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生料分料CAMCAM智能控制系统的研发与应用

2016-12-10欧阳昆翔袁亦斌欧丹林梁逸敏

水泥技术 2016年5期
关键词:生料预热器热效率

欧阳昆翔,袁亦斌,欧丹林,梁逸敏

生料分料CAMCAM智能控制系统的研发与应用

欧阳昆翔,袁亦斌,欧丹林,梁逸敏

悬浮预热器装置是水泥企业必备的生产配套装置。预热器可分为单系列和双系列,本文主要针对双系列预热器。预热器的预热作用对水泥熟料生产有着不可忽视的作用。本文以CAM(Cement's Automation and Management System,即水泥自动化与管理系统)智能控制系统为平台,创建神经网络模型,开发出生料分料控制模块,并在水泥企业实际应用,实时控制分料阀,调整左右预热器的喂料量,保证物料与热风量相协调,稳定预热器左右两侧温度平衡,提高热效率。经现场长期使用表明,生料分料控制器控制效果良好,能够有效地减少左右预热器的温度差异,提高预热器热效率,提升预热器预热效果,在水泥企业生产中有重要的推广意义。

预热器;双系列;CAM;智能控制;预热效果

1 引言

近十几年来,我国水泥生产以新型干法生产技术为主导[1],在预分解窑炉煅烧工艺、节能粉磨技术、环境保护技术等方面,从设计到装备制造都迅速达到了国际水平[2]。

悬浮预热器是一种将生料与分解炉出口排出的气体相混合,并使生料悬浮在热气中进行热交换的设备。悬浮预热器主要分旋风预热器、立筒预热器以及混合型预热器三大类。近年来,随着悬浮预热技术的发展,新型高效、低阻的预热器以及更合理的预热器组合系统不断涌现。如何减少烧成热耗、降低风机电耗、提高预热器的换热效率以及整体综合优化已成为研究的重点[3]。

浙江邦业科技股份有限公司(以下简称邦业科技)针对水泥行业开发了一套智能控制系统——CAM智能控制系统,其核心技术包括以神经网络为内核的多变量模型预测技术、滚动优化技术以及反馈校正技术[4]。在工厂现有DCS系统的基础上,额外增加一套CAM智能控制系统,在不影响原本DCS系统的情况下,通过对控制参数进行实时分析、优化,再反馈给DCS系统,实现对被控装置的智能化、全自动化操作。本文主要讲述生料分料控制模块。通过长期实践验证,与操作员手动控制相比,在CAM智能控制系统中,生料分料控制器能够有效减少左右预热器两侧温度差异,提升预热器预热效果。

2 生料分料控制技术原理

2.1预热器功能简介

如图1所示,在新型干法水泥生产线中,生料由生料库底经斗式提升机喂入预热器。在五级预热器中,生料和热气流进行热交换,在到达C4A、C4B旋风筒后进入分解炉内分解,然后进入五级旋风筒进行料气分离后,物料入窑煅烧。

悬浮预热器的主要功能在于充分利用回转窑及分解炉内排出的废气预热生料,并使部分碳酸盐分解,然后进入回转窑或分解炉内继续加热分解。因此它必须具备使气固两相充分均匀分散、迅速换热、高效分离等三个功能,只有兼备这三个功能并且尽力使之高效化,方可最大限度地提高换热效率,为全窑系统优质、高效、低耗和稳定生产创造条件[5]。

Research and Application of Cam Intelligent Control System on Raw Material Distribution

图1 新型干法水泥生产线流程图

2.2预热器的热效率

预热器的热效率指生料粉体净获得的有效能和加入系统的总有效能之比。影响预热器热效率的主要因素有粉体的悬浮效率、系统气固比、预热器的系列数和级数、气固相的分离效率、漏风影响等,本文重点关注系统气固比对预热器热效率的影响[6]。

理论研究表明,当气固比小于某值时,气固换热效率随气固比的增加而升高,且非常敏感;当气固比大于某值时,气固换热效率随气固比的增加而降低。因此,保持预热器内生料粉体与高温气体的比例在一个合适值,有助于大幅提高热效率。

2.3神经网络

人脑思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本模式[7]。其中,直观性思维指的是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法[8]。这种思维方式的根本之点在于:信息是分布储存在神经元网络上,信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是对直观性思维方式的模拟,是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单、功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富的[9]。神经网络工作原理如图2所示。

本文将神经网络工作原理应用于控制系统中。生料稳料控制策略如图3所示,分为输入层、隐含层和输出层,从输入层输入所需要的参数,经过隐含层神经网络计算,得出最佳控制参数以调节现场设备,最后输出层输出控制目标参数。

图2 神经网络示意图

图3 生料稳料控制策略图

2.4预热器分料的意义

在预热器之上存在一个分料阀,其作用是将斗式提升机运送来的物料分成两份分别送入预热器左右两侧的一级筒(C1A、C1B)中。在实际运行过程中,由于施工问题、老化问题等种种原因,从分解炉进入五级筒C5A、C5B的高温气体虽然温度大致相同,但体积却是随机不定,这就导致了左右两侧预热器所能提供的高温气体体积存在巨大差异且时时变化[10]。此时,若按照原本比例将生料分送至左右两侧预热器,必然导致两侧预热器所接受的生料量与气体体积达不到最佳比例,严重影响预热器换热效率。实验表明,若是左右两侧预热器温度差异巨大,将大大降低生料与热风的热交换效率。在某厂实验所得的分料控制前后的数据如表1所示(其中分解炉温度近似,生料喂料量不变)。

从表1可以看出,在控制分料阀之前,以固定比例向左右两侧预热器输送生料,C1A和C1B的平均出口温度为375.1℃;分料控制后,自动调节分料阀,根据温度差异,实时改变向左右两侧预热器输送的生料比例,C1A和C1B的平均温度为373.25℃。

由能量守恒定律[11]可知,在其他条件一定的情况下(假设能量损耗相同),一级筒出口温度越低,则生料通过热交换获得的能量越多,热交换效率越高,预热效果越好[12]。因此,控制生料分料有助于提升生料预热效果。

表1 某厂现场试验数据

3 生料分料控制方案

3.1系统架构

智能控制系统的网络架构如图4所示。智能控制系统的核心为CAM服务器组。一方面,CAM服务器组通过OPC数据服务器与工厂采用的集散控制系统(DCS)进行交互,从而实现关键过程参数和调节变量的采集、分析、计算、调节、反馈等各项功能,而操作人员通过集成在操作员站的人机交互界面(HMI),与智能控制系统进行交互;另一方面,CAM服务器组也和位于工业以太网上的Web客户端,以及位于Internet上的远程维护客服端进行连接,供工程技术人员进行系统调试、维护等各项工作。另外,在DCS系统中新增人机交互界面,供操作人员日常使用。

3.2两侧一级筒温度差的控制

减少预热器两侧温度差、提高热交换效率,进而提升生料预热效果是生料分料控制器的最终目的。传统水泥生产依靠操作员手动调节甚至不调节分料阀,其局限性在于:不能有效克服分料阀与一级筒出口温度之间的时滞影响,不能准确提前响应温度变化。邦业科技开发的生料分料控制器,通过建立的分料阀与一级筒两侧出口温度差之间的模型来预测温度差的变化趋势,在得到实际温度差值后,适度调节分料阀的开度,同时通过前馈来预测二级筒出口温度、三级筒出口温度等变化对一级筒出口温度产生的影响,最终使两侧出口温度差值稳定在±5℃以内,极大地改善了一级筒两侧出口温度的平衡性。

图4 CAM智能控制系统网络构架

表2 国内某水泥公司投用前后各一个月数据

4 实践结果

生料分料控制器在国内某水泥公司实际应用近一年后,取得了良好的效果。以投用前后各一个月为例,统计出如表2所示的数据。其中C1A1、C1A2表示左侧一级筒出口温度,C1B1、C1B2表示右侧一级筒出口温度。

从表2可以看出,生料分料控制器投用率在98%以上,客户相当认可生料分料控制器的控制效果;投用前一级筒出口温度均值为362.79℃,投用后一级筒出口温度均值为361.81℃,初步证明生料分料控制有助于提高预热效果。

截取8h控制效果如图5所示,C1A1、C1A2表示左侧一级筒出口温度,C1B1、C1B2表示右侧一级筒出口温度。其中C1D=(C1A1+C1A2)/2-(C1B1+C1B2)/2,即一级筒左右两侧出口温度差。

从图5可以看出,生料分料控制器控制效果良好,一级筒两侧出口温度差控制在±5℃范围内,基本达到预计要求。

5 结语

生料分料控制器能够有效地平衡预热器两侧温度差,这对水泥企业意义重大。预热器预热效率的提高,有助于稳定分解炉温度和窑工况,进一步降低企业生产成本,同时可以减少因烧煤而产生的环境污染,对水泥企业节能减排有实质性的作用。经现场长期使用表明,生料分料控制器控制效果良好,值得推广。

图5 生料分料控制效果图

[1]范毓林.我国新型干法水泥生产技术的创新历程[J].水泥技术,2007,(2):21-23.

[2]高荣玖.浅谈水泥厂的电气节电措施及应用[J].新世纪水泥导报,2012,18(6):63-65.

[3]刘文欢.悬浮预热器换热管内粉体物料分散过程的试验研究[D].西安:西安建筑科技大学,2007.

[4]陈强,张书法,郭占山,等.CAM智能控制系统成功应用案例[J].中国水泥,2015,(6): 109-111.

[5]陈全德,陈晶,崔素萍,等.水泥预分解技术与热工系统工程[M].北京:中国建材工业出版社,1998.

[6]杨沛浩,刘宁昌.旋风预热器热效率的研究分析[J].四川建材,2010,36(4):16-19.

[7]傅希能.浅议抽象思维、形象思维、灵感思维三者的辩证关系[J].广东社会科学,1986,(1):61-66.

[8]贺捷.人工神经网络应用于空调系统故障诊断的研究[J].World of Entrepreneurs,2010,(10):113-114.

[9]王华.神经网络对非线性系统的辨识与控制方法研究[D].河北科技大学,2012.

[10]庞龙,王亚莉,屈光辉,等.浅谈分解炉温度控制的几个问题[J].陕西煤炭,2012,31(3): 27-28.

[11]杨世铭,陶文栓.高等传热学(第四版)[M].北京:高等教育出版社,2006.

[12]姜筱文,曹彩虹,胡承,等.水泥生料粉立管旋喷预热器及预热分解系统:CN,101832715 B[P].2012.

Research and Application of Cam Intelligent Control System on Raw Material Distribution

TP183

A

1001-6171(2016)05-0028-04

国家国际科技合作专项项目:工业回转窑能源管理和控制一体化关键技术(2015DFA60200)

通讯地址:浙江邦业科技股份有限公司,浙江杭州310052;2016-05-08;编辑:赵莲

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