基于过程状态空间的锌液净化过程操作优化方法研究

In zinc hydrometallurgy plant of China, zinc ores are purchased from different mines with irregular fluctuations in impurity content. As a result, zinc hydrometallurgical purification process exhibits various running status. Optimal setting of operational parameters is difficult in this scene which in turn hinders the high-efficiency and green production of zinc hydrometallurgy. According to the multiple-level complexity of zinc hydrometallurgical purification process, a new concept, namely process state space composed of three fold information which include inlet conditions, operational parameters and index parameters, is proposed. From the prospective of process state space, the research is conducted to incrementally the dynamics of different positions and the optimal operation parameters to transfer between different positions. Process state space construction method based on correlative principle set extraction is proposed. Adaptive dynamic programming, moving horizon estimation and close-loop identification method is integrated to form the incremental identification core. An incremental partition method based on offline and online production data is proposed to evaluate and classify the process state space. The operational parameters optimization are derived based on optimal step-by-step transition strategy. A relatively systematic operational optimization method of zinc hydrometallurgical purification process based on process state space is finally formed which can provide theoretical foundation and methodological guidance and improve the operational level and decrease the production cost.

我国锌精矿来源混杂，杂质成分波动大，导致锌液净化过程具有多种运行状态，操作参数难以优化设定，制约了湿法炼锌的高效绿色生产。根据锌液净化过程的动态特性存在多重复杂性的特点，提出了由入口条件、操作参数和指标参数三层次信息构成的过程状态空间概念，从过程状态空间的视角出发，渐进式获取过程状态空间不同位置处的动态特性和不同位置之间转移所需的最优操作参数，提出基于相关主元特征集提取的过程状态空间构建方法，利用自适应动态规划、移动时域估计、闭环系统辨识方法设计渐进式过程状态空间辨识内核，提出基于离线和在线生产数据的过程状态空间渐进式划分方法，实现对过程状态空间不同区域的评价和分类，基于最优分步式转移策略，实现锌液净化过程操作参数的优化设定，形成较系统的基于过程状态空间的锌液净化过程操作优化方法，为锌液净化过程的优化控制提供理论基础和方法指导，对进一步提高锌液净化过程的操作水平、降低生产成本具有重要意义。

本项目针对湿法炼锌净化过程入口条件波动大、多相多反应共存、多反应器级联、工况类型多导致难以精准化建模和优化控制的问题，结合我国有色冶金行业智能化转型的实际需求，从智能优化制造视角研究锌液净化过程的动态特性描述和操作优化问题。针对锌液净化过程动态特性复杂、影响因素多，单一使用基于过程物理化学反应规律的机理模型和基于机器学习的数据模型难以完整准确描述过程动态特性，提出了基于过程状态空间的过程动态特性描述体系，研究了基于过程深度特征的过程状态空间划分方法，建立了过程状态空间描述体系下的集成机理模型和数据模型的动态建模方法，提高了锌液净化过程动态特性描述的准确性；针对锌液净化过程工况类型多，部分工况下模型参数未知，影响基于模型的控制方法应用效果的问题，提出了融合模型预测控制和自适应动态规划的锌液净化过程滚动时域控制与辨识方法，提出了具有终端状态约束和输入约束的有限时域自适应动态规划方法，实现了多工况下的控制参数设定，逐渐扩大过程状态空间内模型参数的已知域；针对锌液净化过程多反应器级联，难以优化设定各反应器工艺技术指标的问题，提出了基于梯度优化的锌液净化过程电位调控方法，结合锌液净化过程多反应器级联的工艺特点将锌液净化过程操作优化问题转化为求解最优的钴离子浓度下降梯度问题，根据各反应器出口钴离子浓度目标值计算确定电位设定值，实现锌液净化过程的闭环操作优化。项目组获教育部技术发明奖一等奖1项，国际自动控制联合会采矿、矿物与金属加工年会青年作者奖提名奖1项，发表国际期刊论文8篇，国际会议论文2篇，国内权威期刊论文1篇，申请国家发明专利2项，申请软件著作权3项，培养研究生4名，新增国际自动控制联合会采矿、矿物与加工技术委员会委员1人，国际自动控制联合会工业委员会委员1人，按计划完成了各项研究任务。