湿法冶金全流程动态模拟与预测控制

发布时间：2021-05-17 00:14

　　矿产资源是经济社会发展的基础,在经济社会发展中起到了重要作用,经济的可持续快速发展都离不开矿产资源的供给。我国矿产资源丰富,种类繁多,但是我国正处于经济高速发展过程,而且我国人口众多,矿产资源需求量非常大。因此,提高矿产资源的利用效率,对于保证国家的可持续发展意义重大。湿法冶金能够高效处理复杂矿、低品位矿,并且在生产过程较易实现自动化和连续化。因此,湿法冶金应用广泛,而且新工艺不断涌现。但是我国的湿法冶金优化控制技术却发展缓慢,矿产资源利用率较低。针对这一问题,本文以某黄金精炼厂湿法冶金全流程过程为背景,建立了湿法冶金全流程动态机理模型,并进行了稳态优化目标的预测控制,最后在此基础上完成了湿法冶金全流程动态模拟和优化控制系统仿真平台的设计与实现。本文主要工作归纳如下：（1）分析湿法冶金的典型工艺：浸出、压滤洗涤和置换过程,分别建立了浸出和置换过程动态机理模型,并对机理模型进行了仿真分析。（2）建立了湿法冶金全流程动态机理模型,针对湿法冶金全流程过程存在回路循环的问题,采用序贯模块法的方法,对湿法冶金全流程动态模型过程进行求解,并对全流程机理模型进行了仿真分析。（3）通过建立以经济效益最... 

【文章来源】：东北大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 湿法冶金全流程的控制研究现状
    1.3 本文主要工作
第2章 湿法冶金全流程典型过程模型
    2.1 引言
    2.2 浸出过程模型
        2.2.1 浸出过程工艺
        2.2.2 浸出过程机理模型
        2.2.3 浸出过程仿真分析
    2.3 压滤洗涤过程模型
        2.3.1 压滤洗涤过程工艺
        2.3.2 压滤机机理模型
    2.4 置换过程模型
        2.4.1 置换过程工艺
        2.4.2 置换过程机理模型
        2.4.3 置换过程仿真分析
    2.5 本章小结
第3章 湿法冶金全流程动态模型求解
    3.1 引言
    3.2 湿法冶金全流程动态模型
    3.3 常见模型求解方法方法
        3.3.1 联立方程法
        3.3.2 联立模块法
        3.3.3 序贯模块法
    3.4 全流程动态模型求解
        3.4.1 全流程切割算法
        3.4.2 序贯模块法求解全流程动态模型
    3.5 全流程动态模拟仿真
    3.6 本章小结
第4章 湿法冶金全流程预测控制
    4.1 引言
    4.2 湿法冶金全流程稳态最优目标
        4.2.1 二阶振荡粒子群优化算法
        4.2.2 优化模型的建立
        4.2.3 优化结果及分析
    4.3 湿法冶金全流程预测控制
        4.3.1 动态矩阵控制算法
        4.3.2 DMC控制效果仿真分析
    4.4 本章小结
第5章 湿法冶金全流程系统平台实现
    5.1 引言
    5.2 系统结构与数据流程
        5.2.1 系统结构
        5.2.2 系统数据流程
    5.3 全流程动态模拟与优化控制系统设计与实现
        5.3.1 C#、SQL 与 Matlab 混合编程
        5.3.2 全流程动态模拟及优化控制系统功能模块与实现
    5.4 本章小结
第6章 结论与展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]氧化铝生料浆制备过程的智能优化控制方法[J]. 白锐,佟绍成,柴天佑.  控制与决策. 2013(04)
[2]湿法冶金中预测金产量的混合建模方法[J]. 袁青云,王福利,何大阔.  东北大学学报(自然科学版). 2013(03)
[3]基于C#与组态软件的锅炉优化控制系统设计[J]. 于永茂,高德欣,杜厚朋.  自动化与仪表. 2013(01)
[4]全自动立式压滤机在黄金选矿厂中的应用实践[J]. 刘金强,邓洪瑞,刘瑞强,王国利,朱建鹏.  黄金科学技术. 2012(02)
[5]湿法冶金浸出过程建模与仿真研究[J]. 胡广浩,毛志忠,周俊武,何大阔.  系统仿真学报. 2011(06)
[6]具有适应性突变和惯性权重的粒子群优化（PSO）算法及其在动态系统参数估计中的应用（英文）[J]. ALFI Alireza.  自动化学报. 2011(05)
[7]析矿产资源的合理开发利用和保护[J]. 陈永敏.  金属矿山. 2009(S1)
[8]湿法冶金新发展[J]. 马荣骏.  湿法冶金. 2007(01)
[9]动态矩阵预测控制算法在过程控制中的应用研究[J]. 周福恩,毕效辉.  南通航运职业技术学院学报. 2005(01)
[10]粒子群优化算法的分析与改进[J]. 张丽平,俞欢军,陈德钊,胡上序.  信息与控制. 2004(05)

硕士论文
[1]湿法冶金铜萃取过程的建模与优化[D]. 于亮.东北大学 2010
[2]湿法冶金浸出过程建模与优化[D]. 黄瑛.东北大学 2009
[3]精馏塔动态模型建立及故障模拟[D]. 王树杰.青岛科技大学 2008
[4]预测控制中的稳态目标优化策略及其应用[D]. 王柏萍.上海交通大学 2008
[5]乙烯氧化制环氧乙烷过程的数学模拟[D]. 龚应豪.浙江大学 2005
[6]多压余热锅炉仿真模型算法及动态特性研究[D]. 毛晓飞.清华大学 2004



本文编号：3190684