CN105950866B - 一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,首先建立氧化还原电位(Oxidation‑reduction potential,ORP)和铜离子浓度的关系模型以及锌粉添加量控制模型并进行参数辨识;进行锌粉添加控制时,采集现场锌液流量、反应器入口离子浓度和ORP数据与参数辨识使用的数据作对比,根据对比结果确定调节指令;最后,根据发出的调节指令,按照相应的控制规则确定锌粉添加量,从而进行锌粉的添加控制。
Description
技术领域
本发明属于湿法炼锌除铜过程控制技术领域,涉及一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法。
背景技术
除铜过程作为锌湿法冶炼净化过程的首个工序,是净化生产的关键环节之一,对净化出口溶液合格率、电解锌品质具有重要作用。该过程在两个串联的连续反应搅拌釜中,持续添加锌粉,以氧化亚铜、单质铜形式沉淀硫酸锌溶液中多余的杂质铜离子,保留规定浓度的铜离子作为后续工段反应的活化剂。
在除铜过程中,大量铜离子在第一个反应器中被除去,第二个反应器作为辅助的作用对出口铜离子进行微调。实际生产中,操作人员根据入口溶液流量、浓度、温度、氧化还原电位(Oxidation-reduction potential,ORP)调节锌粉的添加量。矿源变化与工况波动,以及除铜反应机理的复杂性,造成操作员难以及时正确控制锌粉添加量。粗糙的经验添加,使得出口铜离子波动较大,产品质量难以稳定。针对这一现象,分析ORP与出口铜离子之间的关系,建立基于ORP的除铜控制策略和专家规则,为锌粉调节提供依据,对于稳定出口铜离子浓度,提高出口溶液合格率,降低锌粉消耗量具有极其重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于对除铜过程中锌粉添加量进行实时的控制,避免因不能准确判定锌粉添加量导致出口铜离子浓度不合格的问题,提供一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法。
一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,包括以下步骤:
步骤1:建立除铜过程的ORP和铜离子浓度的关系模型以及锌粉添加量控制模型,并利用工业现场采集的数据对所建的模型进行参数辨识;
步骤2:依据T时刻采集的工况数据和步骤1采用的参数辨识数据,确定锌粉添加的调节指令;
步骤3:依据锌粉添加量控制模型和锌粉添加控制专家规则,获得具体锌粉添加量,进行锌粉添加控制。
所述除铜过程的ORP和铜离子浓度的关系模型如下:
其中,C0是反应器入口铜离子浓度;Ct是t时刻铜离子浓度;y是氧化还原电位值;p1,p2,q1,q2,A1,A2是待辨识参数,基于工业现场采集的C0,Ct和y值辨识获得。
所述锌粉添加量控制模型如下:
gZn.i=fmodel(pMi,pEi,Ct)
其中,fmodel表示锌粉添加量控制模型的通用模型表示形式,gZn.i表示i#反应器中锌粉添加量;pMi为可测工业参数,包括反应器的体积,锌液流量,反应器入口浓度以及ORP值;pEi是待辨识参数;i表示反应器的序号,取值为1或2;
pEi依据工业现场采集的可测工业参数进行辨识获得。
所述锌粉添加量控制模型的通用模型为计量学模型、动力学模型或数据模型。
所述步骤2中确定锌粉添加的调节指令过程如下:
步骤2.1:将所采集的T时刻数据锌液流量QT,反应器入口离子浓度MT与步骤1参数辨识时采用的锌液流量和入口离子浓度数据对比,如果锌液流量和入口离子浓度有一种数据的相对误差大于5%,则利用工业现场数据对模型参数重新辨识,获得新的锌粉添加量控制模型,直到锌液流量和入口离子浓度数据的相对误差均不大于5%时,进入步骤2.2;
所述相对误差是利用采集值与对应的辨识值的差值除以对应辨识值获得;
步骤2.2:确定ORP阈值范围;
根据ORP和铜离子浓度的关系模型将现场工艺要求的铜离子浓度上下限转化为ORP值,所得到的两个ORP值即为ORP阈值范围的上限和下限值;
除铜过程处于稳定状态时,现场工艺要求出口铜离子浓度要求在0.2g/L和0.4g/L之间;
步骤2.3:将T时刻采集的数据yT与关系模型计算得到的ORP阈值yi作对比,如果采集的数据yT在阈值范围[Yi,Yi+1]内则选择锌粉微调指令,如果采集的数据在阈值范围外则选择锌粉联合调节指令。
所述锌粉添加控制专家规则如下:
锌粉微调采用2#反应器的锌粉添加量控制模型锌粉调节控制器进行锌粉添加;
锌粉联合调节采用1#反应器和2#反应器的锌粉添加量控制模型多级锌粉协调控制器进行锌粉添加。
其中,与[Yi,Yi+1]之间不存在相同取值。
确定调节指令后将采集值输入对应的锌粉添加量控制模型获得锌粉添加值。
有益效果
本发明提出了一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,创建了除铜过程氧化还原电位和铜离子浓度的关系模型和锌粉添加控制模型,避免了因生产工况无法准确判定而引起的锌粉添加过多或过少的问题;根据现场工况数据确定控制指令,从而对下锌粉的添加起到指导的作用,以校正锌粉添加量以及人工不合理设置中锌粉持续过添加造成的锌粉浪费、欠添加造成出口质量不稳定、产品合格率较低等问题。利用本发明的基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,可以准确的根据现场工况数据确定控制策略,从而判断是否对除铜过程进行模型重训以及添加锌粉的反应器数量,对锌粉的添加具有指导意义,使出口铜离子浓度波动减小,达到了稳定生产的目标。
本发明具有计算快捷、方便等特点,适宜于对湿法炼锌除铜过程锌粉添加量的控制,对除铜过程稳定生产、提高产品质量、降低成本具有重要意义。
附图说明
图1为1#反应器锌粉添加量对比图;
图2为2#反应器锌粉添加量对比图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,包括以下步骤:
步骤1:建立除铜过程中ORP和铜离子浓度的关系模型和锌粉添加量控制模型,并利用工业现场采集的数据对所建的模型进行参数辨识;
所述除铜过程中ORP和铜离子浓度的关系模型如下:
其中,C0是反应器入口铜离子浓度;Ct是t时刻铜离子浓度;y是氧化还原电位值;p1,p2,q1,q2,A1,A2是待辨识参数,基于工业现场采集的C0,Ct和y值辨识获得。
所述锌粉添加量控制模型如下:
gZn.i=fmodel(pMi,pEi,Ct)
其中,fmodel表示锌粉添加量控制模型的通用模型表示形式,gZn.i表示i#反应器中锌粉添加量;pMi为可测工业参数,包括反应器的体积,锌液流量,反应器入口浓度以及ORP值;pEi是待辨识参数;i表示反应器的序号,取值为1或2;
pEi依据工业现场采集的可测工业参数进行辨识获得。
所述锌粉添加量控制模型的通用模型为计量学模型、动力学模型或数据模型。
步骤2:依据T时刻采集的工况数据和步骤1采用的参数辨识数据,确定锌粉添加的调节指令;
步骤3:依据锌粉添加量控制模型和锌粉添加控制专家规则,获得具体的锌粉添加量,进行锌粉添加控制。
所述步骤2中确定锌粉添加的调节指令过程如下:
步骤2.1:将所采集的T时刻数据锌液流量QT,反应器入口离子浓度MT与步骤1参数辨识时采用的锌液流量和入口离子浓度数据对比,如果锌液流量和入口离子浓度有一种数据的相对误差大于5%,则利用工业现场数据对模型参数重新辨识,获得新的锌粉添加量控制模型,直到锌液流量和入口离子浓度数据的相对误差均不大于5%时,进入步骤2.2;
步骤2.2:确定ORP阈值范围;
根据ORP和铜离子浓度的关系模型将现场工艺要求的铜离子浓度上下限转化为ORP值,所得到的两个ORP值即为ORP阈值范围的上限和下限值;
除铜过程处于稳定状态时,现场工艺要求出口铜离子浓度要求在0.2g/L和0.4g/L之间;
步骤2.3:将T时刻采集的数据yT与关系模型计算得到的OPR阈值yi作对比,如果采集的数据yT在阈值范围[Yi,Yi+1]内则选择锌粉微调指令,如果采集的数据在阈值范围外则选择锌粉联合调节指令。
所述锌粉添加控制专家规则如下:
锌粉微调采用2#反应器的锌粉添加量控制模型锌粉调节控制器进行锌粉添加;
锌粉联合调节采用1#反应器和2#反应器的锌粉添加量控制模型多级锌粉协调控制器进行锌粉添加。
实施例一:某铅锌厂湿法炼湿法炼锌工艺除铜过程为例为说明本发明的优越性。
第一步,建立除铜过程氧化还原电位和铜离子浓度的关系模型以及锌粉添加量控制模型,并进行参数辨识。
第二步,在T时刻采集工况数据并与辨识数据比较,根据比较结果确定调节指令。
第三步,根据获得的调节指令进行模型重训或者控制器的选择,控制器的专家规则如下所示:
根据上述专家规则进行锌粉的添加,采用人工经验添加的方法作对比,如图1所示,其各项生产指标对比如表1所示,使用该控制方法之后,平均锌粉消耗量降低了约14.18kg/h。
表1
人工添加(kg) | 基于ORP控制添加(kg) | |
1#反应器 | 43400.7 | 42964.1 |
2#反应器 | 12591.3 | 12347.6 |
总计 | 55992 | 55311.7 |
其结果表明,本发明所提出的方法充分提高了控制精度,稳定了湿法炼锌铜过程的生产,大大降低了锌粉的浪费。
本文虽然已经给出了本发明的一些实施例,但是本领域的技术人员应当理解,在不脱离本发明精神的情况下,可以对本文的实施例进行改变。上述实施例只是示例性的,不应以本文的实施例作为本发明权利范围的限定。
Claims (3)
1.一种基于氧化还原电位的锌液净化除铜过程优化控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:建立除铜过程ORP和铜离子浓度的关系模型以及锌粉添加量控制模型,并利用工业现场采集的数据对所建的模型进行参数辨识;
步骤2:依据T时刻采集的工况数据和步骤1采用的参数辨识数据,确定锌粉添加的调节指令;
步骤3:依据锌粉添加量控制模型和锌粉添加控制专家规则,获得具体锌粉添加量,进行锌粉添加控制;
所述ORP和铜离子浓度的关系模型如下:
<mrow>
<mi>l</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mfrac>
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<mi>C</mi>
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<mo>=</mo>
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<mo>(</mo>
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<mo>+</mo>
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<mo>+</mo>
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<mrow>
<mo>(</mo>
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<mi>y</mi>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>q</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
其中,C0是反应器入口铜离子浓度;Ct是t时刻铜离子浓度;y是氧化还原电位值;p1,p2,q1,q2,A1,A2是待辨识参数,基于工业现场采集的C0,Ct和y值辨识获得;
所述锌粉添加量控制模型如下:
gZn.i=fmodel(pMi,pEi,Ct)
其中,fmodel表示锌粉添加量控制模型的通用模型表示形式,gZn.i表示i#反应器中锌粉添加量;pMi为可测工业参数,包括反应器的体积,锌液流量,反应器入口离子浓度以及ORP值;pEi是待辨识参数;i表示反应器的序号,取值为1或2;
pEi依据工业现场采集的可测工业参数进行辨识获得;
所述锌粉添加控制专家规则如下:
锌粉微调:采用2#反应器的锌粉添加量控制模型锌粉调节控制器进行锌粉添加;
锌粉联合调节:采用1#反应器和2#反应器的锌粉添加量控制模型多级锌粉协调控制器进行锌粉添加。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述锌粉添加量控制模型的通用模型为计量学模型、动力学模型或数据模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤2中确定锌粉添加的调节指令过程如下:
步骤2.1:将所采集的T时刻数据锌液流量QT,反应器入口离子浓度MT与步骤1参数辨识时采用的锌液流量和入口离子浓度数据对比,如果锌液流量和入口离子浓度有一种数据的相对误差大于5%,则利用工业现场数据对模型参数重新辨识,获得新的锌粉添加量控制模型,直到锌液流量和入口离子浓度数据的相对误差均不大于5%时,进入步骤2.2;
所述相对误差是利用采集值与对应的辨识值的差值除以对应辨识值获得;
步骤2.2:确定ORP阈值范围;
根据ORP和铜离子浓度的关系模型将现场工艺要求的铜离子浓度上下限转化为ORP值,所得到的两个ORP值即为ORP阈值范围的上限和下限值;
除铜过程处于稳定状态时,现场工艺要求出口铜离子浓度要求在0.2g/L和0.4g/L之间;
步骤2.3:将T时刻采集的数据yT与关系模型计算得到的ORP阈值yi作对比,如果采集的数据yT在阈值范围内则选择锌粉微调指令,如果采集的数据在阈值范围外则选择锌粉联合调节指令。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
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