CN110866659A - 一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法 - Google Patents

一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，其包括四个部分，即数据采集和传输，基于数据校正的预处理，基于预处理的数据和物料平衡原则建立机理模型，结合机理模型预测值、离线取样化验值、预处理的数据建立基于递归神经网络的补偿模型。本发明采用补偿模型的输出结果，对机理模型预测值进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；同时还将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，重新训练递归神经网络的参数，提高模型的自适应能力。采用本发明的在线预测方法所预测的拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值准确度高，有利于生产企业依预测结果指导进料配比和二次加碱流量的设定。

Description

一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预 测方法
技术领域
本发明涉及软测量技术领域与流程工业关键指标预测领域，特别涉及一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中溶出液苛性比值在线预测方法。
背景技术
高压管道溶出是拜耳法生产氧化铝的主要工艺环节之一，在该工艺过程中，铝土矿中的Al2O3溶解进入到铝酸钠溶液。对高压管道溶出过程中苛性比的控制，对氧化铝成品的质量有着非常重要的影响。溶出液的苛性比值(αk)是氧化铝高压管道溶出工艺过程最关键的一项技术指标，它的大小不仅可以反应出一段时间内的碱耗，还能影响后续晶种分解的分解率。实际生产中，依据苛性比值可以调节溶出前矿石和碱液的配比，其对氧化铝生产企业的稳定高产具有重要意义。
然而高压管道溶出过程流程长、检测太滞后，原料和配料的组分、生产设备运行状态、生产过程参数和产品质量等无法实时感知。另外在高压管道溶出过程中存在生产过程参数间非线性关系强且工艺机理复杂 (固、液、气三相共存，同时存在物化反应、生化反应、相变反应及复杂的能量转化过程)、原料成份频繁波动、设备结疤等问题导致工况变化大，严重影响检测和控制效果。目前在大多数采用拜耳法生产氧化铝的企业中，苛性比值的检测任务仍依靠人工化验完成，流程非常繁琐，检测结果严重滞后且波动大，无法有效地指导生产。
目前已经有人提出，将基于物料平衡的机理模型和神经网络相结合来在线预测苛性比值的方法，但是这些方法需要采集溶出过程中的数据，如各溶出器的压力、温度，导致预测模型的结果滞后，仍无法真正指导生产。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，该方法通过高压管道溶出前的物料性质、生产过程参数与溶出液苛性比值的关系，实现在溶出反应前预测苛性比值，以便生产企业依此预测结果指导进料配比和二次加碱流量的设定，提高氧化铝产量。
(二)技术方案
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，包括如下步骤：
S1:将现场采集的氧化铝高压管道溶出前的物料特性、生产过程参数输入计算机，利用基于数据校正的数据预处理方法进行数据的预处理；
S2:基于物料平衡原则，根据入磨矿石流量、一次加碱流量、溶出率、赤泥铝硅比和赤泥钠硅比，根据以下公式计算得出溶出液苛性比值的机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000021
Figure RE-GDA0002361117800000022
式中
Figure RE-GDA0002361117800000023
表示溶出液苛性比值机理模型预测值，
Figure RE-GDA0002361117800000024
表示一次加碱流量 (m3/h)，
Figure RE-GDA0002361117800000025
表示二次加碱流量(m3/h),CNa表示循环母液苛性碱浓度(g/l)， QLrB表示石灰与入磨矿比例，Qdig表示溶出机组进料量(m3/h)，Spds表示预脱硅后矿浆固含(g/l)，BSi表示入磨矿中SiO2含量(％)，LSi表示石灰中SiO2含量(％)，NrSdig表示赤泥中的钠硅比，LLO表示石灰的烧失量(％)，
Figure RE-GDA0002361117800000026
表示循环母液的苛性比值，BAl表示入磨矿石中Al2O3含量(％)，LAl表示石灰中Al2O3含量(％)，rdig表示溶出率，NrSdig表示赤泥中的钠硅比；
式中，一次加碱流量
Figure RE-GDA0002361117800000036
溶出率rdig、赤泥中的钠硅比NrSdig的计算公式如下：
Figure RE-GDA0002361117800000031
Figure RE-GDA0002361117800000032
Figure RE-GDA0002361117800000033
式中BD表示入磨矿石的真密度(g/cm3)，LD表示石灰的真密度(g/cm3)， QB表示入磨矿石流量(t/h)，QL表示入磨石灰流量(t/h)，其中：
Figure RE-GDA0002361117800000034
QL＝QB×QLrB 式VI
式中，ArSdig表示赤泥中的铝硅比，其计算公式为：
Figure RE-GDA0002361117800000035
式IV和式VII中的LCa表示石灰中CaO含量(％)，a1、b1、a2、b2 基于历史数据由最小二乘法辨识得到：a1＝-0.2863，b1＝0.667，a2＝0.2371，b2＝0.9296；
S3:根据溶出液苛性比值的化验值和机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000041
所构成的误差建立基于递归神经网络的苛性比值误差预测模型，用输出结果对机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000042
进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；
S4:将苛性比值预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，用于在线更新苛性比值误差预测模型，提高对工况的自适应能力。
根据本发明较佳实施例，步骤S1中：所述物料特性包括由人工化验得到或由在线检测装置检测得到的：入磨矿中Al2O3含量、入磨矿中SiO2含量、入磨矿中Fe2O3含量、入磨矿中CaO含量、入磨矿中TiO2含量、入磨矿的铝硅比、入磨矿的钙硅比、入磨矿的真密度、石灰中CaO含量、石灰中SiO2含量、石灰中Al2O3含量、石灰的烧失量、石灰的真密度、循环母液苛性碱浓度、循环母液氧化铝浓度、循环母液的苛性比值、预脱硅后矿浆苛性碱浓度、预脱硅后矿浆固含、溶出液的苛性比值；
所述生产过程参数由在线检测装置检测得到，包括溶出过程中的二次加碱流量、石灰与入磨矿比例、溶出机组进料量。
根据本发明较佳实施例，步骤S1中：所述物料特性、生产过程参数通过数据采集模块、传输模块传输给计算机，由计算机基于最优化理论的数据校正方法，对精度较低的预脱硅矿浆固含化验值进行数据预处理，具体方法为：
将采集到的物料特性和生产过程参数代入数据校正模型对预脱硅矿浆固含进行校正；该校正模型的优化目标为苛性比值的机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000043
与实际化验值之间的误差，决策变量为预脱硅矿浆固含值，优化初始值为化验所得的预脱硅矿浆固含值，约束条件为通过物料平衡计算所得的各变量的边界条件以及决策变量的波动幅值限制；该数据预处理方法还结合统计分析方法和生产过程机理，剔除采集数据中的显著误差、***地调整过程测量值、降低模型中的潜在不确定性。
根据本发明较佳实施例，步骤S3中，采用包含两层长短期记忆单元的递归神经网络拟合苛性比值机理模型与化验值的误差,对机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000051
进行补偿。
(三)有益效果
本发明的有益效果是：
本发明的方法对高压管道溶出液苛性比值的预测结果相对误差在 1.6％以内，能够实在线连续测量，并且具有一定的自适应能力，能够根据生产情况校正预测模型。根据该预测结果可指导进料配比和二次加碱流量设定，减少***波动，提高溶出产量。
其中，用于步骤S2中进行苛性比值机理模型计算的所涉及的变量都采集自高压管道溶出过程之前，且经过数据校正等预处理，提高数据质量和预测准确度。本发明将苛性比值预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据，用于不断在线自动校正、更新苛性比值误差预测模型，提高苛性比值误差预测模型对工况的自适应能力，以满足新的工况条件。
附图说明
图1数据预处理效果。
图2本发明预测方法的苛性比值算法结构。
图3苛性比值预测算法程序框图。
图4基于LSTM-RNN的苛性比值补偿模型结构图。
图5 LSTM内部结构图。
图6苛性比值预测值和实际化验值对比。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本发明利用基于物料平衡的机理模型和基于递归神经网络的苛性比值误差预测模型，通过溶出反应前的物料特性和生产过程参数实现在线预测高压管道溶出过程溶出液的苛性比值，预测结果用于指导进料配比和二次加碱流量的设定，该发明还具有模型参数自校正功能，具有工况自适应能力。此处选用某工厂连续生产的2301组数据做案例进行分析，其中前1840组(80％)做训练，后用461组做测试。
如图2-3所示，本发明苛性比值预测算法包括四个部分，即数据采集和传输，基于数据校正的预处理，基于预处理的数据和物料平衡原则建立机理模型，结合机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000061
离线取样化验值、预处理的数据建立基于递归神经网络的补偿模型。采用补偿模型的输出结果
Figure RE-GDA0002361117800000062
对机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000063
进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果
Figure RE-GDA0002361117800000064
同时，本发明还将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，重新训练递归神经网络的参数，校正和更新苛性比值误差预测模型，提高模型的自适应能力，以满足实际的工况条件。
以下分别对各部分及其关系详述如下：
1、数据采集和传输
(1)化验数据的采集和传输
化验数据是指氧化铝厂化验室工作人员对矿石、配料、矿浆和成品进行定时化验所获得的化验对象的物理和化学特性，包括入磨矿中Al2O3含量、入磨矿中SiO2含量、入磨矿中Fe2O3含量、入磨矿中CaO含量、入磨矿中TiO2含量、入磨矿的铝硅比、入磨矿的钙硅比、入磨矿的真密度、石灰中CaO含量、石灰中SiO2含量、石灰中Al2O3含量、石灰的烧失量、石灰的真密度、循环母液苛性碱浓度、循环母液氧化铝浓度、循环母液的苛性比值、预脱硅后矿浆苛性碱浓度、预脱硅后矿浆固含、溶出液的苛性比值，通过访问化验室的局域网获得上述化验数据。
(2)生产过程参数的采集和传输
生产过程参数是指溶出过程中所涉及的流量等仪表检测参数，本发明所涉及的生产过程参数包括二次加碱流量、石灰与入磨矿比例、溶出机组进料量。利用FOXBORO IA公司的DCS型号为(FCP270)从现场采集数据，然后利用Honeywell公司的PHD数据库对过程变量进行存储，通过OPC协议传输到计算机中。
2、基于数据校正的数据预处理
预脱硅后矿浆固含是一个对溶出液特性影响较大的变量，实际生产过程中操作人员会通过预脱硅后矿浆固含来估计溶出液苛性比值的变化趋势，但是由于预脱硅后矿浆属于多相混合体，取样不均导致化验结果波动严重且无法反应矿浆的真实特性，因此数据预处理环节主要针对该变量(矿浆固含化验值)进行。
将该变量(矿浆固含化验值)代入物料平衡方程所得的机理模型预测值与实际化验值的误差为目标函数(默认要使目标函数达最小值)，将预脱硅矿浆固含作为决策变量，将该变量的化验数据作为初始值，将根据物料平衡计算所得的其他变量的边界条件、以及预脱硅后矿浆固含的波动幅值限制作为约束条件，对预脱硅矿浆固含值进行校正。参见图1，为对预脱硅矿浆固含值进行校正的结果，通过校正提高数据的质量。
3、基于物料平衡的机理模型，溶出液苛性比值的机理模型预测值
Figure RE-GDA0002361117800000071
的计算公式为：
Figure RE-GDA0002361117800000072
式中
Figure RE-GDA0002361117800000073
表示溶出液苛性比值机理模型预测值，
Figure RE-GDA0002361117800000074
表示一次加碱流量 (m3/h)，
Figure RE-GDA0002361117800000075
表示二次加碱流量(m3/h),CNa表示循环母液苛性碱浓度(g/l)， QLrB表示石灰与入磨矿比例，Qdig表示溶出机组进料量(m3/h)，Spds表示预脱硅后矿浆固含(g/l)，BSi表示入磨矿中SiO2含量(％)，LSi表示石灰中SiO2含量(％)，NrSdig表示赤泥中的钠硅比，LLO表示石灰的烧失量(％)，
Figure RE-GDA0002361117800000081
表示循环母液的苛性比值，BAl表示入磨矿石中Al2O3含量(％)，LAl表示石灰中Al2O3含量(％)，rdig表示溶出率，NrSdig表示赤泥中的钠硅比；
其中，一次加碱流量
Figure RE-GDA0002361117800000082
溶出率rdig、赤泥中的钠硅比NrSdig的计算公式如下：
Figure RE-GDA0002361117800000083
Figure RE-GDA0002361117800000084
Figure RE-GDA0002361117800000085
上述式中BD表示入磨矿石的真密度(g/cm3)，LD表示石灰的真密度 (g/cm3)，QB表示入磨矿石流量(t/h)，QL表示入磨石灰流量(t/h)，其中：
Figure RE-GDA0002361117800000086
QL＝QB×QLrB 式VI
式中，ArSdig表示赤泥中的铝硅比，其计算公式为：
Figure RE-GDA0002361117800000087
式IV和式VII中的LCa表示石灰中CaO含量(％)；
并基于历史数据由最小二乘法辨识得到a1、b1、a2、b2的值： a1＝-0.2863，b1＝0.667，a2＝0.2371，b2＝0.9296。
4、基于递归神经网络的苛性比值误差预测模型
基于机理的建模方法能够很大程度上反映溶出前物料特性对苛性比值的作用机理，但是由于研究人员认知水平有限、氧化铝生产环境复杂等因素无法获得较高精度的预测结果。
本发明针对氧化铝高压管道溶出过程溶出液苛性比值的在线预测问题，采用基于递归神经网络的苛性比值误差预测模型，结合当前和历史数据，在溶出反应前预测出苛性比值机理模型预测值的偏差，最终使用预测模型的输出结果对苛性比值的机理模型预测值αkl进行修正，得出最终的苛性比值预测结果。
本发明的方法是将待预测指标作为模型的输出，其他相关变量作为输入，通过各种分析方法挖掘数据中的隐含信息，从而实现模型的预测功能，针对流程工业中存在大量不确定性因素的现象，基于数据的建模方法可以避免机理建模实际应用的困难。
如图4-5所示，在本发明的较佳实施例中，按照如下方法建立的基于递归神经网络的苛性比值误差预测模：
(1)建立模型结构
利用包含两层长短期记忆单元的递归神经网络提取数据的时序特征。用xt代表t时刻网络的输入， xt＝[BAlt,BSit,BFet,BCat,BTit,LCat,CNat,akMt,Spdst,Qdigt,QNa2t]，向量内的数据是t 时刻采样得到并归一化后的主元数据，Ct代表t时刻的长期记忆状态，ht代表t时刻的短期记忆状态及输出。记忆单元内的σ代表Sigmoid激活函数，
Figure RE-GDA0002361117800000091
代表乘法操作，
Figure RE-GDA0002361117800000092
代表加法操作，tanh代表tanh激活函数。如图5 所示，为LSTM内部结构图。
(2)设定模型算法和验证方法
(a)初始化
对记忆单元内的权值矩阵包括Wf、Wi、Wc和Wo使用均值为0方差为 1×10-3的高斯分布来进行参数初始化，bf、bi、bC和bo偏置初始化为0。
(b)前向计算
前向计算即计算每个记忆单元内神经元的输出值，即ft、it、C’t、Ct、σt和ht六个向量的值。
激活函数σ和tanh的计算公式为(1)-(2)：
Figure RE-GDA0002361117800000101
Figure RE-GDA0002361117800000102
记忆单元内神经元输出值为式(3)-(8)：
ft＝σ(Wf[ht-1,xt]+bf) (3)
it＝σ(Wi[ht-1,xt]+bi) (4)
C’t＝tanh(Wc[ht-1,xt]+bC) (5)
Ct＝ft Ct-1+it C’t (6)
ot＝σ(Wo[ht-1,xt]+bo) (7)
ht＝ot.tanh(Ct) (8)
(c)反向修正权值Wf、Wi、Wc、Wo、bf、bi和bo
权值修正包括Wf、bf、Wi、bi、Wc、bC、Wo和bo。根据当前t时刻的误差E，通过链式求导法则反向计算每个神经元参数的误差率值，再根据学习率更新权值。
(d)精度验证
如图4所示，本发明采用包含两层的LSTM-RNN算法对机理模型输出进行补偿，学习效果如表1和表2所示。
表1溶出液苛性比值软预测模型误差评价指标
Figure RE-GDA0002361117800000111
表2模型误差分布区间表
误差绝对值区间 机理模型 机理模型+RNN补偿
Error<＝0.03 418 456
0.03<Error<＝0.06 42 2
Error>0.06 1 0
5、递归神经网络在线修正
氧化铝生产***长期运行过程中，苛性比值预测模型的精度会由于入料矿石特性波动、管道结疤、设备老化、生产环境变化等因素逐渐降低，导致模型预测能力下降。为适应新的工况，预测模型的在线校正必不可少。
本发明针对氧化铝高压管道溶出过程溶出液苛性比值的在线预测问题，将预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成模型修正数据集，用于递归神经网络参数在线修正，将苛性比值的机理预测结果和实际化验数据的误差作为输出，重新训练递归神经网络的参数，提高模型的自适应能力。
如图6所示，为采用本发明的在线预测方法所预测的拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值与实际离线化验值的对比图，不难看出，预测的苛性比值与真实值非常吻合，说明本发明的在线预测方法准确度非常高。

Claims (4)

1.一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1:将现场采集的氧化铝高压管道溶出前的物料特性、生产过程参数输入计算机，利用基于数据校正的数据预处理方法进行数据的预处理；
S2:基于物料平衡原则，根据入磨矿石流量、一次加碱流量、溶出率、赤泥铝硅比和赤泥钠硅比，根据以下公式计算得出溶出液苛性比值的机理模型预测值
Figure FDA0002308609550000011
Figure FDA0002308609550000012
式中
Figure FDA0002308609550000013
表示溶出液苛性比值机理模型预测值，
Figure FDA0002308609550000014
表示一次加碱流量(m3/h)，
Figure FDA0002308609550000015
表示二次加碱流量(m3/h),CNa表示循环母液苛性碱浓度(g/l)，QLrB表示石灰与入磨矿比例，Qdig表示溶出机组进料量(m3/h)，Spds表示预脱硅后矿浆固含(g/l)，BSi表示入磨矿中SiO2含量(％)，LSi表示石灰中SiO2含量(％)，NrSdig表示赤泥中的钠硅比，LLO表示石灰的烧失量(％)，
Figure FDA0002308609550000016
表示循环母液的苛性比值，BAl表示入磨矿石中Al2O3含量(％)，LAl表示石灰中Al2O3含量(％)，rdig表示溶出率，NrSdig表示赤泥中的钠硅比；
式I中，一次加碱流量
Figure FDA0002308609550000017
溶出率rdig、赤泥中的钠硅比NrSdig的计算公式如下：
Figure FDA0002308609550000018
Figure FDA0002308609550000021
Figure FDA0002308609550000022
式中BD表示入磨矿石的真密度(g/cm3)，LD表示石灰的真密度(g/cm3)，QB表示入磨矿石流量(t/h)，QL表示入磨石灰流量(t/h)，其中：
Figure FDA0002308609550000023
QL＝QB×QLrB 式VI
式中，ArSdig表示赤泥中的铝硅比，其计算公式为：
Figure FDA0002308609550000024
式IV和式VII中的LCa表示石灰中CaO含量(％)，
其中a1、b1、a2、b2基于历史数据由最小二乘法辨识得到：a1＝-0.2863，b1＝0.667，a2＝0.2371，b2＝0.9296；
S3:根据溶出液苛性比值的化验值和机理模型预测值
Figure FDA0002308609550000025
所构成的误差建立基于递归神经网络的苛性比值误差预测模型，用输出结果对机理模型预测值进行补偿，得到最终的苛性比值预测结果；
S4:将苛性比值预测结果与溶出后实际化验值相对误差低于0.1％的数据构成数据集，用于在线更新苛性比值误差预测模型，提高对工况的自适应能力。
2.根据权利要求1所述的预测方法，步骤S1中：所述物料特性包括由人工化验得到或由在线检测装置检测得到的：入磨矿中Al2O3含量、入磨矿中SiO2含量、入磨矿中Fe2O3含量、入磨矿中CaO含量、入磨矿中TiO2含量、入磨矿的铝硅比、入磨矿的钙硅比、入磨矿的真密度、石灰中CaO含量、石灰中SiO2含量、石灰中Al2O3含量、石灰的烧失量、石灰的真密度、循环母液苛性碱浓度、循环母液氧化铝浓度、循环母液的苛性比值、预脱硅后矿浆苛性碱浓度、预脱硅后矿浆固含、溶出液的苛性比值；所述生产过程参数由在线检测装置检测得到，包括溶出过程中的二次加碱流量、石灰与入磨矿比例、溶出机组进料量。
3.根据权利要求1所述的预测方法，步骤S1中：所述物料特性、生产过程参数通过数据采集模块、传输模块传输给计算机，由计算机基于最优化理论的数据校正方法，对精度较低的预脱硅矿浆固含化验值进行数据预处理，具体方法为：
将采集到的物料特性和生产过程参数代入数据校正模型对预脱硅矿浆固含进行校正；该校正模型的优化目标为苛性比值的机理模型预测值
Figure FDA0002308609550000032
与实际化验值之间的误差，决策变量为预脱硅矿浆固含值，优化初始值为化验所得的预脱硅矿浆固含值，约束条件为通过物料平衡计算所得的各变量的边界条件以及决策变量的波动幅值限制；该数据预处理方法还结合统计分析方法和生产过程机理，剔除采集数据中的显著误差、***地调整过程测量值、降低模型中的潜在不确定性。
4.根据权利要求1所述的预测方法，步骤S3中：采用包含两层长短期记忆单元的递归神经网络拟合苛性比值机理模型与化验值的误差,对机理模型预测值
Figure FDA0002308609550000031
进行补偿。
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