【摘 要】
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温度是生物冶金氧化预处理工艺中的重要因素之一,其影响着细菌的活性及繁殖速率,关系着氧化率的高低。同时也是表征预处理工艺过程中生化反应好坏的重要指标。因此,通过控制氧化槽内温度,保证氧化槽温度稳定维持在最适宜细菌繁殖与活性的温度范围内,使细菌代谢过程有利于目标产物的富集,是保持高氧化率的前提,对整个生物冶金氧化预处理工艺过程具有重要作用。尤其是高寒高海拔地区,环境复杂多变,往往会使氧化槽外壁热量损失
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温度是生物冶金氧化预处理工艺中的重要因素之一,其影响着细菌的活性及繁殖速率,关系着氧化率的高低。同时也是表征预处理工艺过程中生化反应好坏的重要指标。因此,通过控制氧化槽内温度,保证氧化槽温度稳定维持在最适宜细菌繁殖与活性的温度范围内,使细菌代谢过程有利于目标产物的富集,是保持高氧化率的前提,对整个生物冶金氧化预处理工艺过程具有重要作用。尤其是高寒高海拔地区,环境复杂多变,往往会使氧化槽外壁热量损失严重,槽内温度变化剧烈,细菌活性降低,生化反应进程受到制约,使得预处理工艺的生产效率及资源利用率变低(新疆某金矿正常生产期的氧化率为98%,大风及风吹雪天气仅为60%)。因此,针对高寒地区氧化槽温度变化剧烈致使无法保持较高的资源利用率问题,深入分析氧化槽温度变化情况及温度对该工艺的作用机理,进一步研究氧化槽温度控制方法等对高寒地区的生物冶金问题具有相当重要的意义。本文现做以下安排:一、针对受外界环境因素影响,氧化槽槽壁热量损失严重这一问题,本文利用传热学、流体力学等知识对该工艺氧化槽设备热量传递过程进行详细分析,建立氧化槽传热机理模型。二、针对氧化槽温度分布不均匀等问题,利用有限元仿真软件Workbench研究受外界因素影响时的氧化槽温度场分布情况,进而优化氧化槽设备,为氧化槽温度控制方案提供支撑。三、针对复杂环境下氧化槽温度控制问题,提出一种非线性模型预测控制方法对氧化槽温度进行预测控制。其中,采用核极限学习机(KELM)作为预测模型并使用改进鲸鱼优化算法(EWOA)对核极限学习机(KELM)的参数进行优化以提高预测模型精度;采用改进的混合蛙跳算法对目标函数进行滚动优化以取得当前时刻最优控制率。仿真结果表明,所提方法可对氧化槽温度实施有效控制。因此,该方法为该工艺过程中的温度控制问题提供了一种有效的指导。
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