一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度在线预测方法，针对铝土矿浮选矿浆酸碱度调整剂添加点到酸碱度检测点存在较大时滞使酸碱度控制滞后，且酸碱度人工检测效率低的问题，本发明专利技术首先建立矿石与碱反应造成的矿石耗碱量回归模型；再根据未与矿石反应的碱在水中水解，和碱性循环水对水解平衡的影响，建立酸碱度机理预测模型；根据酸碱度实测值与机理模型预测值构成的误差时间序列建立误差补偿模型；根据工况变化基于专家规则对误差补偿方向进行修正，利用修正后的补偿值对机理模型进行补偿得到矿浆酸碱度预测值。本发明专利技术用于实际生产过程矿浆酸碱度的预测，均方根误差为0.0935，最大相对误差为2.83％,90％的测试样本相对误差位于±2％以内。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度的在线预测方法。
技术介绍
选矿拜耳法氧化铝生产通过铝土矿选矿使我国大量的低品位铝土矿得以用于拜耳法生产，大大节约了生产能耗、减少了排放。铝土矿选矿的目标是在保证精矿品位的前提下，尽量提高铝的回收率，而回收率直接决定了矿石的利用率。铝土矿选矿采用泡沫浮选方法，通过在磨碎的矿物颗粒构成的矿浆中添加浮选药剂调节矿物颗粒的表面性质，并在矿浆中通入空气，形成气泡，使有用矿物颗粒附着在气泡表面随气泡上浮形成泡沫层，回收泡沫富集有用矿物，而脉石矿物留在水中从槽底排走。泡沫浮选过程涉及一系列复杂的物理化学反应，影响因素很多，其中，浮选矿浆的酸碱度(用pH值表示)是一个十分关键的变量，矿浆酸碱度直接影响矿浆离子的组成、浮选药剂的活性以及矿物的可浮性，决定着浮选药剂能否有效电离成所需的离子，因而任何一种矿物只有在适宜的酸碱度环境下才能得到最好的浮选效果。但是，在实际生产过程中，为了助磨，pH值调整剂(Na2CO3溶液)在磨机前加入矿石中，经磨矿和两级分级以及两个缓存罐之后才能到达pH值的检测点，且pH值的检测通过人工离线化验获得，并手动调节pH调整剂的加入量，这种滞后使得pH值的控制滞后、药剂消耗大、工况波动频繁，且工人工作量大劳动强度大。因此，对矿浆酸碱度进行实时且准确的预测，对提高铝土矿选矿过程的效率具有重要意义。目前，神经网络、支持向量机等基于数据的建模方法、基于机理的建模方法，以及基于数据和机理的混合方法都被用于过程变量的预测，并取得了良好的效果。同时，pH值虽是众多生产过程中都很重要的量，但铝土矿选矿过程中，pH调整剂除了在水中发生水解外，还有一部分会与矿石发生反应而被消耗掉；同时，在磨矿过程中所用的水大部分为浮选的循环水，pH值本身即为强碱性，增加了浮选过程pH调节的复杂性。至今，对铝土矿浮选过程以及其他一些浮选过程，都尚无从pH值调整剂添加量、工况条件以及pH值调整剂与矿石和水的反应角度对pH值预测的研究。基于泡沫特征的pH值预测在本质上是pH值的软测量，无法用于解决因矿浆在磨矿分级过程中停留造成的pH值控制滞后问题。且浮选过程pH的控制仍完全依赖人工经验，没有有效的在线控制方法。为此，如何根据实时工况对矿浆酸碱度进行预测，是基于预测控制解决pH值控制滞后问题的基础，对提高浮选过程的经济和技术指标、减轻工人劳动强度都有着十分重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度的在线预测方法。本专利技术的原理是：浮选过程中决定矿浆酸碱度的过程主要包括碱在水中的水解和矿物与碱的反应。首先基于实验和工业生产数据采用多元线性拟合法建立矿石与pH值调整剂Na2CO3碱反应造成的矿石耗碱量的回归模型：o＝b0+b1X1+b2X2+b3c+b4pHw(1)式中，o(克/吨矿)表示碱与1吨矿物反应被消耗掉的碱量，X1为原矿中三氧化二铝的百分含量，X2为原矿中二氧化硅的百分含量，c(克/吨矿)为1吨矿物中碳酸钠的加入量，pHw为循环水的pH值,b0,...,b4为回归参数。再根据未与矿石反应的碱在水中产生水解使矿浆呈碱性，同时，考虑碱性循环水的加入影响碱的水解，依据水解反应机理写出氢氧根离子的平衡方程，建立酸碱度的机理预测模型。浮选过程中pH值调整剂(Na2CO3溶液)的质量浓度记为w(g/L),流量记为L(L/min)；下料量流量记为F(吨/小时)；pH值调整剂加入点与pH值检测点之间循环水的流量记为Q1(L/min)，pH值用pHw表示，新水的流量记为Q2(L/min)，则循环水中氢氧根离子的浓度(mol/L)为：在pH值检测点的氢氧根离子浓度用x(mol/L)表示,按照未与矿石反应的碱在水中产生一级水解，根据水解平衡有：求解式(3)得：式中，k1为Na2CO3的一级水解平衡常数，其值为1.8×10-4，c1为未与矿物反应的碱溶于所有添加的水之后等价的碱浓度(mol/L)，其计算方法为：式中，106是碳酸钠的摩尔质量(g/mol)，60用于将单位g/min换算为g/h。根据溶液中总的氢氧根离子浓度，可求得矿浆酸碱度机理模型预测值表达式为：pr＝14+lg(x+c2)(6)式中，pr为机理模型预测值。根据矿浆酸碱度实测值与机理模型预测值所构成的历史误差时间序列建立基于自回归滑动平均的误差补偿预测模型得到下一时刻的误差补偿值。铝土矿浮选矿浆酸碱度的实测样本值记为rt(t＝1,2,...,n)，对应时刻的机理模型预测值为prt(t＝1,2,...,n)，二者相减得到误差et＝rt-prt，记其误差时间序列为{e1,e2,...,et,...,en本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度的在线预测方法，其特征在于先建立矿石与pH值调整剂Na2CO3反应造成的矿石耗碱量回归模型：o＝b0+b1X1+b2X2+b3c+b4pHw (1)式中，o克/吨矿表示碱与1吨矿物反应被消耗掉的碱量，X1为原矿中三氧化二铝的百分含量，X2为原矿中二氧化硅的百分含量，c克/吨矿为1吨矿物中碱的加入量，pHw为循环水的pH值,b0,...,b4为回归参数；再根据未与矿石反应的碱在水中产生电离水解，且考虑碱性循环水的加入影响矿浆酸碱度，依据水解反应建立酸碱度机理预测模型，浮选过程中pH值调整剂Na2CO3溶液的质量浓度记为w g/L,其流量记为L L/min；下料量流量记为F吨/小时；pH值调整剂加入点与pH值检测点之间循环水的流量记为Q1 L/min，其pH值用pHw表示，新水的流量记为Q2L/min，循环水中氢氧根离子的浓度mol/L为：c2=10(-14+pHw)---(2)]]>在pH值检测点的氢氧根离子浓度用xmol/L表示,按照未与矿石反应的碱在水中产生一级水解，根据水解平衡有：(x+c2)xc1-x=k1---(3)]]>求解式(3)得：x=12[-(k1+c2)+(k1+c2)2+4k1c1]---(4)]]>式中，k1为Na2CO3的一级水解平衡常数，其值为1.8×10‑4，c1为未与矿物反应的碱溶于所有添加的水之后等价的碱浓度mol/L，其计算方法为：c1=60wL-oF106*60*[(Q1+Q2)+L]]]> (5)]]>式中，106是碳酸钠的摩尔质量g/mol，60用于将单位g/min换算为g/h；根据矿浆溶液中总的氢氧根离子浓度，求得矿浆酸碱度机理模型预测值表达式为：pr＝14+lg(x+c2) (6)式中，pr为机理模型预测值；根据矿浆酸碱度实测值与机理模型预测值所构成的误差时间序列建立基于自回归滑动平均的误差时间序列补偿模型；记铝土矿浮选矿浆酸碱度的实测样本值为rt，t＝1,2,...,n，各时间点对应的机理模型预测值为t＝1,2,...,n，二者相减得到对应的误差为根据误差时间序列{e1,e2,...,et,...,en}，建立自回归滑动平均误差补偿模型：式中，ε为模型的误差项，i＝1,2,...,p和θj，j＝1,2,...,q为待定系数，采用单位根检验法对时间序列进行平稳性识别，采用基于自相关函数和偏自相关函数的定阶方法对模型进行定阶，即确定p和q的值，根据历史误差序列，采用最小二乘法对参数进行辨识得到i＝1,2,...,p和θj，j＝1,2,...,q；根据工况变化和经验知识建立专家规则判断误差补偿方向，用增量表示当前采样时刻某变量相对于前一小时采样时刻的变化量，用Δβt吨表示t时刻相对前一采样时刻的下料量增量，Δpt表示t时刻相对前一采样时刻的循环水pH值增量，Δmt克/吨矿表示t时刻的每吨矿物相对前一采样时刻的每吨矿物中的Na2CO3加入量增量，Δωt吨表示t时刻相对前一采样时刻的循环水和新水总增量，kt表示t时刻的专家规则输出，1和0分别对应pH值增和减，得到误差补偿规则为：IF Δβt>＝3.4,THEN kt＝1；IF Δβt<＝‑4.7,THEN kt＝0；IF ‑4.7<Δβt<3.4ANDΔpt<＝‑0.21,THEN kt＝1；IF ‑4.7<Δβt<3.4ANDΔpt>＝0.23,THEN kt＝0；IF ‑4.7<Δβt<3.4AND‑0.21<Δpt<0.23ANDΔmt<＝‑100,THEN kt＝1；IF ‑4.7<Δβt<3.4AND‑0.21<Δpt<0.23ANDΔmt>＝100,THEN kt＝0；IF ‑4.7<Δβt<3.4AND 0.21<Δpt<0.23AND‑100<Δmt<100ANDΔωt>＝12,THEN kt＝1；IF‑4.7<Δβt<3.4AND 0.21<Δpt<0.23AND‑100<Δmt<100ANDΔωt<＝‑6,THEN kt＝0；ELSE kt与方向一致；根据补偿规则确定是正补偿还是负补偿，专家规则补偿方向与方向一致时采用直接对机理模型进行补偿，不一致时则以专家规则补偿方向为准，补偿值采用的绝对值，用修正后的误差预测值对机理模型预测值进行补偿得到矿浆酸碱度的预测值，得最终预测值为：...
【技术特征摘要】
1.一种铝土矿浮选过程矿浆酸碱度的在线预测方法，其特征在于先建立矿石与pH值调整剂Na2CO3反应造成的矿石耗碱量回归模型：o＝b0+b1X1+b2X2+b3c+b4pHw(1)式中，o克/吨矿表示碱与1吨矿物反应被消耗掉的碱量，X1为原矿中三氧化二铝的百分含量，X2为原矿中二氧化硅的百分含量，c克/吨矿为1吨矿物中碱的加入量，pHw为循环水的pH值,b0,...,b4为回归参数；再根据未与矿石反应的碱在水中产生电离水解，且考虑碱性循环水的加入影响矿浆酸碱度，依据水解反应建立酸碱度机理预测模型，浮选过程中pH值调整剂Na2CO3溶液的质量浓度记为wg/L,其流量记为LL/min；下料量流量记为F吨/小时；pH值调整剂加入点与pH值检测点之间循环水的流量记为Q1L/min，其pH值用pHw表示，新水的流量记为Q2L/min，循环水中氢氧根离子的浓度mol/L为：c2=10(-14+pHw)---(2)]]>在pH值检测点的氢氧根离子浓度用xmol/L表示,按照未与矿石反应的碱在水中产生一级水解，根据水解...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓丽，黄蕾，阳春华，谢森，谢永芳，桂卫华，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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