基于区间数的湿法冶金全流程建模方法与优化方法与流程

技术特征：

1.一种基于区间数的湿法冶金全流程建模方法，其特征在于，包括：

步骤S1、根据预设时间段内历史数据中的输入变量、输出变量和操作变量建立湿法冶金过程中上游子流程的操作模式库，所述操作模式库中包括：输入变量、输出变量和操作变量之间的映射关系；

步骤S2、根据预设时间段内历史数据中下游子流程在各种工序下的综合经济指标、最优氰化钠操作参数、最优锌粉操作参数，建立最优模式库，所述最优模式库包括：综合经济指标、各工序质量指标、最优氰化钠操作参数、最优锌粉操作参数的映射关系；

步骤S3、将所述操作模式库和最优模式库组成湿法冶金过程中的全流程最优模态库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

步骤S4、根据当前工序信息和输入变量，从所述操作模式库、最优模式库中获取当前湿法冶金过程中的最优操作模态库，该最优操作模态库包括:当前湿法冶金过程中的输入变量、各种工序的操作参数、各工序的质量指标和全流程综合经济指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输入变量包括：具有至少五个等级的放矿量ΔM；

所述输出变量包括：具有至少五个等级的矿浆浓度C_w；

所述操作变量包括：具有至少七个等级的调浆水量Δq；

操作参数包括：氰化钠操作参数、锌粉操作参数；

所述各工序质量指标包括：一浸浸出率、二浸浸出率和置换率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：

S11、将输出变量和操作变量分别模糊化，模糊化后的操作变量为E₁＝[k₁·Δq]；操作变量Δq的模糊论域为{-n₁,-4,-2,0,2,4,n₁}；

S12、建立模糊化的输出变量、模糊化的操作变量和输入变量之间的定性模型；

S13、根据建立的定性模型，获取每一输入变量在每一操作变量下的输出变量值，将所有输入变量在每一操作变量下的输出变量值的集合作为操作模式库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21、采用分层优化方式将历史数据中下游子流程划分为工序指标、对应工序指标优化的过程操作变量，并建立过程层优化模型；

S22、采用区间数优化方式将过程层优化模型中不确定变量约束转化为确定性不等式约束，并采用罚函数法处理确定性不等式约束，获得以罚函数表示的无约束优化模型，以及采用二阶振荡粒子群算法对无约束优化模型优化求解，获得下游子流程的综合经济指标、最优氰化钠操作参数、最优锌粉操作参数；

S23、将各种工序下所述下游子流程的综合经济指标、最优氰化钠操作参数、最优锌粉操作参数集合，组成最优模式库。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，子步骤S21包括：

S211、从历史数据中筛选待建模的最小消耗建模数据，采用三层BP神经网络方式建立最小消耗建模数据中物耗与工艺指标之间的约束关系，获得工序层优化模型；

$\begin{array}{c}\underset{u}{\max }J=\underset{u}{\max }\{P\left(x\right)-C\left(x\right)\}\\ s.t.\\ x_{c1,\min }=F_1(x_{t1},\mathrm{\θ})\\ x_{c2,\min }=F_2(x_{t2},x_{t1},\mathrm{\θ})\\ x_{c3,\min }=F_3(x_{t3},x_{t2},x_{t1},\mathrm{\θ})\\ g_1(x_{t1},x_{t2})\≤0\\ g_2\left(x_{t3}\right)\≤0\\ x_{ci}\≤x_{ci,\max },i=1,2,3\\ x_{ti,\max }\≤x_{ti}\≤x_{ti,\max },i=1,2,3\end{array};$

其中，x_ci,min＝F_i(x_ti,z_i,θ)为工序物耗与工艺指标的关系约束，g₁(x_t1,x_t2)≤0为总浸出率约束，其表达式为：g₁＝0.99-x_t1-(1-x_t1)·x_t2≤0；

g₂(x_t3)≤0为置换率约束，其表达式为：g₂＝0.995-x_t3≤0；

x_ci≤x_ci,max为物耗约束；

为各个浸出槽物耗之和；

x_ci＝Q_i,zn,i＝3为置换槽物耗；

x_ti,min≤x_ti≤x_ti,max为一浸浸出率、二浸浸出率和置换率约束；

S212、基于所述工序层优化模型确定最优质量指标值、与最优质量指标值对应的最小消耗指标，并建立过程层优化模型；

$\begin{array}{c}\underset{u_i}{\min }{J}_i=\underset{u_i}{\min }{(x_{ci}\≤x_{ci,\min }^{*})}^2,i=1,2\\ s.t.\\ x_i=f_i(u_i,z_i^{*})\\ x_{ti}=x_{ti}^{*}\\ x_{ij,\min }\≤x_{ij}\≤x_{ij,\max },j=1,2,3\end{array};$

$\begin{array}{c}\underset{u_i}{\min }{J}_i=\underset{u_i}{\min }{(x_{ci}\≤x_{ci,\min }^{*})}^2,i=3\\ s.t.\\ x_i=f_i(u_i,z_i^{*})\\ x_{ti}=x_{ti}^{*}\\ u_{i,\min }\≤u_i\≤u_{i,\max }\end{array};$

其中，f_i为第i个工序的模型，为工序指标向量，分别为求解工序层优化模型确定的第i个工序的最优质量指标和对应的最小消耗指标；u_i为第i个工序的操作向量，为对第i个工序有影响的所有其它最优工序质量指标。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，子步骤S22包括：

S221、对于过程层优化模型中的约束转化为不等式约束其中g_j(u_i,Cw)＝x_ti，和为目标值区间，i为工序数，j为约束个数；

S222、通过外层粒子群算法，产生多个决策向量个体u_i，对每一决

策向量个体，调用多次内层粒子群算法获得不确定变量约束的区间

其中,

S223、采用区间可能度构造方法，将原不确定变量约束转换为确定性不等式约束其中0≤λ_j≤1为预先给定的可能度水平；区间可能度构造如下：

$P\left(g_j^I\right(u_i)\≤b_j^R)=\left\{\begin{array}{cc}0,& b_j^R\>g_j^L\left(u_i\right)\\ \frac{b_j^R-g_j^L\left(u_i\right)}{g_j^R\left(u_i\right)-g_j^L\left(u_i\right)},& g_j^L\left(u_i\right)\<b_j^R\≤g_j^R\left(u_i\right)\\ 1,& b_j^R\>g_j^R\left(u_i\right)\end{array}\right.;$

$P(b_j^L\≤g_j^I(u_i\left)\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& b_j^L\>g_j^R\left(u_i\right)\\ \frac{g_j^R\left(u_i\right)-b_j^L}{g_j^R\left(u_i\right)-g_j^L\left(u_i\right)},& g_j^L\left(u_i\right)\<b_j^R\≤g_j^R\left(u_i\right)\\ 1,& b_j^L\≤g_j^L\left(u_i\right)\end{array}\right.;$

以及，获得确定性优化模型：

$\begin{array}{c}\underset{u_i}{\min }{J}_i=\underset{u_i}{\min }{(x_{ci}-x_{ci,\min }^{*})}^2,i=1,2\\ s.t.\\ x_i=f_i(u_i,z_i^{*})\\ P\left(g_k^I\right(u_i)\≤b_k^I)\≥{\mathrm{\λ}}_k,k=1,2\\ u_{ij,\min }\≤u_{ij}\≤u_{ij,\max },j=1,2,3\end{array};$

S224、采用罚函数法处理约束，将确定性优化模型转换为以罚函数表示的无约束优化模型：

其中，σ为罚因子，为罚函数，表示如下：

S225、对转化后的无约束优化模型，采用二阶振荡粒子群算法优化求解，获得下游子流程的综合经济指标和最优操作参数氰化钠添加量Q_CN_ij和锌粉添加量Q_Zn；

相应地，S23、建立最优模式库为：

$Q^m=\[x_{t1}^m,x_{t2}^m,x_{t3}^m,Q\_{\mathrm{CN}}_{11}^m,...,Q\_{\mathrm{CN}}_{ij}^m,Q_{Zn}^m,J_1^{m*}\];$

其中，m表示输入模态，即矿浆浓度5个等级[NB、NS、ZE、PS、PB]；和表示一浸、二浸浸出率和置换率工序级指标，和分别表示浸出过程和置换过程的操作变量(i＝1,2；j＝1,2,3)；表示下游子流程工艺指标。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，最优操作模态库为

其中，k表示当前湿法冶金过程中的输入变量；l表示当前湿法冶金过程中的操作变量；表示全流程工艺指标。

9.一种基于区间数的湿法冶金过程中全流程优化方法，其特征在于，包括：

获取湿法冶金过程中全流程的工序信息、输入变量值；

根据获取的工序信息和输入变量值，从预先建立的全流程最优模态库中查找符合最优经济效益的各工序的操作参数；

根据查找的操作参数调整当前湿法冶金过程中的相对应的参数及工序，以使当前湿法冶金过程中全流程的经济效益最优。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述全流程最优模态库是通过上述权利要求1至8任一所述的方法建立的。