BP神经网络预测软锰矿与黄铁矿干法制取工业硫酸锰最佳条件的研究
来源期刊：矿冶工程2004年第5期
论文作者：唐爱东 张红萍 彭宏
关键词：BP神经网络; 软锰矿; 黄铁矿; 焙烧; 浸取;
摘 要：采用软锰矿和黄铁矿焙烧制取工业硫酸锰进行了实验研究,通过热力学计算表明温度高于50 ℃时反应可自发进行,并由人工神经网络预测得出了最佳工艺条件并进行实验验证.当浸出条件为:焙烧时间1.2 h,焙烧温度540 ℃,MnO2/FeS2(纯物质重量比)＝1.055时,Mn在稀硫酸锰溶液(pH》3.8)中,常温浸取24 h的浸取率达到85.74%.该工艺具有能源消耗少,生产成本低,锰的回收率高等优点.利用BP神经网络进行计算误差小,可以预测最优工艺条件.
唐爱东1，张红萍2，彭宏3
(1.中南大学,化学化工学院,湖南,长沙,410083;
2.邵阳学院,湖南,邵阳,422000;
3.中南大学,资源加工与生物工程学院,湖南,长沙,410083)
摘要:采用软锰矿和黄铁矿焙烧制取工业硫酸锰进行了实验研究,通过热力学计算表明温度高于50 ℃时反应可自发进行,并由人工神经网络预测得出了最佳工艺条件并进行实验验证.当浸出条件为:焙烧时间1.2 h,焙烧温度540 ℃,MnO2/FeS2(纯物质重量比)＝1.055时,Mn在稀硫酸锰溶液(pH》3.8)中,常温浸取24 h的浸取率达到85.74%.该工艺具有能源消耗少,生产成本低,锰的回收率高等优点.利用BP神经网络进行计算误差小,可以预测最优工艺条件.
关键词:BP神经网络; 软锰矿; 黄铁矿; 焙烧; 浸取;
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