湿法冶金浸出过程建模与优化

作     者：周天驰 

作者单位：东北大学 

学位级别：硕士

导师姓名：毛志忠

授予年度：2013年

学科分类：08[工学] 0806[工学-冶金工程] 080601[工学-冶金物理化学] 

主      题：湿法冶金 浸出过程 混合模型 参数辨识 粒子群优化 

摘      要：随着国民经济的快速增长,我国工业化进程的不断推进,高品位矿石逐渐减少,而我国又蕴含了大量的低品位有色金属矿石资源,如何有效的利用这类资源对我国的可持续发展战略具有极其重要的意义。湿法冶金作为两大主要金属冶炼提取技术,正备受重视。湿法冶金的显著优点就在于原料中有价金属综合回收程度高、有利于环境保护、生产过程较易实现连续化和自动化。因此更适合低品位矿产资源的回收利用。而浸出过程是湿法冶金的一道重要工序,直接决定金属提取的纯度。本文针对山东某黄金精炼厂的实际工艺,在深入分析湿法冶金浸出生产过程特点的基础上,建立了浸出率的预报模型,并以成本最低为目标,对氰化物添加量的优化设定进行了探讨,主要研究工作归纳如下：1.以氰化钠为浸出剂的金浸出过程为背景,基于物料及能量平衡关系,建立了该过程的机理模型,并采用实际数据对模型进行了仿真,验证了模型的有效性及泛化性;同时,通过仿真实验分析了各个主要因素对浸出率的影响。2.提出了基于序列二次规划(SQP)辨识浸出过程参数的方法,并与机理模型相结合,建立了浸出率实时预报混合模型。3.根据对浸出过程工艺的研究,建立了以物料损耗最低为目标的浸出过程操作变量优化模型,并采用遗传粒子群算法进行求解,实现根据现场数据对操作变量的实时优化。4.以山东某黄金精炼厂湿法冶金全流程综合控制系统项目为背景,以浸出工段作为具体研究对象,根据上述理论研究,设计并开发了浸出过程预测及优化控制平台,实现了浸出过程浸出率在线预测,并且能够为浸出过程提供优化操作指导。