氧化鋁生產(chǎn)過程苛性比值與溶出率智能集成預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、苛性比值與溶出率是氧化鋁高壓溶出過程中兩個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo).它們不僅決定了氧化鋁溶出的效果及堿耗,而且對(duì)氧化鋁的后續(xù)生產(chǎn)具有極大的影響.然而,目前苛性比值與溶出率的檢測(cè)嚴(yán)重滯后、波動(dòng)范圍大且難以及時(shí)調(diào)整,從而導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)流程的實(shí)時(shí)控制陷入被動(dòng).為此,研究如何運(yùn)用智能集成建模方法建立苛性比值與溶出率的預(yù)測(cè)模型從而實(shí)現(xiàn)苛性比值與溶出率的在線檢測(cè),對(duì)實(shí)現(xiàn)氧化鋁生產(chǎn)過程的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)、提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力都具有重要意義.本文以中國(guó)鋁業(yè)公司河南分公司氧化

2、鋁生產(chǎn)過程為背景,著重研究了苛性比值與溶出率的智能集成預(yù)測(cè)模型的建立和應(yīng)用.首先,在分析氧化鋁高壓溶出過程機(jī)理的基礎(chǔ)上,確定了影響苛性比值與溶出率的主要因素,提出了苛性比值與溶出率的機(jī)理模型;然后,提出了基于主元分析的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用來補(bǔ)償機(jī)理模型的偏差,從而建立機(jī)理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成模型;接著又提出了具有自校正樣本庫的基于聚類分析的匹配模型,用來預(yù)測(cè)苛性比值與溶出率;最后在深入分析機(jī)理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型、匹配模型兩者的優(yōu)點(diǎn)與不