专利名称：湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法
技术领域：
本发明涉及化工过程的软测量领域，特别涉及一种湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法。
背景技术：
反应槽料浆磷酸浓度是湿法磷酸生产过程中的重要控制指标。反应槽料浆磷酸浓度直接影响磷酸产品的浓度，希望尽可能提高地提高其浓度，但却受到诸多因素的制约。首先，反应槽料浆磷酸浓度是影响CaSO4平衡系统的重要因素，必须保证CaSO4结晶可以稳定存在，不稳定的结晶会给后续的过滤带来很大的困难；其次，磷矿石的磷酸品味及有害杂质的含量，冷却装置的能力都限制 了磷酸浓度的提高；此外，反应槽料浆磷酸浓度的提高会增加料浆的粘度，形成的结晶也更加细小，这会降低料浆的过滤速度，增加过滤成本。在生产中，需要保证反应槽料浆磷酸浓度稳定在一个范围内，通过定期化验来指导生产。在工业生产中，反应槽料浆磷酸浓度的化验主要通过浓度一密度对照法，这种方法存在较大的时间滞后，而且化验频率低，通常为两个小时一次。以上两点都不利于及时采取控制手段以改善生产状况。软测量技术主要用于估计在现有的技术条件下难以直接测量或不易快速在线测量的过程变量。软测量技术不仅可以解决众多检测问题，还具有动态响应迅速，可用来实时测量和维护成本低的优点。因此，可以使用软测量技术来对反应槽料浆磷酸浓度进行估计，并根据估计值来及时调整工艺参数以改善生产状况。

发明内容
本发明的目的是提供一种湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法，以解决湿法磷酸生产中反应槽磷酸浓度化验存在较大时滞、化验频率低，进而无法及时调节的问题。本发明的湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度软测量方法，是假设反应器基本实现理想混合和磷酸在生产过程中的损失可以忽略的基础上，以反应槽料浆磷酸浓度C为主导变量，以反应槽磷酸生成速率r、反应槽料浆体积V、料浆流量F和返回磷酸流量R为辅助变量，建立t时刻反应槽料浆磷酸浓度的连续软测量模型:
权利要求
1.法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法，其特征是以反应槽料浆磷酸浓度C为主导变量，以反应槽磷酸生成速率r、反应槽料浆体积V、料浆流量F和返回磷酸流量R为辅助变量，建立t时刻反应槽料浆磷酸浓度的连续软测量模型: at 其中，C(t)为t时刻反应槽料浆磷酸浓度，r(t)为t时刻反应槽磷酸生成速率，V(t)为t时刻反应槽料浆体积，F(t)为t时刻料浆流量，R(t)为t时刻返回磷酸流量，t0为料浆过滤和返回磷酸回到反应槽所需总时间； 测量或计算湿法磷酸生产过程中t时刻反应槽磷酸生成速率r(t)、t时刻反应槽料浆体积V(t)、t时刻料衆流量F(t)、t时刻返回磷酸流量R(t)、料衆过滤和返回磷酸回到反应槽所需总时间h，利用所述软测量模型估计湿法磷酸生产过程中t时刻反应槽料浆磷酸浓度 C(t)。
2.据权利要求1所述的湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法，其特征是对权利要求1所述连续软测量模型进行离散化处理，建立t=n Δ t时刻反应槽料浆磷酸浓度的离散软测量模型: V(n) [C (n) -C (η-1) ] = [r (η) V (η) +R (η) C (η-η0) -F (η) C (η) ] At (2)其中，C (η)为 η Δ t时刻反应槽料浆磷酸浓度，r (η)为η △ t时刻反应槽磷酸生成速率，V (η)为η △ t时刻反应槽料浆体积，F (η)为nAt时刻料浆流量，R (η)为η Λ t时刻返回磷酸流量，Λ t为采样周期，η为模型(I)中t离散化的结果(n=t/At)，n0为模型(I)中h离散化的结果( %/At)； 测量或计算湿法磷酸生产过程中η Δ t时刻反应槽磷酸生成速率r (η)、η Δ t时刻反应槽料浆体积V (η)、η At时刻料浆流量F (η)、η Λ t时刻返回磷酸流量R (η)、采样周期At、料浆过滤和返回磷酸回到反应槽所需总时间h的离散化结果IV利用所述软测量模型估计湿法磷酸生产过程中η Λ t时刻反应槽料浆磷酸浓度C (η)。
3.据权利要求1或2中所述的湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法，其特征是以矿浆流量FM、矿浆含固量SM、磷矿磷含量CM、硫酸流量Fs、硫酸浓度Cs、反应槽料浆温度T为输入，以反应槽磷酸生成速率r为输出，建立误差反向传播神经网络来估计反应槽磷酸生成速率r。
4.据权利要求3所述的估计反应槽磷酸生成速率的方法，其特征是误差反向传播神经网络的权值调整在误差梯度下降法的基础上附加动量项，来改善误差反向传播神经网络收敛速度慢和可能陷入局部最优的问题。
5.据权利要求3所述的估计反应槽磷酸生成速率的方法，其特征是利用湿法磷酸生产过程的监控数据和周期性获取的反应槽料浆磷酸浓度化验值对误差反向传播神经网络进行训练。
全文摘要
本发明公开的湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度的软测量方法，是以反应槽料浆磷酸浓度为主导变量，以反应槽磷酸生成速率、反应槽料浆体积、料浆流量和返回磷酸流量为辅助变量，建立反应槽料浆磷酸浓度的软测量模型。本发明以矿浆流量、矿浆含固量、磷矿磷含量、硫酸流量、硫酸浓度、反应槽料浆温度为输入，建立误差反向传播神经网络来估计反应槽磷酸生成速率。本发明还利用周期性获取的反应槽料浆磷酸浓度化验值对神经网络权值进行调整。本发明可在正常生产、开停车等多种工况下对湿法磷酸生产过程中反应槽料浆磷酸浓度进行估计，对实际生产过程进行有益的指导，同时解决人工化验分析所存在的时滞大、频率低、工作量大的难题。
文档编号G01N33/00GK103091458SQ201310007899
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月9日 优先权日2013年1月9日
发明者卢建刚, 王学飞, 孙优贤, 陈金水, 陈积明, 杨秦敏, 徐正国 申请人:浙江大学