本发明专利技术涉及有色金属冶金技术领域，具体公开了基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，从工业数据中发现自组织现象、挖掘自组织规律，通过分析冶金系统内物质转化过程中的自组织特性，合理描述系统运行状态和关联单元间的耦合关系，基于不同运行状态对工艺流程的关键指标精准估计，最终形成一套运行优化方案，以减少工业除杂置换剂消耗，为过程的动态－有序、协同－连续运行提供方法支撑，解决了传统的对于采用有自组织级联协作优化方法的有色冶金反应过程，高度依赖历史生产数据，历史生产样本会出现存在噪声、不完整或质量不高的状况，进而影响模型的精确性和可靠性的问题。
1、有色金属通常以合金的形式存在，需要通过特定的工艺技术进行提炼。在进行对有色金属的提炼时，通过设置净化过程可以有效提高有色金属产品的质量和纯度，保护设备的安全和稳定运行。在对有色金属的净化过程中，含有复杂的、开放的、过程不可逆的、远离平衡的有色金属冶金系统，例如湿法炼锌系统中的净化过程，具有内在的自组织性。
2、针对具有自组织性的有色金属冶金系统的过程优化，现有技术中，引入有应用在制造业中的关联单元过程优化的新方法：自组织级联协作优化方法。其基于自组织临界性理论，结合系统的机理知识与生产数据，构建反应器的耦合关系模型，通过反应效率在线估算模型，分析每个单元流程的反应参与度，得出其实际运行效率。最终根据关联单元工序之间的耦合关系以及串级系统和单元工序内的级联特性，构建了系统的全局优化方法。结果表明该方法能够实现串级系统的全局优化，相对于现有的生产条件提高了经济效益，并确保了系统的稳定性。
3、但是，自组织级联协作优化方法，在进行对关联单元过程优化的过程中，其优化模型和优化策略在高度复杂或不确定的系统中高度依赖历史生产数据。在状态发生演变后，通过评估过程变量与历史样本之间的相似性来获得当前运行状态所属的类别。这些历史样本可能存在噪声、不完整或质量不高的问题，且当存在数据质量不高的问题时，可能影响模型的精确性和可靠性。
r/>技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决传统的对于采用有自组织级联协作优化方法的有色冶金反应过程，高度依赖历史生产数据，历史生产样本会出现存在噪声、不完整或质量不高的状况，进而影响模型的精确性和可靠性的问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术的基础方案提供基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，包括如下步骤：
3、步骤a1：确定串级系统中的关联反应器；
4、步骤a2：采集步骤a1中所有反应器的过程变量，经处理获得历史数据和过程变量之间的图结构数据，由历史数据计算获得反应效率；
5、步骤a3：基于关联反应器的幂律特性，计算并拟合幂律分布曲线，基于拟合获得曲线确定反应效率的临界数值，由临界数值预划分有对应数量类型的运行状态标签，并对应过程变量采集时刻对计算所得反应效率打标；
6、步骤a4：构建运行状态分类模型，将过程变量和符合的运行状态标签作为输入训练模型；
7、步骤a5：建立反应效率估计模型，结合图结构数据，将根据运行状态标签划分的过程变量作为输入训练模型，获得适配各运行状态标签的反应效率估计子模型一；
8、步骤a6：实时采集关联反应器的过程变量并输入至运行状态分类模型获得实时运行状态标签，将过程变量和对应实时运行状态标签输入至反应效率估计子模型一计算获得估计反应效率，以最终反应器出口杂质离子浓度达标和最低的总体除杂置换剂添加量为目标，通过粒子寻优算法对比估计反应效率得到反应器出口主要杂质离子的最优除杂率，确定最优除杂置换剂添加量，完成运行优化。
9、进一步，在进行步骤a1的过程中，还包括对串级系统中余下反应器的确定；
10、在进行步骤a5的过程中，还将根据余下的各反应器的过程变量作为输入训练反应效率估计模型，获得适配各反应器的反应效率估计子模型二；
11、在进行步骤a6的过程中，还包括对余下反应器的过程变量的实时采集，将余下反应器的过程变量输入至各反应效率估计子模型二计算获得各反应器的估计反应效率，以最终反应器出口杂质离子浓度达标和最低的总体除杂置换剂添加量为目标，通过粒子寻优算法对比估计反应效率得到各反应器出口主要杂质离子的最优除杂率，确定最优除杂置换剂添加量，完成运行优化。
12、进一步，在步骤a2中，计算所得历史数据包括杂质离子消耗、除杂置换剂的投入量以及对应的杂质离子浓度变化，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比。
13、进一步，在步骤a2中，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比，所述串级系统为湿法炼锌系统的除钴净化子系统，钴离子为反应器出口主要杂质离子，关联反应器的反应效率γ1的算式如下：
14、；
15、式中，是关联反应器用于去除剩余铜离子所消耗的除杂置换剂的理论量，是关联反应器用于去除钴离子所消耗的除杂置换剂的理论量，是关联反应器的除杂置换剂实际的添加量，是关联反应器用于去除氢离子所消耗的除杂置换剂的添加量，是关联反应器用于去除镍离子所消耗的除杂置换剂的添加量；
16、余下反应器中的第i个反应器的反应效率γi的算式如下：
17、；
18、式中，是第i个反应器用于去除剩余钴离子所消耗的除杂置换剂的理论量，是第i个反应器除杂置换剂实际的添加量，是第i个反应器用于去除氢离子的除杂置换剂的添加量，是第i个反应器用于去除镍离子的除杂置换剂的添加量，i=2,3,…。
19、进一步，在步骤a3中，拟合幂律分布曲线的计算式如下：
20、；
21、；
22、；
23、；
24、式中，d表示点到线的距离，d表示点到线距离的平方和；
25、式中，ｘ=lnci，ｙ=lnf(ci )，lnf(ci)=a-b lnci，ci表示每个周期k内的前一工序主要杂质离子浓度的平均浓度，f(ci)表示与每个前一工序主要杂质离子平均浓度对应的运行状态切换次数，a和b是线性拟合系数；
26、式中，m1、m2以及m3分别代表不同运行状态下反应效率的临界数值。
27、进一步，在步骤a4中，运行状态分类模型的训练过程如下：
28、将关联反应器的过程变量和相应的运行状态标签作为训练集输入，以过程变量为样本；
29、对训练集进行自主采样，随机选择样本和特征；
30、采用递归的方式构建决策树，根据选择的特征对数据进行划分，直到决策树的数量达到预设值，从而形成随机森林；
31、建立回归子决策树并以损失函数最小化为目标进行训练；
32、损失函数达到最小时训练结束，整合所有决策树的投票结果，选择票数最多的类别作为最终预测结果。
33、进一步，在步骤a4中，所建立的回归子决策树的损失函数如下：
34、；
35、式中，xi表示第i个样本的特征向量，yi为第i个样本的标签值，j表示特征维度，在所有特征中选择第j个特征作为切分标准，s表示在第j个特征上进行切分时所用的阈值，i1和i2表示根据特征j和切分点s分成的两个子集，且当满足xi,j≤s的样本索引集合为i1 (j,s)，反之即为i2 (j,s)，xi,j表示第i个样本的第j个特征值，d1和d2表示两个子集中分别选取的最优预测值，l表示通过选择最优的(j,s)和最本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在进行步骤A1的过程中，还包括对串级系统中余下反应器的确定；
3.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A2中，计算所得历史数据包括杂质离子消耗、除杂置换剂的投入量以及对应的杂质离子浓度变化，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比。
4.根据权利要求2所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A2中，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比，所述串级系统为湿法炼锌系统的除钴净化子系统，钴离子为反应器出口主要杂质离子，关联反应器的反应效率γ1的算式如下：
5.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A3中，拟合幂律分布曲线的计算式如下：
6.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A4中，运行状态分类模型的训练过程如下：
7.根据权利要求6所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A4中，所建立的回归子决策树的损失函数如下：
8.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A5中，所述反应效率估计模型包括若干依次堆叠的图卷积模块和Transformer模块，并建立有全连接层。
9.根据权利要求8所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤A5中，所述反应效率估计模型对所输入数据的处理步骤如下：
...
【技术特征摘要】
1.基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在进行步骤a1的过程中，还包括对串级系统中余下反应器的确定；
3.根据权利要求1所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤a2中，计算所得历史数据包括杂质离子消耗、除杂置换剂的投入量以及对应的杂质离子浓度变化，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比。
4.根据权利要求2所述的基于有色冶金系统自组织特性的过程优化方法，其特征在于，在步骤a2中，反应效率为主要杂质离子消耗除杂置换剂的理论量与实际量之比，所述串级系统为湿法炼锌系统的除钴净化子系统，钴离子为反应器出口主要杂质离子，关联反应器的反应效率γ1的算式如下：
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【专利技术属性】
技术研发人员：孙备，苏佳睿，孔鹏，张旭隆，陈泽鑫，高宇希，李勇刚，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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