一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法及系统，基于物料平衡和能量平衡的下料量、燃料量以及产量协调的焙烧温度优化控制；采用物料平衡算法，将返灰量和下料量综合考虑，通过调整下料量，保证燃烧器内物料的守恒；通过能量平衡算法，实时计算所需燃料量，保证燃料量和物料的守恒，保证焙烧炉温度的稳定；基于产量与燃料的关系，通过调整燃料的能量与下料量的平衡，协调总的产量达标；基于数据分析的焙烧炉热灼减率软测量模型及基于数据分析的合理焙烧温度控制点优化方法，建立热灼减率的数学模型，自动对焙烧温度控制点进行优化；通过自寻优进退法和滚动优化，寻找能耗最低的最佳氧量控制点，保证燃料充分燃烧的同时，降低排烟损失。降低排烟损失。降低排烟损失。

【技术实现步骤摘要】
一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及生产自动化
，具体涉及一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法及系统。

技术介绍

[0002]氧化铝焙烧系统主要用来处理平盘送过来的合格氢氧化铝，由皮带称称重后，经螺旋输送机送到文丘里干燥器、旋风预热器进行预热、分离，脱除大部分结晶水的氢氧化铝进入焙烧炉。燃料(天然气)、助燃空气也进入焙烧炉内燃烧器中充分混合燃烧放出热量，与氢氧化铝充分混合接触，温度约为950～1100℃，物料在高温下脱除剩余的结晶水，完成晶型转变。焙烧后的氧化铝在热气流的带动下进入热分离旋风筒中风离，进入四级冷却系统冷却，温度降至180℃左右，物料经分料阀进入二次流化床冷却器中继续冷却，它主要是通过内部的热交换管束中的水与管外的氧化铝之间进行逆向的热交换，出来的氧化铝冷却到了80℃以下，经过风动流槽输送到氧化铝大仓。
[0003]目前国内氧化铝行业焙烧炉控制系统较多采用国外品牌，如美国罗克韦尔ABPLC系统、美国霍尼韦尔(中国)有限公司
‑
Honeywell DCS系统、美国艾默生电气有限公司Deltav控制系统、德国西门子DCS控制系统等，部分氧化铝企业采用国产品牌，如和利时的MACSV型DCS控制系统。这些控制系统能满足焙烧炉生产的基本需求。绝大多数氧化铝焙烧炉控制难以实现自动烧炉，装置的主要回路均处于手动操作，工人操作频繁，工况波动大，造成装置生产强度、产品质量、能耗和物耗都没有达到最佳运行状态，效益流失问题较严重，存在着浪费能源、环保排放、智能化水平不足等问题。现场存在以下主要问题：
[0004]1)手动操作带来生产不稳定和不安全：基于人的手动操作受各项因素干扰大，即使是最好的操作工也难以做到长时间的集中精神观察、计算、判断和精准操作，手动操作很难使生产装置运行并保持在最佳状态。
[0005]2)温度精准控制问题：面对负荷下料量变化、返料灰变化、燃料热值变化、燃料压力频繁波动以及多种变量的相互影响，操作工无法综合各方面因素做到精准的数字化调节；由于焙烧温度无法实现自动稳定控制，无法将灼减率化验值与焙烧温度的控制形成闭环，导致产品热灼减率波动较大。
[0006]3)经济性问题：由于操作人员的经验和技术水平的不同，各班组对同一设备的操作水平有所差别，甚至操作方式都不完全一致，无法保证操作步骤的可重复性，操作效果自然也就各不相同，安全性、稳定性难以长周期保持，寻找最佳经济运行点缺乏经验和手段，生产经济性难以保证。
[0007]现有氧化铝行业焙烧炉控制系统主要包括以下内容：
[0008]产量控制：焙烧炉的产量取决于氢氧化铝给料量和水分含量。加料速率是由配备调速装置的电子定量给料机(申克称)控制的。产量由操作者在DCS操作站上进行设定。给料仓的料位和称重传感器用于调节界区外过滤工序的送料速度。操作者可据此判断仓内料量。
[0009]产品质量：产品规格由焙烧炉出口温度控制。操作者根据灼减来选择温度设定值。用所测得的温度与设定温度之间的差量组成串级调节回路来控制主炉燃烧站的燃料流量，其中组成川籍的主调和副调均采用常规PID控制。
[0010]燃烧效率：燃烧效率取决于炉出口处的过剩空气量或说燃烧所需的空气流量。空气流量根据是炉出口烟气氧含量改变排风机风门开度来实现。
[0011]现有技术缺点1：返料灰周期性变化，造成炉内焙烧料(总量和组分)发生了变化，由于燃烧反应的滞后性和人工调整燃料的滞后性造成焙烧温度的大范围波动，对于产品质量造成一定的影响，更加不能建立较为准确的焙烧温度与灼减率之间的关系；
[0012]现有技术缺点2：焙烧温度的设定，基本上基于人工经验和化验数据，炉温控制的不稳定，加剧了焙烧温度准确获取的可能性，无法将灼减率化验值与焙烧温度的控制形成闭环，导致产品热灼减率波动较大。如何建立焙烧温度，原料水分与灼减率之间的关系对于提高产品质量和实现无人化操作至关重要；
[0013]现有技术缺点3：焙烧炉燃烧氛围完全根据氧含量表进行手动操作，一是手动操作不能满足现场多变的工况，不但劳动强度大，也存在调节不及时造成的能源浪费；而是氧量作为燃烧的表征，在不同的工况下，应该有所不同，全部按部就班的按照定值控制，不能满足多变的工况需求。

技术实现思路

[0014]为此，本专利技术提供一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法及系统，以解决现有氧化铝行业焙烧炉控制系统存在的以上技术问题。
[0015]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0016]根据本专利技术实施例的第一方面，提出一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，所述方法包括：
[0017]建立返灰与下料物料平衡模型，根据返灰压力获取下料量控制值；建立氧量保护模型，根据氧量设定值和测量值的偏差情况实现氧量的闭环控制，获取氧量保护模拟量输出值；根据焙烧炉的设定温度与实际温度的偏差情况实现焙烧温度的闭环控制，获取焙烧温度模拟量输出值；综合所述下料量控制值、氧量保护模拟量输出值、焙烧温度模拟量输出值以及设定的下料量上限和下限，得到下料机的下料量输出值，实现下料量控制；
[0018]根据建立的实时产量设定计算模型计算得到燃烧炉实时产量设定值，根据实时产量设定值与实时产量测量值的偏差情况实现产量的闭环控制，获取产量模拟量输出值；计算产品单耗，将计算的单耗输入至建立的产量与燃料能量平衡模型，输出燃料的需求量；根据得到的产量模拟量输出值以及燃料的需求量得到燃料量输出值，实现燃料量控制。
[0019]进一步地，所述方法还包括：
[0020]通过调整进入焙烧炉的助燃风量调整含氧量，根据氧量设定值和测量值的偏差情况实现氧量的闭环控制，获取氧量调节模拟量输出值AV
氧量调节
；
[0021]根据生产需要的下料量改变引起的氧量需求变化，计算得到下料前馈的氧量模拟量输出值AV
下料前馈
，具体为：
[0022]AV
下料前馈
＝F
下料量增量
*K
下料引风调节
，
[0023]其中，F
下料量增量
＝F
下料设定K
‑
F
下料设定K
‑1，F
下料设定K
‑1为上一个扫描周期的下料量负荷设定，
K
下料引风调节
值的计算根据现场数据分析以及数据建模获得；
[0024]根据所述氧量调节模拟量输出值AV
氧量调节
以及下料前馈的氧量模拟量输出值AV
下料前馈
得到引风机阀门控制值，实现助燃风量控制，具体为：
[0025]引风机阀门总指令为：AV
引风总
＝AV
氧量调节
+AV
下料前馈
。
[0026]进一步地，所述方法还包括：
[0027]获取化验的灼减率、焙烧温度的历史统计数据，基于数据分析机器学习方法建立焙烧温度与灼减率的关系模型；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，所述方法包括：建立返灰与下料物料平衡模型，根据返灰压力获取下料量控制值；建立氧量保护模型，根据氧量设定值和测量值的偏差情况实现氧量的闭环控制，获取氧量保护模拟量输出值；根据焙烧炉的设定温度与实际温度的偏差情况实现焙烧温度的闭环控制，获取焙烧温度模拟量输出值；综合所述下料量控制值、氧量保护模拟量输出值、焙烧温度模拟量输出值以及设定的下料量上限和下限，得到下料机的下料量输出值，实现下料量控制；根据建立的实时产量设定计算模型计算得到燃烧炉实时产量设定值，根据实时产量设定值与实时产量测量值的偏差情况实现产量的闭环控制，获取产量模拟量输出值；计算产品单耗，将计算的单耗输入至建立的产量与燃料能量平衡模型，输出燃料的需求量；根据得到的产量模拟量输出值以及燃料的需求量得到燃料量输出值，实现燃料量控制。2.根据权利要求1所述的一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，所述方法还包括：通过调整进入焙烧炉的助燃风量调整含氧量，根据氧量设定值和测量值的偏差情况实现氧量的闭环控制，获取氧量调节模拟量输出值AV
氧量调节
；根据生产需要的下料量改变引起的氧量需求变化，计算得到下料前馈的氧量模拟量输出值AV
下料前馈
，具体为：AV
下料前馈
＝F
下料量增量
*K
下料引风调节
，其中，F
下料量增量
＝F
下料设定K
‑
F
下料设定K
‑1，F
下料设定K
‑1为上一个扫描周期的下料量负荷设定，K
下料引风调节
值的计算根据现场数据分析以及数据建模获得；根据所述氧量调节模拟量输出值AV
氧量调节
以及下料前馈的氧量模拟量输出值AV
下料前馈
得到引风机阀门控制值，实现助燃风量控制，具体为：引风机阀门总指令为：AV
引风总
＝AV
氧量调节
+AV
下料前馈
。3.根据权利要求1所述的一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，所述方法还包括：获取化验的灼减率、下料量、返灰量、焙烧温度、燃料量、助燃风量的历史统计数据，基于数据分析机器学习方法建立热灼减率的数学模型；根据所述热灼减率的数学模型，获取匹配最佳灼减率的焙烧温度值作为焙烧炉的设定温度。4.根据权利要求1所述的一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，建立返灰与下料物料平衡模型，根据返灰压力获取下料量控制值，具体包括：通过获取返料灰压力超过预设值时，寻找焙烧温度相近时的当前返料灰压力增量和下料量增量，假设T
焙烧1
时的ΔP
返灰1
、ΔF
下料1
，T
焙烧2
时的ΔP
返灰2
、ΔF
下料2
，
……
T
焙烧n
时的ΔP
返灰n
、ΔF
下料n
；通过最小二乘法建模，得到下料量增量与返灰压力增量的模型关系为：ΔF
下料
＝f(ΔP
返灰
)其中，ΔP
返灰
为相邻两个采样周期的返灰压力变化量，即P
返灰k
‑
P
返灰k
‑1；返灰与下料物料平衡模型的输出为投用阶段所有时刻的增量之和：F
下料
＝F
下料
+ΔF
下料
；综合所述下料量控制值、氧量保护模拟量输出值、焙烧温度模拟量输出值以及设定的
下料量上限和下限，得到下料机的下料量输出值，实现下料量控制，具体包括：下料机的总输出为：AV
下料总
＝AV
焙烧温度
+AV
氧量保护
+F
下料
；其中F
下料
为下料量控制值，AV
焙烧温度
为焙烧温度模拟量输出值，AV
氧量保护
为氧量保护模拟量输出值；如果下料机的输出超过设定的下料量上限时，下料机的输出为上限值，如果下料机的输出超过设定的下料量下限时，下料机的输出为下限值。5.根据权利要求1所述的一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，根据建立的实时产量设定计算模型计算得到燃烧炉实时产量设定值，具体包括：设定日产量为W
日
，当前时间已经累计产量为W
已生产
，累计时间为T，单位为小时，且T<24，实时下料量为F
瞬时
，单位t/h，待生产产量为W
待
，则实时产量设定计算模型F
sp
为：W
已生产
＝W
已生产
+F
瞬时
/7200W
待
＝W
日
‑
W
已生产
Fsp＝W
待
/(24
‑
T)。6.根据权利要求1所述的一种氧化铝焙烧炉智能优化控制方法，其特征在于，计算产品单耗，将计算的单耗输入至建立的产量与燃料能量平衡模型，输出燃料的需求量，具体包括：产品单耗计算模块采用预设时间段的单耗的平均值DH_avg计算方式，计算方法为：预设时间段的燃料的移动平均值与近两个小时的产量的移动平均值的比值；F
产量移动平均值
＝f(F
时刻1
，F
时刻2
，F
时刻3
，
……
F
时刻N
)F
燃料量移动平均值
＝f(F
时刻1
，F
时刻2
，F

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，胥传敏，吕伟军，
申请(专利权)人：北京和隆优化科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：