锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型

邓仕钧; 阳春华; 李勇刚; 朱红求

doi:10.11949/j.issn.0438-1157.20141569

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锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型

过程系统工程 | 更新时间：2025-11-26

- 锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型
- On-line prediction model for concentrations of zinc ion and sulfuric acid inzinc electrowinning process
- 化工学报 2015年66卷第7期页码：2588-2594
- 作者机构：
  
  中南大学信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11949/j.issn.0438-1157.20141569
  中图分类号： P11
- 网络首发：2015-07-05，
  
  纸质出版：2015-07-05
- 稿件说明：
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邓仕钧, 阳春华, 李勇刚, 等. 锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型[J]. 化工学报, 2015,66(7):2588-2594.

DENG Shijun, YANG Chunhua, LI Yonggang, et al. On-line prediction model for concentrations of zinc ion and sulfuric acid inzinc electrowinning process[J]. CIESC Journal, 2015, 66(7): 2588-2594.
邓仕钧, 阳春华, 李勇刚, 等. 锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型[J]. 化工学报, 2015,66(7):2588-2594. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20141569.

DENG Shijun, YANG Chunhua, LI Yonggang, et al. On-line prediction model for concentrations of zinc ion and sulfuric acid inzinc electrowinning process[J]. CIESC Journal, 2015, 66(7): 2588-2594. DOI： 10.11949/j.issn.0438-1157.20141569.

摘要

针对电解液中酸锌离子浓度离线化验存在大滞后

难以实现锌电解过程在线优化控制的问题

研究了锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型。在分析锌电解过程电化学反应机理的基础上

结合锌电解过程物料平衡

建立了锌电解动态反应模型。基于锌电解工业现场数据

采用FCM算法对锌电解工况进行分类

并辨识了不同工况条件下预测模型的参数

利用多工况模糊匹配实现了全流程酸锌离子的预测。工业数据验证结果表明所建模型能有效地反映酸锌离子浓度的变化趋势

为锌电解过程的优化控制奠定了基础。

Abstract

The concentrations of zinc ion and sulfuric acid in electrolytic solution are detected by off-line analysis with large time-delay

which will be detrimental to the on-line optimal control for zinc electrowinning process (ZEWP). It is very significant to predict the concentrations of zinc ion and sulfuric acid on line. The electrochemical reaction mechanism for ZEWP is analyzed

and a dynamic model for ZEWP is established based on the material balance and electrochemical equations. Based on the data collected from the practical ZEWP

the working conditions of the ZEWP are classified using FCM algorithm. The parameters of the dynamic model under different classes are identified

and the concentrations of zinc ion and sulfuric acid in ZEWP are predicted using the multi-condition fuzzy matching approach. The results obtained from the practical data show that the model can effectively predict the variation tendency of the concentrations of zinc ion and sulfuric acid

which is profitable to the optimal control for ZEWP.

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