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    基于定性定量混合建模的金濕法冶金過程優(yōu)化研究

    2022-11-11 13:00:24劉亞東
    關(guān)鍵詞:礦漿濕法冶金

    高 軍,劉亞東

    (1.東軟集團(tuán)股份有限公司,遼寧 沈陽 110819;2.東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110819)

    0 引言

    隨著濕法冶金行業(yè)的規(guī)?;⒓谢瓦B續(xù)化生產(chǎn),全廠范圍的濕法冶金工藝優(yōu)化比局部優(yōu)化可以獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益,更有利于提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量[1-2]。因此,對濕法冶金過程的全廠優(yōu)化進(jìn)行研究具有重要意義。

    目前,濕法冶金工藝優(yōu)化的研究主要集中在典型工藝的優(yōu)化上,如浸出[3]、濃密洗滌[4]、置換[5]等。在整個(gè)濕法冶金生產(chǎn)過程中,每個(gè)典型過程都有自己的優(yōu)化指標(biāo),它們之間相互關(guān)聯(lián)、相互制約。因此,僅依靠每個(gè)子過程的優(yōu)化不能解決濕法冶金過程的全廠優(yōu)化問題,需要從全流程過程的高度做出總體決策并協(xié)調(diào)各個(gè)子過程[6]。近年來,對濕法冶金工藝的全廠優(yōu)化研究甚少。為了快速有效地解決大規(guī)模工業(yè)過程的全流程優(yōu)化問題,基于單元過程之間的耦合關(guān)系,YUAN等[7]提出了一種新的全流程優(yōu)化方法。考慮到濕法冶金過程中的選礦過程,為了實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化,基于物料平衡關(guān)系,YU等[8]建立了全流程選礦優(yōu)化模型,并用改進(jìn)的遺傳算法求解優(yōu)化模型。

    隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大和復(fù)雜性的增加,工業(yè)過程的調(diào)節(jié)和運(yùn)行涉及大量不確定因素,嚴(yán)重影響了工業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可靠性。高亞東等[9]針對濕法冶金生產(chǎn)過程調(diào)漿子過程中礦漿濃度的不確定性,提出一種區(qū)間全流程分層優(yōu)化方法。王湘月等[10]針對濕法煉鋅除銅過程入口銅離子濃度和溶液流量的不確定性,提出一種機(jī)會約束優(yōu)化控制方法。ZHANG等[11]針對濕法煉鋅除銅過程出口銅離子濃度的不確定性,基于氧化還原電位與銅離子濃度之間的關(guān)系,提出一種模糊不確定優(yōu)化方法。然而,在隨機(jī)規(guī)劃中,將不確定參數(shù)視為隨機(jī)變量,并假定其概率密度函數(shù)已知。在模糊規(guī)劃中,將不確定參數(shù)看作模糊數(shù),假定其模糊隸屬度函數(shù)已知,將參數(shù)約束范圍看作模糊集。由于在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中,不確定變量的分布通常很難滿足上述兩種假定條件,通常是無規(guī)律的且模糊隸屬度很難準(zhǔn)確得到。而區(qū)間規(guī)劃研究的是不確定參數(shù)以區(qū)間形式進(jìn)行描述的優(yōu)化問題,無需知道其準(zhǔn)確分布和隸屬度函數(shù)。

    姜潮[12]詳細(xì)描述了區(qū)間優(yōu)化方法的理論,利用區(qū)間描述變量的不確定性,只需要通過較少的信息獲得變量的上下界。為了解決優(yōu)化模型中存在不確定區(qū)間型變量的過程優(yōu)化求解問題,區(qū)間優(yōu)化方法采用區(qū)間序關(guān)系轉(zhuǎn)化模型將原優(yōu)化模型的不確定目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為確定性多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù);并且采用區(qū)間可能度轉(zhuǎn)化模型將原優(yōu)化模型的不確定約束條件轉(zhuǎn)化為以滿足一定概率可能度水平形式描述的確定性約束條件。最終,通過轉(zhuǎn)化模型,得到確定性的兩層嵌套優(yōu)化問題,采用常規(guī)的智能優(yōu)化求解算法,例如粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、序列二次規(guī)劃等,求解轉(zhuǎn)化后的確定優(yōu)化問題?;谏鲜雒枋?,本文采用區(qū)間優(yōu)化方法,根據(jù)對不確定區(qū)間的處理策略,將濕法冶金初始不確定過程優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為等價(jià)的確定性優(yōu)化模型。

    濕法冶金過程的生產(chǎn)條件和生產(chǎn)環(huán)境十分復(fù)雜,致使一些工藝參數(shù)如流量、成分、金屬品位等難以實(shí)時(shí)在線準(zhǔn)確測量。此外,環(huán)境的動態(tài)變化,如生產(chǎn)原料成分不穩(wěn)定和生產(chǎn)邊界條件劇烈波動等,以及一些重要生產(chǎn)指標(biāo)(浸出率、洗滌率、置換率等)不可直接測量過程信息的未知性和不完整性等因素,也帶來了工業(yè)過程的不確定性[13]。若不考慮不確定性,濕法冶金過程的優(yōu)化結(jié)果將難以保障生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定,造成能源的浪費(fèi),甚至影響冶金過程的安全運(yùn)行。然而,在黃金濕法冶煉過程的優(yōu)化設(shè)計(jì)中,關(guān)于解決這些不確定性的方法的相關(guān)研究并不多,其中大多數(shù)研究的是確定性的[14-15],為了簡單起見,忽略不確定性參數(shù)對優(yōu)化結(jié)果的影響,導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果不是真實(shí)操作條件下的最優(yōu)操作,甚至是非最優(yōu)的。

    本文針對濕法冶金生產(chǎn)過程壓濾脫水調(diào)漿子過程中礦漿濃度變量不能準(zhǔn)確在線測量,導(dǎo)致該環(huán)節(jié)無法定量建模,進(jìn)而不能采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法求解的問題,首先利用現(xiàn)場操作人員的經(jīng)驗(yàn)知識等信息建立該環(huán)節(jié)的模糊定性模型。其次,將定性模型輸出變量值視為不同模態(tài)下的邊界區(qū)間,通過與前后兩次浸出過程的定量模型相結(jié)合,提出一種基于區(qū)間數(shù)的優(yōu)化方法,將不確定優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為確定性優(yōu)化模型。再次,采用粒子群優(yōu)化算法求解轉(zhuǎn)換后的確定性多目標(biāo)優(yōu)化問題。最后,通過仿真實(shí)例驗(yàn)證了本文方法的有效性。

    1 濕法冶金生產(chǎn)過程

    濕法冶金工藝流程復(fù)雜,通常由磨礦、浮選、壓濾脫水、調(diào)漿、浸出、洗滌、置換等眾多工序構(gòu)成,且設(shè)備類型多樣,整個(gè)流程具有多變量、變量之間強(qiáng)耦合等綜合復(fù)雜性,其生產(chǎn)指標(biāo)容易受原料成分、工況、設(shè)備狀態(tài)等多種不確定性因素干擾[16]。本文研究的濕法冶金工藝基本操作流程如圖1所示。首先,精金礦通過脫水調(diào)漿后產(chǎn)生礦漿,由排礦泵送入到一次氰化浸出流程的浸出槽中,金氰化浸出過程如圖2所示。通過添加氰化鈉與礦漿發(fā)生浸出反應(yīng),實(shí)現(xiàn)精礦中金和雜質(zhì)的分離。其次,將一次浸出后的礦漿通入一次壓濾洗滌過程中的壓濾機(jī)中進(jìn)行固液分離,分離后的濾餅再次進(jìn)入調(diào)漿環(huán)節(jié)制成礦漿,壓濾脫水調(diào)漿過程如圖3所示。最后,礦漿再次由排礦泵送入二次氰化浸出過程,通過與氰化鈉反應(yīng),最終實(shí)現(xiàn)對礦石中金的分離。

    圖1 濕法冶金工藝基本操作流程圖

    圖2 氰化浸出過程

    圖3 壓濾脫水調(diào)漿過程圖

    壓濾脫水調(diào)漿過程是濕法冶金過程的重要工藝之一,其生產(chǎn)過程和制成礦漿的穩(wěn)定對于濕法冶金工藝至關(guān)重要。由于生產(chǎn)條件的限制,現(xiàn)場中對礦漿濃度的檢測不能直接由儀器準(zhǔn)確在線測量,同時(shí),其生產(chǎn)過程中存在非線性、大滯后、干擾因素多等問題,使得壓濾脫水調(diào)漿過程這一局部環(huán)節(jié)無法建立準(zhǔn)確機(jī)理模型,進(jìn)而無法實(shí)現(xiàn)基于定量模型的優(yōu)化求解。在壓濾脫水調(diào)漿過程中,由于壓濾時(shí)間的不穩(wěn)定性,且調(diào)漿水的添加通常是根據(jù)現(xiàn)場操作人員經(jīng)驗(yàn)給出,致使調(diào)漿后的礦漿濃度發(fā)生波動。而礦漿濃度對后續(xù)氰化浸出過程影響很大,會直接影響金的溶解速度,浸出率又是浸出過程最重要的工藝指標(biāo),其運(yùn)行性能的優(yōu)劣直接決定了最終回收金的收益。

    因此,為了獲得濕法冶金過程最大經(jīng)濟(jì)效益,需要對濕法冶金過程進(jìn)行建模并優(yōu)化求解。本文通過建立壓濾脫水調(diào)漿子過程定性模型,用區(qū)間數(shù)的形式表示礦漿濃度變量不確定性,采用區(qū)間優(yōu)化方法使得過程優(yōu)化求解得以實(shí)現(xiàn)。

    2 濕法冶金過程優(yōu)化模型建立與求解

    礦漿濃度的不確定性使得調(diào)漿過程與壓濾洗滌過程無法建立定量模型,這給基于模型的優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)濕法冶金過程優(yōu)化求解帶來了很大困難。針對這個(gè)問題,本文提出了如圖4所示的由專家知識模糊定性模型和基于區(qū)間數(shù)的優(yōu)化求解模型組成的基于混合模型的濕法冶金過程優(yōu)化框架。首先,針對壓濾脫水調(diào)漿過程無法建立定量模型問題,提出一種結(jié)合專家知識的定性建模方法。然后,針對該定性模型的每一種輸出狀態(tài),結(jié)合前后二階段氰化浸出子流程,采用基于區(qū)間數(shù)的優(yōu)化方法求得不同輸出模態(tài)狀態(tài)下的最優(yōu)指標(biāo)和操作條件。最后,建立該混合模型的優(yōu)化操作模式庫。

    圖4 基于混合模型的濕法冶金過程優(yōu)化框架

    2.1 定性知識模型建立

    由于無法通過定量模型來描述壓濾脫水調(diào)漿過程的動態(tài)特性,而礦漿濃度的波動會對后續(xù)流程優(yōu)化操作產(chǎn)生影響,因此,這給濕法冶金過程優(yōu)化帶來了很大障礙。針對該問題,建立一種結(jié)合專家知識的模糊定性模型。

    對于壓濾洗滌過程,結(jié)合現(xiàn)場工人經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)資料得到歷史壓濾時(shí)間的變化范圍為10~15 min[17],因此將壓濾時(shí)間t合理劃分為3個(gè)狀態(tài),分別為短(S,10~12 min)、中(M,12~13 min)、長(L,13~15 min),壓濾時(shí)間的狀態(tài)根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷獲得。對于調(diào)漿過程,結(jié)合專家知識和現(xiàn)場工人經(jīng)驗(yàn)得到歷史調(diào)漿水量的變化范圍為30~70 t/h,因此將調(diào)漿水量q合理劃分為5個(gè)狀態(tài),分別為最小(NB,30~35)、較小(NS,35~45)、中(ZE,45~55)、較大(PS,55~65)、最大(PB,65~70),根據(jù)調(diào)漿水量測量值的模糊化處理獲得調(diào)漿水的狀態(tài)。

    由于調(diào)漿過程出口條件礦漿濃度Cw不可在線測量,通常只能根據(jù)現(xiàn)場操作人員經(jīng)驗(yàn)或?qū)<抑R估計(jì)其所處范圍區(qū)間[0.30,0.42]。為此,針對礦漿濃度的不確定性,本文結(jié)合專家知識和現(xiàn)場操作人員經(jīng)驗(yàn)將調(diào)漿過程的輸出變量(礦漿濃度Cw)劃分為5個(gè)狀態(tài),分別為最小(NB,Cwmin~0.33)、較小(NS,0.30~0.36)、中(ZE,0.33~0.39)、較大(PS,0.36~0.42)、最大(PB,0.42~Cwmax),礦漿濃度的狀態(tài)根據(jù)礦漿濃度化驗(yàn)值的模糊化處理獲得。這樣,礦漿濃度Cw的隸屬度函數(shù)如圖5所示。

    圖5 礦漿濃度的隸屬度函數(shù)

    根據(jù)壓濾脫水調(diào)漿過程的工藝特點(diǎn),利用過程數(shù)據(jù)及專家知識得到的模糊規(guī)則進(jìn)行仿真研究,得到了在當(dāng)前一次浸出過程運(yùn)行工況下不同調(diào)漿水量和壓濾時(shí)間的變化對礦漿濃度的影響規(guī)律。建立壓濾脫水調(diào)漿過程中調(diào)漿水量、壓濾時(shí)間與礦漿濃度之間的定性關(guān)系,如表1所示。

    表1 壓濾脫水調(diào)漿過程模糊規(guī)則

    在當(dāng)前一次浸出過程運(yùn)行條件下,當(dāng)調(diào)漿水量不變時(shí),壓濾時(shí)間越長,礦漿中的固液分離越充分,調(diào)漿后的礦漿濃度越大;當(dāng)壓濾時(shí)間一定時(shí),調(diào)漿水量越大,調(diào)漿后的礦漿越稀。

    2.2 優(yōu)化模型求解

    實(shí)際生產(chǎn)中,在一定的輸入條件下,不同操作參數(shù)的生產(chǎn)效益差異很大。為此,考慮礦漿濃度對浸出工序生產(chǎn)指標(biāo)的影響,對壓濾脫水調(diào)漿過程定性知識模型的每一個(gè)輸出模態(tài)(礦漿濃度),對前后二階段氰化浸出子流程建立定量模型,并優(yōu)化求解。根據(jù)在不同模態(tài)下求得的生產(chǎn)成本指標(biāo),得到相應(yīng)的最優(yōu)操作策略(浸出率、氰化鈉添加量、調(diào)漿水量和壓濾時(shí)間),從而建立混合模型的最優(yōu)模態(tài)庫。

    浸出過程中對浸出率影響較大的操作變量是氰化鈉添加量,對于調(diào)漿過程,調(diào)漿水量將直接決定調(diào)漿后的礦漿濃度。由于壓濾洗滌過程的壓濾時(shí)間長短直接影響進(jìn)入后續(xù)置換過程中貴液里的金含量。所以,過程模型的決策變量選取為6個(gè)浸出槽的氰化鈉添加量、調(diào)漿過程的調(diào)漿水量和壓濾過程的壓濾時(shí)間。根據(jù)流程工藝生產(chǎn)要求,浸出率和生產(chǎn)物耗需滿足:

    (1)

    通過前文對濕法冶金流程工藝的描述可以看出,礦漿濃度的波動使得浸出過程生產(chǎn)指標(biāo)浸出率發(fā)生改變,同時(shí)由于其變量的不確定性特征,使得與之相關(guān)的過程變量均表現(xiàn)為不確定性,例如浸出過程末尾浸出槽中的氰根離子濃度和固金品位。本文將礦漿濃度這一定性量轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌B(tài)下區(qū)間型定量量,定義大致區(qū)間邊界。以單位時(shí)間的最低生產(chǎn)成本作為優(yōu)化目標(biāo),具有不確定性的濕法冶金浸出過程優(yōu)化模型定義如下:

    (2)

    為了能夠有效求解優(yōu)化模型(2),本文假定將操作變量壓濾時(shí)間和調(diào)漿水量在不同模糊集的定性量轉(zhuǎn)化為單值型定量量。

    區(qū)間數(shù)優(yōu)化中利用基于區(qū)間數(shù)序關(guān)系的轉(zhuǎn)化模型來定性地比較不同目標(biāo)區(qū)間數(shù)的大小(好壞)。同時(shí),將區(qū)間可能度轉(zhuǎn)化模型用于定量描述一區(qū)間大于(或優(yōu)于)另一區(qū)間的程度。因此,本文選擇文獻(xiàn)[12]提出的一種區(qū)間序關(guān)系轉(zhuǎn)化模型和區(qū)間可能度轉(zhuǎn)化模型來解決式(2)中不確定目標(biāo)函數(shù)之間和不等式約束的關(guān)系。

    生產(chǎn)成本指標(biāo)Jm,I可以表示為區(qū)間數(shù):

    (3)

    目標(biāo)函數(shù)范圍的中點(diǎn)值和半徑值用于判斷不同決策向量之間的最優(yōu)性,如果決策向量x2優(yōu)于x1,則目標(biāo)函數(shù)區(qū)間值Jm,I(x2)優(yōu)于目標(biāo)函數(shù)區(qū)間Jm,I(x1),即Jm,c(x1)≥Jm,c(x2)且Jm,w(x1)≥Jm,w(x2)。因此,希望找到一個(gè)最優(yōu)的決策向量,使不確定目標(biāo)函數(shù)的范圍具有最小的中點(diǎn)值和半徑。將(2)中的不確定目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為確定性多目標(biāo)優(yōu)化問題:

    (4)

    公式(2)中的不確定不等式約束可以轉(zhuǎn)化為如下確定性不等式約束:

    (5)

    其中

    (6)

    (7)

    基于混合模型的過程優(yōu)化求解方法的實(shí)現(xiàn)流程具體步驟如下:

    步驟一 結(jié)合專家知識對無法建立定量模型的子流程建立定性知識模型,并將輸出變量劃分多模態(tài)。

    步驟二 針對定性模型輸出變量每一模態(tài),利用區(qū)間數(shù)的優(yōu)化方法對過程模型優(yōu)化求解,通過求解式(2)~(6),獲得生產(chǎn)成本指標(biāo)Jm和最優(yōu)操作參數(shù)Qcn,ij(i=1,2;j=1,2,3)、QTJ和T。

    步驟三 建立最優(yōu)操作模態(tài)庫。

    3 仿真及分析

    仿真硬件設(shè)備:

    ①CPU處理器:Intel?CoreTMi7 2.9 GHz。

    ②RAM內(nèi)存:8 G ddr4 3200。

    ③硬盤:1 TB。

    ④軟件平臺:MATLAB 2019b。

    基于實(shí)際生產(chǎn)過程數(shù)據(jù),給定某種工況條件,在相同的工況條件下,通過與傳統(tǒng)確定性優(yōu)化方法相比,驗(yàn)證本文提出方法的有效性。

    3.1 混合建模過程區(qū)間優(yōu)化結(jié)果分析

    對無法建立定量模型的壓濾脫水調(diào)漿過程,通過建立定性知識模型得到輸出變量礦漿濃度5個(gè)定性值[NB、NS、ZE、PS、PB]。通過基于區(qū)間數(shù)的不確定優(yōu)化方法求解各個(gè)模態(tài)中的生產(chǎn)成本指標(biāo)和最優(yōu)操作變量,進(jìn)而建立混合過程的最優(yōu)模式庫。采用PSO算法求解過程優(yōu)化模型問題,算法的參數(shù)設(shè)置如下:

    ①外層操作變量優(yōu)化:種群規(guī)模為100,最大迭代次數(shù)為35,慣性權(quán)重為0.8,學(xué)習(xí)因子c1=1.2,c2=0.9。

    ②內(nèi)層不確定變量區(qū)間優(yōu)化:種群規(guī)模為10,最大迭代次數(shù)為50,慣性權(quán)重為0.9,學(xué)習(xí)因子c1=0.95,c2=0.95。約束可能度水平λ1=0.99,λ2=0.85。優(yōu)化結(jié)果如圖6所示,并建立最優(yōu)模式庫,如表2所示。

    圖6 基于混合建模的過程優(yōu)化結(jié)果

    圖7 不同優(yōu)化方法優(yōu)化結(jié)果比較

    表2 優(yōu)化結(jié)果最優(yōu)模式庫

    從圖6可以看出,不同礦漿濃度模態(tài)取值下,混合模型的生產(chǎn)成本指標(biāo)不同,隨著礦漿濃度值的增大,生產(chǎn)成本越低,也就意味著綜合經(jīng)濟(jì)效益越大。因此,采用傳統(tǒng)的確定性優(yōu)化方法對存在不確定性過程機(jī)理模型進(jìn)行優(yōu)化求解得不到準(zhǔn)確的操作變量,進(jìn)而也就不能實(shí)現(xiàn)過程的最優(yōu)控制。從表2也可以看出,由于本文將礦漿濃度變量劃分為多模態(tài)定性值,并采用區(qū)間優(yōu)化方法對存在不確定性的混合模型進(jìn)行確定性等價(jià)轉(zhuǎn)化。因此,二浸浸出率的結(jié)果以區(qū)間形式表示。并且,由于一浸浸出過程不受壓濾脫水調(diào)漿過程中礦漿濃度的影響,只要初始工況條件不變,一浸浸出率不會發(fā)生明顯改變。這樣,從二浸浸出率區(qū)間值表述和各個(gè)模態(tài)下操作變量的不同可以看出,不同礦漿濃度模態(tài)下生產(chǎn)成本指標(biāo)發(fā)生明顯改變。

    3.2 不同優(yōu)化方法仿真對比分析

    為了驗(yàn)證本文方法的有效性,假設(shè)壓濾脫水調(diào)漿過程輸出變量礦漿濃度Cw離線化驗(yàn)值為0.36 g/g。對于傳統(tǒng)的全流程優(yōu)化方法,為了計(jì)算方便,通常選擇不確定變量的近似值或者中間值。在本文的對比仿真實(shí)驗(yàn)中,依據(jù)傳統(tǒng)優(yōu)化方法中的參數(shù)設(shè)定,將礦漿濃度Cw假定為定值,即Cw=0.32 g/g。此外,對于隨機(jī)規(guī)劃這種不確定優(yōu)化方法而言,不確定變量假定其概率分布已知,因此,在對比仿真實(shí)驗(yàn)中假定礦漿濃度不確定變量服從均值為0.36、方差為0.02的高斯分布?;谏鲜鰧?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行如下仿真實(shí)驗(yàn):基于近似值的過程優(yōu)化、基于隨機(jī)值的過程優(yōu)化、基于概率分布的過程優(yōu)化、基于真實(shí)離線化驗(yàn)值的過程優(yōu)化和基于區(qū)間數(shù)的過程優(yōu)化。上述所有仿真實(shí)驗(yàn)的優(yōu)化求解均采用具有相同優(yōu)化參數(shù)的粒子群優(yōu)化算法,仿真結(jié)果如圖7所示,比較結(jié)果如表3所示。

    表3 不同優(yōu)化方法的優(yōu)化結(jié)果比較

    從圖7可以看出,采用傳統(tǒng)的確定性優(yōu)化方法,由于假定不確定變量為一確定數(shù)值,優(yōu)化結(jié)果不是真實(shí)最優(yōu)值。而采用本文提出的不確定區(qū)間優(yōu)化方法對混合模型進(jìn)行優(yōu)化求解后,優(yōu)化結(jié)果是一個(gè)區(qū)間型數(shù)值,且包含了真實(shí)最優(yōu)值。圖7中落在兩條虛線區(qū)間內(nèi)的點(diǎn)服從礦漿濃度在該模態(tài)下的分布。由于隨機(jī)規(guī)劃需要考慮不確定性變量的概率分布特性,存在一定的概率不滿足約束,即約束的保守性更強(qiáng),因此,采用隨機(jī)規(guī)劃優(yōu)化出來的結(jié)果也不是最優(yōu)值。此外,約束不被滿足的概率指標(biāo)是由個(gè)人經(jīng)驗(yàn)根據(jù)實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)背景給出的,因此,由于約束滿足條件的不唯一性,隨機(jī)規(guī)劃優(yōu)化出來的結(jié)果也是隨機(jī)變化的。綜上所述,與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比,本文方法在過程優(yōu)化中具有可行性和合理性,可以有效地解決參數(shù)不確定的模型建模與優(yōu)化問題。此外,從仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出,基于區(qū)間數(shù)的過程優(yōu)化方法比傳統(tǒng)的優(yōu)化方法更為保守,并且能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)過程的要求,由此進(jìn)一步表明本文提出的優(yōu)化方法具有更好的優(yōu)化性能。

    4 結(jié)語

    本文分析了濕法冶金生產(chǎn)過程的特點(diǎn)及其建模優(yōu)化中存在的難點(diǎn),研究了基于區(qū)間數(shù)的過程優(yōu)化方法,提出了濕法冶金過程建模優(yōu)化的框架。對于存在無法定量建模環(huán)節(jié)的子流程,基于現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)建立該環(huán)節(jié)的模糊定性模型。通過將定性模型與定量模型相結(jié)合,針對工業(yè)流程中某些子過程存在無法確定的區(qū)間變量,采用區(qū)間優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了不確定優(yōu)化模型的確定性轉(zhuǎn)化。最終將本文方法應(yīng)用于濕法冶金生產(chǎn)過程中,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提建模與優(yōu)化方法的有效性。

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