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大数据技术在预热混捏冷却系统中的应用研究

2019-03-04杨玉乾

世界有色金属 2019年22期
关键词:炭素制品监测

杨玉乾,王 毅

(山东华鹏精机股份有限公司,山东 烟台 264003)

炭素材料具备自身独特的特性,属于基础工程材料,广泛应用于国民经济的各个领域及高新技术产业。作为导电材料在黑色金属、有色金属冶炼工业中发挥着重大的作用。炭素材料及制品在实际生产过程中所涉及到的关键工艺参数控制非常重要,并且相关数据量比较庞大,所以将大数据分析技术在炭素材料及制品的生产过程中进行应用、分析及研究,对提高炭素材料及制品的质量和生产效率具有重要意义。

1 炭素制品生产过程大数据分析体系概述

1.1 炭素制品生产过程中数据的主要特点

(1)参数的控制非常重要。炭素制品在混捏成型生产过程中所涉及到的导热油温度、压力、干料温度、糊料温度、运行时间等参数对于炭素制品的成型质量影响较大。

(2)数据数量较为庞大。炭素制品在实际生产过程中的数据采集工作量较大,并且需要对各种工况运行的数据进行收集,进而使得数据量不断增加[1]。

(3)数据的准确性不易控制。在实际的炭素制品生产过程中,对数据进行记录时,由于数据具有时效性,如果对于数据的收集时间把控不到位,就会出现数据不准确的问题。

1.2 炭素制品生产大数据分析体系

为了便于炭素制品生产企业的大数据分析与应用,需要对其进行大数据的分析体系的构建。其中主要包括以下几个系统的建立:①信息收集系统。该系统的作用是对企业运行过程中所有的生产数据进行采集和整理。②信息储存系统。将生产炭素制品全过程中信息数据进行分类、总结,对整理完成的数据进行存储。③信息分析系统。该系统采用较权威的数据建模技术对生产数据进行更进一步的挖掘,获得有效数据可为企业生产决策提供理论依据。④信息传输与执行系统。主要是针对分析后的信息,进行数据的传输和后端指令处理,进而发挥大数据技术的应用价值。

2 大数据技术在预热混捏冷却系统中的应用研究

2.1 炭素制品生产参数控制过程

预热混捏冷却系统在炭素制品生产中实现物料的高温预热、混捏及低温混捏冷却作业,是满足国际先进炭素制品生产工艺的混捏工序关键设备。

目前在炭素制品生产行业领域中比较先进的混捏工艺包含预热、混捏和冷却3个过程。在高温混捏作业过程中,需要在比较高的温度下进行预热和混捏作业;为了保证炭素制品的成型质量,需要控制糊料的合理温度,通过冷却工艺将糊料温度降低至合理的温度控制范围并进行低温混捏,可以实现沥青吸附层的内部分子结构的有序排列。在实际生产过程中为了控制炭素制品的生产质量和效率情况,利用大数据技术对预热混捏冷却系统的生产过程和所用设备运行的参数进行监测和控制,实现设备的智能化运行。炭素制品实际生产作业现场的运行状况可通过传感器传送到数据采集系统中,实时数据库可以收到所采集的实时数据,历史数据库会存入历史数据信息。数据采集系统会将以上两种类型数据进行有效存储,共同构成完整的数据库,通过控制运行主程序系统的实时监控、远程控制、人机交互设置,若设备运行出现异常其运行参数数据会自动存储到数据库中,为设备故障诊断提供依据。

2.2 实时监测与控制系统

(1)重要生产参数实时监测与控制系统。通过温度、时间等关键工艺参数的实时监测系统与传感系统,对炭素制品混捏生产过程中的导热油温度、压力、干料预热温度/时间、糊料预热温度/时间等参数进行精确控制和数据传输。保证在导热油温度为230℃、压力为0.3MPa的条件下,干料温度在20分钟~25分钟内达到140℃~145℃,糊料温度在30分钟~35分钟内达到160℃~190℃。通过关键参数的实时监测与控制,保证炭素制品生产的质量和效率水准。同时在生产过程中采集到的不同的温度、时间、压力等参数值,以及对于产品的质量和效率情况的影响等数据。

通过无线数据传输系统,进入大数据存储系统进行存储分析,通过强化学习的方式对执行系统进行正反馈,以获得更优的操作参数,提升炭素制品的质量和效率,降低生产成本。

(2)故障诊断与智能识别系统。在炭素制品的生产过程中,由于参数的波动,导致不合格品的产生及浪费大量的物料。通过借助大数据分析技术对异常参数进行自动智能筛选。当实时生产参数与历史数据库中的有效参数具有较大差异性,导致数据信息出现波动,与此同时数据的异常范围已经超过规定波动范围,即可判定设备出现异常或故障现象。大数据分析系统可以对实时生产数据和历史数据进行对比监测,当设备出现异常状况能快速识别。当设备发生故障后,传统的方式是通过人工检查的方式进行,此种方式对于故障诊断人员的经验和技能依赖程度较高,而且故障诊断结果经常因为人员的经验和能力不同产生诊断偏差现象。如果诊断失误,轻则浪费检修工时或重新返修,重则损坏设备导致生产断线。为避免此种情况,在故障诊断的过程中,可以采用知识图谱的方式对设备运行过程中出现的故障进行智能诊断。

(3)辅助安全监测与控制系统。对导热油旋转接头及金属软管工作状态安装实时监测系统,监测信息远传中央控制系统。出现异常情况时,通过信息传感与控制执行系统,启动紧急停机并报警。对搅刀安装安全监测系统,实时监测搅刀实际工作状态,监测信息远传中央控制系统。对搅刀进行专门设计,通过位置传感器实时监测搅刀的运行情况,对搅刀的运行状态信息实时远传中央控制系统。出现搅刀被异物卡住等异常情况时,立即紧急停机并报警,防止设备发生损坏现象。

2.3 远程控制及设备维护和保养服务

无线数据传输系统可配套开发设备状态监测的人机交互界面,可以实时显示现场监测数据的动态特征,对所有的监测数据进行信息分析和数据记录等操作,便于历史记录的查询,为设备故障诊断提供数据依据。

图1 大数据采集、传输、分析及远程服务系统图

3 结语

在炭素制品的生产过程中,利用大数据分析技术,可以获取到大量的生产数据信息,通过各种硬件设施与软件系统的支持,将获取的大量数据信息进行有效的分析与运用,从而实现炭素制品生产过程的实时监测和远程控制。大数据技术在炭素制品生产过程中的应用与研究,对于提升炭素制品的生产质量和生产效率发挥了重要的作用,同时为黑色金属工业、有色金属工业等生产过程的信息化和智能化发展夯实了基础。

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