基于集成學習算法的浸出過程混合建模研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的快速增長，我國工業(yè)化進程的不斷推進，具有經(jīng)濟價值的高品位礦石正在迅速減少，金屬資源枯竭形勢十分嚴峻。另一方面，我國蘊藏著大量的低品位有色金屬資源，因此如何經(jīng)濟有效地利用低品位有色金屬礦物資源，對我國的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
　　相對于傳統(tǒng)的火法冶金，濕法冶金能夠處理復雜礦、低品位礦等，并且對環(huán)境污染小，因此，濕法冶金得到了廣泛應用。浸出過程是濕法冶金的核心操作單元，是后續(xù)工藝的基礎(chǔ)，然而，目前浸出生產(chǎn)過程的控制還停

2、留在離線分析、經(jīng)驗調(diào)整、手動控制的水平。要實現(xiàn)浸出過程自動化控制，浸出率的在線測量是急需解決的問題。本文正是針對這一問題，在深入分析濕法冶金浸出生產(chǎn)過程特點的基礎(chǔ)上，采用混合建模思想，建立了浸出率的預報模型。另外，考慮到模型評估是模型有效性的前提保證，因此進行了模型置信度的研究;在此基礎(chǔ)之上，針對浸出過程所具有的慢時變特性，對模型更新問題進行了深入的研究。本文主要內(nèi)容包括:
　　(1)在對浸出過程進行深入分析的基礎(chǔ)上，以物料守恒分

3、析為基礎(chǔ)，輔以集總動力學，建立了浸出過程的穩(wěn)態(tài)機理模型。并通過仿真實驗分析驗證了模型的有效性。
　　(2)考慮到浸出過程所具有的復雜特性，以及機理模型的建立是在一定假設(shè)和簡化前提條件下的，因此，單純利用機理模型難以實現(xiàn)浸出率的準確預報。針對上述問題，本文采用了混合建模的思想建立了浸出過程預報模型。該模型由兩部分組成:簡化機理模型和數(shù)據(jù)模型。簡化機理模型描述了浸出過程的基本特性，數(shù)據(jù)模型對未建模部分進行誤差補償。為了提高數(shù)據(jù)模型的泛