CN101477367A - 面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法及其应用 - Google Patents

Abstract

本发明是一种面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法及其应用。本发明的控制方法包括有如下步骤：1)通过分析流程工业的生产工艺机理，针对能源消耗和影响产品质量的关键工艺参数进行面向节能降耗的模型建立；2)实时数据库记录工业流程，并实时采集生产数据及关键工艺参数；3)通过数据访问接口从生产工艺过程中获取实时数据，并经模型库存储的生产工艺过程模型由模型辨识工具包进行能效优化运算得到最优控制输出；4)最优控制输出通过控制器输出，以对生产过程进行流程和工艺控制，达到节能降耗和能效的优化控制。本发明可应用于热风对流式纸浆模塑烘干线及应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统。本发明的控制方法使设备运行在最低能耗，使工艺过程达到最优，达到节能降耗的目的。

Description

面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法及其应用

技术领域

本发明是一种面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法及其应用，属于面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法及其应用的创新技术。

背景技术

目前，流程工业生产环境苛刻，生产过程包含复杂的物理、化学过程，也包含各种突变和不确定因素，因此，流程工业中MES的决策具有混杂性，不仅包括连续过程变量，而且包含离散过程变量。为了对生产过程及产品质量进行控制，必须建立反映连续过程主要物理、化学变化过程模拟模型，并将过程模型与优化模型结合起来。特别是对能耗大、自动化程度低的关键工艺过程，必须进行面向节能降耗的数学模型的建立，通过基于网络、计算机等先进技术的生产数据实时采集平台，对生产过程的能耗数据进行采集、存储、处理、统计、查询和分析，在数学模型的基础上对生产过程进行实时监控，使设备运行在最低能耗，使工艺过程达到最优，以达到节能降耗的目的。

发明内容

本发明的目的在于考虑上述问题而提供一种使设备运行在最低能耗，使工艺过程达到最优的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法的应用。

本发明的技术方案是：

本发明面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其包括有如下步骤：

1)通过分析流程工业的生产工艺机理，针对能源消耗和影响产品质量的关键工艺参数进行面向节能降耗的模型建立；

2)实时数据库记录工业流程，并实时采集生产数据及关键工艺参数；

3)通过数据访问接口从生产工艺过程中获取实时数据，并经模型库存储的生产工艺过程模型由模型辨识工具包进行能效优化运算得到最优控制输出；

4)最优控制输出通过控制器输出，以对生产过程进行流程和工艺控制，达到节能降耗和能效的优化控制。

上述数据访问接口用于读取生产过程实时过程数据。

上述模型库存储的是由模型辨识工具包建立的针对各种流程工业的生产工艺过程模型。

上述模型辨识工具包通过数据访问接口获取生产过程数据，并进行各种流程工业生产过程模型的参数辨识。

上述参数辨识对Smith预估器的模型参数进行动态修正。

上述Smith预估器预估用于对未来一段时域的过程值进行预测；预估校正对预测的过程值进行校正交由系统求取最优工艺参数。

本发明面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法的应用，其应用于热风对流式纸浆模塑烘干线，根据湿毛坯的干燥特性建立数学模型，PID控制器获取生产过程数据输入，并求出最优运行工艺参数对执行风机进行控制输出。

本发明面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法的应用，其应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统，根据碳化塔的碳化工艺过程建立数学模型，PID控制器获取生产过程数据输入，并求出最优运行工艺参数对执行风机进行控制输出。

本发明通过分析流程工业的生产工艺机理，针对能源消耗和影响产品质量的关键工艺参数进行面向节能降耗的模型建立，通过数据访问接口从生产工艺过程中获取实时数据并进行能效优化运算得到最优控制输出，并通过控制器输出对生产过程进行流程和工艺控制，达到降低能耗，提高产品质量的效果，实现最好的经济效益和社会效益。

附图说明

图1是本控制系统的原理图；

图2是本控制系统应用于纸浆模塑烘干线的系统框图；

图3是本控制系统应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统的系统框图；

图4是本控制系统应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统的运行界面。

具体实施方式

实施例

本发明的控制原理图如图1所示，本发明面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其包括有如下步骤：

1)通过分析流程工业的生产工艺机理，针对能源消耗和影响产品质量的关键工艺参数进行面向节能降耗的模型建立；

2)实时数据库记录工业流程，并实时采集生产数据及关键工艺参数；

3)通过数据访问接口从生产工艺过程中获取实时数据，并经模型库存储的生产工艺过程模型由模型辨识工具包进行能效优化运算得到最优控制输出；

4)最优控制输出通过控制器输出，以对生产过程进行流程和工艺控制，达到节能降耗和能效的优化控制。

上述数据访问接口用于读取生产过程实时过程数据。

上述模型库存储的是由模型辨识工具包建立的针对各种流程工业的生产工艺过程模型。

上述模型辨识工具包通过数据访问接口获取生产过程数据，并进行各种流程工业生产过程模型的参数辨识。

本实施例中，上述参数辨识对Smith预估器的模型参数进行动态修正。

上述Smith预估器预估用于对未来一段时域的过程值进行预测；预估校正对预测的过程值进行校正交由系统求取最优工艺参数。

本发明控制系统模型库内部存储的是用辨识工具包建立的各种流程工业的工艺过程模型。经过对各种工艺过程模型的合理计算，确定优化参数；同时，由数据访问接口获取生产过程中的实际运行参数，利用Smith预估器预测下一个时刻采样点的过程输出值，并用基于设定值与预测值的预估校正计算当前以及未来一定时域控制器的最优工艺参数值，控制器输出控制量，作为执行机构的设定值，动态调节生产过程的工艺参数。每次计算后，仅输出当前的控制量并施加给实际过程。至下一个时刻，根据新的测量数据重新计算控制量。另外，采用递推最小二乘法，在一定时间域，实时更新Smith预估器模型参数。实时数据库记录工业流程实时采集的生产数据及关键工艺参数，系统模型对其进行分析计算，求取目标函数的最优值(能效最优)，并对工艺过程的设备进行实时的监控，达到能效的优化控制。

图2是本发明应用于纸浆模塑烘干线时的控制系统框图，其根据湿毛坯的干燥特性建立数学模型，PID控制器获取生产过程数据输入，根据建立的面向节能降耗的模型求出最优运行工艺参数，对执行风机进行控制输出，控制烘道内的湿度，温度及热风风速按工艺要求的曲线运行在最佳值，达到能效的优化控制和产品质量的控制。

本发明面向节能降耗的流程工业关键工艺过程效能优化控制系统应用于纸浆模塑热风对流式烘干过程时，通过分析纸浆制品的干燥机理和生产工艺后，进行面向节能降耗模型建立，效能优化控制系统控制纸浆制品在干燥过程中处于最佳的工艺条件下，降低能耗，提高产品合格率。纸浆模塑制品在成型后含有较高的水分(70％左右)，需要经过烘干工序除去，干燥后成品的含水量约在10％-15％。水在湿态纸纤维中存在形式有三种：结合水，吸附水和游离水，而纸浆模塑制品的干燥目的就是要除去其中的结合水和吸附水。纸浆模塑产品属于含湿多孔介质，其干燥特性比较复杂，总的干燥过程可以分为三个阶段：预热干燥，恒速干燥，降速干燥。通常预热干燥阶段维持时间比较短，可以忽略。而在恒速干燥阶段，湿纸坯从干燥介质(热空气)吸收热量，使内部水份在压力梯度下向外扩散，而表面水分就蒸发成水蒸气，由干燥介质带走.这时湿纸坯的含水量还是比较多，湿纸坯表面蒸发了多少水分，内部就补充多少水分，干燥速率相等于水在自由表面的蒸发速度，基本上干燥速率是一常数，从湿纸坯抽走的水分与时间成线性关系，当蒸发过程慢慢深入到物料内部，湿纸坯内部水分扩散速度开始小于表面扩散速度，进入降速干燥阶段，物料表面开始有干斑出现，干躁过程在物料内部进行，整个物料可分为干区，蒸发区，和湿区三部分。这时，物料内部水分向外移动速度远少于表面水分向外蒸发速度，纸浆模塑制品的干燥速率不在是一常数，其干燥速率取决于物料内部性质，其干燥曲线的斜率随着时间的递增而逐渐减少。在一般条件下，纸浆模塑制品厚度都在2mm-4mm，相比于长和宽(一般大于10cm)，可视为无限大平板。根据无限大平板在系数Soret＝0时的数学解，得到恒速干燥阶段的干燥速率表达式：

$\frac{\mathrm{dM}}{\mathrm{d\τ}}=\frac{\mathrm{\α}}{{\mathrm{\ρ\γ}}_{0}R}[{\stackrel{\‾}{t}}_c-{\stackrel{\‾}{t}}_{\left(\mathrm{\τ}\right)}]---(1-1)$

及降速干燥阶段的速率表达式：

$\frac{d\stackrel{\‾}{M}}{\mathrm{d\τ}}=\frac{3\mathrm{\λ}}{{\mathrm{\ρ\γ}}_0\mathrm{\ϵ}{R}_0}[{\stackrel{\‾}{t}}_c-{\stackrel{\‾}{t}}_{\left(\mathrm{\τ}\right)}]---(1-2)$

式中M为湿含量；τ为时间；a为对流换热系数；ρ为汽化潜热，kJ/kg；γ₀为物料的重度，kg/m³；R为物料厚度，m；t_(τ)为物料平均温度，℃；t_c为介质平均温度，℃；λ为物料的导热系数，kJ/(m·h·℃)；ε为相变系数；

根据以上分析，推导干燥过程的数据模型如下。

恒速干燥阶段速率v₁

$v_1=\frac{\mathrm{\ρH}(x_0-\stackrel{\‾}{x})}{t_1}---(1-3)$

式中，v₁为恒速干燥阶段的干燥速率，kg/(m²·h)；ρ为被干燥物料表观密度，kg/m³；t₁为恒速干燥阶段时间，h；H为料层高度，m恒速干燥阶段时间t₁

$t_1=\frac{(x_0-x_{\mathrm{cr}}){\mathrm{\ρ\γ}}_w}{3.6K_V(T_1-T_W)}---(1-4)$

式中，x₀为物料湿含量，kg/kg；x_cr为物料临界湿含量，kg/kg；γ_w为湿球温度时水的汽化潜热，kJ/kg；K_V为体积总传热系数，W/(m³·K)；

T₁为料层顶部热空气温度，℃；T_w为空气湿球温度，℃。

其中，体积总传热系数

K_V＝ρaK_a              (1-5)

式中，a为物料比表面积，m²/kg；K_a为总传热系数，W/(m²·K)。

总传热系数K_a可由下式求得

K_a＝1.175(G)^0.37              (1-6)

式中，G为空气的质量速度，kg/(m²·h)。

把式(1-6)代入式(1-5)得，

K_V＝ρa1.175(G)^0.37              (1-7)

把式(1-7)代入(1-4)得

$t_1=\frac{(x_0-x_{\mathrm{cr}}){\mathrm{\γ}}_w}{4.23a{\left(G\right)}^{0.37}(T_1-T_W)}---(1-8)$

恒速干燥阶段输送带长度L₁

$L_1=\frac{t_1{m}_s}{\mathrm{\ωH\ρ}}---(1-9)$

式中，L₁为恒速干燥阶段输送带长度，m；m_s为被干燥物料投料量，kg/h；ω为输送带有效宽度，m。其他符号意义同前。

把式(1-8)代入式(1-9)得

$L_1=\frac{(x_0-x_{\mathrm{cr}}){\mathrm{\γ}}_w{m}_s}{4.23\mathrm{a\ωH\ρ}{G}^{0.37}(T_1-T_W)}---(1-10)$

降速干燥阶段时间t₂

$t_2=\frac{\mathrm{\ρH}(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{v_1}\ln \frac{(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{(x-x_{\mathrm{eq}})}---(1-11)$

式中，t₂为降速干燥阶段干燥时间，h；v₁为恒速干燥阶段的干燥速率，kg/(m²·h)；x为湿纸坯湿含量，kg/kg；x_cr为湿纸坯临界湿含量，kg/kg；x_eq为湿纸坯的最终湿含量，kg/kg；

把式(1-3)及(1-8)代入式(1-11)得

$t_2=\frac{{\mathrm{\γ}}_w(x_0-x_{\mathrm{cr}})(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{4.23a{G}^{0.37}(x_0-\stackrel{\‾}{x})(T_1-T_W)}\ln \frac{(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{(x-x_{\mathrm{eq}})}---(1-12)$

降速干燥阶段输送带长度L₂

$L_2=\frac{t_2{m}_s}{\mathrm{\ωH\ρ}}---(1-13)$

把式(1-12)代入式(1-13)得

$L_2=\frac{{\mathrm{\γ}}_w{m}_s(x_0-x_{\mathrm{cr}})(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{4.23a{\mathrm{\ωH\ρG}}^{0.37}(x_0-\stackrel{\‾}{x})(T_1-T_W)}\ln \frac{(x_{\mathrm{cr}}-x_{\mathrm{eq}})}{(x-x_{\mathrm{eq}})}---(1-14)$

对烘干线作总体热量恒算得，

q₁-q₂＝s(q₃-q₄)                (1-15)

式中，q₁为物料带入热量，kJ/h；q₂为物料带出热量，kJ/h；q₃热空气带出热量，kJ/h；q₄为热空气带入热量，kJ/h；s为热量无用功损耗百分比，％。

其中

q₁＝m_s(c_s+4.187x₁)T₁            (1-16)

q₂＝m_s(c_s+4.187x₂)T₂             (1-17)

式中，m_s为被干燥物料投料量，kg/h；c_S为物料定压比热容，kJ/(kg·K)；T₁为物料进干燥箱前温度，℃；T₂为物料出干燥箱后温度，℃；T₃为尾气温度，℃；T₄为干燥箱内工艺温度，℃；x₁为物料进干燥箱前湿含量，kg/kg；x₂为物料出干燥箱后湿含量，kg/kg；m_g1为循环风机流量，kg/h；y₁为进循环风机前热空气中水量，kg/h；y₂干燥箱内热空气中水量，kg/h；

三相交流异步电机为风机的动力源，其同步转速n为

$n=\frac{60f}{p}---(1-20)$

式中，n为电机的同步转速，r/min；f为电机供电频率，Hz；p为极对数。

电动机转速n与风机流量Q有以下关系

$\frac{Q_1}{Q_2}=\frac{n_1}{n_2}---(1-21)$

因此，式(1-17)的m_g1为

$\frac{m_{g1}}{Q_n}=\frac{60f_1}{{\mathrm{pn}}_n}---(1-22)$

$m_{g1}=\frac{60f_1{Q}_n}{{\mathrm{pn}}_n}---(1-23)$

式中，Q_n为循环风机额定风量，kg/h；n_n为电机的额定转速，r/min；f₁为循环风机供电频率，Hz。

输送链带电动机运行速率n与物料在烘箱内输送速率的关系为

${\mathrm{nN}}_A=\frac{m_s}{\mathrm{\ρ\ωH}}---(1-24)$

式中，N_A为输送链带减速箱的减速比。

把式(1-20)代入式(1-24)得输送链带电动机供电频率f₂与物料在烘箱内输送速率的关系为

$\frac{60f_2{N}_A}{p}=\frac{\mathrm{ms}}{\mathrm{\ρ\ωH}}---(1-25)$

式中，f₂为输送链电机的供电频率，Hz。

假设热风管温度足够高，则

T₄＝f₃N_B              (1-26)

式中，f₃为循环风机供电频率_B，Hz；为风门开度比例系数。

同理，参考式(1-23)得，

$m_{g2}=\frac{60f_4{Q}_m}{{\mathrm{pn}}_m}---(1-27)$

式中，m_g2为抽湿风机风量，kg/h；f₄为抽湿风机供电频率，Hz；Q_m为抽湿风机额定流量，kg/h；n_m为抽湿风机额定转速，r/min。

本发明还可应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统，其应用于纯碱生产的碳化工艺时，通过分析碳化塔的各层温度，碳化液位，气流量对碳化过程及出碱率的影响后，进行面向节能降耗模型建立，效能优化控制系统求取目标函数的最优值(能效最优)，针对碳化的复杂非线性问题，寻找最佳工艺参数值以获得最高的出碱效率和能源节约效果。

在纯碱的生产过程中，炭化单元是纯碱生产装置的核心部分，该单元的操作好坏对纯碱产量和产品质量产生较大影响。炭化过程既有化学反应过程，也有物理过程，有气、液、固三相物系在碳化塔内，同时进行着吸收、传热、反应和结晶过程。炭化塔分“制碱”和“清洗”两种状态。在制碱和清洗状态下，气、液两相连续流动，属连续工况；但在“倒塔”过程中，气、液两相的物流均需更迭，又属间歇工况。不仅如此，各塔物料在流量关系上互相藕合，内外干扰严重，静态、动态特性不稳，控制参数随时问的推移而变化。因此，碳化塔不能被看作为集中参数的全混流型反应器，而是一个多物相、多变量、多干扰、多不确定因素，具有严重非线形、时变性，既连续又间歇的分布参数受控对象。

整个碳化过程优化的最终目标是提高出碱的转化率，而转化率指标是无法直接测量的，只能靠其他关键参数，如塔内温度分布、进料量、进气量、出碱量等的稳定性能间接反映转化率的大小，因此，其关键参数的稳定性能是我们控制的直接指标。具体如下：

1)碳化过程整个反应为一放热反应，因此，从化学反应的角度，控制塔内温度分布的稳定是保证碳化稳定反应的首要条件。

2)碳化塔液位大小也是反映过程稳定运行的重要指标。只有保证足够的碳化液，才能使该液在碳化塔内有足够的停留时间，保证化学反应和结晶都能达到良好的状态，提高盐的转化率，使产量、质量、消耗最佳；但碳化液过高，会导致塔底压力增大，从而使进地气量减少，出碱量增大，结晶质量下降。碳化液位大小的变化与中和水流量及出碱流量密切相关，而且直接反映在塔压的变化上

根据以上分析推导系统的数据模型，分析碳化塔运行历史数据，其中通过分析1塔12圈温度T₁₂，17圈温度T₁₇，23圈温度T₂₃在中段气量Q₁，下段气量Q₂作用下的变化情况，依据工程作图法建立其变化的线性一阶模型：

$T_{23}=\frac{0.001993}{48.8833s+1}\·Q_1+\frac{0.003112}{48.8833s+1}\·Q_2---(1-28)$

$T_{17}=\frac{0.003872}{47.5667s+1}\·Q_1+\frac{0.006045}{47.5667s+1}\·Q_2---(1-29)$

$T_{12}=\frac{0.003606}{29.6667s+1}\·Q_1+\frac{0.005629}{29.6667s+1}\·Q_2---(1-30)$

从模型上看，当中段气量Q₁，下段气量Q₂任何一个动作时，都会引起温度的变化，因此优化控制首先要考虑其相互影响。

(1)线性关联模型的建立

提取某个时段相对较体现模型特性的数据，分别通过回归分析和最小二乘方法，建立稳定工况下T₁₂、T₁₇、T₂₃随Q₁、Q₂变化的线性关联模型，模型结构以一阶线性模型即可，即为：

$\frac{b}{\mathrm{Ts}+1}---(1-31)$

模型具有在线修正参数的能力，根据化学反应工况及工人经验，确立修正参数的间隔时间。

(2)PID控制器参数及整定

依据关联模型，设计PID控制器，以Q₁控制T₂₃为例，如图3所示，并通过仿真整定其控制参数。

虽然仿真过程能表达实际过程的特性，但并不等于实际过程，在实际调试过程中还需对PID参数进一步进行工程整定。

Q₂控制T₁₇的过程同上。

控制器的设计过程注意考虑各参数的最佳稳定范围。通过对2007年8月-11月数据的分析，认为各参数的给定值及控制范围为以下较佳：

T₁₂：62℃(61～62.5℃)

T₁₇：65.5℃(64～66.5℃)

T₂₃：56℃(52～57.5℃)

Q₁：6000Nm³/h(5800～6200Nm³/h)

Q₂：4000Nm³/h(3800～4200Nm³/h)

(3)下段气Q₂控制补偿器的设计

补偿器的设计主要考虑两个方面：

①考虑Q₂对T₂₃影响的耦合特性，这是保证整个控制稳定的关键。通过建立T₂₃与Q₂之间的线性关联模型，并整定PID参数；将此参数与Q₂→T₁₇控制系统中PID参数做比较，在保证过程稳定运行的条件下，按参数对Q₂→T₁₇控制作用较大，而对Q₂→T₂₃影响较小为标准折中选取，从而减小Q₂对T₂₃影响耦合性的影响。

②控制设计时采用Q₂控制T₁₇，未加入T₁₂，因此需保证T₁₂<T₁₇，如果某时刻出现T₁₂>62.5℃，或T₁₇<64℃，应适当加大Q₂，以保证T₁₂、T₁₇恢复正常水平。

图4是本系统应用于纯碱生产过程的碳化塔控制系统的系统运行界面。通过对碳化塔的各层温度，碳化液位，气流量等生产过程的关键工艺参数的采集及分析运算，求取目标函数的最优值(能效最优)，针对碳化的复杂非线性问题，寻找最佳工艺参数值以获得最高的出碱效率和能源节约效果。

本发明使用控制理论、仪器仪表、计算机和其它信息技术，对工业生产过程的关键工艺参数及关键的能耗环节进行过程的辨识与系统建模。以过程数据模型为核心，连接实时数据库和关系数据库，对生产过程进行实时监视，控制和诊断，进而完成单元整合，过程模拟和参数优化，并实现离线与在线模拟与优化等。

Claims (8)

1、一种面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于包括有如下步骤：

1)通过分析流程工业的生产工艺机理，针对能源消耗和影响产品质量的关键工艺参数进行面向节能降耗的模型建立；

2)实时数据库记录工业流程，并实时采集生产数据及关键工艺参数；

3)通过数据访问接口从生产工艺过程中获取实时数据，并经模型库存储的生产工艺过程模型由模型辨识工具包进行能效优化运算得到最优控制输出；

4)最优控制输出通过控制器输出，以对生产过程进行流程和工艺控制，达到节能降耗和能效的优化控制。

2、根据权利要求1所述的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于上述数据访问接口用于读取生产过程实时过程数据。

3、根据权利要求1所述的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于上述模型库存储的是由模型辨识工具包建立的针对各种流程工业的生产工艺过程模型。

4、根据权利要求1所述的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于上述模型辨识工具包通过数据访问接口获取生产过程数据，并进行各种流程工业生产过程模型的参数辨识。

5、根据权利要求1所述的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于上述参数辨识是对Smith预估器的模型参数进行动态修正。

6、根据权利要求1所述的面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法，其特征在于上述Smith预估器预估用于对未来一段时域的过程值进行预测；预估校正对预测的过程值进行校正交由系统求取最优工艺参数。

7、一种根据权利要求1所述面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法的应用，其特征在于应用于热风对流式纸浆模塑烘干线，根据湿毛坯的干燥特性建立数学模型，PID控制器获取生产过程数据输入，并求出最优运行工艺参数对执行风机进行控制输出。

8、一种根据权利要求1所述面向节能降耗的工艺过程效能优化控制方法的应用，其特征在于应用于纯碱生产过程碳化塔控制系统，根据碳化塔的碳化工艺过程建立数学模型，PID控制器获取生产过程数据输入，并求出最优运行工艺参数对执行风机进行控制输出。

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