硅酸钠高纯低铁生产智能配料算法优化方法与流程

本发明属于数据处理，具体为硅酸钠高纯低铁生产智能配料算法优化方法。

背景技术：

1、硅酸钠，俗称泡花碱，是一种广泛应用于建筑材料、陶瓷工业、造纸工业、纺织工业以及金属表面处理诸多领域的无机化工原料。其分子式为，其中二氧化硅与氧化钠的模数（n值）直接决定了产品的化学性质和物理性能。随着现代工业的快速发展，下游应用领域对硅酸钠产品的纯度指标提出了更为严苛的要求，尤其是在电子级硅酸钠、精密铸造用硅酸钠以及高性能建筑胶粘剂在内的高端应用场景中，铁离子含量已成为衡量产品质量的核心指标。铁离子不仅会影响最终产品的白度、色泽和化学稳定性，还可能在部分工艺过程中产生催化副作用，影响下游产品的性能表现。因此，实现硅酸钠的高纯低铁生产，已成为相关行业技术升级的重要方向。

2、在硅酸钠的生产工艺中，配料环节是决定产品最终品质的基础性工序。传统硅酸钠生产采用的配料方法主要依赖于人工经验式配比，存在显著的人为不确定性，配料精度波动较大。随着工业自动化技术的发展，部分企业开始引入自动化配料系统。例如，中国专利文献cn106732140a公开了一种智能酸化水玻璃配制系统及其配制方法，该方案通过plc、流量计和误差补偿系统，实现了水玻璃与浓硫酸的物理体积/重量配比自动化。又如，中国专利文献cn104118880a公开了一种湿法生产泡花碱自动配料工艺及设备，其由控制器按顺序启动液碱泵、石英砂皮带和通入蒸汽，实现了湿法生产物理时序加料的自动化。

3、然而，现有的自动化配料系统（如上述对比文件所示）在应对高纯低铁硅酸钠的生产需求时存在显著的局限性。一方面，现有系统本质上解决的是宏观物理量的比例混合与时序加料问题，即采用设定值、执行、停止的开环或半开环固定逻辑，缺乏对配料过程中实时化学反馈信号的深度挖掘与智能处理能力。当原料成分发生波动或环境条件改变时，固定配方的自适应能力不足，导致实际反应产物偏离目标组成。另一方面，更为关键的是，现有技术将铁离子类杂质的控制完全依赖于后端的除铁工艺，未能从微观化学反应热力学与动力学角度出发，在配料前端对铁离子的多源引入（如原料携带、设备高温强碱腐蚀冲刷、环境游离）进行精准的物理前馈预测和主动干预。这种被动式的杂质管理模式增加了除铁成本，且难以保证产品铁含量指标的稳定性。

4、此外，在算法层面，现有的配料控制多采用单一目标或线性加权，无法在存在多个相互耦合的工艺变量（如配料重量、反应温度、时间、剪切应力）的情况下，综合权衡产品质量（模数、铁含量）、生产效率、物料损耗与能耗水平，容易陷入局部最优，导致配料方案及反应温度、反应时间、搅拌强度无法达到理论最佳状态。

5、综上所述，如何在硅酸钠生产过程中，突破纯宏观物理称重的局限，构建一套能够前馈干预物理配料与反应过程、阻断铁离子不可逆富集，并具备多目标协同自适应优化能力的智能配料算法体系，以实现高纯低铁产品的稳定、高效生产，是本领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种硅酸钠高纯低铁生产智能配料算法优化方法，以解决背景技术中提出的现有技术中存在的配料精度低、自适应性差、无法实现铁离子源头控制以及多目标协同优化能力不足的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

3、硅酸钠高纯低铁生产智能配料算法优化方法，包括以下步骤：

4、步骤s1，实时获取生产原料的成分数据，以生成原料质量特征向量；

5、步骤s2，基于预设的铁离子迁移物理预测模型，结合反应设备内的流体机械冲刷状态参数，所述流体机械冲刷状态参数包括反应液对反应设备内壁的宏观机械剪切应力，计算配料及反应过程中的铁离子引入预测值；

6、步骤s3，根据目标产品的模数要求、铁含量上限以及原料成分波动范围，确定各原料配料重量的物理约束边界；

7、步骤s4，调用内置的正向映射预测模型，在多目标优化算法框架下，以产品质量、生产效率、原料物料损耗及能耗水平为优化目标，对配料重量、反应温度、反应时间及搅拌强度进行寻优，获取控制指令组合；

8、步骤s5，根据控制指令组合，驱动对应的执行机构执行物理配料操作与反应过程干预；

9、步骤s6，采集实际反应产物的模数及铁含量与对应目标值的偏差，在线反馈并更新铁离子迁移物理预测模型或正向映射预测模型的物理模型参数。

10、根据上述技术方案，具体包括：

11、采用x射线荧光光谱分析仪实时测定石英砂中的二氧化硅含量和铁元素含量；采用自动滴定分析仪实时测定纯碱中的氧化钠含量和铁元素含量；采用分光光度计实时测定生产用水中的铁离子浓度。

12、根据上述技术方案，铁离子迁移物理预测模型为建立在设备腐蚀与流体冲刷因果关系上的定量模型，其计算的铁离子引入预测值的总和包含以下物理分量：

13、原料引入分量：由预先标定的杂质线性引入系数分别与各类原料铁含量或浓度及其体积或重量的乘积总和构成；

14、流体冲刷引入分量：由流体冲刷磨损速率常数、反应设备内衬材质的动态磨损系数、反应液对反应设备内壁的宏观机械剪切应力以及反应时间的连乘积构成；

15、环境引入分量：由车间微粒沉降系数、环境空气悬浮铁颗粒浓度及作业时长的连乘积构成。

16、根据上述技术方案，杂质线性引入系数的预先标定方法为：

17、对同一矿源的生产原料进行多批次、梯度浓度的铁元素加标回收实验，建立原料初始铁含量与最终硅酸钠产物铁含量之间的线性回归方程，将回归方程的斜率作为对应杂质线性引入系数的物理标定值。

18、根据上述技术方案，反应液对反应设备内壁的宏观机械剪切应力，通过以下软测量补偿机制获取：

19、在线提取反应设备搅拌电机的实时驱动电流及扭矩波动数据，以映射反应液在相应聚合阶段的宏观粘度与固含率变化；

20、基于预先通过流体力学仿真或离线实验建立的涵盖搅拌转速、扭矩波动与壁面剪切应力映射关系的三维流体动力学响应曲面，根据在线提取的扭矩及转速进行查表插值，获得宏观机械剪切应力的估计值。

21、根据上述技术方案，正向映射预测模型包含基于阿伦尼乌斯定律构建的反应动力学子模型以及基于质量守恒的杂质富集子模型，用于将种群个体的配料重量、反应温度、反应时间及搅拌强度，正向推演为预测的产物模数与预测铁含量。

22、根据上述技术方案，所述优化目标具体包括产品质量目标、生产效率目标、原料物料损耗目标和能耗水平目标；所述产品质量目标与原料物料损耗目标按照如下规则构建：

23、产品质量目标：将正向推演出的预测模数与目标模数的绝对偏差设定为基础质量惩罚项，并针对预测铁含量设置当且仅当其超出预设的铁含量上限时引入额外惩罚的单向物理越界惩罚机制，通过对两者配置差异化权重融合构建；

24、原料物料损耗目标：获取正向映射预测模型推演得出的有效转化为硅酸钠的净原料量，并计算该净原料量与单次总投入原料量的比值，通过求取该比值相对于1的补数来表征系统的物料损耗程度，以在寻优计算中物理等效地实现真实原料利用率的最大化。

25、根据上述技术方案，在对配料重量、反应温度、反应时间及搅拌强度进行寻优时，设置有将物理安全阈值与算法约束边界闭环联动的约束处理机制，具体为：

26、针对搅拌强度的优化搜寻空间不设定固定的机械上限，而是将其与反应设备内壁的宏观机械剪切应力安全阈值进行物理联动；当软测量估算的当前宏观机械剪切应力超过反应设备内衬材质的安全磨损阈值时，自动下移搅拌强度的算法约束边界。

27、根据上述技术方案，在线反馈并更新物理模型参数，采用滑动窗口递推最小二乘法进行反馈校正，具体为：

28、采用定长滑动窗口存储历史批次的配料重量、反应温度、反应时间及搅拌强度，以及实际检测的模数及铁含量数据；

29、当实际检测的模数及铁含量与模型输出值产生物理偏差时，计算当前时刻的增益矩阵与协方差矩阵；

30、结合实际检测结果与模型预测结果之间的残差求得动态补偿变量，在线辨识并增量更新正向映射预测模型中的反应动力学指前因子，以及铁离子迁移物理预测模型中的流体冲刷磨损速率常数。

31、根据上述技术方案，根据控制指令组合执行物理配料操作与反应过程干预，具体通过以下联动实现：

32、根据配料重量指令，闭环控制电子皮带秤的电机转速以调节石英砂给料速率，闭环控制失重给料器的给料阀开度以调节纯碱给料速率，并调节液体计量泵的驱动频率实现用水量配给；

33、根据反应温度、时间和搅拌强度指令，同步反馈调节反应设备蒸汽管路的比例积分微分调节阀的阀门开度，以及搅拌电机变频器的输出频率。

34、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

35、在本发明中，利用搅拌电机实时扭矩波动与三维响应曲面流变软测量，在线映射宏观剪切应力并与约束边界物理闭环联动，从源头切断铁离子富集，使铁含量绝对值显著降低、极差波动大幅缩减。嵌入正向动力学预测模型，以品质、效率、利用率与能耗为目标，对配料重量与热力学参数全维度寻优，结合单向物理越界惩罚，实现产品模数波动明显减小以及高纯/普通产品柔性切换。采用滑动窗口递推最小二乘法在线辨识并增量更新反应动力学指前因子、冲刷磨损速率常数等底层物理参数，使模型闭环逼近真实过程，鲁棒性获得指数级提升。生产周期明显缩短，原料利用率显著提升，综合能耗大幅下降，综合经济与环保效益突出。