基于FGCN的针铁矿沉铁过程建模

针铁矿沉铁过程是由多个连续反应器级联,并且包含氧化反应、还原反应以及中和反应等一系列复杂化学反应的复杂过程,具有强非线性、不确定性的特点,难以建立精确的数学模型。提出一种基于模糊灰色认知网络(fuzzy gray cognitive network,FGCN)的针铁矿沉铁过程的建模方法。根据专家经验和历史数据,建立针铁矿沉铁系统的模糊灰色认知网络模型,利用带终端约束的非线性Hebbian学习算法(nonlinear Hebbian learning,NHL)对权值进行学习。在不同程度的不确定性环境下对系统进行分析,结果表明模糊灰色认知网络能够在不确定性高的环境下对复杂工业系统进行有效模拟,收敛到一个灰度为零或者灰度很小的灰数平衡点,利用白化函数得到一个准确的控制输出。

针铁矿沉铁工艺在常压富氧直接浸出工艺中的应用

在生产实践中通过不断对针铁矿沉铁工艺进行摸索,确定了稳定运行的工艺条件:控制1~#~5~#沉铁反应器pH值最佳范围为:2.5~3.0、3.0~3.5、3.0~3.5、3.0~3.5、3.0~3.5;氧气用量分别为:80 m^3/h、120 m^3/h、120 m^3/h、150 m^3/h、150 m^3/h;晶种返回量为0.3倍总流量。按上述条件稳定控制,其铁渣含铁品位可达35%以上,沉铁后液含铁小于1 g/L,合格率达到96%,系统铜的保留率达85%以上。

针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测

针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器(Continuous stirred tank reactor,CSTR)特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法(Double particle swarm optimization,DPSO)优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.

针铁矿法沉铁过程Fe^(2+)浓度预测建模

针铁矿法沉铁过程中反应器出口的二价铁离子浓度无法在线检测,影响到生产过程的实时优化控制。为此需要建立二价铁离子浓度预测模型,以系统入口参数和控制参数等输入条件为依据,实现预测反应器出口二价铁离子的浓度值。基于化学反应动力学理论与实验研究确立预测模型的结构;对于模型中难以确定的参数,采用蕴含大量工况信息的实际生产数据辨识得到。通过参数输出灵敏度矩阵分析参数模型的敏感度,并将灵敏度信息引入模型参数辨识的目标函数,以提高模型参数的辨识精度。仿真结果表明:预测模型具有较为明确的物理意义,预测结果能很好地跟踪现场生产数据的波动,模型的精度可以满足生产需要。

针铁矿除铁原理探讨

在冶炼工艺中,利用其中的氧气将溶液中的亚铁离子氧化成三价铁离子进行针铁矿除铁,而针铁矿除铁系统庞大,生产成本高,尤其高海拔地区空气含氧量低,除铁效果也会大打折和,从而影响后续工序的正常生产以及锌锭产品的品质.因此,找到硫化锌精矿氧压浸出过程中的沉铁机理,通过控制浸出工艺参数,尽量将铁在浸出过程中沉入渣中,对简化氧压浸出工艺流程具有重大意义.本文通过对丹霞冶炼厂硫化锌精矿氧压浸出锌冶炼过程中沉铁机理进行分析,为硫化锌精矿氧压浸出生产操作参数的确定提供参考.

硫化锌精矿氧压浸出过程中的沉铁机理

硫化锌精矿中的铁在氧压浸出过程浸出进入溶液后,在后续除铁的同时要向溶液中鼓压缩空气,利用其中的氧气将溶液中的亚铁离子氧化成三价铁离子进行针铁矿除铁,而针铁矿除铁系统庞大,生产成本高,尤其高海拔地区空气含氧量低,除铁效果也会大打折扣,从而影响后续工序的正常生产以及锌锭产品的品质。因此,找到硫化锌精矿氧压浸出过程中的沉铁机理,通过控制浸出工艺参数,尽量将铁在浸出过程中沉入渣中,对简化氧压浸出工艺流程具有重大意义。本文通过对硫化锌精矿氧压浸出锌冶炼过程中沉铁机理进行分析,为硫化锌精矿氧压浸出生产操作参数的确定提供参考。

湿法炼锌沉铁过程氧化速率优化控制

湿法炼锌沉铁过程针铁矿沉淀形成的条件要求苛刻,亚铁离子的氧化速率必须控制在合理的范围内才能保证溶液中的铁离子以针铁矿形式除去.本文在沉铁过程动态模型的基础上,根据针铁矿沉淀形成的条件和结合流程工艺要求,优化设定每个反应器出口的亚铁离子浓度,进而建立针铁矿法沉铁过程氧化速率优化控制模型.采用控制参数化方法将最优控制求解问题转化为非线性规划,通过状态转移优化算法求取最优的氧气和氧化锌控制率,以合理控制沉铁过程亚铁离子的氧化速率.仿真结果表明,优化控制模型计算所得的控制量不仅可以保证反应过程的氧化速率符合生成针铁矿沉淀的条件,而且可以稳定生产流程.

针铁矿法沉铁过程铁离子浓度集成预测模型

针对某冶炼生产企业针铁矿法沉铁过程Fe2+浓度和Fe3+浓度难以实时检测的问题,在奥拓昆普生产设备和工艺的基础上,利用改进最小二乘支持向量机模型具有对小样本进行非线性预测、过程神经网络可充分表达历史数据序列中时间累积效应的特点,提出一种基于信息熵方法的集成预测模型.仿真实验表明,集成预测模型具有良好的预测性能,预测效果能满足针铁矿法沉铁过程对铁离子浓度值的误差要求.

常压富氧直接浸出炼锌

硫化锌精矿常压富氧直接浸出是目前世界上锌冶炼的新工艺、新技术,它与传统炼锌比少了精矿焙烧和制酸系统,且锌总回收率高,操作环境优越,是进行环境综合治理、淘汰落后工艺、改善环境、节能减排、循环经济、提高经济效益的好途径。

铅烟化炉次氧化锌生产电锌的工艺研究

进行了焙烧脱氟氟-酸浸-氧化除杂-电解工艺处理铅烟化炉次氧化锌的研究。试验结果：锌直收率87．02％，回收率89．25％，阴极锌质量100％达0^#锌品级。

株冶常压富氧直接浸出搭配锌浸出渣炼锌

富氧直接浸出是目前世界上锌冶炼的新工艺、新技术,它与传统炼锌比少了精矿焙烧和制酸系统,且锌总回收率高,操作环境优越,是进行环境综合治理、节能减排、循环经济、提高经济效益的最好途径之一。株冶引进芬兰OUTOTEC常压富氧直接浸出项目已投产。本文简单概述常压富氧直接浸出引进、消化、吸收过程。

锌常压富氧直接浸出过程中氟氯走向研究

本文分析了在锌常压富氧直接浸出过程中的氟氯走向,通过优化工艺条件,提高针铁矿沉铁工艺和铜渣除氯工艺条件,以降低系统的氟氯离子浓度,达到了较好的效果。