基于GA-ELM 的稀土混合溶液多组分含量预测

陆荣秀，何权恒，杨 辉，朱建勇

（1.华东交通大学 电气与自动化工程学院，南昌 330013；2.江西省先进控制与优化重点实验室，南昌 330013）

0 概述

多组分稀土溶剂萃取分离流程［1］是国内外稀土分离企业从稀土共生矿中获取单一、高纯稀土元素广泛采用的工艺。能否快速检测组分含量直接影响稀土萃取过程关键工艺参数调节的实时性，关系到萃取过程两端出口产品的质量，是稀土萃取过程优化控制的首要条件。目前，在大多数稀土分离企业中，仍采用“定时采样、离线实验室化验”［2］的方式获取组分含量值，该方法虽然准确、可靠，但严重滞后，不能满足实时性的要求，易导致次品、废品。现有基于设备改造的现场检测方法，如XRF 分析法、分光光度法等［3-4］，均普遍存在所需硬件装置结构复杂、可靠性低、使用和维护成本高的特点，不能在各稀土分离企业推广使用。因此，研究稀土萃取分离过程组分含量快速检测方法势在必行。

鉴于稀土元素具有特殊的电子层结构，部分稀土离子在可见光区域能呈现特征颜色［5］，为采用快速、准确且可连续检测的机器视觉技术［6-7］提供了可行途径。文献［8］以实验室条件下采集的Pr/Nd 溶液为研究对象，在HSI 颜色空间下采用最小二乘方法建立了H 分量一阶矩与组分含量之间的关系模型。文献［9］采用实验对比方法确定了稀土混合溶液的采集条件，并采用BP 神经网络建立了颜色特征分量与Nd 元素组分含量的数学模型。文献［10-11］分别采用最小二乘支持向量机（LSSVM）和多RBF 神经网络研究颜色特征分量与组分含量的关系模型及其自适应校正方法。……