专利名称：基于离子特征颜色识别的稀土萃取过程控制方法
技术领域：
本发明涉及稀土萃取分离生产过程的控制方法，属稀土湿法冶金技术和制造业信息化领域。
背景技术：
自20世纪70年代以来，在串级萃取理论指导下，稀土的溶剂萃取分离技术已成为我国稀土工业生产的主要方法。由于稀土原料的组分多，稀土元素间的性质极为相似，因此稀土串级萃取体系的级数多，是一个多输入、多输出，大滞后、非线性和强耦合的复杂工业生产过程。目前我国稀土工业生产过程自动化装备水平普遍较低，仍停留在离线分析、手工调整、经验控制水平，导致企业生产效率低、资源消耗大、产品质量不稳定，成为制约我国稀土工业发展的瓶颈。
积累量是萃取过程中一个重要参数。早期人们在建立稀土萃取过程动态仿真计算时引入了这个概念，并系统研究了动态过程中排级比对出口纯度、积累量、级数、平衡度等的影响，阐述了多组分萃取体系中中间组分积累峰值位置、积累量随萃取量的变化。有人利用串级萃取静态和动态仿真程序对两组分稀土萃取体系进行了模拟计算，得到不同分离系数、原料组成和出口纯度对萃取段和洗涤段纯度梯度及积累量的变化规律。各元素与萃取剂螯合能力的强弱差异随级序按一定规律分布，各元素之间的分离效果是客观存在的，并且各元素组分含量会在槽体内有不同程度的积累和富集，形成积累峰。易萃组分富集在洗涤段，而难萃组分富集在萃取段，并分别显现出其特征颜色，在稀土元素得到分离的同时，稀土离子的特征颜色也显现出来。当生产过程中条件发生变化时，体现在稀土离子的特征颜色前后移动。据此有人研究了利用稀土离子的特征颜色进行串级萃取工艺控制的可行性，但仅停留在现场人工观察和手动经验调整阶段，尚未真正应用于稀土萃取生产过程自动化控制。
发明内容
本发明的目的是，利用稀土离子的特征颜色进行串级萃取工艺控制，以实现稀土分离生产过程的自动化控制。
本发明的技术方案是针对稀土离子具有特征颜色的萃取分离体系，通过实时采集稀土萃取过程中离子特征颜色信息、应用图像处理技术和模式识别方法确定萃取槽体中稀土离子特征颜色带相对最佳位置的偏移量；采用智能控制理论与预测控制方法研究建立基于稀土离子特征颜色识别的萃取过程控制方法；获得稀土萃取分离工艺最佳控制参数，自动调整稀土萃取过程中萃取剂和洗涤液流量；从而实现对稀土萃取分离过程的自动控制，使稀土分离生产过程实现自动化控制。
在多组分稀土串级萃取分离生产过程中，各组分在槽体内有不同程度的积累和富集，并分别显现出其离子特征颜色。当生产过程条件发生变化时，各元素组分含量在槽体中的分布将发生变化，体现在稀土离子的特征颜色带的前后移动。本发明提出一种以离子特征颜色信息在线识别代替传统的仪器分析测试手段间接确定组分含量分布的方法；提出稀土离子特征颜色的视频信息采集和数字图像处理方法，自动判断离子特征颜色带偏离最佳状态的级数；根据离子特征颜色偏移量，采用人工智能理论与智能控制技术，研究建立基于离子特征颜色在线识别的萃取过程控制方法，获得稀土萃取分离工艺最佳控制参数，从而实现对稀土萃取分离过程的自动控制。
第一、根据串级萃取理论，稀土离子不断地进行离子交换反应，易萃组分富集在洗涤段，而难萃组分富集在萃取段，并分别显现出其特征颜色。以离子特征颜色变化梯度最大值处的前后若干个槽体作为视频监测点，一旦萃取工艺发生变化，槽体的颜色也发生了相应移动，设在正常萃取工艺条件下，离子特征颜色变化梯度最大值在第J级槽体，并把这第J级槽体前后各n个槽体作为视频监测点。可以按照槽体级序排列共有2n+1个视频监测点，即J-n，…，J-1，J，J+1，…，J+n。利用数字图像处理技术把从2n+1个视频监测点采集到的图像信息进行判别，得到特征颜色带前后移动的级数，其判别流程如图1所示。
第二、借鉴工艺专家知识和操作人员经验，采用智能控制理论和预测控制方法建立基于不同类型特征颜色信息的稀土萃取过程控制方法，获得以产品质量波动小、满足直收率约束条件的最佳工艺参数。如将第一步检测得到的稀土离子特征颜色带偏移量e及其偏移量的变化Δe作为控制器的输入，萃取剂和洗涤液流量的增量ΔVS和ΔVW作为控制器的输出。模糊控制器规则设计如下 IF(稀土颜色带前移)，THEN(减少洗涤量VW)； IF(稀土颜色带前移)，THEN(增加有机萃取量VS)； IF(稀土颜色带后移)，THEN(增加洗涤量VW)； IF(稀土颜色带后移)，THEN(减少有机萃取量VS)；等 根据上述模糊控制规则，进行模糊逻辑推理，最后给出萃取剂或洗涤液的最佳控制量，其模糊控制器结构框图如图2所示。
模糊控制器由模糊化运算、知识库、模糊推理、清晰化计算等部分组成。
模糊化运算 将检测得到的稀土离子特征颜色带偏移量e及其变化量e′作为模糊控制系统的输入量，有机萃取剂和洗涤液的增量ΔVS和ΔVW作为模糊控制系统的输出量。偏移量e的模糊论域定义为{x0}，偏移量的变化量e′的模糊论域为{y0}，有机萃取剂的输出增量ΔVS和洗涤液的输出增量ΔVW的模糊论域定义为{z0}，并且模糊输入、输出量论域均取为{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。模糊化运算采用单点模糊集合，用{x}，{y}，{z}表示模糊控制器的二个输入和一个输出空间，分为负大、负中、负小、零、正小、正中、正大7个模糊集合，表示为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。变量x、y和z的隶属度函数如表1所示 表1变量x、y和z的隶属度函数
建立知识库 根据实际操作经验，有机萃取剂增量ΔVS的模糊控制规则和洗涤液增量ΔVW的模糊控制规则如表2和表3所示。
表2有机萃取剂增量ΔVS的模糊控制规则
表3洗涤液增量ΔVW的模糊控制规则
由表2和表3可知，对有机萃取剂的控制和对洗涤液的控制刚好相反，且每个表中包含49条规则，由于x，y的模糊分割都是7，因此该表中包含了最大可能的规则数。表4-3中所有的规则依次为 R1如果x是NB and y是NB，则z是PB R2如果x是NB and y是NM，则z是PB R3如果x是NB and y是NS，则z是PB …… R49如果x是PB and y是PB，则z是NB 模糊推理 若模糊输入变量x和y的模糊集合分别记为A′和B′，则根据模糊推理的方法和性质，可求出模糊输出量z的模糊集合C′为(假设and用求交法，also用求并法，合成用最大-最小法，模糊蕴涵用求交法)
其中，Ai，Bi和Ci分别为对应于第i个模糊规则的变量x，y和z的模糊集合。
清晰化计算 本发明采用加权平均法对所求得的模糊输出量z进行清晰化计算，可求出其清晰值z0如表4所示的有机萃取剂增量ΔVS的模糊控制表和表5所示的洗涤液增量ΔVW的模糊控制表。
表4有机萃取剂增量ΔVS的模糊控制表
表5洗涤液增量ΔVW的模糊控制表
根据检测到的稀土离子特征颜色带的偏移量及其变化量，查询表4和表5，可分别得出有机萃取剂流量增量和洗涤液流量增量。例如查询表4可知，当稀土离子特征颜色带偏移量e＝-3及其变化量e′＝-1，有机萃取剂增量ΔVS为4.5L/min；洗涤液增量ΔVW为-4.5L/min。
本发明与现有技术比较的有益效果是针对稀土离子具有特征颜色的萃取体系，本发明提出一种基于离子特征颜色信息检测，采用数字图像处理技术和模式识别方法，确定离子特征颜色带偏离最佳状态的级数，从而确定各组分在萃取槽体中含量分布变化的方法。与传统在线分析技术相比，本方法更直观、迅速，且不受场地、环境等限制，具有简单实用，一次性投入少等优点。
本发明提出的一种基于离子特征颜色识别的萃取过程控制方法；以离子特征颜色带偏离最佳状态的级数作为智能控制器输入，自动调整萃取剂、洗涤液流量等工艺参数，使萃取过程迅速恢复到最佳状态，避免了凭经验调节的盲目性。
本发明适用于稀土离子具有特征颜色的萃取分离生产过程的自动控制和优化运行。
图1为稀土离子特征颜色带移动判别流程图； 图2为模糊控制器的结构框图； 图3为正常萃取工艺条件下稀土特征颜色带图像； 图4为某一时刻采集到的稀土特征颜色带图像； 图5为某时刻离子特征颜色带与偏离正常离子特征颜色带比较图； 图6为组分含量与输出的变化曲线 图7为特征颜色带偏移级数与输出的变化曲线
具体实施例方式 本发明在某稀土公司实施，该公司对CePr/Nd进行串级萃取分离，CePr为难萃组分，Nd为易萃组分。整个萃取分离生产线由36级萃取段，45级洗涤段和10级反萃段共91级组成。根据生产过程现场工艺控制要求，选择稀土离子特征颜色变化最快的第23级，以及其前后各6级(共13级)作为视频监测点。图像采集设备选用Nikon D60相机，对各监测点的水相分别用500ml透明玻璃烧杯进行取样拍摄，然后对图像进行裁剪和整理。稀土特征颜色带偏移量判别结果如图3、图4和图5的特征颜色判别图所示，图3为某一时刻采集到的稀土特征颜色带图像，图4为某一时刻采集到的稀土特征颜色带图像，图5为某时刻离子特征颜色带与偏离正常离子特征颜色带比较。
其中，图5的相对误差为图4中各级图像与图3中第23级图像的相对误差。图中也示出了，在某时刻采集到的图像中，第21级图像与正常萃取工艺条件下的第23级图像相对误差最小，所以可以判别得出特征颜色带前移了2级，以此作为模糊控制器的输入。根据稀土萃取过程物料平衡，并结合多模型建模原理，得到组分含量软测量的多线性模型，表示如下 式中y(z)为组分含量百分比，Δu(z)为萃取剂的增量。利用式(3)所示的模型进行仿真，其结果如图6和图7所示，图6为组分含量与输出的变化曲线；图7为特征颜色带偏移级数与输出的变化曲线。
从图6和图7中可以看出，当萃取工艺发生变化后，稀土离子特征颜色带前移了2级，即Pr组分含量由正常萃取工艺下的60％变为50％。利用模糊推理对萃取剂进行增量控制，组分含量和特征颜色带能较好地恢复到正常萃取工艺下的状态。从而保证了各级组分含量的纯度要求，可见本发明控制方法是有效的。
权利要求
1.一种基于稀土离子特征颜色自动识别的萃取过程控制方法，其特征是，针对稀土离子具有特征颜色的萃取分离体系，通过实时采集稀土萃取过程中离子特征颜色信息、应用图像处理技术和模式识别方法确定萃取槽体中稀土离子特征颜色带相对最佳位置的偏移量；采用智能控制理论与技术建立基于稀土离子特征颜色带偏移量的萃取过程控制方法；获得稀土萃取分离工艺最佳控制参数，从而实现对稀土萃取分离过程的自动控制。
2.根据权利要求1所述的基于稀土离子特征颜色自动识别的萃取过程控制方法，其特征是，所述方法步骤为
(1)以离子特征颜色变化梯度最大值处的前后若干个槽体作为视频监测点，一旦萃取工艺发生变化，槽体的颜色也发生了相应移动，设在正常萃取工艺条件下，离子特征颜色变化梯度最大值在第J级槽体，并把这第J级槽体前后各n个槽体作为视频监测点，可以按照槽体级序排列共有2n+1个视频监测点，即J-n，…，J-1，J，J+1，…，J+n，利用数字图像处理技术把从2n+1个视频监测点采集到的图像信息进行判别，得到特征颜色带前后移动的级数；
(2)借鉴工艺专家知识和熟练操作人员经验，采用模糊控制方法建立基于不同类型特征颜色信息的稀土萃取过程控制方法，获得以产品质量波动小、满足直收率约束条件的最佳工艺参数；如将第一步检测得到的稀土离子特征颜色带偏移量e及其偏移量的变化Δe作为控制器的输入，萃取剂和洗涤液流量的增量ΔVS和ΔVW作为控制器的输出；模糊控制器规则设计如下
IF(稀土颜色带前移)，THEN(减少洗涤量VW)；
IF(稀土颜色带前移)，THEN(增加有机萃取量VS)；
IF(稀土颜色带后移)，THEN(增加洗涤量VW)；
IF(稀土颜色带后移)，THEN(减少有机萃取量VS)；
根据上述模糊控制规则，进行模糊逻辑推理，最后给出萃取剂或洗涤液的最佳控制量。
全文摘要
一种基于稀土离子特征颜色自动识别的萃取过程控制方法，其特征是，针对稀土离子具有特征颜色的萃取分离体系，通过实时采集稀土萃取过程中离子特征颜色信息、应用图像处理技术和模式识别方法确定萃取槽体中稀土离子特征颜色带相对最佳位置的偏移量；采用智能控制理论与技术建立基于稀土离子特征颜色带偏移量的萃取过程控制方法；获得稀土萃取分离工艺最佳控制参数，从而实现对稀土萃取分离过程的自动控制。本发明适用于稀土离子具有特征颜色的萃取分离生产过程自动控制和优化运行。
文档编号C22B59/00GK101812589SQ201010157160
公开日2010年8月25日 申请日期2010年4月27日 优先权日2010年4月27日
发明者杨辉, 陆荣秀, 孙宝华, 衷路生 申请人:华东交通大学