摘要

金氰化浸出是湿法冶金提金法的重要步骤,是一个典型的化工过程,建立其准确、可靠的数学模型是对该生产过程实施优化与控制的前提。提出了一种金氰化浸出过程的动态串联型混合模型,利用物料守恒方程建立金氰化浸出过程的动态机理模型,并利用神经网络估计机理模型中的未知参数——金的溶解速度和氰根离子的消耗速度,最终得到金氰化浸出过程的动态串联型混合模型。由于动力学反应速度是不能测量的,利用Tikhonov正则化方法估计金氰化浸出过程的动力学反应速度值,可以有效减少浓度测量值中噪声对动力学反应速度估计的影响。最终通过仿真实验验证了该混合模型比纯机理模型和神经网络黑箱模型具有更好的预测性能,能够较准确地预测金氰化浸出过程的各组分浓度,为后续金氰化浸出过程的优化与控制奠定了重要的模型基础。

  • 单位
    营口职业技术学院; 东北大学; 流程工业综合自动化国家重点实验室

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