生物氧化預處理過程作為黃金提取的主要過程,其預處理過程的工藝決定了黃金提取率的高低。其中生物氧化預處理過程中氧化槽進氣量的給定值直接影響氧化槽內(nèi)細菌的活性及難處理金礦石的氧化效率,進而影響最終的黃金提取率,并且,生物氧化預處理過程中的進氣量系統(tǒng)的電能消耗是整個生物氧化預處理工藝的主要耗能系統(tǒng)之一。而目前進氣量的給定是一個開環(huán)系統(tǒng),一般由有工作經(jīng)驗的工人手動調(diào)節(jié)輸氣管道的閥門,進而控制氧化槽的進氣量,其采用的是“寧多勿少”的方法,由此帶來高溶氧水平及低氧利用率,從而造成能源浪費。其次,在生物氧化預處理過程中,由于礦漿的攪拌流動、氧化槽溫度高低、PH值大小和細菌氧化活性等影響因素,增加了進氣量系統(tǒng)的動態(tài)性和不確定性。因此,針對生物氧化槽進氣量系統(tǒng)的開環(huán)調(diào)節(jié)、能源浪費和動態(tài)性等問題,提出一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的生物氧化槽進氣量精準預測方法,從而為氧化槽進氣量的閉環(huán)精準控制提供決策。其主要的研究內(nèi)容如下:(1)對生物氧化槽進氣量系統(tǒng)建立仿真預測模型,以多級生物氧化槽系統(tǒng)為背景,對單個氧化槽建立進氣量的狀態(tài)空間模型,其次,通過考慮各級氧化槽進氣量之間的相關性及耦合性,通過多級氧化槽進氣量時間序列數(shù)據(jù)建立氧化槽進氣量多維狀態(tài)空間模型。(2)采用kalman算法的數(shù)據(jù)同化方法實現(xiàn)預測數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的動態(tài)融合,對預測值及模型參數(shù)進行實時動態(tài)更新,由此構建基于動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動的生物氧化槽進氣量預測模型框架。為了驗證本文方法的有效性及準確性,以新疆某氰化提金廠的真實數(shù)據(jù)進行仿真,其實驗結果表明:該預測框架能夠?qū)ι镅趸圻M氣量進行精準預測,并且,在考慮相關性下建立多維的狀態(tài)空間模型的預測結果更準確。
【學位單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TF831
【部分圖文】：

第一級氧化槽進氣量預測結果

第二級氧化槽進氣量預測結果

第三級氧化槽進氣量預測結果
【參考文獻】

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本文編號：2845369