导读:本文包含了稀土萃取过程论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:稀土萃取,Elman神经网络,建模,组分含量
稀土萃取过程论文文献综述
杨辉,王颖,陆荣秀,朱建勇[1]（2019）在《基于Elman神经网络的稀土萃取分离过程建模》一文中研究指出针对稀土萃取分离过程具有非线性、强耦合的特点,难以对其建立精确的过程控制模型,提出了稀土萃取过程Elman神经网络建模方法。鉴于萃取生产现场采集数据不足,依据萃取现场工艺要求参数,运用串级萃取理论对稀土萃取过程进行模拟仿真,分析各级组分含量分布并与现场采集数据相结合,在此基础上,考虑稀土萃取过程的非线性和动态特性,利用Elman神经网络具有以任意精度逼近非线性系统的优点,建立CePr/Nd萃取过程Elman神经网络模型,从而确保两端出口产品最终达到所需纯度。最后通过稀土萃取过程BP以及RBF模型和Elman神经网络模型进行了仿真对比,结果表明:萃取过程Elman模型具有更高的预测精度和更好的稳定性,可为稀土萃取生产过程工艺参数调整提供可靠的信息依据。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
孙书鹏,李琦[2]（2019）在《稀土萃取分离过程组分含量区间控制方法探析》一文中研究指出在对稀土元素进行萃取和分离的过程中,得到的各种组分含量并不固定,而是会在一定范围内波动,这样可能会对产品的质量造成影响。基于此,论文从稀土元素生产中萃取和分离过程出发,对其组分含量的区间控制方法进行了分析和讨论,结合仿真试验,对控制方法的可行性和可靠性进行了验证。(本文来源于《中小企业管理与科技(中旬刊)》期刊2019年01期）
包珊珊,李龙山,李琰吉,李峻峰[3]（2019）在《攀西地区钙皂化萃取稀土过程中形成的第叁相沉淀分析》一文中研究指出攀西地区具有丰富稀土矿产资源,而稀土的综合利用一直是提高资源利用率与附加值的重要问题。本文概括了攀西地区稀土萃取的工艺现状,并指出以钙皂化萃取稀土的优势,但随之产生的第叁相沉淀对稀土分离效果和产品纯度具有一定影响。为探究沉淀相的组成,采用XRD、XRF和SEM等进行了测试分析,结果表明:以碳酸钙为皂化剂进行稀土萃取产生的沉淀可能来源于碳酸钙原矿中杂质矿物如Si~(4+)、Al~(3+)、K~+、Mg~(2+)、Ti~(4+)和Sr~(2+)等离子不能完全置换出稀土离子,最终以沉淀相存在。(本文来源于《广州化工》期刊2019年01期）
吴旭龙,孙后环,年顺,华广胜[4]（2018）在《稀土萃取搅拌槽内混合过程的数值模拟》一文中研究指出为了提高稀土萃取搅拌槽内两相料液的混合速率,采用计算流体动力学(CFD)的方法,分别对搅拌槽内不同桨叶结构的混合过程进行叁维数值模拟。利用监测点分析示踪剂扩散过程,得到不同桨叶结构对混合时间及搅拌能耗的影响。利用该方法确定最佳桨叶结构,降低能耗,提高整体混合性能,为搅拌槽的优化设计提供理论参考。(本文来源于《中国有色冶金》期刊2018年06期）
吕昊[5]（2018）在《碳酸氢镁介稳溶液应用于萃取分离稀土过程中的基础研究》一文中研究指出溶剂萃取法是目前稀土分离提纯应用最广泛的工艺。目前溶剂萃取分离提纯稀土主流工艺中要用氨水、液碱等对萃取剂皂化处理,以避免萃取过程中平衡酸度过高带来的萃取容量降低等问题。但是带来氨氮废水或者高盐废水污染问题,难以处理达标排放。北京有色金属研究总院研发了碳酸氢镁法分离提纯稀土新技术,使用镁盐废水、二氧化碳循环制备碳酸氢镁溶液,替代液氨、液碱用于皂化萃取稀土。此新工艺从源头解决了氨氮废水、高盐废水污染问题,同时实现了资源循环利用。本文主要研究新工艺体系中相关反应机理、杂质元素在皂化萃取过程中的分布规律、相关化学反应动力学等方面内容。本文以碳酸氢镁法分离提纯稀土新工艺中的皂化和负载镁有机萃取稀土两个环节为研究对象,用自行设计的恒界面池对碳酸氢镁溶液皂化P507、负载镁P507萃取稀土过程的动力学进行了系统研究,并探究了钙、铁、铝、硅等杂质元素在萃取分离过程中的走向。主要研究成果如下:(1)通过碳酸氢镁皂化P507的动力学的研究,探究了搅拌速率、温度、界面面积等因素对皂化反应速率的影响。研究表明:皂化过程受扩散和化学反应共同控制,皂化反应发生的位置是有机-水两相界面处。(2)系统研究了碳酸氢镁溶液中杂质元素在皂化萃取过程中的走向。研究表明:铝元素和大部分钙元素均在萃余液中富集,而铁元素在反萃液中富集。(3)研究了负载镁P507萃取稀土的动力学,探究了搅拌速率、温度、界面面积、负载镁P507浓度等因素对负载镁有机萃取稀土速率的影响。研究表明:萃取过程为扩散和化学反应共同控制,负载镁有机萃取稀土萃取反应发生在两相界面处,计算得出萃取反应的表观活化能为16.88 kJ/mol,萃取反应为一级反应;计算得出萃取反应的表观动力学方程为R=10-3.54[Mg(HA2)2]1.13[Nd3+]。(4)探讨了负载镁P507萃取稀土的机理,试验得出的动力学方程与基于此机理推导出的动力学方程一致。(本文来源于《北京有色金属研究总院》期刊2018-06-07）
包珊珊,李龙山,黄云华,李琰吉,李峻峰[6]（2018）在《攀西稀土萃取过程的皂化工艺现状与发展》一文中研究指出四川攀西地区氟碳铈矿资源价值高,但稀土选矿回收率不高,分离富集工艺较落后,环境污染问题压力大。本文概述了攀西稀土资源开发现状及所用的选冶工艺,进一步针对稀土萃取过程的皂化工艺进行深入分析,指出攀西稀土的皂化工艺存在的问题,并对该地区皂化工艺的发展提出明确建议。(本文来源于《化工技术与开发》期刊2018年01期）
蔡水冬,杨丽芬,孙园园,刘艳珠,李永绣[7]（2017）在《P_(507)-煤油萃取稀土过程有机相损失及硫酸铝混凝法从萃余水相除油》一文中研究指出采用萃取法从低浓度稀土溶液中回收稀土需要解决的关键技术问题是如何降低有机相的水溶和乳化损失。本研究建立了萃余水相中煤油含量的测定方法,并用于研究P_(507)-煤油萃取稀土时萃余水相的油含量随相比A/O、振荡时间、振荡强度、分相时间的变化,评价了混凝-沉淀法去除水中煤油的效果及随主要条件的变化。结果表明,萃余水相煤油含量随A/O的减小和分相时间的延长而降低,而其他条件影响不大;确定了常温下以Al_2(SO_4)_3作为混凝剂的混凝—沉淀法去除水中油的最佳条件是:进水pH在9~10之间、Al~(3+)投加量120.0 mg/L、以600 r/min的速度搅拌90 s,静置30 min。此时,萃余水相中煤油含量可由450.0 mg/L下降到63.0 mg/L,去除率为85.90%。(本文来源于《稀土》期刊2017年06期）
何丽娟[8]（2017）在《稀土萃取分离过程组分含量控制方法研究》一文中研究指出稀土是一种不可再生的战略性资源,有“工业味精”、“新材料之母”之称,在经济和社会发展中应用日益广泛。我国稀土储量以及产量居世界首位,目前国内绝大部分稀土企业采用溶剂萃取法进行稀土萃取分离,然而离线分析,经验控制,手动操作运行模式严重影响了生产效率和产品批量稳定性。因此,拥有一条稀土生产工业的自动化控制生产线,实现我国稀土工业的改造,增强企业市场竞争力是我国稀土行业的迫切需要。本文从稀土萃取过程组分含量控制难的角度出发,结合现场实际运行情况,采用“分液漏斗法”模拟萃取过程萃取槽体组分含量动态分布的方式修正现场运行数据,使用数据驱动方法建立稀土萃取过程模型,并以此为基础设计了控制器。具体研究内容如下:1、以某稀土企业CePr/Nd萃取生产线为研究对象,根据串级萃取理论设计CePr/Nd萃取过程的工艺参数,采用符合实际生产要求的“分液漏斗法”模型数据修正现场采集数据,以保证建模数据的真实性和完备性;2、根据稀土萃取运行过程具有非线性、建立数学模型难的特点,本文采用能将非线性过程局部线性化,可由多个线性子模型代替整个非线性过程的多模型方法进行建模。首先依据稀土萃取过程样本数据特点,采用减法聚类算法对建模数据分类,得到模型个数,对各子模型参数采用递推最小二乘法辨识,然后,根据所建模型设计多模型切换策略以及广义预测控制器,最后通过仿真实验总结了不同扰动情况下的控制规律;3、针对稀土萃取分离现场的监测点组分含量可在一定区间范围变化的特点,提出了组分含量区间控制方法。由于在多模型建模过程中,存在多模型切换不稳定问题,本文采用回声状态神经网络算法对稀土萃取过程建模,该模型具有非线性逼近能力强,并能解决传统网络记忆渐消问题。根据网络模型和CePr/Nd萃取过程的特点,设定符合CePr/Nd萃取过程的区间控制策略,并据此结合广义预测控制算法设计了组分含量区间控制器,通过现场数据仿真试验,验证了所提方法的有效性。本文采用多模型方法和区间控制方法对稀土萃取过程进行了建模与控制研究,通过实验仿真,表明萃取工况受到不同扰动情况下的控制规律符合现场操作规则,对稀土萃取现场各控制流量的调节具有一定的实际指导意义。(本文来源于《华东交通大学》期刊2017-06-30）
辛鹏武[9]（2017）在《基于特征颜色的稀土萃取过程离子组分含量检测系统研究》一文中研究指出稀土萃取分离生产过程中,稀土离子组分含量的变化,会直接影响萃取分离生产过程及最终的稀土产品质量。但由于检测环境、方法、设备等问题,实际生产中稀土离子组分含量的检测仍主要通过人工取样制样,再到化验室检测。这种方法存在不连续、非实时和费时费力的缺点,导致萃取生产过程控制不及时、耗能、产品质量不稳定等问题。本文以稀土萃取分离过程为背景,针对现有萃取过程离子组分含量检测设备存在的问题,根据离子特征颜色能反应离子组分含量变化的关系,按照检测分析的要求设计出一套适宜两组分稀土元素萃取过程的离子组分含量检测系统,完成了集自动取样制样、图像采集、检测分析及检测数据存储、交互等于一体的稀土离子组分含量检测系统。本文的主要研究内容及结论为:(1)根据检测要求,对基于特征颜色的稀土萃取过程离子组分含量检测系统进行总体方案设计,包括硬件设计和软件设计。系统硬件包括取样、制样、图像采集、检测4个装置,规划了每个装置功能,并进行结构设计;按系统要求,设计了系统的信号采集、处理及控制电路;采用模块化的方法,进行了系统软件功能的划分,设计了下位机、PC机检测流程结构。(2)通过Matlab实现了检测系统中的图像处理功能,完成颜色特征值提取与处理。在RGB和HSI颜色空间下对稀土溶液图像不同滤波方法进行了对比,得出采用中值滤波能显着减少环境和硬件设备对采集图像的噪声干扰;应用Otsu分割算法去除采集图像的背景,并通过区域匹配处理得到两种颜色空间下稀土溶液的彩色图像,对比分析得出HSI空间下分割效果更好;采用颜色一阶矩的方法获得反映稀土离子组分含量的特征值,并对比分析了实验与现场溶液图像H、S分量特征值与稀土离子组分含量的关系。(3)对现场条件下采集图像的特征值通过RBF神经网络进行校正,并研究了两种检测模型,第一种为采用经QPSO优化的ELM算法建立的检测模型,建模速度快,仿真情况下最大误差为0.96%;第二种为多项式拟合模型,对组分范围在40%~81%的Nd/Pr溶液检测的绝对误差在0.6%以内,检测精度相对较高。(4)实验测试了基于特征颜色的稀土萃取过程离子组分含量检测系统。仿真实验结果表明,本文设计的检测系统自动化程度好、检测精度较高、重复性好,符合工艺要求,为进一步将离子组分含量检测系统应用于稀土生产提供良好基础。(本文来源于《江西理工大学》期刊2017-06-01）
董金诗[10]（2017）在《离子吸附型稀土矿低浓度浸出液非皂化—非平衡萃取富集过程研究》一文中研究指出离子吸附型稀土矿因其富含价值高、稀缺的中重稀土元素,是我国具有绝对优势的战略资源。离子型稀土原矿品位很低,稀土主要以离子态形式吸附在粘土矿物中,无法通过选矿富集,当前工业上主要采用硫酸铵等盐溶液浸出得到的低浓度稀土浸出液,然后采用碳酸氢铵或草酸沉淀工艺富集回收稀土。但生产过程中存在氨氮污染、工艺流程复杂(需除杂、沉淀、陈化、压滤、焙烧等工序)、稀土收率低(除杂、沉淀过程稀土损失10%左右)以及含放射性废渣难处置等问题。为了从源头上解决上述问题,黄小卫教授课题组提出了镁/钙盐浸取—新型离心萃取富集回收稀土的新思路,研发出离子型稀土矿绿色高效提取新工艺。本文是新工艺的一部分工作,主要开展了低浓度稀土浸出液的萃取富集过程的基础研究,首先研究建立了萃余液中萃取剂含量快速检测方法;系统研究了 HEH(EHP)(2-乙基己基膦酸单2-乙基己基酯)、HDEHP(二(2-乙基己基)磷酸酯)对不同稀土元素的萃取热力学行为和规律,稀土与铁、铝等杂质的萃取动力学规律、模型和行为走向;以及开展了 HEH(EHP)一步离心萃取和HEH(EHP)/HDEHP分步萃取富集稀土工艺的研究,最后进行了工业试验验证,主要研究成果如下:1、为了实现萃余液萃取剂含量的快速检测,采用硝酸+高氯酸分解处理萃余液中的萃取剂,将有机磷消解变为无机正磷酸盐,从而进行ICP-AES査接测试。结果表明在样品酸度小于5%且稀土元素浓度小于30 mg/L时,该方法磷元素的测试检出限达到0.06 mg/L,加标回收率达到97.5-103%,测试标准偏差在5%以内,显着提升了有机磷含量的.分析速度以及测量精度,为废水中磷类萃取剂含量测试提供了一种新方法。2、通过研究HEH(EHP)、HDEHP对不同稀土元素的萃取热力学行为和规律,获得了稀土浓度与萃取体系平衡酸度的关系;基于串级萃取理论,采用MESH方程对多级逆流萃取过程进行拟合,获得了稀土浓度(REO)、萃取级数与萃取率的定量关系,并得到不同萃取级数(1-4级)下HEH(EHP)一步萃取稀土的极限浓度,为HEH(EHP)—步萃取和HEH(EHP)/HDEHP分步萃取的工艺路线的设计提供了理论依据。3、基于酸性磷类萃取剂的特点和浸出液特性,采用HEH(EHP)/HDEHP分步萃取的方式对高浓度稀土溶液进行富集回收,研究了萃取剂浓度、相比、萃取级数等对稀土萃取率的影响规律,绘制出稀土萃取和反萃过程中的McCabe-Thiele等温图,并进行多级逆流萃取试验验证,结果表明:稀土总萃取率达到99%以上,且反萃效果较好,经过分步萃取和反萃,得到200g/L的氯化轻稀土和240g/L氯化中重稀土料液,轻、重稀土实现预分组,解决了 HEH(EHP)对轻稀土萃取率低、HDEHP对中重稀土反萃难的问题,稀土得到高效富集回收。4、通过对Nd和A1的动力学研究,确定可利用稀土与杂质萃取动力学差异,实现萃取过程中杂质的“非平衡萃取分离”。其中在恒界面池体系下,Nd和A1萃取传质控速步骤为扩散控制,表观活化能分别为6.32 kJ/mol和13.88 kJ/mol,且萃取反应易于在两相界面上进行。在高速离心体系消除扩散的影响下,A1受界面化学反应控制且传质速率远慢于Nd,Nd和A1在硫酸体系下主要以Nd(H2O)8SO4+和Al(H2O)5SO4+形态存在,内层配位水的交换速率慢导致铝萃取速率慢。当Nd和A1两种元素同时存在时,由于HEH(EHP)-Nd配合物的空间位阻大,解离速度慢,增大了两者的分离系数,混合时间50 s内,Nd/Al分离系数β>50。采用实际料液混合时间50s内,Al的萃取率都小于1.5%,Fe的的萃取速率也比稀土慢,萃取率从100%降低至20%,而稀土的萃取率基本不受影响,实现了萃取过程中稀土与杂质的有效分离。5、依据离心体系下的混合传质及分相原理,采用离心萃取器对0.43 g/L低浓度稀土进行了 HEH(EHP)离心萃取富集回收研究,非皂化条件下稀土被萃取到有机相中浓度达到17 g/L,总稀土萃取率达到98%以上,中重稀土回收率达到99.5%以上。离心萃取试验表明,稀土元素的萃取顺序为正序萃取,且存在明显的四分组效应:La/Ce/Pr/Nd,Sm/Eu/Gd/Tb,Dy/Ho/Er,Tm/Yb/Lu。在 278-313 K 温度范围内,△Gθ<0,△Hθ>0,△Sθ>0,稀土离心萃取反应是一个吸热熵增加的过程,升温有利于萃取反应的正向进行。反萃试验发现混合时间和反萃相比是影响稀土离心反萃的关键因素,通过降低流速和水相回流,稀土单级反萃率达到77%以上。经过叁级逆流反萃,稀土反萃率达到96.7%。6、以离子型稀土矿浸出得到的低浓度稀土浸出液(REO浓度0.2-0.5 g/L)为原料,开展了 HEH(EHP)离心萃取富集回收稀土的工业试验,流通量42-50m3/h,相比A/O=20/1-50/1之间,均能得到较好的混合分相效果,经过叁级逆流萃取和叁级逆流反萃,稀土回收率达到98%以上,反萃氯化稀土达到230g/L以上,同时杂质Fe2O3.Al2O3和SO42-含量分别降至0.01%、0.5%和0.05%以下,质量满足稀土分离厂对原料的要求。(本文来源于《东北大学》期刊2017-05-01）
稀土萃取过程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在对稀土元素进行萃取和分离的过程中,得到的各种组分含量并不固定,而是会在一定范围内波动,这样可能会对产品的质量造成影响。基于此,论文从稀土元素生产中萃取和分离过程出发,对其组分含量的区间控制方法进行了分析和讨论,结合仿真试验,对控制方法的可行性和可靠性进行了验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
稀土萃取过程论文参考文献
[1].杨辉,王颖,陆荣秀,朱建勇.基于Elman神经网络的稀土萃取分离过程建模[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].孙书鹏,李琦.稀土萃取分离过程组分含量区间控制方法探析[J].中小企业管理与科技(中旬刊).2019
[3].包珊珊,李龙山,李琰吉,李峻峰.攀西地区钙皂化萃取稀土过程中形成的第叁相沉淀分析[J].广州化工.2019
[4].吴旭龙,孙后环,年顺,华广胜.稀土萃取搅拌槽内混合过程的数值模拟[J].中国有色冶金.2018
[5].吕昊.碳酸氢镁介稳溶液应用于萃取分离稀土过程中的基础研究[D].北京有色金属研究总院.2018
[6].包珊珊,李龙山,黄云华,李琰吉,李峻峰.攀西稀土萃取过程的皂化工艺现状与发展[J].化工技术与开发.2018
[7].蔡水冬,杨丽芬,孙园园,刘艳珠,李永绣.P_(507)-煤油萃取稀土过程有机相损失及硫酸铝混凝法从萃余水相除油[J].稀土.2017
[8].何丽娟.稀土萃取分离过程组分含量控制方法研究[D].华东交通大学.2017
[9].辛鹏武.基于特征颜色的稀土萃取过程离子组分含量检测系统研究[D].江西理工大学.2017
[10].董金诗.离子吸附型稀土矿低浓度浸出液非皂化—非平衡萃取富集过程研究[D].东北大学.2017