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公开(公告)号：CN104331622B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410620090.4
申请日：2014-11-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种氧化铝双流法溶出过程出口溶液苛性比值的在线预测方法，包括如下步骤：步骤一，基于物料平衡求得机理模型预测值；步骤二，再根据当前工况中温度和压差的变化量，基于模糊专家规则对机理模型预测值进行修正，求得修正后的机理模型预测值；步骤三，根据苛性比值实测值与修正后的机理模型预测值所构成的历史误差时间序列建立基于最小二乘支持向量机的误差时间序列预测模型，利用预测模型得到下一时刻的误差预测值，用误差预测值对修正后的机理模型预测值进行补偿得到溶出液苛性比值的预测值。本发明预测出口溶出液的苛性比值相对误差均在±2％内，最大绝对误差小于0.025。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105259790B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510784030.0
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种氧化铝生产蒸发过程多参数数据时间配准方法，本发明首先随机生成长度等于设备单元数的整数序列作为时基序列；对某参数采集不同时间在各单元的数据构成原始数据时空矩阵；时基序列乘以采样周期为物流在每一单元的停留时间，据此对原始数据阵中不同单元的数据初步配准形成初配数据时空矩阵；随机产生多个时基序列作为遗传算法的种群，计算不同时基序列下初配数据时空阵中前后单元数据的关联度，得关联度最大时的时基序列，实现该参数的时间配准。对配准前后的数据采用相同的模型结构进行建模和预测验证，配准后模型准确性可提高34.4％，很好的解决了一般配准算法准确率低、速度慢的问题，对整个蒸发过程的参数匹配和优化控制具有重要意义。
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公开(公告)号：CN105271335A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510784242.9
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
IPC: C01F7/06
Abstract: 一种氧化铝双流法溶出过程入口矿浆与碱液配比优化方法，本发明针对氧化铝溶出过程复杂，生产给入矿浆和所需碱液配比依靠人工经验设定，能耗高、技术指标不稳定的问题，建立了一水硬铝石溶出过程反应动力学与物料平衡的氧化铝溶出率计算模型；建立了以溶出过程生产原料和能耗总成本为优化目标，以工艺参数、技术指标及其计算模型为约束的矿浆和碱液配比优化模型；采用状态转移算法求解获得矿浆和碱液的最优配比。采用实际生产数据进行验证，优化后，在保证期望技术指标的情况下，生产投入的矿浆流量增加了1.5％-3％，碱液用量减少了0.5％-1.5％，新蒸汽用量减少了10％以上，生产成本降低了0.5％-1.3％，达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号：CN104331622A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410620090.4
申请日：2014-11-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种氧化铝双流法溶出过程出口溶液苛性比值的在线预测方法，包括如下步骤：步骤一，基于物料平衡求得机理模型预测值；步骤二，再根据当前工况中温度和压差的变化量，基于模糊专家规则对机理模型预测值进行修正，求得修正后的机理模型预测值；步骤三，根据苛性比值实测值与修正后的机理模型预测值所构成的历史误差时间序列建立基于最小二乘支持向量机的误差时间序列预测模型，利用预测模型得到下一时刻的误差预测值，用误差预测值对修正后的机理模型预测值进行补偿得到溶出液苛性比值的预测值。本发明预测出口溶出液的苛性比值相对误差均在±2％内，最大绝对误差小于0.025。
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公开(公告)号：CN105271335B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201510784242.9
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
IPC: C01F7/06
Abstract: 一种氧化铝双流法溶出过程入口矿浆与碱液配比优化方法，本发明针对氧化铝溶出过程复杂，生产给入矿浆和所需碱液配比依靠人工经验设定，能耗高、技术指标不稳定的问题，建立了一水硬铝石溶出过程反应动力学与物料平衡的氧化铝溶出率计算模型；建立了以溶出过程生产原料和能耗总成本为优化目标，以工艺参数、技术指标及其计算模型为约束的矿浆和碱液配比优化模型；采用状态转移算法求解获得矿浆和碱液的最优配比。采用实际生产数据进行验证，优化后，在保证期望技术指标的情况下，生产投入的矿浆流量增加了1.5％‑3％，碱液用量减少了0.5％‑1.5％，新蒸汽用量减少了10％以上，生产成本降低了0.5％‑1.3％，达到节能降耗的目的。
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公开(公告)号：CN105259790A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510784030.0
申请日：2015-11-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种氧化铝生产蒸发过程多参数数据时间配准方法，本发明首先随机生成长度等于设备单元数的整数序列作为时基序列；对某参数采集不同时间在各单元的数据构成原始数据时空矩阵；时基序列乘以采样周期为物流在每一单元的停留时间，据此对原始数据阵中不同单元的数据初步配准形成初配数据时空矩阵；随机产生多个时基序列作为遗传算法的种群，计算不同时基序列下初配数据时空阵中前后单元数据的关联度，得关联度最大时的时基序列，实现该参数的时间配准。对配准前后的数据采用相同的模型结构进行建模和预测验证，配准后模型准确性可提高34.4％，很好的解决了一般配准算法准确率低、速度慢的问题，对整个蒸发过程的参数匹配和优化控制具有重要意义。
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