（控制理论与控制工程专业论文）氧化铝生产过程苛性比值与溶出率智能集成预测模型研究.pdf

摘要 苛性比值与溶出率是氧化铝高压溶出过程中两个重要的经济技 术指标。它们不仅决定了氧化铝溶出的效果及碱耗，而且对氧化铝的 后续生产具有极大的影响。然而，目前苛性比值与溶出率的检测严重 滞后、波动范围大且难以及时调整，从而导致整个生产流程的实时控 制陷入被动。为此，研究如何运用智能集成建模方法建立苛性比值与 溶出率的预测模型从而实现苛性比值与溶出率的在线检测，对实现氧 化铝生产过程的稳产高产、提高企业竞争力都具有重要意义。 本文以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为背景，着重研 究了苛性比值与溶出率的智能集成预测模型的建立和应用。首先，在 分析氧化铝高压溶出过程机理的基础上，确定了影响苛性比值与溶出 率的主要因素，提出了苛性比值与溶出率的机理模型；然后，提出了 基于主元分析的多神经网络模型，用来补偿机理模型的偏差，从而建 立机理模型与神经网络的集成模型；接着又提出了具有白校正样本库 的基于聚类分析的匹配模型，用来预测苛性比值与溶出率；最后在深 入分析机理模型与神经网络集成模型、匹配模型两者的优点与不足的 基础上，提出了采用基于专家知识和统计学知识的智能协调器对两者 的输出进行协调，从而建立苛性比值与溶出率的智能集成预测模型。 智能集成预测模型的现场运行结果表明该模型具有较高精度，能 很好地实现苛性比值与溶出率的在线预测。 关键词苛性比值，溶出率，高压溶出，神经网络，智能集成模型 a b s t r a c t r a t i oo fs o d at oa l u m i n a t e ( r s a ) a n d l e a c h i n gr a t e ( l r ) a r et w o v e r yi l p o n a m e c o n o m i c a la i l dt e c h n i c a li n d i c e si nt 1 1 e p r o c e s s o f h i g h p r e s s u r ed i g e s t i o n ( h p d ) o f a l u m i n a n o to n j yt 1 1 e ya f 诧c to u t p u t o fa l u m i n aa n da l k a l ic o n s u m p t i o n ，b u ta l s ot h e ym a k e g r e a ti n n u e n c e o n s u c c e s s i v ep m d u c t i o no fa l u m i n a h o w e v e r ，a tp r e s e n ti ti sd i 衔c u l tt o m e a s u r er s aa n dl rt i m e l w h i c hm a k e si th a r dt oa c h i e v er e a l - t i m e c o n t r o lo ft h ew h 0 1 ep r o c e s so f p r o d u c t i o n t h e r e f o r e ，h o wt oi m p l e m e m o n l i n em e a s u r e m e n to fr s aa n dl r b ye s t a b l i s h i l l gp r e d i c t i o nm o d e l u s i n gi m e l l i g e n ti n t e g r a t e dm o d e l i n g ，i ss i g n i f i c a mf o rr e a l i z i n gs t e a d y a n dh i 曲p r o d u c t i o no fa l u m i n aa n de n h a n c i n gt h ec o r 印e t i t i v ep o w e ro f e n t e r p r i s e s 0 n 也eb a c k g r o u n do fp r o d u c t i o np m c e s so fa l u m i n ai nh e n a i l b r a c hc h i n a a l u m i n i u m ，t h i sp a p e rm a i l l l y d o e sr e s e a 托hi nt h e e s t a b l i s h m e n ta n d 印p l i c a t i o n o f i n t e l l i g e n ti n t e g r a t e dp r e d i c t i o nm o d e l o f r s aa n dl r f i r s t l v m ek e vf a c t o r sm a ti n n u e n c er s aa 1 1 dl ra r e a c q u i r e db ya 1 1 a l y z i n g t h em e c h a n i s mo f p r o c e s so f 玎) d ， t h e n m e c h a n i s mm o d e lo fr s aa n dl ri se s t a b l i s h e d s e c o n d l i no r d e rt o c o m p e n s a t ee r r o r so fm e c h a n i s mm o d e l ，m u l t i p l en e u r a ln e 栅o r 玉( sb a s e d o n p r i n c i p i ec o m p o n e n ta i l a l y s i si sp mf o n v a r d ，t t l e r 曲y 协t e g r a t e dm o d e l o fm e c h a n i s mm o d e la n dn e u r a ln e t w o r ki sp r o p o s e d t h j r d l y m a t c h i n g m o d e lw i t l l s e l f - t u n i n gs 啪p l el i b r a r yb a s e do nc l u s t e ra n a l y s i s i s p u t f o n a r d f i n a l 】y ，o nm e b a s eo f a n a l y z i n gm e r i t sa n df i a w so fi n t e g r a t e d m o d e lo fm e c h a n i s mm o d e la n dn e u r a ln e t w o d ( a n dm a t c h i n gm o d e l ， i n t e l l i g e n t c o o r d i n a t o rb a s e do n e x p e r tk n o w l e d g e a n ds t a t i s t i c si s d e s i g n e dt oh a r r n o n i z eo u t p u t so f m e s et w om o d e l s ，m e r e f o r ei n t e i l i g e m i n t e g r a t e dp r e d i c t i o nm o d e lo fr s a a 1 1 dl ri se s t a b l i s h e d a nr e a l w o r l da p p l i c a t i o ni nh e n a nb r a c hc h i n aa l u m m i u ms h o w s m a ti n t e l l i g e n ti m e g r a t e dm o d e l i se f f e c t i v ea n di tc a np r e d i c tr s aa n d l ro nl i n ev e r yp r e c i s e l y k e yw o r d sr a t i oo fs o d at oa l u m i n a t e ，l e a c h i n gr a t e ，h i g h - p r e s s u r e d i g e s t j o n ，n e u r a ln e t w o r k s ，i n t e l l i g e n ti n t e g r a t e dm o d e l i l 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在在论文中作了明确的说 明。 作者签名：焘墨：塑日期：垫! 生年月丝日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论 文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名：盘苎：塑导师签名日期：堡! 竺年上月j 三日 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 1 课题来源及意义 第一章绪论 氧化铝生产过程是一个复杂连续的化工工业生产过程，而氧化铝高压溶出是 整个生产过程中最为关键的一环。苛性比值与溶出率正是氧化铝高压溶出过程中 两个重要的经济技术指标。它们不仅决定了氧化铝溶出的效果及碱耗，而且对氧 化铝的后续生产具有重要的指导作用，具体体现在：降低苛性比值，可以减少溶 出过程中的碱耗，即同样多的循环母液可以溶出更多的氧化铝，同时还能提高种 分的分解率；氧化铝溶出率是直接反映产率的生产指标，它的高低直接反跌了溶 出质量的好坏；保持较低的苛性比值与较高的溶出率，不仅为企业带来巨额的经 济效益，而且对整个氧化铝工业的稳定高产具有重要意义。因此，必须对苛性比 值与溶出率进行检测并及时调整生产使其达到最优。 然而，目前在大多数氧化铝生产企业中，苛性比值与溶出率的检测是通过对 原矿浆和溶出矿浆的化验分析得到的，存在较大的滞后，从而导致整个生产流程 的实时控制陷入被动，其直接后果表现为：苛性比值与溶出率的检测结果很不稳 定，波动范围大且难于及时调整，对生产指导极为不利。因此，非常有必要找出 一种能在线检测苛性比值与溶出率的方法。 中国铝业公司河南分公司是国有大型氧化铝生产企业，生产经验丰富，技术 力量雄厚。然而，在氧化铝高压溶出过程中也存在着苛性比值与溶出率检测严重 滞后的问题，从而导致原矿浆配料很难及时调整，产量和质量波动大。因此，该 公司急需寻求对策来实现苛性比值与溶出率的在线检测，使整个氧化铝生产过程 实现高产、优质、低耗，提高企业的市场竞争力。 因此，中国铝业公司河南分公司和中南大学信息科学与工程学院共同合作， 研究开发了“氧化铝生产过程的苛性比值与溶出率软测量软件开发”项目。该课 题旨在运用软测量技术来解决苛性比值与溶出率难以在线检测的问题，其主要任 务有两个：苛性比值与溶出率的预测以及原矿浆配料优化。苛性比值与溶出率的 预测就是在对高压溶出机理深入透彻分析的基础上，确定影响苛性比值与溶出率 的主要因素，建立其与这些因素之间的关系模型，准确实现苛性比值与溶出率的 在线预测。而原矿浆配料优化就是根据苛性比值与溶出率的预测结果来及时地调 整原矿浆配料，目的是使苛性比值与溶出率达到最优，从而实现氧化铝生产的优 化控制。为了使生产达到最佳要求，主要解决以下几个方面的问题： ( 1 ) 对高压溶出过程中的工况参数进行集中在线监视，使现场操作人员及时 中南入学硕士学位论文 第一章绪论 准确全面地了解机组的运行状态信息。 ( 2 ) 能根据影响苛性比值与溶出率的主要因素来准确地预测这两个重要指 标，克服原来耗时长的化验分析所导致的滞后局面，并避免人为因素造成的误差。 ( 3 ) 虽然在长期生产过程中，技术人员在根据苛性比值与溶出率的检测值来 指导原矿浆配料优化这一方面积累了丰富的经验，但没有针对复杂多变的生产环 境形成一套完整的优化控制策略。主观认识上的差异往往使技术人员作出不同的 判断，从而采用不同的优化控制方案，不利于系统保持稳定的优化状态。因此必 须针对原矿浆配料优化形成一套行之有效的控制策略，并由计算机实现。 ( 4 ) 对生产过程的数据和相关生产记录实现保存、管理、打印等功能，实现 生产过程的现代化管理。 本课题是以中国铝业公司河南分公司氧化铝生产过程为工业背景，通过对高 压溶出过程的机理进行系统深入的分析，提出了基于主元分析、神经网络、专家 知识和聚类等方法的苛性比值与溶出率的智能集成预测模型，开发了具有自主版 权的苛性比值与溶出率软测量软件，对高压溶出过程进行监视以及实时控制，准 确地对苛性比值与溶出率进行在线预测，为现场工作人员提供了原矿浆配料的优 化指导，实现苛性比值与溶出率的最优控制，也为氧化铝生产企业带来显著的社 会效益和经济效益。 本课题是国家8 6 3 资助的应用基础研究项目中国铝业公司综合自动化 系统总体方案设计及关键技术攻关的子课题之一。 1 2 氧化铝生产工艺简介 目前，氧化铝主要采用碱法生产。碱法生产氧化铝，就是用碱( n a 0 h 或 n a 2 c 0 3 ) 处理铝土矿，使矿石中的氧化铝和碱反应生成铝酸钠，铝酸钠溶于碱液 即为铝酸钠溶液。铝酸钠溶液可以分解析出氢氧化铝，将氢氧化铝与碱液分离， 经过洗净和煅烧，即获得氧化铝。 在工业中，一般采用拜耳法和烧结法制取氧化铝】。拜耳法生产氧化铝的 基本原理如图卜1 所示，其实质是：用苛性钠溶液溶出铝土矿中的氧化铝，所制 得的铝酸钠溶液在添加氢氧化铝做种子、降温和搅拌的条件下进行分解得到氢氧 化铝，氢氧化铝焙烧得到氧化铝，分解剩下的母液蒸发后再用来溶出新的一批铝 土矿。而烧结法的实质是：由含铝原料与纯碱、石灰石制备成的生料浆经烧结后， 所得的铝酸钠溶液脱硅后经碳酸化分解得到氢氧化铝，氢氧化铝煅烧后得到氧化 铝。纯碱经蒸发后以浓溶液形态返回到生料浆的配制过程，其基本原理如图卜2 所示。 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 铝土矿 l 破碎蓼性钠 弋 一薹 ，泥渣分离i 采聂 型学筮l i a l ( o h ) 3 分及洗涤送堆场a l ( o h ) 3 分离及洗涤删 志慕 越i 子土一液 图卜l 拜耳法工艺流程 苏打 铝士矿 氧化铝 图卜2 烧结法工艺流程 两种方法相比较，都各有优缺点：拜耳法最经济，应用也最为广泛( 目前世 界上生产的氧化铝有9 5 是用拜耳法从铝土矿制得的) ，但是要应用该方法则需 要高质量的铝土矿；而烧结法最为昂贵，但可以用于任何低品味铝土矿。由于这 两种方法都具有不可避免的缺陷，近年来，碱法的联合法的应用取得了很大的成 就，该方法综合了拜耳法和烧结法两者的优点，其技术经济指标介于拜耳法和烧 ! 堕叁堂堡主堂鱼垦茎 蔓二兰篁堡 结法之间。联合法根据其方式又可以分为并联法、串联法和混联法。目前中国铝 业公司河南分公司就是采用混联法生产氧化铝。 1 3 智能集成建摸研究现状 目前工业过程的稳态优化控制策略主要是建立在由生产工艺和机理辨识得 到的稳态模型的基础之上。由于工业过程的复杂性，稳态优化控制在实现中面临 的难点在于如何合理地建立复杂工业过程的模型，并采用先进的优化方法实现复 杂工业过程的稳态优化控制【”】。 工业过程的模型化研究经历了传统建模和智能建模两大阶段。长期以来，工 业过程的控制模型大多采用机理模型和系统辨识等传统建模方法。机理模型是在 工艺机理分析的基础上，依据物料平衡、热量平衡、动力学和热力学等理论建立 的类似于方程式的机理模型。机理模型是对生产过程的严格描述，在很大程度上 依赖于科研和工程开发人员对实际工业过程的理论和化学、物理过程原理认识。 然而，由于实际生产过程的复杂性和不确定性，对工业过程的认知总是有限的， 因此建立严格的机理模型十分困难。系统辨识通过对所研究工业过程输入与输出 关系的观测，基于一组给定的模型类，用参数估计方法确定与所测过程等价的模 型。系统辨识的关键是模型类的确定以及参数估计方法。然而由于有限的几种非 线性模型类无法满足干变万化的非线性过程，因此系统辨识用于非线性工业过程 建模的精度不够理想。针对传统建模方法的不足，国内外学者不断寻求更好的建 模方法予以解决，而这直到人工智能出现后才有所突破。 随着人工智能的发展，逐步形成了智能建模方法。智能建模方法是将人工智 能、神经网络、模糊逻辑、模式识别等智能化技术和理论用于工业过程建模的方 法，它主要包括专家经验方法、神经网络方法、模糊逻辑方法、模式识别方法等。 专家经验方法依靠专家系统获取的经验知识对生产过程进行描述，不仅可以处理 定性和启发式的知识信息，而且可以处理多变量、非线性、强耦合等复杂关系。 专家系统具有较强的解释功能，通过专家经验模型可以很容易得到对工业过程的 机理与本质的认知。模糊技术也根据经验知识对过程进行描述，采用模糊推理方 法能很好地处理生产过程中存在的大量不确定性信息。人工神经网络不仅可以任 意逼近非线性函数，且具有大规模并行处理、知识分布存储、自学习能力强、容 错性好等特点，在复杂工业过程建模中备受青睐。由于具有上述优点，智能建模 方法在工业过程建模中已被广泛应用，并取得不错的效果。然而智能建模方法尚 不完善，在模型的预测精度、学习能力、模型的复杂度方面还存在问题。例如， 专家系统存在知识获取的瓶颈，由于知识不完备，加上专家经验模型的学习能力 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 差，推理能力弱，所以模型的精度不高；模糊技术也存在知识获耿的瓶颈，该方 法在确定规则数、模糊隶属度函数时需要有效数据的附加信息或先验知识，而这 些信息有时并不容易得到；神经网络是一种基于生产数据的黑箱模型，模型不具 透明性。不能揭示过程的机理。另外，神经网络对训练样本的选择和需求量大， 若网络输入较多，网络结构复杂，训练耗时，且收敛速度慢。由于存在上述问题， 对于存在非线性、不确定性、大时滞、参数分布性和时变性等复杂内在机理的工 业过程，某一种智能建模方法都难以完全满足综合化、复杂化的工业过程控制要 求。 针对上述这些工业过程建模方法所存在的问题，许多学者和专家提出了智能 集成建模的方法，即针对实际工业过程的其体情况，将多种建模方法结合起来， 取长补短，克服单一建模方法本身存在的问题。智能集成建模方法在处理复杂过 程信息方面颇具优势。生产数据可用于系统辨识和神经网络建模，经验知识可作 为专家经验建模和模糊逻辑建模的基础，而工业界对过程的机理认知则是机理建 模的前提，这些多方面的信息为各种建模方法的集成创造了条件。智能集成建模 的具体形式有：多种神经网络共同建模、神经网络与传统方法相结合建模、模糊 与神经网络混合建模以及神经网络与其它智能技术相结合等。目前，包括专家系 统，模糊逻辑和神经网络在内的智能控制技术在处理多变量、非线性、定性和半 定性的信息方面已经表现出诸多优越性。这些智能技术与传统建模技术结合用于 复杂工业过程的建模也在实际中取得了相当的成功。例如，万维汉等人由基于生 产历史数据的模糊神经网络和反映生产专家经验知识的模糊模型共同建立了镍 闪速熔炼过程模型1 8 】；徐国林等人对连铸过程二次冷却控制中的神经网络预测模 型进行了研究1 9 】；k o d k m e nj 等人建立了由基于语义方程的模糊模型和模糊神经 网络串联组成的旋转干燥窑模型等卅，、um i 川等根据配煤过程机理和生产经验 建立了配煤过程专家控制模型，取得了相当好的效果。实践证明，智能集成建模 方法在复杂工业过程建模中比单一的传统或智能建模方法更有效。 目前，智能集成建模思想己上升到理论高度，越来越多的学者都展开了对智 能集成建模理论的研究工作。随着智能集成建模理论的不断完善，它在实际工业 过程的建模中将发挥更大的优势，使工业过程的控制水平上一个新台阶。 1 4 研究内容和方法 本文针对该课题中要实现苛性比值与溶出率在线预测的任务，运用智能集成 建模的方法，着重研究了苛性比值与溶出率智能集成预测模型的建立和应用，解 决了实际生产中苛性比值与溶出率检测值严重滞后的问题，为及时调整原矿浆配 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 料提供指导作用。 针对氧化铝高压溶出过程环境恶劣、反应机理异常复杂，影响苛性比值与溶 出率的因素众多且它们之间有较强的非线性和耦合性等特点，如何将传统建模方 法和多种智能技术相集成来建立苛性比值与溶出率的智能集成预测模型，就成了 一个很关键的问题。为此，本文灵活运用主元分析、神经网络和聚类分析等先进 方法。 主元分析( p r i n c i p kc o m p o n e n ta n a l y s i s ) 作为一种数据压缩和信息抽取的 多元统计分析技术，适合于分析多维过程变量、产品质量变量和其它影响过程操 作元素构成的数据集合。经过对原始数据空间的数据压缩后抽取一种有代表性的 数据统计特征，多元统计学称之为主元。这种数据统计特征消除了原始数据问的 关联，降低了数据空间维数，而且能够代表原始数据空间的数据变化，从而使数 据更易于分析和处理。主元分析自1 9 0 1 年提出以来，不同科学领域的研究人员 从不同角度对主元分析进行了研究，并被广泛运用到物理学领域和化学化工领 域。利用主元分析对影响苛性比值与溶出率的众多因素进行处理，找出主要因素， 减少建模过程中模型输入参数的个数，达到数据降维的作用，减小神经网络的规 模，从而避免建模时学习收敛速度过慢的问题【1 2 。“。 神经网络的实质体现了网络输入和其输出之间的一种函数关系。通过选择适 当的模型结构和激活函数，经过训练学习后，若神经网络能够反映被控对象的输 入、输出关系，即根据输入信息及过去的输出信息能够推算出当前的输出，这就 实现了所谓的建模过程。 由于神经网络的高度非线性映射能力，成功运用神经网络进行时间序列建模 与预报、非线性系统辨识，使得神经网络在控制领域得到广泛的应用i i ”。神经网 络模型按照拓扑结构可以分为前向神经网络模型和反馈神经网络模型，在系统辨 识与建模方面多采用前向神经网络。在前向神经网络中，b p 神经网络模型由于 算法简单，易于实现，被广泛用于实际应用中。 聚类分析是数理统计的一种研究方法，依据客观事物间的特征、亲疏程度和 相似性，通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的方法。作为一种新的模式 识别技术，它不需要预先给出关于模式的先验知识和判别函数，而是通过自身的 学习机制自动形成所要求的决策区域。模糊c 均值算法( f c m ) 是聚类分析的 一种重要方法，作为一种迭代优化算法，受到了研究人员的广泛重视，形成了一 类新的研究热点【1 “。 中南大学硕士学位论文第一章绪论 1 5 论文结构 本文主要通过采用主元分析、神经网络、专家知识和聚类等方法，在用冶金 和化工原理等基础对氧化铝高压溶出过程进行机理分析，并确定了影响苛性比值 与溶出率的主要因素以及它们之间关系的基础上，力求通过多种学科理论与技术 的集成融合，建立苛性比值与溶出率的智能集成预测模型，从而实现对苛性比值 与溶出率的在线预测。 文章首先简介了氧化铝的生产工艺，阐述了课题的来源和研究该课题的深远 意义；然后介绍了智能集成建模理论的发展及研究现状，概括了文章韵研究内容 和方法，对全文有提纲挈领的作用。 第二章介绍了氧化铝高压溶出过程的工艺流程，用冶金和化工原理等基础理 论对高压溶出过程进行深入透彻钓机理分析，确定了影响苛性比值与溶出率的主 要因素以及它们之间的关系。然后根据物料平衡原理建立了苛性比值与溶出率的 机理模型，并对机理模型豹预测结果进行了分析。 第三章在机理模型的基础上提出了基于主元分析的多神经网络模型，用来补 偿机理模型造成的偏差，从而建立机理模型与神经网络的集成模型。其中，重点 阐述了主元分析和数据校正等数据预处理方法、多神经网络的结构和算法，并对 该模型进行仿真。 第四章提出了具有自校正样本数据库的基于聚类分析的匹配模型，重点阐述 了样本集的聚类方法和采用匹配模型来预测苛性比值与溶出率的步骤，最后对匹 配模型的预测结果进行分析。 第五章在深入分析机理模型与神经网络的集成模型、匹配模型两者的优点和 不足的基础上，提出了采用智能协调器协调两者输出的苛性比值与溶出率的智能 集成预测模型。对智能集成模型的框架、基于专家知识和统计学知识的智能协调 器的具体算法以及模型修正等方面均做了详细阐述，并给出了智能集成预测模型 的总体框图。最后，对智能集成模型进行仿真，并给出了现场运行结果及分析。 第六章为结束语，对苛性比值与溶出率的智能集成预测模型的研究与应用予 以总结，结合发展要求和趋势，指出下一步的工作重点。 7 中南火学硕十学位论文第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 2 1 高压溶出过程 用碱法生产氧化铝，除了烧结法以外，无论是拜耳法、并联联合法、串联联 合法，还是将串联法和并联法的特点结合起来的混联法，高压溶出都是从铝土矿 中提取氧化铝的主要作业。高压溶出的目的就是在高温高压的工艺条件下，用苛 性钠溶液把铝土矿中的氧化铝溶出来i ”】。工业生产上的高压溶出不是用纯的苛性 钠溶液，而是用生产流程中回头的循环母液。循环母液的主要成分是苛性钠和铝 酸钠溶液，此外是碳酸钠、硫酸钠，以及少量的铝硅酸盐等。铝土矿的主要成分 是氧化铝，另外还含有不少有害杂质：主要是氧化硅、氧化钛、氧化铁、碳酸盐、 有机物及硫化物等。 高压溶出的生产流程见图2 1 ，其生产流程主要包括以下几个工序： ( 1 ) 预脱硅 高压溶出过程中，铝土矿中的二氧化硅是主要危害杂质。一方面，二氧化硅 以铝硅酸钠的形式与氧化铝和苛性钠反应进入赤泥，造成氧化铝和苛性钠的损 失：另一方面，铝硅酸钠往往在溶出管道中形成结疤，降低溶出过程的热交换效 率，甚至堵塞溶出管道，引起机组故障。所谓预脱硅过程，就是在原矿浆进入溶 出管道前，使矿石中的大部分二氧化硅预先反应并析出，从而降低硅结疤对机组 正常运行的危害。具体操作方法是：配料车间配置好的原矿浆进入原矿浆槽进行 搅拌，在9 0 1 0 0 的条件下，停留4 6 小时，以消除溶液中水合铝硅酸钠过 饱和。 ( 2 ) 预热 经过预脱硅的原矿浆，利用油隔泵打入若干个串联的双程预热器进行预热至 1 6 0 1 7 0 。在溶出车间，对原矿浆预热是利用溶出过程后期的余热实现的。原 矿浆在通过溶出器高温溶出后进入自蒸发器进行冷却。冷却过程中料浆释放的乏 汽被用作预热器的热源。预热过程是通过热交换器完成的。其中，原矿浆吸收乏 汽中的热量获得温升，乏汽则变成高压冷凝水进入冷凝水自蒸发器，然后送往后 续工序作为洗涤用水。利用乏汽对原矿浆进行预热，可节约大量的新蒸汽，减少 能耗。另外，如果不进行预热而直接用新蒸汽加热原矿浆，新蒸汽就变成水分稀 释矿浆中的苛性钠浓度从而影响溶出速度：而预热过程却是通过热交换器间接加 热的，不存在这个缺陷。因此，预热温度的高低，对氧化铝高压溶出过程具有重 要意义，在很大程度上影响到溶出质量的好坏。由于要在不影响流程工业连续运 中南大学硕士学位论文 第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 9 堪寒k叫菌始嗵挂i-n田 中南大学硕士学位论文第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析厦建模 行的前提下定期清理预热器管道结疤并进行故障检修，溶出车间均备有一定量的 备用预热器。 ( 3 ) 加热 预热后的原矿浆顺序进入两个加热溶出器( 1 # 、2 # ) ，并通以高压新蒸汽， 直接加热原矿浆到溶出温度( 2 5 0 2 6 0 ) 。 ( 4 ) 溶出反应 加热到溶出温度的原矿浆，逐个流经7 个反应溶出器( 3 苷，9 # ) 溶出。 ( 5 ) 冷却 溶出以后的矿浆从鲫溶出器顺序排入若干个串联的自蒸发器进行冷却。 从最后一个自蒸发器卸出的溶出矿浆通过溶出矿浆缓冲器送入稀释槽稀释 并沉降。 2 2 苛性比值与溶出率 苛性比值与溶出率是高压溶出工序中两个重要的经济技术指标，它们定义如 下： f 1 1 苛性比值是指溶出液中苛性氧化钠与氧化铝分子数的比值： 吼= 1 6 4 5 帆肚 ( 2 _ 1 ) 式中，l6 4 5 a 1 2 0 3 和n a 2 0 的分子量比值，即1 0 2 ，6 2 ：以、“分别表示 溶出液中的苛性氧化钠和氧化铝浓度( 克，升) 。 降低苛性比值，可以减少溶出过程中应配入的碱量，即同样多的循环母液可 溶出更多的氧化铝；同时可以提高种分的分解率，如果固定分解母液的苛性比值 不变，则可以缩短分解时间。这些都可以为企业带来巨额的经济效益。保持较低 的苛性比值，对整个氧化铝工业的稳定高产具有重要的意义。 ( 2 ) 溶出率是指锚土矿中氧化铝在高压溶出过程中被循环母液中苛性钠溶出 的比例： 州l 一糍) 1 0 0 ( 2 - 2 ) 式中，口表示氧化铝的溶出率( ) ，( “，s ) 女* 和( 4 s ) r i 分别表示赤泥及矿 石中的氧化铝和氧化硅的重量比( 铝硅比) ；生产中，一般用原矿浆固相中的铝硅 比和溶出液固相中的铝硅比来表示氧化铝的溶出率： 中南大学硕士学位论文 第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 州，一嚣鬻 陋， 溶出率是直接反映产率的生产指标。若溶出率高，则说明氧化铝的溶出质量 好；反之，则说明氧化铝的溶出质量差。它对指导生产同样具有重要的意义。 2 3 高压溶出过程主要化学反应 高压溶出过程中发生着非常复杂的化学反应，其中主要的化学反应包括： ( 1 ) 溶出反应 我国铝土矿主要成分是水硬铝，其中每个氧化铝分子只含有一个分子的结 晶水。分子式是d a l o o h 或写成a a 1 2 0 3 h 2 0 。氧化铝的溶出，就是用苛性钠 溶液把铝土矿中的氧化铝溶出来。其中，发生的主要的化学反应就是一水硬铝与 苛性钠( n a o h ) 反应生成铝酸钠，其反应方程式如下： a 1 0 0 h + n a o h + 水一n a a l o ( o h ) 2 + 水( 2 4 ) 铝酸钠在一定苛性钠浓度和温度下都可以在苛性钠水溶液中稳定存在，形成 铝酸钠溶液。铝土矿的溶出过程可以分为下列几个步骤： 循环母液湿润矿粒的表面； o r 与氧化铝水合物反应； 形成n a m ( o h ) 4 或n a a j 0 ( o h ) 2 的扩散层： m ( 0 i ) 4 一或a l o ( 0 h ) 厂从扩散层扩散出来，而o 厂则从溶液中扩散到固相 接触面上。 对于铝土矿溶出来说，第二个步骤( 化学反应) 和第四个步骤( 扩散) 在一 定条件下起主导作用。 ( 2 ) 氧化硅的化学反应 氧化硅是铝土矿中主要的杂质，在高压溶出中，氧化硅主要发生两步化学反 应： 氧化硅与碱液的反应 氧化硅与n a o h 溶液反应生成易溶于水的硅酸钠，其反应方程式为： s i 0 2 + 2 n a o h = n a 2 s i 0 3 + h l o( 2 - 5 ) 生成硅渣的反应 硅酸钠与铝酸钠溶液反应，生成溶解度极小的铝硅酸钠沉淀进入赤泥，同时 引起一定数量的碱和氧化铝的损失。另外，在高压溶出过程中，一般都会加入大 中南人学硕十学位论文 第一章氧化锅高压溶出过程的机理分析及建摸 量的石灰，这时铝土矿中的氧化硅除了生成钠硅渣( 铝硅酸钠水合物) 外，还将生 成钙硅渣( 铝硅酸钙水合物) ，其反应方程式为： 2 n a 2 s i 0 3 + 2 n a a i 0 ( 0 h ) 2 + 水剞赴0 a 1 2 0 3 2 s j 0 2 n h 2 0 十4 n a o h + 水( 2 6 1 n a 2 0 a 1 2 0 3 1 7 s i 0 2 。胛h 2 0 + c 0 h ) 2 = c a o a 1 2 0 3 1 7 s i 0 2 力h 2 0 + 2 n a o h( 2 7 ) ( 3 ) 氧化钛与碱液及c a 0 的反应 高压溶出铝土矿时，如果没有添加石灰，丁i 0 2 与苛性碱反应，生成不溶性的 钛酸钠：当原矿浆中有足够的石灰时，则不生成钛酸钠，而与c a o 反应生成不 溶性的钛酸钙，其化学方程式为： 3 弧0 2 + 2 n a 0 h + 水= n a 2 0 3 t i 0 2 2 5 h 2 0 + 水 2 c a o + t j q + 2 h 2 0 = 2 c a o t i 0 2 2 h 2 0 2 4 影晌苛性比值与溶出率的因素分析 ( 2 8 ) ( 2 9 ) 要建立苛性比值与溶出率的预测模型，就必须找出影响它们的主要因素。在 反应机理异常复杂的高压溶出过程中，影响苛性比值与溶出率的因素相当多。根 据对苛性比值与溶出率的定义以及溶出过程中发生的主要化学反应的仔细分析， 可以将影响因素分为三大类：原矿浆化学成分、原矿浆物理特性和高压溶出工况。 下面，将具体分析这些因素对苛性比值与溶出率的影响。 ( 1 ) 原矿浆的铝硅比 铝硅比是指a 1 2 0 3 对s i 0 2 的重量比。通过对高压溶出过程的分析知道，铝 土矿中的氧化硅只有极少数溶解于碱溶液，绝大部分以铝硅酸钠和铝硅酸钙沉淀 进入赤泥。因此，如果原矿浆中的氧化硅含量越高，即铝硅比越小，则带入赤泥 中的氧化铝也就越多，溶出液中的氧化铝就少，因而溶出率越低，苛性比值也就 越高。反之，若原矿浆中的氧化硅含量越低，即铝硅比越大，则带入赤泥中的氧 化铝也就越少，溶出液中的氧化铝就多，因而溶出率越高，苛性比值也就越低。 ( 2 ) 原矿浆中氧化钙和氧化钛含量 除氧化硅外，氧化钛也是铝土矿中的一种主要杂质。在高压溶出过程中，氧 化钛成凝胶状把一水氧化铝包裹着，氧化钛与碱液作用生成坚实致密的钛酸钠薄 膜，使o h 不能穿透，因而大大增加了扩散阻力，减少了碱液与一水氧化铝的 接触表面，致使溶出速度相当缓慢，因而影响溶出液的苛性比值与溶出率。如果 在原矿浆中加入足够的石灰，氧化钛会先与氧化钙反应，生成2 c a 0 t i 0 2 2 h 2 0 ， 这种化合物松脆多孔，o h 一及a 1 0 ( o h ) 2 一离子容易自由穿透，而且2 c a 0 t i 0 2 2 h 2 0 薄膜在搅拌时由于粒子互相摩擦极易脱落，因而扩散阻力大为减小，接触 中南大学硕士学位论文第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 表面增加，使溶出速度大大提高。另外，氧化钙还会与氧化硅在铝酸钠溶液中反 应生成铝硅酸钙沉淀，这样可以减少碱随同赤泥的化学损失，这从另一方面影响 了苛性比值。 ( 3 ) 循环母液的苛性碱浓度及苛性比值 当其它外部条件均相同时，在一定的浓度范围内，氧化铝的溶出率随着循环 母液碱浓度的升高而迅速上升，与之对应的溶出液苛性比值则显著降低。 ( 4 ) 原矿浆中的固含及液固比 原矿浆的固体含量及液体与固体的质量比值直接反映了矿浆中矿石的含量， 并从一个侧面给出了矿浆的浓度。原矿浆中矿石含量的高低对苛性比值与溶出率 的影响是不言而喻的。矿浆的浓度则会对氧化铝的溶出速度产生影响，从而影响 苛性比值与溶出率。 ( 5 1 原矿浆中铝土矿的磨细程度 高压溶出过程中，溶出速度与接触表面积是成正比的。对单位重量的矿石来 说，颗粒愈小，表面积就愈大，所以矿石磨得越细，溶出速度也就越快。磨细还 可以把杂质包围起来的氧化铝水合物表面暴露出来，使之能与碱液接触。矿石经 过研磨，裂缝增多，有利于溶出速度加快，从而影响苛性比值与溶出率。 ( 6 ) 溶出温度 在一定的苛性钠浓度下，提高溶出温度，可以提高氧化铝的溶解度，加快溶 出速度，获得苛性比值较低的铝酸钠溶液。在一定条件下，溶出温度与苛性比值 溶出率之间的关系如表2 1 和表2 2 所示。从表中可以看出，苛性比值随溶出温 度的上升呈下降趋势，而溶出率呈上升趋势。 表2 1 溶出温度对苛性比值的影响 i 溶出温度 2 6 02 9 0 3 1 5 i苛性比值 1 41 31 2 5 表2 - 2 溶出温度对溶出率的影响 溶出温度 2 3 82 4 0 2 4 22 4 h 4 溶出率 8 1 - 38 48 5 8 8 6 9 ( 7 1 溶出器压力及压差 在高压溶出过程中，经常出现这样的问题： 循环母液碱浓度一定，溶出温度随着溶出器的压力的波动而波动； 在一定操作压力下，溶出温度随着循环母液苛性碱浓度的波动而变化， 碱浓度升高，溶出温度也有所提高； 在一定操作条件下，温度升高到一定程度时，溶出器便开始震动； 中南火学硕士学位论文 第一章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 在一定操作压力下，溶出温度有时会显著下降。 归纳起来就是溶出温度和溶出器压力、循环母液碱浓度三者之间存在着一定 的内在联系。因此，溶出器压力会影响苛性比值与溶出率。另外，不同溶出器之 间的压差也会影响溶出过程，这是因为，压差会影响矿浆在溶出器中流动的速度， 也就是影响溶出器的满罐率和整个溶出时间。如果压差过大，会使得溶出器的满 罐率过小、溶出时间过短，这样会降低溶出率劳使得溶出液的苛性比值过高。 ( 8 ) 原矿浆流量 根据高压溶出过程中的物料平衡，进入溶出器的原矿浆量应该等于出来的溶 出矿浆量。如果原矿浆的流量变化，则原矿浆在溶出器中的反应时间也会发生变 化，这也会影响苛性比值与溶出率。 2 5 苛性比值与溶出率机理模型 纵观国内外研究复杂工业过程建模的成功经验，研究工业过程的工艺机理数 学模型是必不可少的。机理模型是在工艺机理分析的基础上，依据物料平衡、热 量平衡、动力学、热力学等理论建立的类似于方程式的模型。机理模型是对生产 过程的严格描述，在很大程度上依赖于科研和工程开发人员对实际工业过程的理 论和化学、物理过程原理认识。机理分析是系统建模的基础。因此，本文首先建 立苛性比值与溶出率的机理模型。 然而，由于蹩个高压溶出过程反应异常复杂，期间伴随着复杂的物理、化学 反应及相变反应，在各溶出设备中，都同时存在着固、液、气三相，因此不可能 建立其精确的数学模型。通过深入的机理分析可以知道，尽管原矿浆化学成分、 原矿浆物理特性以及高压溶出工况这三方面因素都会对苛性比值与溶出率产生 影响，但是其中原矿浆化学成分对它们的影响最大。因此为简化机理模型，可以 忽略其它两方面因素，而依据高压溶出过程中的主要化学反应及物料平衡原理建 立苛性比值与溶出率的机理模型。 为讨论方便，首先给出如下变量的定义：4 、原矿浆液相中氧化铝 和苛性氧化钠含量( 克，升) ；4 ，、s 、r 、c 臼原矿浆固相氧化铝、氧化硅、 氧化钛及氧化钙含量( ) ；g h 原矿浆中的固含( 克升) 。 ( 1 1 苛性比值机理模型 由前面的假设，可以计算出一升原矿浆中氧化铝、苛性氧化钠、氧化钛、氧 化钙及氧化硅的含量分别为：g 矗4 ，+ 4 、g 晟r 、g 函及g s ( 单 位：克) 。为了计算苛性比值，对整个溶出过程中的主要化学反应作如下的分析： 氧化钛与氧化钙反应生成不溶性的钛酸钙： 1 4 中南_ 人学硕士学位论文第二章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 2 c a 0 + n 0 2 + 2 h 2 0 = 2 c a 0 。t i 0 2 2 h 2 0 也就是说，有一部分氧化钙( 实际生产中，氧化钙一般都会过剩) 与氧化钛( 几 乎全部) 生成钛酸钙而进入赤泥。钛酸钙中，氧化钙与氧化钛的重量比为：2 5 6 ：8 0 = 1 4 ，其中5 6 和8 0 分别为氧化钙和氧化钛的分子量。也就是说，氧化钛消 耗掉的氧化钙为 白。= 1 4 g r( 2 1 0 ) 这样，剩余的氧化钙为： o ，= 僦口一c 口。= 鳓( 一1 4 r ) ( 2 1 1 ) 铝土矿中的氧化硅将有一部分与氧化铝及苛性氧化钠反应生成溶解度非 常小的铝硅酸钠n a 2 0 a 1 2 0 3 1 7 s i 0 2 n h 2 0 沉淀进入赤泥，而另外一部分与氧化 铝及氧化钙反应生成铝硅酸钙c a 0 a 1 2 0 3 1 7 s i 0 2 n h 2 0 沉淀进入赤泥。 但是，生成铝硅酸钠和铝硅酸钙的氧化硅所占比例不是一定的，这主要取决 于生产工艺条件和原矿浆中苛性氧化钠数量及与氧化钛反应后余下的氧化钙数 量。为了计算方便，假设与氧化钛反应后余下的氧化钙全部生成铝硅酸钙沉淀， 则其中氧化硅的量为： s l = 1 7 6 0 o ，5 6 = 1 8 2 1 4 g ( c 口一1 4 r ) ( 2 1 2 ) 其中6 0 、5 6 、1 7 分别为氧化硅、氧化钙的分子量及其分子个数比，因此生成铝 硅酸钠的氧化硅的量为： s 2 = g 而s s l = g 嘞( s 1 8 2 1 4 c 矗+ 2 5 5 x 丁) ( 2 1 3 ) 因此，从原矿浆中带到赤泥中的苛性钠的量为： 。= 6 2 s 2 “6 0 1 7 ) = 0 6 0 7 8 g 矗x ( s 1 8 2 1 4 c 臼+ 2 5 5 x 丁) ( 2 - 1 4 ) 由于进入到赤泥中的氧化铝的量为6 s ，则原矿浆中剩余的氧化铝和苛性钠的 含量分别为： 4 r = g 而一2 + 爿j g s f 2 一1 5 1 a 0 = 一。= 一0 。6 0 7 8 ( 确( s 一1 8 2 1 4 ( k + 2 5 5 丁) 、。 根据苛性比值的定义，可以得到苛性比值的机理模型： 乩6 。s x 等乩6 。s 幽盟篆暑嵩掣 中南夫学硕士学位论文 第一章氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模 ( 2 ) 溶出率机理模型 铝土矿中氧化铝主要发生两种化学反应，即： a ) 氧化铝与循环母液中的苛性钠反应生成铝酸钠溶液； b ) 氧化铝和氧化硅及碱结合生成铝硅酸盐沉淀 蚓( i 那么负荷向量p ，将代表数据x 变化最大的方向，p ：与a 垂直并代表数据工变化 的第二大方向，p 。将代表数据变化最小的方