【英文题名】
Modeling and Optimizing for Leaching Process of Hydrometallurgy
【作者】
黄瑛 ;
【导师】
王福利 ;
【学位授予单位】
东北大学 ;
【学科专业名称】
控制理论与控制工程
【学位年度】
2009
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
东北大学
【网络出版投稿时间】
2012-03-29
【关键词】
湿法冶金 ;
浸出率 ;
支持向量机(SVM) ;
建模与优化 ;
浸出率预测 ;
【英文关键词】
hydrometallurgy ;
leaching rate ;
SVM ;
modeling and optimizing ;
leaching rate prediction ;
【中文摘要】
近年来,随着我国冶金行业的快速发展,优质资源消费增加,有色金属富矿资源逐渐枯竭的问题日趋严峻,严重制约了社会发展、经济建设。而我国蕴藏着较为丰富的低品味复杂有色金属矿物资源,因此,如何经济有效地利用低品味有色金属矿物资源,对我国的可持续发展具有重要意义。
湿法冶金因其在处理低品味复杂矿石方面的优势,得到广泛应用。浸出过程是湿法冶金的第一道工序,是湿法冶金后续工序的基础。目前我国湿法冶金浸出过程的自动化水平较低,仍停留在手动操作开环控制条件下。要实现浸出过程的自动控制,浸出率的在线测量是亟待解决的问题。本文正是针对这一问题,采用混合建模的思想,建立湿法冶金浸出过程浸出率的预测模型。针对浸出过程生产较粗糙,有很大的改进余地的情况,利用繁殖粒子群算法对浸出过程进行优化,优化结果表明,可以有效的提高生产效率,节约资源,提高浸出过程的生产水平。本文主要内容包括：
1、对浸出过程进行了深入分析,在此基础上,根据物料衡算以及能量衡算方程建立了浸出过程机理模型。
2、由于浸出过程的复杂性,机理模型是在一定假设和简化的基础上建立的,其预测精度较低。因此本文采用混合建模思想,建立了浸出过程的混合模型。它由...
【英文摘要】
As the rapid development of metallurgical industry and great consumption increasing in high-quality resources, the problem of exhausting in rich resources of non-ferrous metal are becoming more and more severely in recent years. The social development and economic construction is also seriously hampered by that. At the same time, in China, there are fairly rich in low-taste of non-ferrous metals or complex mineral resources. Therefore, it is a great significance in the sustainable development of our country...
【更新日期】
2012-04-24
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