基于数据驱动的湿法冶金全流程优化研究

摘要

随着我国工业化进程的不断推进，如何经济有效地利用低品位有色金属矿物资源，对我国的可持续发展具有重要意义。湿法冶金既可以处理低品位矿、复杂矿等，又可以减少环境污染，与传统的火法冶金相比有着众多优势。然而，虽然我国的湿法冶金工艺并不落后，但与之相对应的自动化技术却发展缓慢。由于工况的波动，厂商常常难以设定一个合理的生产指标，因此，研究湿法冶金优化设定问题具有重要的理论和实际意义。
　　湿法冶金是一个具有多变量、强耦合以及非线性等复杂特性的生产过程，其优化问题很难单纯利用机理知识来解决，而工业现场积累了大量生产数据，如何基于这些数据进行优化设定是本文重点研究的内容，主要工作归纳如下:
　　1)在对湿法冶金全流程典型工艺进行深入分析的基础上，指出了湿法冶金过程优化中存在的问题，提出了基于数据驱动方法来解决各个工艺指标及操作变量优化设定的方案，并建立了湿法冶金全流程历史运行数据决策表;
　　2)湿法冶金全流程具有变量多、数据量大等特点，需要对历史运行数据进行数据挖掘与知识提取，为此本文采用基于动态层次聚类的连续属性离散化算法对历史运行数据决策表进行离散化，并基于遗传算法对离散表进行粗糙集属性约简，以得到更准确的优化设定规则，利用UCI数据库进行的属性约简实验验证了该方法的可行性;
　　3)利用精简后的规则构造了湿法冶金全流程优化设定案例库，并给出了采用案例推理方法解决湿法冶金全流程优化设定问题的步骤，从而可以根据当前工况从优化设定案例库中检索到最优案例，保证了各个工艺指标参数的最优性;
　　4)最后设计和开发了基于C#、Matlab和SQL Server数据库混合编程的湿法冶金全流程优化设定系统，用于指导现场操作，并对系统结构、各部分功能及系统界面进行了介绍。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 湿法冶金全流程优化设定研究现状

1．2．1 湿法冶金全流程研究现状

1．2．2 湿法冶金优化设定研究现状

1．2．3 基于数据驱动的优化设定研究现状

1．3 本文主要工作

第2章 湿法冶金工艺介绍与问题描述

2．1 引言

2．2 湿法冶金工艺介绍

2．2．1 浸出过程工艺和影响因素分析

2．2．2 压滤过程工艺介绍和影响因素分析

2．2．3 置换过程工艺介绍和影响因素分析

2．3 湿法冶金过程指标分析和问题描述

2．3．1 湿法冶金过程指标分析

2．3．2 湿法冶金过程问题描述

2．4 本章小结

第3章 基于粗糙集的优化设定规则提取

3．1 引言

3．2 粗糙集理论概述

3．3 决策表属性约简算法概述

3．3．1 一般约简算法

3．3．2 基于互信息的属性约简算法

3．4 基于动态层次聚类的决策表离散算法

3．4．1 层次聚类算法

3．4．2 基于动态层次聚类的离散化算法

3．4．3 决策表离散化实验

3．5 基于遗传算法的粗糙集属性约简方法

3．6 实验结果及分析

3．7 本章小结

第4章 基于案例推理的湿法冶金全流程优化设定方法研究

4．1 引言

4．2 案例推理概述

4．3 湿法冶金全流程优化设定案例推理求解

4．3．1 案例表示

4．3．2 案例检索与匹配

4．3．3 案例重用

4．3．4 案例修正与储存

4．4 实验与仿真

4．5 本章小结

第5章 湿法冶金全流程优化设定系统的实现

5．1 引言

5．2 系统硬件结构

5．3 系统软件结构

5．3．1 C#与Matlab的m文件嵌套

5．3．2 C#与SQL Server的通信连接

5．4 优化设定系统的功能设计与实现

5．4．1 系统功能设计

5．4．2 系统功能实现

5．5 本章小结

第6章 结论和展望

参考文献

致谢