针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测
针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法。本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器(Continuous stirred tank reactor, CSTR)特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法(Double particle swarm optimization, DPSO)优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM)的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型。工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础。
机理模型、信息交换、双粒子群算法、误差补偿模型、针铁矿法沉铁
TF8;TP2
国家自然科学基金创新研究群体科学基金61321003;国家自然科学基金61273186;国家科技支撑计划2012BAF03B05;中央高校基本科研业务费专项资金2011JQ009;湖南省自然科学基金委员会与株洲市政府自然科学联合基金13JJ8003;the Foundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China61321003;National Natural Science Foundation of China61273186;Na-tional Key Technology Research and Development Program of China2012BAF03B05;the Fundamental Research Funds for the Central Universities2011JQ009;Joint Funds of Hunan Provincial Natural Science Foundation and Zhuzhou Municipal Government of China13JJ8003
2014-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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