学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于自适应混合模型的萃取过程软测量研究与应用
作 者: 赵露平
导 师: 王福利
学 校: 东北大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 湿法冶金 萃取 软测量 自适应混合模型 块式递推偏最小二乘方法
分类号: TP274
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 33次
引 用: 1次
阅 读: 论文下载
内容摘要
本文以国家“863”计划“十一五”项目研究内容为背景,针对钴湿法冶金萃取过程中元素组分含量在线检测的难点,采用软测量技术实现元素组分含量的测量。作为提取冶金的两大技术之一,湿法冶金技术近年来有较快的发展。湿法冶金技术能有效地解决原料的综合利用和防止环境污染的问题,采用了吸附工艺和萃取工艺的湿法冶金企业更能够通过生产现代化大幅提高劳动生产效率,进而提高组分的回收率和产品的质量。萃取过程是湿法冶金重要过程,所涉及的被控工艺参数较多,为了保证产品纯度,必须对分离过程中元素组分含量进行检测。作为解决现代复杂工业过程中无法由硬件直接测量的参量在线估计问题的有效手段,软测量技术成为萃取生产过程组分含量在线检测的一条新途径。本文首先介绍了钴湿法冶金过程的发展及其主要工艺流程,研究软测量方法的基本原理以及基本步骤。在萃取过程的发展及相关概念的基础上,详细分析了钴湿法冶金萃取过程的原理及工艺流程。根据萃取平衡关系和物料平衡关系建立了分馏萃取过程机理模型,并在此基础上对于萃取平衡关系进行合理假设,提出了钴湿法冶金萃取过程简化机理模型,减小了机理模型的计算量。在钴湿法冶金萃取过程简化的机理模型的基础上提出了自适应混合模型,混合模型由简化的机理模型、误差补偿模型以及在线模型校正环节三部分组成。利用块式递推偏最小二乘(Block-wise RPLS)模型,补偿机理模型的误差,同时解决萃取过程的慢时变问题;在此基础上,还深入研究了滑动窗口和遗忘因子的实际应用;最后,讨论了一种模型的在线校正方法。利用在线校正环节,进一步提高混合模型的预测精度。利用现场采集到的数据,采用自适应混合模型实现了钴湿法冶金萃取过程组分浓度的在线预测。本文在上述自适应混合模型的基础上,通过进行软件整体框架设计,萃取过程数据库设计以及界面设计,建立了钴湿法冶金萃取过程软测量平台,在工业现场中实现了对萃取过程铜萃取、P204预萃、P204主萃和P507萃取的四个过程的组分浓度实时预测。
|
全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-10 第1章 绪论 10-22 1.1 湿法冶金简介 10-13 1.1.1 湿法冶金的发展 10-12 1.1.2 湿法冶金的工艺过程 12-13 1.2 软测量方法 13-19 1.2.1 软测量方法原理 14-15 1.2.2 软测量主要步骤 15-19 1.3 课题研究的目的及意义 19-21 1.4 本文主要工作 21-22 第2章 钴湿法冶金萃取过程简化机理模型 22-36 2.1 湿法冶金萃取过程简介 22-28 2.1.1 湿法冶金萃取过程的发展及概念 22-25 2.1.2 湿法冶金萃取过程的研究现状 25-28 2.2 钴湿法冶金萃取过程简化机理模型 28-34 2.2.1 钴湿法冶金萃取工艺 28-30 2.2.2 分馏萃取过程机理模型 30-32 2.2.3 钴湿法冶金萃取过程简化机理模型 32-34 2.3 小结 34-36 第3章 钴湿法冶金萃取过程自适应混合模型的建立 36-58 3.1 自适应混合模型的结构 36-37 3.2 偏最小二乘(PLS)方法 37-44 3.2.1 偏最小二乘回归的特点 37-39 3.2.2 偏最小二乘回归的建模原理 39-43 3.2.3 潜变量数目的确定 43-44 3.3 块式递推偏最小二乘(Block-wise RPLS)方法 44-49 3.3.1 递推偏最小二乘方法 44-46 3.3.2 块式递推偏最小二乘方法 46-49 3.4 自适应混合模型的实现 49-56 3.4.1 数据采集及预处理 49-50 3.4.2 误差补偿模型的建立 50 3.4.3 在线模型校正 50-51 3.4.4 自适应混合模型的实现 51-53 3.4.5 实验结果分析 53-56 3.5 小结 56-58 第4章 萃取过程软测量平台建立 58-70 4.1 软件整体设计框架 58-59 4.2 数据库设计 59-60 4.3 程序流程 60-64 4.3.1 初始化程序流程 60-61 4.3.2 各界面程序流程 61-64 4.4 界面设计与功能实现 64-68 4.4.1 界面设计及功能 64-67 4.4.2 整体功能实现 67-68 4.5 小结 68-70 第5章 总结与展望 70-72 参考文献 72-76 致谢 76
|
相似论文
- 基于SVM的常压塔石脑油干点软测量建模研究,TE622.1
- 几种天然产物分子印迹聚合物的制备、评价和应用,R284.1
- 苯并咪唑类离子液体的合成及其在萃取分离中的应用,O626.23
- 磷肥副产氟硅酸钠含氯废水的回收利用研究,X786
- 玉米挥发性物质提取方法优化设计与应用,S513
- 蛋膜固相萃取在环境水样微量金属元素分析中的应用,X832
- 碳纳米材料在痕量元素分离富集与分析中的应用研究,TB383.1
- DMF+KSCN萃取分离苯和环己烷及液液平衡研究,TQ028.3
- 油茶籽油的超临界CO2萃取及其功能评价,TS225.16
- 二次杀菌南京盐水鸭风味及脂肪氧化的影响分析,TS251.68
- 饲料中维吉尼亚霉素含量测定方法的研究,S816.17
- 微透析技术和中空纤维膜液相微萃取技术的联用,R917
- 樟树叶多酚提取纯化及结构鉴定,TQ914.1
- 南果梨香气成分分析及其在采后贮藏过程中的变化,S661.2
- 响应面法优化天麻中天麻素提取工艺研究,R284.1
- 分散液相微萃取技术在重金属分析中的应用研究,O658.2
- 红外光谱法对表面活性剂双水相体系性质的研究,O647.2
- 蔬菜中多类多农药残留的筛查检测方法的研究,S481.8
- 淮南市平山头水厂中分泌干扰物的去除特征研究,TU991.2
- 司家营选矿厂磨矿分级过程研究及应用,TP29-A1
- 葱白有效成分组群的成分类型及降脂作用研究,R285
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统
© 2012 www.xueweilunwen.com
|