碱煮工艺过程的智能集成建模研究.pdf

2 0 1 5 年第6 期 有色金属 冶炼部分 h t t p ／／y s y l ．b g r i m m ．c n 6 3 d o i 1 0 ．3 9 6 9 ／j ．i s s n ．1 0 0 7 - 7 5 4 5 ．2 0 1 5 ．0 6 ．0 1 6 碱煮工艺过程的智能集成建模研究 刘飞飞，祝恩宇，徐鹏，龚亚忠，罗贤平，张宇舟 江西理工大学电气工程与自动化学院，江西赣州3 4 1 0 0 0 摘要i 通过对碱煮工艺过程的机理分析，建立了W O 。浸出率的动态机理模型，并利用最I b - 乘支持向量 机对机理模型的预测偏差进行了补偿，实现了对W O 。浸出率的智能集成建模；利用M A T L A B 对智能集 成模型进行了仿真分析，验证了模型的有效性和泛化性，并分析了主要因素对w 0 3 浸出率的影响。 关键词碱煮；机理；支持向量机；智能集成；钨浸出率 中图分类号T F 8 4 1 ．1文献标志码A文章编号1 0 0 7 7 5 4 5 2 0 1 5 0 6 0 0 6 3 0 4 I n t e l l i g e n tI n t e g r a t e dM o d e l i n gf o rT u n g s t e nA l k a l iL e a c h i n gP r o c e s s L I UF e i f e i ，Z H UE n y u ，X UP e n g ，G O N GY a z h o n g ，L U 0X i a n p i n g ，Z H A N GY u z h o u C o l l e g eo fE l e c t r i cE n g i n e e r i n ga n dA u t o m a t i o n ，J i a n g x iU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ， G a n z h o u3 4 1 0 0 0 ，J i a n g x i ，C h i n a A b s t r a c t M e c h a n i s mo ft u n g s t e nh y d r o m e t a l l u r g yp r o c e s s a l k a l il e a c h i n g w a sa n a l y z e d ．D y n a m i c m e c h a n i s mm o d e lo fW 0 3l e a c h i n gr a t ew a se s t a b l i s h e d ．M o d e lp r e d i c t i o nd e v i a t i o nw a sc o m p e n s a t e db y l e a s ts q u a r e ss u p p o r tv e c t o rm a c h i n e S V M ．I n t e l l i g e n ti n t e g r a t e dm o d e l i n gf o rW 0 3l e a c h i n gr a t ew a s r e a l i z e d ． I n t e l l i g e n ti n t e g r a t i o nm o d e lw a ss i m u l a t i o na n a l y z e db yM A T L A B ．T h ev a l i d i t ya n d g e n e r a l i z a t i o no ft h i sm o d e lw e r ev e r i f i e d ．T h ea f f e c t i n gf a c t o r so nW 0 3l e a c h i n gr a t ew e r ea n a l y z e d ． K e yw o r d s a l k a l il e a c h i n g ；m e c h a n i s m ；s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ；i n t e l l i g e n ti n t e g r a t e d ；t u n g s t e nl e a c h i n g r a t e 碱煮工艺是钨冶炼湿法冶金中的重要工艺，近 年来，很多大、中型钨冶炼企业已经实现了钨冶炼工 艺的自动化控制[ 1 ] ，但碱煮工艺过程复杂，具有非线 性、时变性、强耦合和不确定等特点，关键生产参数 无法检测，传统的建模方法很难建立过程的精确模 型，各种优化技术和现代控制技术难以利用，致使先 进的自动化控制设备难以实现碱煮工艺的优化控 制。碱煮工艺的主要目标是在尽可能短的时间获得 尽可能高的w O 。浸出率，因此，如何实现对浸出率 的检测及对其影响因素的研究成为实现碱煮工艺优 化控制的关键。文献[ 2 ] 利用B P 神经网络对w o 。 浸出率进行了软测量，但没有对影响w 0 。浸出率的 因素进行分析；文献[ 3 6 ] 对特定条件下碱煮工艺的 热力学和动力学进行了研究，为本文的机理建模提 供了理论基础。 本文利用智能集成建模原理，对碱煮工艺进行 机理建模，然后利用最小二乘支持向量机对模型与 实际值的偏差进行补偿，完成W O 。浸出率的智能集 成建模，并对影响浸出率的因素进行仿真分析。 1 碱煮工艺过程机理建模 I ．I 碱煮工艺过程简介 碱煮工艺过程的核心是三氧化钨的浸出过程， 该过程一般在高压釜中进行，属于间歇式浸出过程， 收稿日期2 0 1 4 - 1 2 3 0 基金项目国家自然科学基金资助项目 6 1 3 6 4 0 1 4 ；江西省对外科技合作项目 2 0 1 0 E H A 0 1 4 0 0 作者简介刘飞飞 1 9 6 2 一 ，男，江西人，博士，教授． 万方数据 6 4 有色金属 冶炼部分 h t t p ／／y s y l ．b g r i m m ．c n 2 0 1 5 年第6 期 即将物料一次性加入反应器中，密闭反应器并反应 一定时间后将反应物从反应器中移出。在反应过程 中，主要是细磨的钨矿浆与氢氧化钠反应生成可溶 的钨酸钠，并伴随少量杂质与浸出剂的反应。 影响三氧化钨浸出率的主要因素由钨矿物品 位、精矿粒度、碱用量、固液比、温度、压力、杂质等， 反应过程具有不连续、非稳态、不确定性等特点[ 7 ] 。 1 ．2 碱煮工艺过程机理建模 在碱煮工艺过程中，由于反应釜内搅拌桨的作 用，假设反应器内物料达到了分子尺度上的均匀 混合，釜内物料浓度处处相等，因此不考虑物质的 传递问题；由于釜内物料均匀混合和良好的传热 条件，假设反应器内的温度也处处相等，因此也不 考虑反应器内的传热问题。通过文献可知，在温 度为1 0 0 ℃左右时，固体产物膜也不成为反应进 行的障碍。文献E 8 3 通过试验研究了氢氧化钠浓 度、矿物粒度、温度、时间对三氧化钨浸出率的影 响，结果表明，该反应过程仅由受表面化学反应动 力学控制。 根据表面化学反应控制动力学原理[ 9 ] ，反应速 率可表示为 一掣一k S C n d ￡ 式中，N 为固体矿粒在时刻t 的摩尔数；S 为固 体颗粒表面积；C 为浸出剂的浓度；K 为化学反应速 度常数；咒为反应级数。 反应过程中，颗粒的表面积S 会发生改变，设 矿粒为球形且致密无孔隙，并设其半径为r ，密度为 p ，M 为矿物的摩尔质量，则 S 一4 n r 2 N 一等南 一d N - - 4 n r 2 p _ 、- a r d ￡Md ￡ 带入式 1 得 一_ d r 一些坠 2 d￡P 反应浸出分数X 可表示为 x 一等一1 一孑T ．3 3 根据阿累尼乌斯公式 k A e E ／盯 4 式中，A 为活化系数，E 为矿物活化能，R 为气 体常数，T 为浸出液温度。 将 3 、 4 式带人 2 式，可得氢氧化钠分解钨 矿的动力学方程为 一d X 一3 A C “M e E ／盯 1 一X 2 ／3 5 d t r o p 1 ．3 碱煮工艺过程物料平衡方程 随着碱煮过程的进行，浸出液氢氧化钠浓度在不 断变化，引起浸出液浓度变化的原因主要是其与含钨 矿浆中的部分组分进行反应，并且大多被含钨组分所 消耗，氢氧化钠溶液的物料平衡方程可表示为 C C o N o a X ／v L C o 1 一N 。口X ／V L C 。 6 式中，u 为浸出液总体积；a 为1m o l 钨矿浸出 时消耗的氢氧化钠摩尔数。 1 ．4 碱煮工艺过程能量平衡方程 碱煮时，采用蒸汽加热反应釜，并通过搅拌桨搅 拌物料，在这个过程中能量从搅拌槽的釜壁向物料 中扩散。该过程的热量衡算可用如下方程表示 』．． 警一U B “l y ／ m C p 7 Ⅱ‘ 式中，Y 为釜体温度；B 为高压釜的换热面积；U 为高压釜的传热系数；“，为温度控制量；m 为整个浸 出液的质量；C 。为浸出液平均比热。 式 5 ～ 7 即为碱煮过程的动态机理模型。 2 基于最小二乘支持向量机的误差 补偿建模 以上建立的机理模型是在对工艺机理分析的基 础上，利用冶金动力学、物料平衡、能量平衡建立的， 能够反应系统的主要规律，在描述系统的整体行为 上是有效的，但是建立的模型是在很多假设条件下 进行的，实际生产过程复杂多变，机理模型与实际值 之间还存在偏差，精度不高，可以利用工业过程生产 数据、经验知识运用智能建模技术对机理模型预测 偏差进行补偿[ 10 | 。本文建立的碱煮工艺并联补偿 智能集成模型如图1 所示。 图1 智能集成模型结构 F i 晷1 S t r u c t u r eo fi n t e l l i g e n ti n t e g r a t e dm o d d i n g 万方数据 2 0 1 5 年第6 期有色金属 冶炼部分 h t t p H y s y l ．b g r i m m ．c n 6 5 2 ．1 最小二乘支持向量机简介 支持向量机的基本思想是将输入向量通过非线 性映射缈映射到一个高维乃至无穷维的特征空间， 利用结构风险最小化原则构造最优线性超平面，高 维特征空间中的点积运算被原空间的核函数所取 代[ 1 。与支持向量机相比，最小二乘支持向量机不 能保证是全局最优解，但具有更快的求解速度，求解 所需的计算资源也较少口引。 文献[ 1 3 ] 详细介绍了最小二乘支持向量机的原 理，最后得到函数估计的L S - S V M 模型为 厂 z ∑口，K x i ，, 2 7 i b 8 2 ．2 最小二乘支持向量机补偿模型 工业现场有丰富的生产数据可供利用，以高压 釜温度、氢氧化钠含量、W O 。含量、时间、固液比作 为最小二乘支持向量机的输入，模型输出为实际浸 出率与机理模型预测的偏差，错误惩罚因子取5 0 ， 核函数采用具有正态分布特点的高斯核函数，核函 数的宽度s i 9 2 取0 ．2 ，通过训练，选出最佳参数组 合，建立最, b - - - - 乘支持向量机模型，最后利用建立的 支持向量机模型对生产数据进行预测。 3 模型验证及仿真实验结果分析 根据机理模型，分析了温度、碱浓度、粒度对 W O 。浸出率的影响关系，然后对智能集成模型进 行了验证。 3 ．1 模型建立 由以上机理模型可知其中的参数有很多，某钨 冶炼厂碱煮工艺过程中的部分数据如下反应釜体 积5m 3 、传热面积3 0m 3 、釜内物料体积3 ．8m 3 、釜 壁厚度2 2m m 、精矿粒径2 0 ～5 5 弘m 、釜内温度1 2 0 ～1 9 5 ℃、蒸汽压力0 ．5 ～2 ．5M P a 、反应时间4 ～5 h 、母液碱浓度2 5 8g ／L 、上清液W O 。含量4 ．O O ％～ 2 4 ．6 9 ％、碱液体积2m 3 。在进行相关计算后，得到 了针对该钨冶炼厂碱煮对象的机理模型为 Y 一1 _ 1 - - 5 0 ．4 8 a 1 “ 7 3 r - l e 函糯￡ 3 3 ．2 温度对分解率的影响 在碱浓度、粒度等保持不变的情况下，不同温度 下浸出率的仿真曲线如图2 所示。 由图2 可见，温度越高，对分解反应越有利，反 应速度越快，但是温度过高对设备的要求越高，会产 生安全隐患，并增加了能耗。 堡 * 芒 嬲 霎 H I 】 比【 I n { J■H l 剞J 州J t , f l b j ／m m 图2 温度对钨浸出率的影响 F i g ．2 E f f e c to ft e m p e r a t u r eo n t u n g s t e nl e a c h i n gr a t e 3 ．3 氢氧化钠浓度对浸出率的影响 在温度、粒度等不变的条件下，不同氢氧化钠浓 度对应的钨浸出率仿真曲线如图3 所示。 图3 碱浓度对钨浸出率的影响 F i g ．3 E f f e c to fN a O Hc o n c e n t r a t i o no n t u n g s t e nl e a c h i n gr a t e 图3 表明，氢氧化钠浓度的增加能大大加快反 应速率，在动力学和热力学上对分解率都影响很大， 所以实际生产过程中要保证足够的氢氧化钠浓度， 才能保证足够的分解率。 3 ．4 精矿粒度对浸出率的影响 在温度、碱浓度等条件不变的条件下，分别取不 同的矿粒半径，得到的钨浸出率的仿真曲线如图4 所示。图4 可知，矿粒度越小，氢氧化钠溶液与矿粒 接触面积就越大，大大提高了钨浸出率。该结果验 证了多相化学反应原理，即反应速率与两相间接触 面积成正比。 3 ．5 模型验证 选取一组生产数据，并对其进行模型预测，可得 如下图5 所示结果。 万方数据 6 6 有色金属 r a 炼部分 h t t p ／[ y s y l ．b g r i m m ．c n 2 0 1 5 年第6 期 图4 精矿粒度对钨浸出率的影响 F i g ．4 E f f e c to fp a r t i c l es i z eo f c o n c e n t r a t e so nt u n g s t e nl e a c h i n gr a t e 4 0 8 01 2 I l1 “2 12 舢 时间／r a i n 图5 钨浸出率预测模型验证结果 F i g ．5 V e r i f i c a t i o nr e s u l to fp r e d i c t i o n m o d e lo ft u n g s t e nl e a c h i n gr a t e 从图5 可看出，智能集成模型能对机理模型的 预测进行补偿，提高了模型预测的精度，选取的1 4 个样本，平均误差为0 ．2 ，能够满足生产预测精度的 要求。 4结论 对碱煮工艺进行了机理建模，通过对机理模型 的仿真分析得出了温度、碱浓度、矿物粒度对浸出率 的影响关系曲线，并利用最d x - - 乘支持向量机对机 理模型预测偏差进行了补偿，建立了浸出率的智能 集成模型，结果表明，智能集成模型提高了机理模型 的精度，改善了最d , - ．乘支持向量机的泛化能力并 降低了模型对数据的依赖程度，为碱煮工艺的优化 控制研究提供了基础。 参考文献 1 - 1 3 张杰，林静章．我国钨冶炼工艺及过程控制自动化[ J ] ． 世界有色金属，2 0 0 9 4 3 3 3 5 ． [ 2 ] 刘飞飞，刘辉辉，李俊荣．基于R B F 神经网络的w 0 。浸 出率软测量建模[ J ] ．有色金属科学与工程，2 0 1 3 ，4 5 1 1 7 1 2 1 ． [ 3 3 孙培梅，李运姣，李洪桂，等．白钨碱分解过程的热力学 研究[ J ] ．中国有色金属学报，1 9 9 3 ，3 2 3 7 3 9 ，4 3 ． [ 4 ] 何贵香，何利华，曹才放，等．氢氧化钠分解白钨矿的热 力学分析[ J ] ．粉末冶金材料科学与工程。2 0 1 3 ，1 8 3 3 6 8 3 7 2 ． [ 5 ] 李运姣，李洪桂，刘茂盛．白钨矿碱分解过程的热力学 和动力学研究[ J ] ．中南矿冶学院学报，1 9 9 0 ，2 1 I 3 9 4 5 ． [ 6 ] 杜阳，马光，吴贤，等．碱熔融一水浸法分离钨的试验研 究[ J ] ．有色金属 冶炼部分 ，2 0 1 4 5 3 4 3 7 ． [ 7 ] 孙小方，蔡亦军，潘海天．间歇化学反应器的先进控制 技术[ J ] ．化工时刊，2 0 0 2 ，1 6 1 t 1 - 5 ． [ 8 ] 梁勇．反应挤出法碱分解钨矿基础理论及新工艺[ D ] ． 长沙中南大学，2 0 1 1 ． [ 9 ] 肖兴国．冶金反应工程学基础[ M ] ．北京冶金工业出 版社，1 9 8 9 5 7 ． [ 1 0 ] 桂卫华，阳春华，陈晓方，等．有色冶金过程建模与优 化的若干问题及挑战[ J ] ．自动化学报，2 0 1 3 ，3 9 3 1 9 7 2 0 7 ． [ 1 1 ] 阎威武，朱宏栋，邵惠鹤．基于最小二乘支持向量机的 软测量建模[ J ] ．系统仿真学报，2 0 0 3 ，1 5 1 0 1 4 9 4 1 4 9 6 ． [ 1 2 ] 阎威武，邵惠鹤．支持向量机和最d x - - 乘支持向量机 的比较及应用研究[ J ] ．控制与决策，2 0 0 3 ，1 8 3 3 5 8 - 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