复杂锌精矿沸腾焙烧预测神经网络研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| ·锌的物化性质及主要用途 | 第8页 |
| ·近年来锌精矿、锌的供求和消费情况 | 第8-9页 |
| ·近年来我国锌精矿的供求关系 | 第8-9页 |
| ·近年来锌的供求情况 | 第9页 |
| ·锌主要工业生产方法及研究进展 | 第9-13页 |
| ·火法炼锌 | 第10-12页 |
| ·湿法炼锌 | 第12-13页 |
| ·国内外湿法炼锌技术的新进展及发展方向 | 第13-19页 |
| ·沸腾焙烧设备水平的提高 | 第13-14页 |
| ·沸腾焙烧过程的研究进展 | 第14-17页 |
| ·新浸出技术的研究 | 第17页 |
| ·浸出渣处理的研究及技术进展 | 第17-18页 |
| ·高硅氧化锌矿的处理研究 | 第18页 |
| ·湿法炼锌今后可能发展的方向 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络及其在有色冶金中的应用 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络概述 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络在有色冶金中的应用和研究 | 第20页 |
| ·本课题确立背景、研究内容、解决方案 | 第20-22页 |
| 2. 湿法炼锌沸腾焙烧过程分析 | 第22-32页 |
| ·锌精矿的配料 | 第22-23页 |
| ·锌精矿沸腾焙烧工序及伴生元素的行为 | 第23-26页 |
| ·硫化锌在沸腾焙烧时的行为 | 第24页 |
| ·硫化铅在沸腾焙烧时的行为 | 第24页 |
| ·硫化铜在沸腾焙烧时的行为 | 第24-25页 |
| ·硫化铁在沸腾焙烧时的行为 | 第25页 |
| ·二氧化硅在沸腾焙烧时的行为 | 第25-26页 |
| ·铁酸锌生成机理及影响消除方法 | 第26-27页 |
| ·铁酸锌形成原因分析及其对浸出过程的影响 | 第26页 |
| ·降低铁酸锌生成的途径 | 第26-27页 |
| ·硫化锌沸腾焙烧过程热力学和动力学分析 | 第27-32页 |
| ·硫化锌焙烧过程热力学分析 | 第27-30页 |
| ·硫化锌焙烧过程动力学分析 | 第30-32页 |
| 3. 沸腾焙烧炉生产数据收集与分析 | 第32-41页 |
| ·化验用仪器 | 第32页 |
| ·化验用药品、试剂 | 第32-33页 |
| ·化验方法、步骤 | 第33-36页 |
| ·锌精矿中各种元素分析方法 | 第33-34页 |
| ·锌焙砂中各种元素分析方法 | 第34-36页 |
| ·焙烧操作工艺条件对锌焙砂品质的影响 | 第36-41页 |
| ·焙烧温度对锌焙砂品质的影响 | 第36-37页 |
| ·焙烧时间对焙砂品质的影响 | 第37-38页 |
| ·风料比对焙砂品质的影响 | 第38-39页 |
| ·烟气出口抽力对焙砂品质的影响 | 第39-41页 |
| 4 锌焙砂品质预测BP神经网络的建立 | 第41-64页 |
| ·BP神经网络简介 | 第41-43页 |
| ·BP神经网络拓扑结构及算法介绍 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络建立的流程 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第43-45页 |
| ·输入、输出层节点数目的确定 | 第43-44页 |
| ·隐含层层数以及节点数目的确定 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络的MATLAB实现 | 第45-46页 |
| ·预测BP神经网络的建立 | 第46-60页 |
| ·可溶锌率预测网络的建立 | 第47-55页 |
| ·可溶铁率预测网络的建立 | 第55-57页 |
| ·可溶二氧化硅率预测网络的建立 | 第57-60页 |
| ·预测BP网络的GUI实现 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 5 结论及建议 | 第64-65页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·问题与建议 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录: 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第70页 |
