融合浸出过程流程特性的梯形LSTM终点pH值模型预测控制

在锌冶炼浸出过程中，pH值的稳定控制是影响生产成本和产品质量的关键。针对浸出过程连续反应搅拌釜(CSTR)机理复杂、入口条件波动大、反应大滞后的问题，提出了融合流程特性的梯形长短期记忆网络模型预测控制(TLSTM-MPC)算法。首先，分析了影响浸出过程pH值稳定控制的关键因素。结合CSTR的级联特性，提出一种表征CSTR物理特性的梯形长短期记忆网络结构(TLSTM)模型，使预测模型具有较好的物理可解释性。针对入口条件波动和反应过程大滞后的问题，提出了TLSTM-MPC算法，并采用粒子群算法进行优化求解。最后，采用某大型浸出过程现场运行数据进行验证。结果表明，该算法的超调量和调节时间相对传统控制方法分别降低了51.2%和57.4%，且在入口波动的情况下能够快速的稳定pH值。可见，该方法对浸出过程的稳定、高质量生产具有较大的工程实践应用价值。     

基于粒子群算法-模糊PID控制的前驱体材料反应釜pH值优化控制

针对锂离子电池前驱体材料工业生产中反应釜pH值控制存在的非线性、时滞性以及易受干扰等控制难点，引入基于粒子群算法-模糊PID控制的自整定算法，采用MATLAB的simulink仿真软件对算法进行仿真，并与传统PID算法进行对比，以验证自整定算法的快速性、稳定性与鲁棒性。将该算法应用于工业实践中，并与传统PID控制进行对比，系统最大超调量、稳定时间、频率波动范围、pH波动范围均得到改善，显著提高了系统控制性能，为解决前驱体材料生产中反应釜中pH值控制提供了解决途径。     

用酸性FeCl3浸出硫化锑矿的反应动力学研究

ＦｅＣｌ３浸出辉锑矿是一个生成固体反应物的固－液相反应,动力学研究表明：浸出过程属于二级反应;其动力学模型可用－ｄｆ／ｄｔ＝Ｋ（１－ｆ）＾２来描述;通过测定各温度条件下的表观反应速度常数Ｋ值,求得浸出反应活化能为５３．３４Ｊ／ｍｏｌ,因此浸出过程为化学反应控制。     

"负碱度"氰化浸出生产实践

在氰化浸出过程中 ,pH值是关键的技术参数。一般情况下 ,pH值控制在 10～ 10 5 ,而从浸出动力学角度看 ,pH值控制在 9 5左右更有利于浸出向正反应方向进行。峪耳崖金矿炭浆厂的生产实践充分说明了这一点。     

刚果（金）某铜钴矿硫酸浸出加酸工艺优化

刚果（金）某铜钴矿铜精矿前期采用湿法冶炼工艺进行生产，其浸出工艺中传统硫酸加入系统存在仪器数据滞后和检测误差等问题，不利于浸出终点溶液pH的控制，影响生产指标，因此采用萃余液先期稀释浓硫酸配合各级浸出槽多点加酸微调的硫酸加入方式对浸出加酸工艺进行优化。结果表明，优化后，浸出终点pH平均值提高到1.474，接近工艺要求，标准偏差S=0.026，波动较小，能有效稳定生产指标，安全可靠，对类似冶炼厂技术改造和新建项目的工程设计具有一定的借鉴价值。     

黄铜矿的嗜热细菌生物浸出工艺研究:温度-pH-氧化还原电位之间的依赖关系

嗜热细菌生物浸出黄铜矿的铜浸出率,取决于温度、pH和氧化还原电位,而且还取决于所使用的嗜热细菌的活性.研究了在不同的pH值和温度并有着不同的初始Fe3+数量的条件下,使用三种嗜热细菌浸出时达到的铜浸出率.获得的结果表明.由于Acidianus brierleyi(缩写为A.brierleyi菌)浸出铁(以Fe3+形式)的能力很低,由接近临界值(450mV,Ag°/AgCl参比电极)的氧化还原电位,反映出达到了很高的生物量浓度,在这样的氧化还原电位下浸出时铜浸出率最高.相比之下,由于Sulfolobus metallicus(S.metallicus菌)和Metallosphaera sedula(缩写为M.sedula菌)较高的浸出铁(以Fe3+形式)的能力,由很高的氧化还原电位反映出的很高的生物量浓度,再结合Fe3+以黄钾铁矾(KFe3[SO4]2·(OH)b)形式的沉淀作用,因而就降低了浸出速率.因此,在对于嗜热细菌的生长是最佳的温度时,并不总是意味着能达到很高的铜浸出率.一般地说,最高的铜浸出率是在初始pH值为1.5的条件下达到的.然而,在初始pH值为2.5时观测到比在pH 2.0时达到了更高的浸出率,证实了在高pH值时黄铜矿的生物浸出是受氧化还原电位而不是由pH或温度所控制的.当提供的为激发浸出反应所需的初始的Fe3+数量不足时,双向酸杆菌的生物浸出能力就会降氏,或浸出反应受到抑制,而硫化裂片菌和金属丝菌对初始的Fe3+提供量就没有那么敏感.这一结果证实了对矿物表面直接的酶促催化作用,能引发黄铜矿的生物浸出反应,但稍后氧化还原电位就控制着黄铜矿的浸出速率.     

油田污废水pH值免疫优化控制研究

针对油田污废水处理过程中pH值控制不稳定、干扰强、滞后大的特点,应用免疫控制策略,增强控制过程的抗干扰能力,提高稳定性。采用RBF神经网络对控制器进行在线优化,实现了控制过程的自调节、自整定。试验比较了该方法与基于ITAE(Integral Time Absolute Error)指标优化的PID控制策略。结果表明,所提出方法在抗干扰、稳定性、跟踪响应方面具有较理想的效果。     

某含铀泥板岩矿石酸浸过程的研究

本文叙述了某含铀泥板岩矿石几种酸浸出的方法,并着重研究了矿石中主要耗酸矿物——方沸石在浸出过程中被酸分解的特性。实验结果表明,采用恒pH值(pH=1.9—2.0)浸出,焙烧-硫酸浸出,在浸出过程中向体系中添加Na~ 、Al~(3 )离子等方法,均能抑制方沸石的分解,从而降低浸出酸耗。对于方沸石在酸性介质中的分解反应过程以及高温焙烧减少方沸石耗酸的机理作了初步探讨。     

磨矿分级过程模糊智能控制系统

磨矿分级过程难以建立精确实用的控制模型,是一非线性的时变系统,而且影响因素多,滞后大。针对这一复杂过程,设计一种模糊智能控制系统,带有自组织算法和插值算法,并可实现磨机运行状态的自动识别及切换。最后对控制系统进行仿真研究,仿真结果令人满意。     

硫酸-双氧水浸出废弃磷酸铁锂中锂的实验研究

采用硫酸-双氧水浸出废旧磷酸铁锂动力电池正极材料中的金属锂,研究了浸出体系pH值、双氧水用量、液固比、温度和时间对锂浸出效果的影响。结果表明,在浸出体系pH值1.62、反应温度60 ℃、液固比10 mL/g、搅拌转速300 r/min条件下,缓慢加入体积分数为6%的双氧水,搅拌浸出120 min,锂浸出率可达97.80%,浸出效果稳定。     

模糊仿人智能控制在圆锥破碎机控制中的应用

针对圆锥破碎过程中时变、滞后和非线性特性,提出了模糊控制和仿人智能控制相结合的算法：模糊仿人智能控制算法。仿真研究表明,该算法是一种非常行之有效的控制方法,具有很强的抗滞后性和抗干扰性,特别适用于大滞后、强干扰的对象。     

锅炉烟气再循环调节再热汽温特性方法研究

为了提高电站发电效率，在炉烟气再循环条件下实现再热汽温特性方法的创新，从而为发电能源的节约提供现实依据。根据锅炉烟气再循环技术的现状，分析当下普遍运用的再热汽温的控制方式，提出使用再热汽温过程中的烟气挡板控制技术，结合再热汽温特性控制的理论基础，提出再热汽温的数学模型，并结合粒子群优化算法，以X电厂一期工程建设2台发电机组的相应数据为基础，进行仿真实验。结果表明，在50%、60%和80%三个稳定工况下，再热汽温烟气挡板控制的模型输出与实际输出数据的差距很小。系统在稳定工况条件下，模型可以进行快速跟踪，3条响应曲线的波动较小，在可控制范围内。而在变工条件下模型具有较强的鲁棒性，控制效果较好，验证了再热汽温控制系统有效性较高。     

用BP网络模型对烧结矿质量预测

针对烧结这一复杂的物理、化学反应过程的纯滞后特别大的特点,采用BP网络对其烧结矿的质量进行预测。仿真结果表明该学习算法是很有效的。     

响应曲面法优化金精矿生物氧化渣非氰浸金过程

采用单因素法和响应曲面法对活性炭-硫氰酸铵浸出金精矿生物氧化渣过程进行优化研究。结果表明,在硫氰酸铵浸金过程中加入活性炭能进一步提高金浸出率; 金浸出率随硫氰酸铵浓度和pH值增加而升高、随着活性炭添加量增加先升高后降低; 硫氰酸铵浓度和pH值的交互作用对金浸出率影响明显,各因素对金浸出的影响程度为:硫氰酸铵浓度>pH值>活性炭添加量; 在硫氰酸铵浓度0.85 mol/L、pH=11.58、活性炭添加量3.37 g/L的适宜工艺条件下,金浸出率预测值为93.93%,平均实验值为94.00%,二者误差值仅0.07%,模型能够对金浸出率实现准确地分析和预测。     

黄铜矿在硫酸介质中浸出的电化学行为

以天然黄铜矿为研究对象,运用三电极电化学体系,对在硫酸介质中黄铜矿的浸出过程电化学行为进行了研究。结果表明,黄铜矿首先氧化成缺铁硫化物,覆盖于电极表面,使电极表面发生钝化。随着电位的升高,缺铁硫化物继续氧化,最终以硫酸根形式于溶液中。当电位小于-0.85 V(vs. SCE)时,黄铜矿阴极还原反应电流大,晶格中的Fe³⁺完全溶解出来。黄铜矿的阴极反应较强烈,且对黄铜矿氧化浸出具有重要意义。此外,随pH值降低,H₂S加速生成,氧化还原峰电流增强。说明在研究的pH值内,降低体系的pH值有利于黄铜矿的氧化。     

基于微粒群算法的采煤机记忆截割路径优化

为了解决采煤机记忆截割过程中的路径优化问题,提出了基于环形微粒群算法的采煤机截割路径优化方法,研究了基于环形邻域微粒群算法的采煤机记忆截割策略。当煤层地质条件发生变化时,初始的记忆截割轨迹会产生偏差,借助环形微粒群优化算法快速收敛和全局寻优特性实现采煤机的截割路径优化。试验结果表明:该算法可快速有效地实现复杂地质环境下采煤机的路径优化,优化路径平稳可靠,利于采煤机的记忆截割和自动控制。     

细菌柱浸铀矿工艺过程中钍浸出特征 试验研究

以721铀矿云际矿石为研究对象,通过室内铀矿石柱浸试验,研究铀矿石在细菌池浸过程中钍浸出特征。试验结果表明,柱浸过程中,水文地球化学条件(pH和Eh)对钍浸出影响不大,随着时间变化,pH值在1.73¹.36发生变化,Eh值在1691.36发生变化,Eh值在169⁵92mV变化,但钍浸出量基本稳定在2.2592mV变化,但钍浸出量基本稳定在2.2².5mg/L。同时试验结果发现,原矿铀浸出率为80.03%,钍浸出率仅约为14.1%,主要原因是U、Th的化学性质不同,Th均以+4价稳定存在于矿石中,一般不易被溶解而迁移转化。U具有多种价态,在氧化条件下显示+6价,而这种价态的U性质活泼,易于在环境中迁移转化。     

基于灰分反馈的FNN自适应配煤控制

结合灰分控制的时变、滞后和非线性特性,介绍了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力,将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本,通过FNN的BP学习算法记忆这些规则样本。试验表明,该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点。     

用BP网络模型对烧结矿质量预测

针对烧结这一复杂的物理、化学反应过程的纯滞后特别大的特点,采用ＢＰ网络对其烧结矿的质量进行预测,仿真结果表明该学习算法是很有效的。     

广义预测控制在煤层气水平井中的应用

针对目前煤层气水平井开发系统存在滞后、惯性以及时变等突出问题,提出了一种基于卡尔曼(CARIMA)模型的广义预测控制方法。根据煤层气水平井开采中煤层气的储存特征,在井下配置多个流量控制阀(ICV)以及实时物理测量传感器,采集如压力、温度、流量等煤层气水平井动态特征参数。将广义预测控制(GPC)应用于ICV自动调节水平井渗流系统内指定的压力。仿真结果表明:GPC算法控制有效,当噪声或异常值出现时,验证了算法的鲁棒性。