基于QPSO算法的除铜过程锌粉添加量优化方法研究

发布时间：2021-11-11 21:54

　　净化除铜是直接浸出炼锌工艺中重要的工序之一,通过向溶液中添加锌粉来除去其中的杂质铜离子,使铜离子浓度降到工艺要求范围内。实际生产中操作人员凭经验添加锌粉,会造成锌粉浪费,还会使净化后液中铜离子浓度不达标,影响后续的生产过程。因此,深入研究锌粉添加量的优化方法,对降低锌粉消耗、保证除铜效果具有积极的意义。本文首先详细分析了净化除铜工艺流程及影响净化除铜效果的主要因素。在此基础上,对历史生产数据进行主元分析,获得了主元变量,并建立了基于最小二乘支持向量机的铜离子浓度与各工艺参数之间的数学模型,为锌粉添加量的优化奠定了基础。为了保证除铜过程出口铜离子浓度满足生产要求,并尽可能稳定,同时降低锌粉添加量。本文建立了以锌粉添加量和出口铜离子浓度波动情况为目标的除铜过程多目标优化模型。为了求解多目标优化模型,提出用量子粒子群算法（QPSO）来求解,并用混沌初始化粒子群和群体替代搜索改进QPSO算法。测试函数说明改进QPSO算法收敛速度快、搜索全局最优解能力强。利用改进的QPSO算法求解净化除铜多目标优化模型,获得了最优锌粉添加量。现场数据验证了该方法的有效性,不仅可以降低锌粉的消耗量,同时减少了出口... 

【文章来源】：中南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

砷盐三段净化工艺流程图

溶液中的杂质离子浓度已经很低了，可以满足生产的需要了。某冶炼厂直接浸出除铜过程如图2-3所示，该系统主要由两个相同的1#、2#连续搅拌式反应爸连接而成，外部成阶梯式溜槽串联起来。中上清液经溢流栗送到1#反应器，向1#反应爸中加入锌粉，将铜离子生成Cu2?沉淀，从而达到净化的目的。1#反应爸中的后液溢流进入2#反应爸继续进行除铜反应，向2#反应爸中继续添加锌粉，继续除铜，使之达到工业标准。净化后液大部分经过固液分离，送到至下一道除Co、Ni工序

这样可以降低成本，提高经济效益。本文的总体研究思路如图2-6所示。 T 锌粉预设值~入口铜离子浓度、铜离子浓 锌粉?优锌粉添加量 \度li- )锋粉添傾温度等 、syk预 加量优7 、测'模型 化模型数据预 / + L 4数据采集 yPi ^一”、 ；铜离子中上清液 ^ 丄 」化验值送除钴〉J nig1#反应器2#反应器图2-6总体研究框图2.4本章小结本章首先介绍了净化除铜工艺基本流程和净化的基本化学反应原理，然后重点分析了锌液净化除铜工艺，同时分析了影响净化除铜效果的因素，指出了当前15

【参考文献】：
期刊论文
[1]有色冶金过程建模与优化的若干问题及挑战[J]. 桂卫华,阳春华,陈晓方,王雅琳.  自动化学报. 2013(03)
[2]灰色模糊LSSVM预测模型在锌净化除钴中的应用[J]. 伍铁斌,阳春华,孙备,朱红求,李勇刚.  中国有色金属学报. 2012(08)
[3]湿法炼锌两段高温联合添加剂净化工艺的研究与应用[J]. 孙艳群,胡文刚,李小平,李忠海,张强,王少青.  中国有色冶金. 2012(03)
[4]PLS-LSSVM模型在锌净化中的应用[J]. 伍铁斌,朱红求,孙备,李勇刚,张斌.  计算机工程. 2012(10)
[5]一种新型的支持向量机约简方法及其应用[J]. 张斌,唐朝晖,朱红求,桂卫华.  系统仿真学报. 2012(02)
[6]基于PLS-LSSVM方法的湿法炼锌过程预测建模[J]. 熊富强,桂卫华,阳春华,王莎.  仪器仪表学报. 2011(04)
[7]湿法炼锌体系铜渣脱氯试验及产业化研究[J]. 杨建军,牛皓.  云南冶金. 2010(06)
[8]基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制[J]. 周国雄,吴敏.  系统仿真学报. 2010(10)
[9]基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测[J]. 朱红求,阳春华,桂卫华,李勇刚,钱坚.  中南大学学报(自然科学版). 2010(04)
[10]一种混合核函数SVM建模方法及其应用[J]. 阳春华,王觉,朱红求,桂卫华.  控制工程. 2010(04)

硕士论文
[1]基于案例推理的除铜过程锌粉添加量优化方法研究[D]. 雷洁珩.中南大学 2013



本文编号：3489596