一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法技术

本发明专利技术公开一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法。本方法所述参数估计，包括如下步骤：1)采集数据、预处理数据；2)模型建立；3)构成除钴过程的模型参数估计算法；4)进行仿真，找到估计的最优参数；5)根据离散化的状态方程和测量方程，采用比例修正对称采样策略，得到用于估计未知参数的UKF递推公式；6)通过数值计算和与实际生产过程中对应输出数据的比较，验证参数估计模型的有效性。本发明专利技术能够准确地估计出除钴过程模型中的未知参数，对离子浓度进行预测，预测的精度高，方法行之有效。效。

【技术实现步骤摘要】
一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法


[0001]本专利技术涉及湿法炼锌除钴过程
，特别是除钴过程参数估计领域，具体地说是一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法。

技术介绍

[0002]锌及其化合物在现代工业中是重要的具有不可替代性的有色金属资源，广泛应用于电镀、置换熔炼、合金、防腐和医药工业中。湿法炼锌是锌的主要生产方法，占世界锌产量的80％以上。锌矿物中除了主金属元素锌之外，还有其他杂质金属元素。在浸出过程中，这些杂质金属离子会在强酸作用下随着锌离子一起析出进入浸出液，其存在不仅会降低产品的质量，还会造成电解过程电流效率的大幅下降，严重时甚至会引起烧板现象，威胁生产安全。因此，在电解前必须先对溶液进行净化，将这些杂质离子的浓度下降到工艺指标要求的范围内，为后续电解过程提供高纯度的金属电解液。
[0003]砷盐除钴过程是湿法炼锌的一个重要环节，钴离子不仅是最难去除的，而且是电解过程中最有害的杂质。其浓度作为净化工序的关键指标，不仅决定了锌粉的消耗量，且直接影响电解效率和产品质量。溶液中的钴离子主要通过添加锌粉置换去除，但由于过程机理复杂且影响因素多，特别是杂质离子浓度无法在线检测，导致过程优化控制难，锌粉消耗量大。
[0004]除钴过程的主要生产设备为连续搅拌釜式反应器(CSTR)，然而单个反应器不能将浸出液中过量钴离子直接降低到工艺要求范围内，因此需要在四个由高到低级联的反应器中进行除钴。前一反应器的出口离子浓度为下一个反应器的入口离子浓度，各个反应器出口钴离子浓度需按要求依次降低,保证硫酸锌溶液离开最后一个反应器后其中钴离子含量降低至工艺指标要求范围内。
[0005]除钴过程中还有其他杂质离子如镍离子和铜离子，它们在除钴过程中不可忽视，尤其铜离子在该过程中起到催化剂的作用，为除钴、镍反应的顺利进行创造了条件。
[0006]针对目前对除杂过程杂质离子浓度检测及预测研究中存在的问题，需要深入研究除钴过程工艺和反应机制，根据级联反应器存在差异、返流且相互影响的特性，考虑溶液中其他杂质离子对钴离子的影响，建立动态协同CSTR(Synergistic Continuously Stirred Tank Reactor,SCSTR)模型来描述级联反应器的合作关系。
[0007]除对模型结构的布局外，对除钴动力学模型的参数估计也是需要考虑的重要方面。除钴过程中各种离子的电化学反应是高度非线性的过程，所建SCSTR模型具有强非线性，导致模型参数的确定面临较大的困难。因此，建立除钴过程的协同SCSTR模型并估计其未知参数，来预测反应器出口离子浓度，对调整操作参数的盲目性、提高除钴效率具有重大意义。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提出一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，有
效估计除钴过程模型参数，提高除钴过程模型参数估计的准确性，达到出口离子浓度预测的目的，以解决现有的除钴过程出口离子浓度预测模型中含有未知参数导致预测模型无法正常使用的问题。
[0009]为实现上述目的，本专利技术所述一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，所述方法包括如下步骤：
[0010]1)采集样本数据；
[0011]预处理样本数据；
[0012]2)建立除钴过程动态模型即非线性微分方程组；
[0013]3)构成除钴过程动态模型的参数估计算法；
[0014]4)采取数值积分法中的迭代欧拉法对除钴过程动态模型的各个状态进行离散化数值求解，得到离散化的状态方程和测量方程；
[0015]5)根据离散化的状态方程和测量方程，采用比例修正对称采样策略，得到用于估计未知参数的UKF递推公式；
[0016]6)利用UKF递推公式计算出状态滤波值x
a
(k)，从而得出除钴过程动态模型中的未知参数估计值，通过未知参数估计值与实际生产过程中对应输出数据的比较，验证除钴过程动态模型的有效性。
[0017]所述采集样本数据主要由入口溶液流量、底流溶液流量、反应体积、废酸流量、砷盐流量、反应器入口离子浓度、锌粉用量、氧化还原电位、反应器温度、反应器出口离子浓度组成；
[0018]所述预处理样本数据，包括如下步骤：
[0019]1)采用3σ准则的统计判别法对异常数据进行处理；
[0020]2)采用三次样条插值和多项式拟合的方法对出现部分值缺失的现场数据进行填补；
[0021]所述3σ准则的统计判别法，步骤如下：
[0022]样本数据为Y＝{y1,y2,
…
,y
n
}，均值为偏差为则按照Bessel公式得到标准偏差：
[0023][0024]若某一样本数据y
i
的偏差|e
i
|＞3σ，则认为此数据不合理，应当将其从样本数据中剔除；如此循环比较，直到全部样本数据检测完；
[0025]所述三次样条插值和多项式拟合的方法，步骤如下：
[0026]取三次样条插值和多项式拟合两种方法的均值填补；
[0027]经过对异常数据和对出现部分值缺失的现场数据的处理，得到未知参数估计值的初始样本集。
[0028]所述建立除钴过程动态模型即非线性微分方程组，如下：
[0029][0030][0031]式中：Q
in
、Q
under
分别为除铜后液流量和回收的底流流量；V为反应体积；为除铜后液中杂质离子的浓度；上标i(i＝1,2,
…
,4)代表i#反应器；下标j代表杂质离子种类j＝1：钴离子；j＝2：镍离子，如代表i#反应器中杂质离子j的浓度；为ORP的值，代表溶液的氧化还原能力，并受锌粉添加量的控制；是频率因子；E
e
是标准活化能；是电极电势变化对阴极活化能的影响因素；F是法拉第常数；e
eq,j
是平衡电势；和是氧化还原电位与混合电位的近似项；R是理想气体常数；T
c
是反应温度；χ
i
为质量
‑
反应面系数；为i#反应器中用来置换杂质离子j的锌粉质量。
[0032]所述除钴过程动态模型的参数估计算法：
[0033]以每个反应器出口钴离子浓度作为状态变量来估计未知参数，选取状态变量为控制变量为其中其中表示各反应器锌粉添加率，输出变量与状态变量相同；将未知参数χ＝[χ1,χ2,χ3,χ4]作为状态变量，建立增广状态方程和观测方程：
[0034][0035]y
a
(t)＝H
a
x
a
(t)+v(t)；
[0036]式中，为非线性函数；w(t)和v(t)均为零均值白噪声序列，协方差阵分别为Q和R；
[0037][0038]因此：
[0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046][0047]所述采取数值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)采集样本数据；预处理样本数据；2)建立除钴过程动态模型即非线性微分方程组；3)构成除钴过程动态模型的参数估计算法；4)采取数值积分法中的迭代欧拉法对除钴过程动态模型的各个状态进行离散化数值求解，得到离散化的状态方程和测量方程；5)根据离散化的状态方程和测量方程，采用比例修正对称采样策略，得到用于估计未知参数的UKF递推公式；6)利用UKF递推公式计算出状态滤波值x
a
(k)，从而得出除钴过程动态模型中的未知参数估计值，通过未知参数估计值与实际生产过程中对应输出数据的比较，验证除钴过程动态模型的有效性。2.如权利要求1所述一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，其特征在于：所述采集样本数据主要由入口溶液流量、底流溶液流量、反应体积、废酸流量、砷盐流量、反应器入口离子浓度、锌粉用量、氧化还原电位、反应器温度、反应器出口离子浓度组成；所述预处理样本数据，包括如下步骤：1)采用3σ准则的统计判别法对异常数据进行处理；2)采用三次样条插值和多项式拟合的方法对出现部分值缺失的现场数据进行填补；所述3σ准则的统计判别法，步骤如下：样本数据为Y＝{y1,y2,
…
,y
n
}，均值为偏差为则按照Bessel公式得到标准偏差：若某一样本数据y
i
的偏差|e
i
|＞3σ，则认为此数据不合理，应当将其从样本数据中剔除；如此循环比较，直到全部样本数据检测完；所述三次样条插值和多项式拟合的方法，步骤如下：取三次样条插值和多项式拟合两种方法的均值填补；经过对异常数据和对出现部分值缺失的现场数据的处理，得到未知参数估计值的初始样本集。3.如权利要求2所述一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，其特征在于：所述建立除钴过程动态模型即非线性微分方程组，如下：
式中：Q
in
、Q
under
分别为除铜后液流量和回收的底流流量；V为反应体积；为除铜后液中杂质离子的浓度；上标i(i＝1,2,
…
,4)代表i#反应器；下标j代表杂质离子种类j＝1：钴离子；j＝2：镍离子，如代表i#反应器中杂质离子j的浓度；为ORP的值，代表溶液的氧化还原能力，并受锌粉添加量的控制；是频率因子；E
e
是标准活化能；是电极电势变化对阴极活化能的影响因素；F是法拉第常数；e
eq,j
是平衡电势；和是氧化还原电位与混合电位的近似项；R是理想气体常数；T
c
是反应温度；χ
i
为质量
‑
反应面系数；为i#反应器中用来置换杂质离子j的锌粉质量。4.如权利要求3所述一种基于UKF理论的湿法炼锌除钴过程参数估计方法，其特征在于：所述除钴过程动态模型的参数估计算法：以每个反应器出口钴离子浓度作为状态变量来估计未知参数，选取状态变量为控制变量为其中其中表示各反应器锌粉添加率，输出变量与状态变量相同；将未知参数χ＝[χ1,χ2,χ3,χ4]作为状态变量，建立增广状态方程和观测方程：y
a
(t)＝H
a
x
a
(t)+v(t)；式中，为非线性函数；w(t)和v(t)均为零均值白噪声序列，协方差阵分别为Q和R；阵分别为Q和R；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王茜茜，安爱民，汤旻安，王文婷，陈铜川，路佳伟，高星，苏昕，李海峰，俞桃花，关海娇，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：