Research on stirring process based on artificial neural network and multi-phase flow simulation technology
-
摘要:
搅拌釜系统本身具有强非线性特点,传统研究方法往往难以快速准确地反演现场实际情况。为解决这一问题,本研究采用人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）与计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）相结合的方法,构建了ANN-CFD湍流状态预测模型,并采用了3种训练算法（Levenberg-Marquardt、Bayesian Regulation和Scaled Conjugate）和优化算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法）对模型超参数进行研究。在此基础上,采用双层遗传算法（GA-GA）分别对神经网络的隐藏层节点数和初始权值阈值进行了优化,同时提出了神经网络架构较优方案；用ANN-CFD模型预测搅拌釜内流场状态并评估模型精度。结果显示：BR算法在神经元数大于9个时具有较高的预测准确性,且准确度变化总体趋于稳定；遗传算法的全局收敛性及预测精度在本模型中表现出了出色的性能；在双隐藏层条件下隐藏层神经元数组合为11-10时达到综合较优效果；基于GA-GA优化的ANN-CFD模型其回归指标均超过0.9,展现了出色的预测精度。与传统的BP神经网络相比,该模型在验证集和测试集上的拟合效果提高一倍以上。
Abstract:In response to the strong nonlinearity inherent in the stirred tank system, traditional research methods often struggle to accurately and rapidly infer the actual on-site conditions. To address this issue, this study proposed a combined approach of Artificial Neural Network (ANN) and Computational Fluid Dynamics (CFD) to construct an ANN-CFD turbulent state prediction model. Three training algorithms (Levenberg-Marquardt, Bayesian Regulation, and Scaled Conjugate) and optimization algorithms (genetic algorithm, particle swarm algorithm, and simulated annealing algorithm) were employed to investigate the model’s hyperparameters. A dual-layer genetic algorithm (GA-GA) was utilized to optimize the number of hidden layer nodes and initial weight thresholds in the neural network, resulting in an optimal neural network architecture. The ANN-CFD model was then used to predict the flow field status inside the stirred tank and then evaluate its accuracy. The results demonstrated that the BR algorithm attained high prediction accuracy when the number of neurons exceeded 9, with overall stability in accuracy variations. The genetic algorithm exhibited outstanding performance in terms of global convergence and prediction accuracy within this model. The combination of 11-10 hidden layer neurons achieved the best overall performance under the condition of a dual hidden layer. The optimized ANN-CFD based on the GA-GA model demonstrated excellent prediction accuracy, with all regression metrics surpassing 0.9. Compared to the traditional backpropagation neural network, the proposed model achieved more than a twofold improvement in fitting performance on the validation and test sets.
-
0 前言
城门山铜矿1995年12月开始基建, 几经周折, 终于在2001年12月28日产出了合格的铜精矿, 在过去的一年半的时间里已产出铜金属量8 000多吨, 实现了城铜几代人的夙愿。城门山铜矿作为江铜集团的后备矿山之一, 在近两、三年内生产规模将由现在的39.6万t/ a扩大到90万t/ a。在生产规模逐步扩大的同时, 进一步查明矿床地质特征显得尤为重要, 特别是研究其表生变化过程及其次生富集作用, 对矿床开采具有重要的指导作用。
1 矿区地质概况
1.1 地质概况
城门山矿区位于九江市南77°西, 大地构造位置属长江中下游铜铁成矿带中部, 九瑞铜矿田的南东端。
矿区自南至北出露地层有志留、泥盆系砂岩及砂岩夹页岩, 石炭、二叠系灰岩及灰岩夹页岩, 三叠系页岩及第四系, 地层总体走向北东70°, 倾向北或北西, 倾角45~60°不等。构造主要有北东东向单斜和次级横跨褶皱, 北东东、北西及北北东三组断裂构成矿区构造格架, 控制岩体及矿体产出。岩浆岩主要为燕山期花岗闪长斑岩, 及少量的石英斑岩, 出露面积仅0.8km2。
城门山矿床分为3个矿带、5个亚带。铜硫矿体主要赋存在燕山期花岗闪长斑岩与石炭、二叠、三叠系碳酸盐岩的接触带上, 部分矿体产于花岗闪长斑岩体中, 工业铜硫矿体主要有108个, 其中铜金属量在5万t以上的矿体有9个, 占全区铜金属总量的95%以上, 以1#铜矿体规模最大。矿体形态主要有似层状、豆荚状、透镜状、带状及席状。矿石类型主要为含铜矽卡岩、含铜斑岩、含铜黄铁矿, 其次为含铜角砾岩、含铜褐铁矿等。已知矿石矿物达70余种, 其中金属矿物主要有黄铁矿、黄铜矿、褐铁矿、针铁矿、赤铁矿、辉铜矿、斑铜矿、孔雀石、蓝铜矿、和自然铜等, 脉石矿物主要有石英、石榴石、方解石、长石和高岭土等。
1.2 矿床自然分带特征
矿床自然分带明显, 根据钻孔样中氧化铜的含量与其全铜的比例、结合矿物组合特征, 划分出城门山矿区铜矿床矿石自然类型, 可分为氧化带、混合带和原生带3个带。
(1) 氧化带。全区氧化矿平均氧化率为37 %, 氧化矿石量占全区铜矿石总量的7.2%, 含铜品位0.93%, 铜金属量占8.9 %。常见标志矿物为孔雀石, 蓝铜矿、自然铜、赤铁矿、褐铁矿、氧化锰(多为硬锰矿)等为其特征。含铜矿物主要有孔雀石、蓝铜矿、自然铜、赤铜矿、黝铜矿、胆矾、及残留的黄铁矿、黄铜矿、辉铜矿、斑铜矿等组成。
(2) 混合带。全区混合矿平均氧化率为19 %, 混合带很发育, 该带铜金属量占全区铜矿石总量的33.2%, 含铜品位0.85%, 铜金属量占29.4 %。辉铜矿为该带标志矿物。含铜矿物以辉铜矿、黄铜矿、黄铁矿、斑铜矿、蓝辉铜矿、黝铜矿、孔雀石、蓝铜矿、自然铜等。
(3) 原生带。全区平均氧化率为5%, 原生矿石量占总全区铜矿石总量的63.3 %, 含铜品位0.69 %, 铜金属量占57.8%。含铜矿物以原生黄铜矿、斑铜矿、铜蓝、黝铜矿、含铜黄铁矿为主, 辉铜矿相对较少, 不见褐铁矿、孔雀石、自然铜等。
2 矿床的表生变化及其分带
表生变化指的是矿床的近地表和露出地表的部分, 在氧、地下水、碳酸气及风化等的长期作用下所发生的不同程度的变化。表生变化一般发生在矿床的氧化带与混合带的过渡带中。表生变化的结果会改变原矿床的组构、矿物成分和化学成分, 在金属硫化物矿床中表现得尤为强烈, 并可使某些金属在流动带中富集, 从而大大地提高矿床的工业价值。
城门山铜矿区三面环湖, 氧、地下水、湖水、碳酸气及风化等的长期作用下, 表生分带发育完整。综合矿区氧化带主要矿物空间分布特征, 表生分带大致可分为5个亚带(见表 1): ①完全氧化亚带-铁帽。②褐铁矿、孔雀石亚带。③次生氧化物富集亚带-蓝铜矿、孔雀石。④自然元素富集亚带-自然铜。⑤次生硫化物富集亚带。
表 1 城门山矿区铜矿床表生分带特征表 %
2.1 完全氧化亚带
位于氧化带的最上部, 氧化作用进行得最为强烈, 氧化时间也最长, 以铁的氧化物和氢氧化物占绝对优势, 故称为铁帽, 一般发育在零米标高以上。铁帽呈褐色至棕红色, 具松散或多孔状、蜂窝状构造。铁帽是金属硫化物矿床的重要标志。
2.2 褐铁矿、孔雀石亚带
直接出露地表, 一般发育在零米标高左右, 主要赋存在断层和破碎地段, 由褐铁矿、赤铁矿和下部的孔雀石等矿物组成。其化学反应过程为:
2.3 次生氧化物富集亚带
主要位于岩体内并在潜水面之上(0~-10m), 矿区只局部见及。主要由蓝铜矿、孔雀石等矿物组成。并见少量辉铜矿。其矿物形成主要在围岩为碳酸盐时, 黄铜矿氧化后的产物, 其化学反应过程为:
2.4 自然元素富集亚带
主要受地表破碎带(角砾岩)控制, 多分布于湖区(一般在-50~-90m左右)。主要矿物为自然铜, 并伴有贵金属自然金、自然银的富集, 亦可见赤铁矿。自然铜主要为已形成和原生辉铜矿氧化的结果。其化学反应过程为:
2.5 次生硫化物富集亚带
位于氧化带之下, 原生铜的硫化物常常被次生辉铜矿、蓝辉铜矿所交代, 使原生黄铜矿、黄铁矿矿石变成辉铜矿、黄铁矿矿石, 即次生富集铜矿石。该带上限在岩体内比较稳定(标高在0~-10m), 下限标高-50m, 最深达-150m, 其他区段为-10m~-50m左右标高。含铜矿物以辉铜矿为主, 少量蓝辉铜矿、铜蓝、斑铜矿与之相伴生。其化学反应过程为:
3 次生富集作用
在硫化物矿床的氧化带中淋漓出来的金属硫酸盐溶液, 当渗透到潜水面之下的还原环境中, 以交代原生硫化物的方式生成新的硫化矿物, 即为次生硫化物, 这样可以大幅度地提高矿石中的金属含量, 提高矿床的工业价值, 通常把这类富集金属的作用就称为次生富集作用, 发生此类作用的地带称为次生富集带。
矿区内铁帽发育广泛, 最深可达-260m, 氧化带中含有大量的褐铁矿、孔雀石、蓝铜矿等标型矿物。在氧、水、碳酸气等的长期作用下, 使原生铜的硫化物(主要为黄铜矿)转变为氧化物、氢氧化物、硫酸盐、碳酸盐。当铜的硫酸盐转溶液下渗至原生硫化物(黄铜矿)时, 在还原环境下产生次生富集作用, 形成大量的次生硫化矿物, 如辉铜矿、斑铜矿、铜蓝、黄铜矿等; 如潜水面不断变化, 即氧化、还原环境不断改变则又会发生新的变化, 或形成新矿物, 或形成硫酸铜又重新转入溶液, 这样反复交替进行, 其变化十分复杂。说明矿床经过次生富集作用后, 可大大地提高矿床的工业价值(其铜品位变化过程见表 2)。
表 2 城门山矿区次生富集作用过程分带特征表 %
矿区内次生富集现象多, 而且明显。现开采的7#铜矿体的氧化矿与混合矿过渡带中(标高一般在-10m以下), 次生富集作用也很明显, 而且形成的是高品位富铜矿石, 如7#铜矿体中的GK2 -43、GK 2 -44、GK43、CK2 -41、CK41等钻孔均见到了富矿段, 厚度在15~30m。如图 1所示GK43孔, 含铜品位在0.15 %~19.64 %, 次生富集带的厚度达25m以上, 为一富矿段, 具有很好的开采价值。10#铜矿体是由矿化围岩经次生富集作用形成的, 钻孔铜品位从0.28 %~1.85 %不等, 变化较大, 这是由于原生矿体或矿化岩石在不同基础上产生次生富集作用的结果; 10#铜矿体总的富集中心连线呈北东方向。在岩体中心, 斑岩矿化均匀, 品位较低, 迭加次生富集作用后, 原生矿化的品位不高; 从ZK411、ZK1038等钻孔的垂向上来看, 矿体上盘为星点状含铜褐铁矿的淋滤帽, 含铜0.1 %~0.2 %, 到矿体部分含铜增至0.5~5 %, 向下逐步降低到0.4 %~0.3 %, 再下为含铜小于0.2 %之正常矿化围岩, 铜含量变化明显, 是由于矿体经表生变化和迭加次生富集作用而形成的。
4 结语
城门山矿区地处赛城湖的南岸, 在氧、地下水、湖水、碳酸气及风化等的长期作用下, 矿床的表生变化比较复杂, 分带发育完整, 次生富集作用普遍, 常次生富集成富矿体、富矿段, 因此, 研究该矿床的表生分带过程及其次生富集作用, 圈定次生富集带, 对矿山企业生产具有重要指导意义。
王庆龙 -
![]()
图 3 搅拌釜示意: （a）无挡板45°四叶桨; （b）有挡板45°八叶桨; （c）截面取样示意
Fig 3. Schematic diagram of stirred tank: （a） 45° four-blade paddle without baffle; （b） 45° eight-blade paddle with baffle; （c） sampling diagram of the cross-section
![]()
图 4 不同训练算法的性能随隐藏层神经元数量的变化： （a） 交叉熵； （b） MSE； （c） MAE
Fig 4. Performance of different training algorithms varies with the number of hidden layer neurons：（a） cross entropy； （b） MSE； （c） MAE
![]()
图 5 不同优化算法的结果：（a）迭代曲线；（b）回归系数
Fig 5. Different optimization algorithms：（a） iteration curve ；（b） regression coefficient
![]()
图 6 两隐藏层神经元组合对（a） RMSE和（b） R2的影响
Fig 6. Effects of two hidden layer neurons combination on RMSE（a） and R2（b）
![]()
图 7 （a） BP神经网络；（b） GA-GABP神经网络回归曲线
Fig 7. Regression curve： （a） BP neural network； （b） GA-GABP neural network
![]()
图 8 BP神经网络与GA-GABP神经网络：（a）训练集； （b）验证集； （c）测试集的回归情况；（d）误差曲线
Fig 8. BP neural network and GA-GABP neural network：（a）training set；（b） verification set；（c） regression of the test set； （d） error curve
![]()
图 9 BP神经网络与GA-GABP神经网络训练集、验证集、测试集的MSE
Fig 9. MSE of training set, verification set and test set of BP neural network and GA-GABP neural network
![]()
图 10 在液面高度190 mm时,不同转速下实验与模拟的自由表面涡深比较：（a） 200 r/min； （b） 250 r/min； （c） 300 r/min
Fig 10. The experiment and simulated free-surface vortex depths comparison of different speed under the liquid level of 190 mm：（a） 200 r/min； （b） 250 r/min；（c） 300 r/min
![]()
图 11 不同转速下：（a）自由液面的对比； （b）液面高度对比的误差棒
Fig 11. （a） Comparison of free liquid surface； （b） Error bar for liquid level height at different speeds
![]()
图 12 转速为400 r/min时（a） z/R=-0.366, （b） z/R=0.200, （c） z/R=0.366, （d） z/R=0.533的轴向速度预测
Fig 12. Axial velocity prediction at 400 r/min of （a） z/R=-0.366, （b） z/R=0.200, （c） z/R=0.366, （d） z/R=0.533
表 1 搅拌釜几何尺寸
Table 1 Geometric dimensions of stirred tank
符号 符号含义 数值/mm T1 釜直径 190 H1 釜高度 300 C1 离底间隙 48 D1 桨直径 95 W1 桨叶高度 19 Dc1 轮毂直径 20 Ds1 轴直径 10 T2 釜直径 300 H2 釜高度 300 C2 离底间隙 100 D2 桨直径 100 W2 桨叶高度 23 Dc2 轮毂直径 30 Wb 挡板宽度 30 ti 挡板厚度 4 Ds2 轴直径 10 
下载: 导出CSV
表 2 模拟工况
Table 2 Simulated working conditions
液体密度/（kg/m3） 液体黏度/（Pa/s） 转速/（r/min） 液面高度/mm 实验 模拟 实验 模拟 1 000 0.001 200； 250； 300 150； 200； 250； 300 190 160； 190； 220
下载: 导出CSV
表 3 不同优化算法比较
Table 3 Comparison of different optimization algorithms
算法 MSE MAE SAE SSE Cross Entropy 训练集 0.010 2 0.065 3 42.343 9 6.638 9 0.146 9 PSO 验证集 0.035 1 0.138 7 19.144 7 4.843 2 0.232 5 测试集 0.043 1 0.163 1 22.510 4 5.946 1 0.226 3 训练集 0.010 0 0.067 2 43.547 4 6.464 7 0.133 9 SA 验证集 0.033 8 0.130 3 17.982 8 4.667 4 0.251 0 测试集 0.045 1 0.146 8 20.260 8 6.220 2 0.329 4 训练集 0.003 3 0.042 2 27.339 1 2.159 5 0.154 2 GA 验证集 0.019 4 0.103 0 14.216 3 2.671 0 0.215 3 测试集 0.030 2 0.132 6 18.298 5 4.173 2 0.198 7
下载: 导出CSV
表 4 GA算法寻优15次结果
Table 4 Results of GA optimization for 15 times
寻优次数 训练算法 神经元组合 RMSE R2 1 trainbr 14-8 0.010 927 0 0.998 790 0 2 trainbr 15-8 0.009 686 9 0.999 090 0 3 trainbr 17-7 0.009 873 4 0.998 990 0 4 trainbr 17-8 0.007 690 2 0.999 390 0 5 trainbr 11-10 0.009 642 1 0.999 100 0 6 trainbr 10-12 0.009 699 6 0.999 140 0 7 trainbr 8-18 0.005 389 2 0.999 740 0 8 trainbr 10-14 0.006 559 6 0.999 600 0 9 trainbr 18-7 0.009 136 4 0.999 200 0 10 trainbr 13-11 0.007 611 9 0.999 470 0 11 trainbr 14-17 0.003 422 7 0.999 900 0 12 trainbr 14-7 0.011 822 4 0.998 650 0 13 trainbr 18-8 0.005 205 9 0.999 640 0 14 trainbr 7-14 0.009 841 2 0.999 050 0 15 trainbr 11-12 0.006 953 3 0.999 550 0
下载: 导出CSV
-
[1] HOSSEINI S, PATEL D, EIN-MOZAFFARI F, et al. Study of solid-liquid mixing in agitated tanks through electrical resistance tomography[J]. Chemical Engineering Science, 2010, 65(4): 1374-1384.
[2] 邓可月, 刘政, 张嘉艺, 等. 电磁搅拌下稀土在铝合金熔体中的分布规律[J]. 有色金属科学与工程, 2016, 7(3): 40-46. [3] 谭明, 沈政昌, 张福亚. 新型浮选机叶轮动力学性能及对粗颗粒浮选效果[J]. 有色金属科学与工程, 2022, 13(1): 93-100. [4] GU D, CHENG C, LIU Z, et al. Numerical simulation of solid-liquid mixing characteristics in a stirred tank with fractal impellers[J]. Advanced Powder Technology, 2019, 30(10): 2126-2138.
[5] WADNERKAR D, TADE M O, PAREEK V K, et al. CFD simulation of solid-liquid stirred tanks for low to dense solid loading systems[J]. Particuology, 2016, 29(6): 16-33.
[6] 李春林, 林语宸, 张其炀, 等. 数字化与智能化技术在湿法冶金强化搅拌工艺研发中的应用[J]. 有色金属, 2023, 6(1): 1-22. [7] NAGATA S. Mixing: Principles and Applications[M]. New York: John Wiley&Sons, 1975.
[8] RIEGER F, DITL P, NOVAK V. Vortex depth in mixed unbaffled vessels[J]. Chemical Engineering Science, 1979, 34(3): 397-403.
[9] GLOVER G M C, FITZPATRICK J J. Modelling vortex formation in an unbaffled stirred tank reactors[J]. Chemical Engineering Journal, 2007, 127(1): 11-22.
[10] YAMAMOTO T, FANG Y, KOMAROV S V. Surface vortex formation and free surface deformation in an unbaffled vessel stirred by on-axis and eccentric impellers[J]. Chemical Engineering Journal, 2019, 367(13): 25-36.
[11] DESHPANDE S S, KAR K K, WALKER J, et al. An experimental and computational investigation of vortex formation in an unbaffled stirred tank[J]. Chemical Engineering Science, 2017, 168(1): 495-506.
[12] KIM D H, KIM D Y. Free-surface vortex formation and aeration by a submerged rotating disk[J]. Chemical Engineering Science, 2021, 243(15): 116787.
[13] TAMBURINI A, BRUCATO A, CIOFALO M, et al. CFD simulations of early- to fully-turbulent conditions in unbaffled and baffled vessels stirred by a Rushton turbine[J]. Chemical Engineering Research and Design, 2021, 171(7): 36-47.
[14] LI Z, BAO Y, GAO Z. PIV experiments and large eddy simulations of single-loop flow fields in Rushton turbine stirred tanks[J]. Chemical Engineering Science, 2011, 66(6): 1219-1231.
[15] BUSCIGLIO A, CAPUTO G, SCARGIALI F. Free-surface shape in unbaffled stirred vessels: Experimental study via digital image analysis[J]. Chemical Engineering Science, 2013, 104(20): 868-880.
[16] BUSCIGLIO A, GRISAFI F, SCARGIALI F, et al. Mixing dynamics in uncovered unbaffled stirred tanks[J]. Chemical Engineering Journal, 2014, 254(19): 210-219.
[17] 罗小燕, 刘顺, 汤文聪, 等. 基于Mask RCNN的矿仓入料口[J]. 有色金属科学与工程, 2022, 13(1): 101-107. [18] 张世佳, 饶运章, 王文涛, 等. GA-BP神经网络模型在稀土矿边坡位移监测中的应用[J]. 有色金属科学与工程, 2022, 13(1): 115-121. [19] SINGH D K, VERMA D K, SINGH Y, et al. Preparation of CuO nanoparticles using tamarindus indica pulp extract for removal of As(Ⅲ): optimization of adsorption process by ANN-GA[J]. Journal of Environmental Chemical Engineering, 2017, 5(1): 1302-1318.
[20] SARKAR S, SINGH K K, SURESH KUMAR K, et al. A novel ANN-CFD model for simulating flow in a vortex mixer[J]. Chemical Engineering Science, 2022, 260(14): 117819.
[21] CHOONG C E, IBRAHIM S, El-SHAFIIE A. Artificial Neural Network (ANN) model development for predicting just suspension speed in solid-liquid mixing system[J]. Flow Measurement and Instrumentation, 2020, 71(1): 101689.
[22] LI D. Adaptive neural network control for a class of continuous stirred tank reactor systems[J]. Science China Information Sciences, 2014, 57(10): 1-8.
[23] MOYA-RICO J D, MOLINA A E, BELMONTE J F. Characterization of a triple concentric-tube heat exchanger with corrugated tubes using Artificial Neural Networks (ANN)[J]. Applied Thermal Engineering, 2019, 147(2):1036-1046.
[24] RANADE V V, JOSHI J B. Flow generated by pitched blade turbines I: measurements using laser Doppler anemometer[J]. Chemical Engineering Communications, 1989, 81(1): 197-224.
[25] 郭伟,陈岩,洪志远,等.电磁搅拌频率对 Cu-2Ag-0.04La 合金组织及性能的影响[J].铜业工程,2022(1): 10-13.
计量
- 文章访问数: 33
- HTML全文浏览量: 5
- PDF下载量: 4
