锑盐除钴过程电位混合智能控制方法

01研究背景湿法炼锌是当今世界最主流的锌冶炼方法，其产量占到全球锌产量的85%以上。湿法炼锌工艺主要由焙烧、浸出、净化、电解等四道工序组成。其中，浸出工序的主要作用是将含锌物料（锌精矿、锌浸出渣等）中的固态锌溶解到溶液中。浸出液除锌离子之外通常还包含有铜、钴、镉、镍等杂质离子。这些杂质离子会在电解工序造成包括降低电流效率、降低锌粉纯度、腐蚀阴极，乃至于影响生产安全等一系列不良影响。因此，在浸出与电解工序之间，需要通过净化工序将杂质离子浓度降低到电解工序可接受的程度。锌粉置换法是净化工序最常见的方法，其基本原理是使用锌粉将铜、钴、镉、镍等杂质离子从溶液中置换出来。由于不同杂质离子的浓度和性质不同，净化工序也通常被分为除铜、除钴和除镉三道子工序。钴离子是杂质离子中最难被去除的离子，除钴子工序也因此成为了净化过程的最关键工序。02研究方法钴离子的置换沉积可以用化学方程式（1）表示：该过程在没有催化剂催化的情况下反应缓慢，因为锌粉表面很容易被锌离子水解生成的所覆盖，阻碍钴离子发生电化学反应。锌离子的水解反应如式（2）、式（3）所示。为解决这个问题，通常会选择向溶液中加入金属盐类进行催化。结合工序特点，铜离子是催化剂的最佳选择。但单独的铜离子催化作用有限，需要与锑盐或砷盐配合使用。少量锑盐或者砷盐沉积在铜电极表面上即可以将其活化，显著提升钴置换沉积的速率。需要注意的是，砷盐会导致净化过程析出砷化氢气体，砷化氢气体对人体是剧毒，危险性极大。因此，部分锌冶炼厂会选择使用锑盐。

在铜离子和锑离子的催化下，钴离子的沉积发生在由锌-铜-锑组成的微电池表面，以式（4）、式（5）所示的可逆半电池反应的形式进行。发生在锌-铜-锑微电池表面的电化学反应直接决定钴离子的去除效率，掌握电化学反应的进行情况就可以更好地管控除钴反应的进行。然而，常规的手段很难及时把控电化学反应的进行情况。现有的人工和自动化验方法都存在检测离子单一、检测时间长和检测间隔大等问题，无法满足智能控制的需要。氧化还原电位（OxidationReductionPotential，ORP）是用于检测溶液中所有物质表现出的宏观氧化还原性的综合性指标。ORP体现的是混合溶液宏观上给出或得到电子的能力。ORP的数值越负，代表混合溶液的还原能力越强，意味着以钴离子为代表的杂质离子越容易被还原沉积。可以将ORP视作一种体现反应器内部电化学反应进行速率的技术指标。净化除钴过程关注的经济指标是锌粉消耗量，质量指标是出口钴离子浓度，两者都是越低越好。锌粉添加量越大，ORP就越低，除钴速率也会相应提高。湿法炼锌工艺要求净化工序的钴离子出口浓度低于一定的阈值，在满足出口指标的情况下，需要合理减少锌粉消耗量，以降低生产成本。基于以上原因，本文提出了一套结合了电位优化设定、电位补偿调整和电位稳定控制等三个模块的混合智能控制框架，其结构示意图如图1所示，这里将电位优化设定和电位补偿调整整合为了电位优化设定和调节。电位优化设定模块根据入口条件为不同的净化槽分配合理的氧化还原电位设定值；电位补偿调整模块根据运行过程中的实际情况对电位设定值进行调整，以适应反应环境的变化；电位稳定控制模块负责调整净化槽的锌粉添加量，使电位实际值与设定值之间的差距尽可能小，变化尽可能平稳。图1整体控制方案03研究结果以冶炼厂A的净化除钴工序为对象展开生产实践，选取并展示了部分有代表性的生产数据（应冶炼厂A的保密要求，后续所有数据均经过了统一的缩放处理）。图2展示了人工控制期间的锌粉添加总量、1#槽氧化还原电位以及出口钴离子浓度化验值的数据变化，图3展示了自动控制期间相关数据的变化，表1展示了两种控制方式在不同指标上的表现。1#净化槽是净化除钴工序的最后一个净化槽，其氧化还原电位与锌粉添加总量、出口的钴离子浓度之间的联系较为紧密，展示这三组数据有一定的代表意义。

(a)锌粉添加示意图(b)电位波动示意图(c)出口离子质量浓度示意图图2人工控制效果(a)锌粉添加示意图(b)电位波动示意图(c)出口离子质量浓度示意图图3自动控制效果表1人工与自动控制方式的指标对比图3展示了第二天自动控制时的数据，可以看出，自动控制系统会根据电位的变化以每化验周期（2小时）24次的频率对锌粉添加量做出调整，有效抑制了电位的波动。自动控制时的电位波动方差只有人工控制期间的19.58%。表2展示了八月份的生产数据统计结果，前两周为人工控制，后两周为自动控制，两个生产区间的产量基本相同。可以看出，文中提出的自动控制方案实现了100%的出口浓度达标率，较人工控制高出2.98%。在锌粉消耗上，自动控制方式平均每小时消耗锌粉428.95kg，较人工控制减少了4.9%。表2八月份人工与自动控制方式生产效果对比04研究结论本文提出的基于三维模糊规则的模糊控制方案实现了氧化还原电位的稳定控制，电位的波动幅度较人工控制期间减少了80.42%；基于案例推理和模糊规则的电位补偿调整方案成功检测到了生产过程的工况变化，电位的补偿调整有效减少了出口浓度超标现象，在自动控制期间达到了100%达标率；基于人工神经网络和粒子群优化算法的电位优化设定在保证出口钴离子浓度合格的条件下实现了更少的锌粉消耗，较人工控制相比减少了4.9%。总体来说，本研究设计