發(fā)布時(shí)間：2020-11-01 00:14

　　 生物氧化提金技術(shù)主要應(yīng)用在含砷、含硫等難處理金礦石處理中,是“綠色冶金”的一個(gè)重要發(fā)展方向,具有生產(chǎn)成本低,有害物質(zhì)排放少的優(yōu)點(diǎn)。在氧化預(yù)處理過(guò)程中,氧化還原電位(ORP)是氧化槽中細(xì)菌活性和氧化反應(yīng)程度的體現(xiàn),ORP高意味著細(xì)菌的活性高,礦石氧化程度充分,最終的提金率也比較高,因此,ORP作為生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)操作的重要依據(jù)。由于細(xì)菌氧化預(yù)處理過(guò)程具有非線性、滯后性等特征,ORP的變化趨勢(shì)無(wú)法判斷,不能有效指導(dǎo)工業(yè)生產(chǎn)�；�于上述問(wèn)題,本文以新疆某金礦的生物氧化預(yù)處理過(guò)程為研究背景,提出了采用軟測(cè)量的方法對(duì)ORP進(jìn)行測(cè)量,從而為工藝現(xiàn)場(chǎng)操作控制提供指導(dǎo)。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括:1)對(duì)生物氧化預(yù)處理和ORP的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,對(duì)軟測(cè)量的機(jī)理進(jìn)行了闡述,提出了采用最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的方法實(shí)現(xiàn)氧化預(yù)處理過(guò)程中的ORP值的軟測(cè)量。2)介紹了支持向量機(jī)分類、支持向量機(jī)回歸和最小二乘支持向量機(jī)的理論,將新的智能算法——人工蜂群算法(ABC)引入到LSSVM模型的參數(shù)優(yōu)化當(dāng)中。3)針對(duì)人工蜂群算法,通過(guò)引入歐氏距離,使得蜂群中的雇傭蜂和觀察蜂采取了不同的搜索策略,并對(duì)改進(jìn)的算法和標(biāo)準(zhǔn)的算法做了性能測(cè)試,結(jié)果表明改進(jìn)的算法收斂速度快。建立了基于改進(jìn)的ABC-LSSVM的模型,采用非線性函數(shù)和UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行了測(cè)試驗(yàn)證,預(yù)測(cè)效果較好。4)研究了細(xì)菌氧化礦石的機(jī)理、工藝流程及生物氧化預(yù)處理過(guò)程的影響因素,確立了細(xì)菌氧化預(yù)處理過(guò)程中ORP的軟測(cè)量模型,利用現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),采用改進(jìn)的ABC-LSSVM方法建立軟測(cè)量模型并進(jìn)行仿真,效果良好,并利用MATLAB GUI完成了一個(gè)生物氧化預(yù)處理過(guò)程的ORP軟測(cè)量仿真平臺(tái)。
【學(xué)位單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TF831;TP18
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景與意義
    1.2 生物氧化提金預(yù)處理工藝的研究現(xiàn)狀
    1.3 ORP研究現(xiàn)狀
    1.4 軟測(cè)量技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.5 論文的研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 軟測(cè)量建模技術(shù)
    2.1 軟測(cè)量技術(shù)基本原理
        2.1.1 輔助變量的選擇
        2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.1.3 軟測(cè)量模型的建立
        2.1.4 軟測(cè)量模型的校正
    2.2 軟測(cè)量建模方法
        2.2.1 機(jī)理建模方法
        2.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法
        2.2.3 混合建模方法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 支持向量機(jī)及參數(shù)優(yōu)化選擇
    3.1 支持向量分類機(jī)
    3.2 支持向量回歸機(jī)
    3.3 最小二乘支持向量機(jī)
    3.4 基于ABC算法的模型參數(shù)選擇
        3.4.1 標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法
        3.4.2 改進(jìn)的人工蜂群算法
        3.4.3 改進(jìn)的ABC算法描述
        3.4.4 改進(jìn)ABC算法仿真與性能測(cè)試
        3.4.5 適應(yīng)度函數(shù)的選取
        3.4.6 改進(jìn)的ABC-LSSVM預(yù)測(cè)流程圖
        3.4.7 非線性函數(shù)仿真驗(yàn)證
    3.5 UCI數(shù)據(jù)性能驗(yàn)證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的氧化還原電位軟測(cè)量
    4.1 生物氧化提金工藝介紹及影響因素分析
        4.1.1 難處理金礦石預(yù)處理方法
        4.1.2 生物氧化機(jī)理
        4.1.3 生物氧化預(yù)處理——氰化提金工藝
        4.1.4 生物氧化預(yù)處理過(guò)程影響因素
    4.2 生物氧化預(yù)處理過(guò)程O(píng)RP軟測(cè)量建模
        4.2.1 輔助變量的選擇
        4.2.2 輔助變量預(yù)處理
        4.2.3 數(shù)據(jù)歸一化
        4.2.4 生物氧化預(yù)處理過(guò)程O(píng)RP軟測(cè)量建模
    4.3 基于人工蜂群算法優(yōu)化LSSVM的ORP軟測(cè)量模型
    4.4 基于PSO優(yōu)化LSSVM的ORP軟測(cè)量模型
    4.5 基于MatlabGUI的ORP軟測(cè)量仿真平臺(tái)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
在讀期間發(fā)表的論文
致謝

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2864723