累加时长;j=1,...,n,n为反应槽的数量;
Fj#为进入第j个反应槽的溶液流量;
cj#为进入第j个反应槽溶液的酸度;
为第j个反应槽在Tj时间段内进入第j个反应槽的溶液流量Fj#与进入第j个反应槽溶液的酸度cj#乘积的累加;
所述H+的消耗量的获取方法包括:
其中:
mj#为每小时进入第j个反应槽的锌焙砂质量;
θ为锌焙砂的溶解度,MAO为反应物的物质的量;
为第j个反应槽在Tj时间段内每小时进入第j个反应槽的锌焙砂质量mj#的累加;
所述H+浓度的获取方法包括:
为第j个反应槽在Tj时间段内进入第j个反应槽的溶液流量Fj#的累加;
所述化学反应衡算模型为:
其中:
Fj#为进入第j个反应槽的溶液流量;
cj#为进入第j个反应槽溶液的酸度;
mj#为每小时进入第j个反应槽的锌焙砂质量;
θ为锌焙砂的溶解度,MAO为反应物的物质的量;
所述预设的工况包括:极低酸工况、低酸工况、正常工况、高酸工况和极高酸工况;
所述预设的工况的具体划分方法包括:
获取酸料比S,预设分界点p1、p2、p3和p4;
当S<p1时,为极低酸工况;当p1≤S<p2时,为低酸工况;当p2≤S<p3时,为正常工况;当p3≤S<p4时,为高酸工况;当p4≤S时,为极高酸工况;
所述每个反应槽的反应动力学模型为:
pHj#=-logcj#
其中:
为第j个反应槽出口流量,V为反应槽的体积,r0为锌焙砂颗粒半径,αj#为入j#反应槽锌焙砂中有效基质表面积所占的比例,mi为进入每个反应槽的锌焙砂流量,为锰矿浆及j#反应槽其他溶液中固体有效基质表面积;
i为溶剂种类;
t0为初始时刻;
为初始时刻第j个反应槽的出口溶液酸度;Fi表示进入第j个反应槽内第i种溶剂的流量;
所述中性浸出过程数据驱动模型的获取方法包括:
以Fj#和mj#为输入量,pH值作为输出量,以径向基函数神经网络为基本结构,构建中性浸出过程数据驱动模型;
所述径向基函数神经网络的获取方法为:
基于min-max归一化方法对所述输入量进行数据预处理,得到样本数据;
基于K-means聚类方法处理所述样本数据,得到径向基函数;
基于所述径向基函数构建径向基函数神经网络;
所述中性浸出过程集成模型为:
其中:
X代表各个模型的输入参数;
当j=1时表示化学反应衡算模型,当j=2时表示反应动力学总模型,当j=3时表示中性浸出过程数据驱动模型;
gi(σji)为隶属于第j个模型的第i个工况的隶属度函数;
σji为隶属度函数参数;
ω1、ω2和ω3分别表示化学反应衡算模型、反应动力学总模型和中性浸出过程数据驱动模型的权重;
ξ为偏差项。
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