CN110764545B - 一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，所述控制方法包括如下步骤：S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围。本发明通过数据样本和聚类算法得到酸添加量，算法给定的酸添加量比人工给定值更准确，再通过模糊规则对浸出槽出口pH值进行处理，并调整当前酸添加量得到合适的pH值。

Description

一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法

技术领域

本发明涉及冶炼技术领域，更具体地，涉及一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法。

背景技术

中性浸出工序是湿法炼锌过程最重要的环节之一，目的是将锌焙砂中的有价金属尽可能地溶解进入溶液，并控制中性浸出终端的pH值稳定在4.8-5.2范围内，利用部分离子的水解共沉淀作用除去铁、硅、砷、锑、锗等有害杂质离子。中性浸出过程由6个连续搅拌反应釜构成，同时每个浸出槽都设有焙砂下料仓通过称重给料机持续向浸出槽中添加焙砂；锰矿浆、酸浸上清液以及混合液加入1#浸出槽中，由电解工序而来的废酸分别加入至1#、2#、5#浸出槽。由于实际现场中设备不稳定、溶剂浓度波动大、矿源成分含量复杂、滞后时间大等因素导致控制量调整不及时、不准确，从而造成pH难以控制在合理的范围内，对后续生产过程造成很大的影响。因此，工业过程中的pH值控制仍然是待解决的难题。

在工业现场中的pH值控制方法主要有人工控制，人工控制主要通过工程师根据生产指标、化验值以及运行工况，凭经验给出回路设定值。当出现故障工况时，凭经验改变设定值使系统逐渐恢复正常工况。但是现场工程师基于经验的控制方法容易造成的pH值波动，不能达到预设的理想值。

发明内容

基于此，针对现有技术中工程师基于经验的控制方法容易造成pH值波动的技术问题，提供一种湿法炼锌中性浸出过程pH值的控制方法。

一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，所述控制方法包括如下步骤：

S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；

S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围。

在一些实施方式中，所述预设定的范围为3～3.5。

在一些实施方式中，所述酸和焙砂的比值计算公式为：

其中，F为酸流量，单位为m³/h；m为焙砂下料量，单位为t/h；α为焙砂含锌率；β为浸出率；

M_ZnO分别为硫酸、氧化锌的相对分子质量；

为酸浓度，其值按工业实际情况选取。

在一些实施方式中，所述酸与焙砂的比值范围为2.2～4。

在一些实施方式中，所述聚类算法包括K-Means算法。

在一些实施方式中，所述步骤S2包括：

S21：第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc，输出变量为酸添加量△Acid，所述误差е表示为：

е＝pH_set-pH_real；

其中，pH_set为指定的浸出槽出口理想pH值，pH_real为指定的浸出槽出口实际检测到的pH值；

S22：将所述第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc和输出变量分别分为多个模糊集；

S23：分别建立所述第一输入变量的第一隶属函数、所述第二输入变量的第二隶属函数和所述输出变量的第三隶属函数；

S24：基于第一输入变量pH值误差е和第二输入变量pH值误差变化率еc的模糊规则得到模糊结果值；

S25：根据S24步骤所得到的模糊结果值，采用重心法将所述模糊结果值转化为相应的数值。

在一些实施方式中，所述第一输入变量pH值误差е的模糊集为：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其中，NB表示负大、NS表示负小、ZO表示正常、PS表示正小、PB表示正大。

在一些实施方式中，所述第二输入变量pH值误差变化率еc的模糊集为：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其中，NB表示负大、NS表示负小、ZO表示正常、PS表示正小、PB表示正大。

在一些实施方式中，在S24步骤中，制定如下模糊规则：

1)IF(е＝ZO andеc＝NS)or(е＝ZO andеc＝ZO)or(е＝ZO andеc＝PS)，THEN△Acid＝ZO；

2)IF(е＝ZO andеc＝NB)or(е＝NS andеc＝ZO)or(е＝NS andеc＝PS)or(е＝NSandеc＝PB)，THEN△Acid＝NS；

3)IF(е＝NS andеc＝NB)or(е＝NS andеc＝NS)or(е＝NB andеc＝PS)or(е＝NBandеc＝PB)，THEN△Acid＝NM；

4)IF(е＝NB andеc＝NB)or(е＝NB andеc＝NS)or(е＝NB andеc＝ZO)，THEN△Acid＝NH；

5)IF(е＝ZO andеc＝PB)or(е＝PS andеc＝NB)or(е＝PS andеc＝NS)，THEN△Acid＝PS；

6)IF(е＝PS andеc＝ZO)or(е＝PS andеc＝PS)or(е＝PS andеc＝PB)or(е＝PBandеc＝NB)or(е＝PB andеc＝NS)，THEN△Acid＝PM；

7)IF(е＝PB andеc＝ZO)or(е＝PB andеc＝PS)or(е＝PB andеc＝PB)，THEN△Acid＝PH；

其中，NB表示负大，NS表示负小，ZO表示正常，PS表示正小，PB表示正大，NH表示大量减少酸，NM表示中等减少酸，PM表示中等增加酸，PH表示大量增加酸。

本发明与现有技术相比，具有如下技术效果：

1)本发明克服工程师基于经验的控制方法容易造成pH值波动的技术问题，通过优选历史操作信息，即数据样本，及聚类算法得到酸添加量，算法给定的酸添加量比人工给定值更准确，在通过模糊规则对浸出槽出口pH值进行处理，并调整当前酸添加量得到合适的pH值。指定的浸出槽出口pH值可以稳定在预设定的范围内，末端的浸出槽出口pH值稳定在4.8-5.2。

2)本发明引入pH值的变化趋势，通过模糊规则提前进行调节，提高产品的合格率，同时减少了调节时间。

附图说明

图1为冶炼厂湿法炼锌中性浸出过程工艺图；

图2为高酸浓度下的聚类散点图；

图3为正常酸浓度下的聚类散点图；

图4为pH值误差隶属度函数曲线图；

图5为pH值误差变化率隶属度函数曲线图；

图6为本发明与传统人工控制的对比仿真曲线。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，包括如下步骤：

S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；

具体如下：以某冶炼厂湿法炼锌中性浸出过程为例，工艺流程图如图1所示，中性浸出过程由6个连续搅拌反应釜构成，同时每个浸出槽都设有焙砂下料仓通过称重给料机持续向浸出槽中添加焙砂；锰矿浆、酸浸上清液以及混合液加入1#浸出槽中，由电解工序而来的酸分别加入至1#、2#、5#浸出槽。本发明的目的就是通过控制算法自动调节酸添加量来保证尾槽出口pH值稳定在5±0.2之间。

首先通过历史数据统计分析得到焙砂含锌率α为0.52；浸出率β为0.9；

M_ZnO分别为硫酸、氧化锌的相对分子质量，取98和86；电解液浓度为170g/l。通过化学反应方程式进行物料平衡计算，酸和焙砂的比值计算公式为：

得到理想条件下酸与焙砂的比值为3.14，在此基础上，以酸料比范围在2.2-4之间为基础，选定数据集作为样本，D＝{x₁,x₂,……,x_m}。

然后采用K-Means方法对酸浓度、酸上清流量、酸料比进行聚类分析，通过现场调研及工况分析，得到酸浓度可以分为三个区间。分别为：低酸(小于160g/L)，正常(160～180g/L)，高酸(大于180g/L)。以酸浓度不同为标准划分样本集为三个子样本集，对每个子样本集进行聚类分析，其中聚类中心k为3，最大迭代次数为500。对聚类结果进行处理后得到不同的酸浓度范围、酸上清流量范围下的酸料比情况，将酸料比转换为当前工况下的酸添加量。K-Means方法具体过程如下：

Step1：对聚类算法初始化，设置聚类算法的最大迭代次数T_Max，类簇个数k。

Step2：从样本集D中随机选择k个样本作为初始中心：{μ₁，μ₂，……，μ_k}。

Step3：计算样本集中的x_j(1<j<m)与Step2中μ_i(1<i<k)的距离，按照距离的大小，离初始中心近的样本划分为同一个类簇C_j。距离计算公式如下：

d_ji＝||x_j-μ_i||₂

Step4：在划分类簇的基础上重新计算新的中心点位置，计算方式为

Step5：设定一个阈值，若新的中心点位置μ′_i与μ_i的差值大于阈值，则当前中心点位置更新为μ′_i；若小于阈值，则中心点不变。

Step6：重复步骤Step3～Step5，直到当前中心点位置均未更新或者迭代次数达到T_Max，停止算法迭代。

Step7：给出酸浓度、酸上清流量、酸料比的聚类区间，根据焙砂下料量转化为当前工况下的酸添加量。

所述酸添加量指的是在前馈控制器得到的预设定值。

在高酸浓度情况下，聚类结果如图2所示；在正常酸浓度下，聚类结果如图3所示；由于在低酸浓度情况下，实际现场属于特殊工况，有时需要人为增加浓硫酸以达到正常的酸浓度，造成其样本数量不足，只能根据经验得到结果。将聚类得到的散点图结果转化为区间后如表1所示。

表1

酸浓度(g/L)	酸上清流量(m<sup>3</sup>/h)	酸料比
			>180	<260	2.76
>180	260～310	2.63
			>180	>310	2.47
160～180	<240	3.18
			160～180	240～320	2.93
160～180	>320	2.72
			<160	<280	3.58
<160	280～350	3.26
			<160	>350	2.95

S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围。其中pH值预设定的范围为3～3.5。

所述步骤S2包括：

S21：第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc，输出变量为酸添加量△Acid，所述误差е表示为：

е＝pH_set-pH_real；

其中，pH_set为浸出槽出口的理想pH值，pH_real为实际检测到的pH值；

S22：将所述第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc和输出变量分别分为多个模糊集；

根据中性浸出过程的生产需求，将pH值误差e分为5个模糊集：NB(负大)，NS(负小)，ZO(正常)，PS(正小)，PB(正大)。ZO表示当前pH值在过程指标范围内，NS表示当前的pH值处于稍微偏低的状态，NB表示当前的pH值已经处于极低的状态，PS表示当前的pH值处于稍微偏高，PB则表示当前pH值处于较高状态。

将pH值误差变化率ec分为5个模糊集：NB(负大)，NS(负小)，ZO(正常)，PS(正小)，PB(正大)。ZO表示pH值稳定在指标范围内，NS表示pH值呈缓慢下降趋势，NB表示pH值呈急速下降趋势，PS表示pH值呈缓慢上升趋势，PB表示pH值呈急速上升趋势。

将废酸添加量ΔAcid分为5个模糊集：NB(酸减少大)，NS(酸减少小)，ZO(酸不变)，PS(酸增加小)，PB(酸增加大)。

S23：分别建立所述第一输入变量的第一隶属函数、所述第二输入变量的第二隶属函数和所述输出变量的第三隶属函数；

pH值误差e和误差变化率ec的中间三种(NS、ZO、PS)模糊集由钟型隶属度函数确定：

其中参数a、b是决定曲线的形状，参数c决定曲线的位置。

pH值误差e和误差变化率ec的第一个模糊集(NB)和由Z型隶属度确定：

pH值误差e和误差变化率ec的最后一个模糊集(PB)由S型隶属度确定：

S24：基于第一输入变量pH值误差е和第二输入变量pH值误差变化率еc的模糊规则得到模糊结果值；

pH值误差e和误差变化率ec的中间三种(NS、ZO、PS)模糊集由钟型隶属度函数确定，第一个模糊集(NB)和由Z型隶属度确定：最后一个模糊集(PB)由S型隶属度确定。结合现场专家经验及数据分析，隶属度函数参数如表2所示，函数分布如图4、图5所示：

表2

基于3#浸出槽出口pH值偏差e及误差变化率ec的酸添加量模糊规则如表3所示：

表3

根据3#浸出槽出口pH值的情况，将酸添加量划分为7种情况：大量减少酸(NH)，中等减少酸(NM)，轻微减少酸(NS)，酸保持不变(ZO)，轻微增加酸(PS)，中等增加酸(PM)，大量增加酸(PH)。

规则一：当3#浸出槽pH值在合适范围内，其pH值变化趋势有轻微的上升或者下降。这种情况可认为酸添加量是合理的，酸添加量保持不变。规则为：

IF(е＝ZO andеc＝NS)or(е＝ZO andеc＝ZO)or(е＝ZO andеc＝PS)，THEN△Acid＝ZO；

△Acid为酸添加量，下同。

规则二：当3#浸出槽pH值在合适范围内，其pH值有较大的下降趋势，这种情况说明酸过多，若不进行干预的话在短时间内pH值将处于偏低或者接近于指标下界状态。而当前pH值处于较低状态，但pH值有上升趋势或保持不变时，说明pH值将会保持在较低状态。这两种情况都可归为酸轻度过量，应当轻微减少酸添加量。规则为：

IF(е＝ZO andеc＝NB)or(е＝NS andеc＝ZO)or(е＝NS andеc＝PS)or(е＝NS andеc＝PB)，THEN△Acid＝NS；

规则三：当3#浸出槽pH值在较低状态，其pH值有下降趋势时，这种情况说明短时间内pH值将处于偏低状态。或当前pH值处于极低状态，但pH值有上升趋势时。这两种情况都可归为酸过量，应当中等减少酸添加量。规则为：

IF(е＝NS andеc＝NB)or(е＝NS andеc＝NS)or(е＝NB andеc＝PS)or(е＝NB andеc＝PB)，THEN△Acid＝NM；

规则四：当3#浸出槽pH值在极低状态，其pH值有下降趋势或不变时，这种情况说明短时间内pH值将处于极低状态，当前酸添加及其过量，应该大幅度减少酸。规则为：

IF(е＝NB andеc＝NB)or(е＝NB andеc＝NS)or(е＝NB andеc＝ZO)，THEN△Acid＝NH；

规则五：当3#浸出槽pH值在合适范围内，其pH值有较大的上升趋势，这种情况说明酸过少，若不进行干预的话在短时间内pH值将处于偏高或者接近于指标上界状态。而当前pH值处于较高状态，但pH值有下升趋势时，说明pH值将会保持在较高状态或接近于指标上界状态。这两种情况都可归为酸轻度少量，应当轻微增加酸添加量。规则为：

IF(е＝ZO andеc＝PB)or(е＝PS andеc＝NB)or(е＝PS andеc＝NS)，THEN△Acid＝PS；

规则六：当3#浸出槽pH值在较高状态，其pH值维持不变或有上升趋势时，这种情况说明短时间内pH值将处于偏高状态。或当前pH值处于极高状态，但pH值有下降趋势时。这两种情况都可归为酸不足，应当中等增加酸添加量。规则为：

IF(е＝PS andеc＝ZO)or(е＝PS andеc＝PS)or(е＝PS andеc＝PB)or(е＝PB andеc＝NB)or(е＝PB andеc＝NS)，THEN△Acid＝PM；

规则七：当3#浸出槽pH值在极高状态，其pH值有上升趋势或不变时，这种情况说明短时间内pH值将处于极高状态，应该大幅度增加酸添加量。规则为：

IF(е＝PB andеc＝ZO)or(е＝PB andеc＝PS)or(е＝PB andеc＝PB)，THEN△Acid＝PH；

S25：根据S24步骤所得到的模糊结果值，采用重心法将所述模糊结果值转化为相应的数值，其值为酸调整量。

所述酸调整量是基于3#pH值情况所给定的调整量，该调整量对S1中的酸添加量进行调整。

由于现场生产设备故障频发，焙砂断料以及流量气动阀不稳定等原因，造成控制算法存在一定的误判性，为了使pH值达到合适的范围内。需要对每一次酸给定量进行评价。评价标准如下：

考虑以当前时刻为基准，前一段时间之内的总焙砂添加量以及总酸添加量，得出当前时刻酸所给定的添加量应满足如下公式：

其中m_ZnO为焙砂添加量，

为1#、2#酸添加量，ρ、μ为当前酸料比应满足的上下界，经数据分析后ρ取2.2，μ取4.0。

酸调整量应满足“慢加快减”，在焙砂下料量不变的情况下，酸往上增加应满足如下公式：

其中，a、b为焙砂下料量不变时酸添加量的上下界，a取-40m3/h，b取20m³/h。

为了验证本发明所述方法相较于人工控制的优越性，如图6所示，本发明能根据pH的变化趋势提前修正酸添加量，使得3#浸出槽出口pH值及时调整至生产指标内。特殊的，在150min焙砂下料量发生改变时，控制算法给出的酸添加量能及时跟踪焙砂的变化，及时做出调整。其中c、m为控制算法给出的酸添加量及所对应的3#浸出槽出口pH值，d、n为人工控制的酸添加量及3#浸出槽出口实际pH值。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种湿法炼锌中性浸出过程中pH值的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括如下步骤：

S1、基于物料平衡计算，得到酸与焙砂的比值范围，选取该比值范围为数据样本，采用聚类算法对所述数据样本进行聚类分析得到酸添加量；

S2、根据S1步骤中所述的酸添加量得到指定浸出槽出口的pH值；若所述pH值不在预设定的范围内，建立模糊规则得到酸调整量使所述pH值达到预设定的范围；

所述酸和焙砂的比值计算公式为：

其中，F为酸量，单位为m³/h；m为焙砂下料量，单位为t/h；α为焙砂含锌率；β为浸出率；

M_ZnO分别为硫酸、氧化锌的相对分子质量；

为酸浓度，其值按工业实际情况选取。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述预设定的范围为3～3.5。

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述酸与焙砂的比值范围为2.2～4。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述聚类算法包括K-Means算法。

5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc，输出变量为酸添加量△Acid，所述误差е表示为：

е＝pH_set-pH_real；

其中，pH_set为浸出槽出口的理想pH值，pH_real为实际检测到的pH值；

S22：将所述第一输入变量pH值误差е、第二输入变量pH值误差变化率еc和输出变量分别分为多个模糊集；

S23：分别建立所述第一输入变量的第一隶属函数、所述第二输入变量的第二隶属函数和所述输出变量的第三隶属函数；

S24：基于第一输入变量pH值误差е和第二输入变量pH值误差变化率еc的模糊规则得到模糊结果值；

S25：根据S24步骤所得到的模糊结果值，采用重心法将所述模糊结果值转化为相应的数值。

6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述第一输入变量pH值误差е的模糊集为：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其中，NB表示负大、NS表示负小、ZO表示正常、PS表示正小、PB表示正大。

7.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述第二输入变量pH值误差变化率еc的模糊集为：{NB、NS、ZO、PS、PB}，其中，NB表示负大、NS表示负小、ZO表示正常、PS表示正小、PB表示正大。

8.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，在S24步骤中，制定如下模糊规则：

1)IF(е＝ZO and еc＝NS)or(е＝ZO and еc＝ZO)or(е＝ZO and еc＝PS)，THEN△Acid＝ZO；

2)IF(е＝ZO and еc＝NB)or(е＝NS and еc＝ZO)or(е＝NS and еc＝PS)or(е＝NSand еc＝PB)，THEN△Acid＝NS；

3)IF(е＝NS and еc＝NB)or(е＝NS and еc＝NS)or(е＝NB and еc＝PS)or(е＝NBand еc＝PB)，THEN△Acid＝NM；

4)IF(е＝NB and еc＝NB)or(е＝NB and еc＝NS)or(е＝NB and еc＝ZO)，THEN△Acid＝NH；

5)IF(е＝ZO and еc＝PB)or(е＝PS and еc＝NB)or(е＝PS and еc＝NS)，THEN△Acid＝PS；

6)IF(е＝PS and еc＝ZO)or(е＝PS and еc＝PS)or(е＝PS and еc＝PB)or(е＝PBand еc＝NB)or(е＝PB and еc＝NS)，THEN△Acid＝PM；

7)IF(е＝PB and еc＝ZO)or(е＝PB and еc＝PS)or(е＝PB and еc＝PB)，THEN△Acid＝PH；

其中，e的模糊集和еc的模糊集中，NB表示负大，NS表示负小，ZO表示正常，PS表示正小，PB表示正大；酸添加量△Acid的输出值中，ZO表示酸保持不变，NS表示轻微减小酸，NH表示大量减少酸，NM表示中等减少酸，PM表示中等增加酸，PH表示大量增加酸。

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