CN102094344B

CN102094344B - 一种废纸碎解方法

Info

Publication number: CN102094344B
Application number: CN2010105794610A
Authority: CN
Inventors: 李颀; 卜绍志; 张艳东
Original assignee: Shaanxi University of Science and Technology
Current assignee: Shaanxi University of Science and Technology
Priority date: 2010-12-08
Filing date: 2010-12-08
Publication date: 2012-07-25
Anticipated expiration: 2030-12-08
Also published as: CN102094344A

Abstract

本发明提供了一种废纸碎解方法，先通过BP神经网络模型确定碎解时间，之后废纸按照该碎解时间经水力碎浆机处理，处理完之后的浆料进入压力筛，当压力筛内的差压处于正常差压时，正常运行；当压力筛内的差压大于正常差压的同时小于堵塞的上限时，根据差压进行模糊推理，然后，根据该模糊推理的结论，关小良浆管道阀门，开大尾浆出口管道的阀门；当压力筛内的差压大于堵塞的上限时，采取紧急处理方案，排除堵塞。

Description

一种废纸碎解方法

技术领域

本发明属于废纸处理工艺，特别是一种废纸碎解方法。

背景技术

碎解是废纸处理的初始工艺，要求碎解设备效率高且节省动力，应尽可能保持废纸中的纤维不受较大程度的损伤，确保成纸的各项物理性能指标；并且，油墨能否很好的从废纸上脱离出来，原先交织成纸页的纤维能否最大程度的离解成单根纤维而最大程度的保持纤维的原有形态和强度，尽早除去废纸中的各类轻、重杂质，碎解设备尽可能地分离纤维而又不打碎杂质，关键也在于碎解过程。可以说碎解是废纸处理的初始阶段，也是关键阶段。其中碎解时间又是碎解过程中最最重要的一个因素，纸浆的白度随着碎解时间的延长而增加，但是当达到一定值之后，由于已经从纤维上剥离下来的游离油墨又重新在纤维上沉积而成为了结合油墨，使得白度又会呈现下降趋势，并且油墨离子也会随着时间的延长而逐渐细化。如此，增加后期工作的负担，并且当碎解率超过70％时，随着碎解时间的增加其变化也不明显，同时功耗也会随着碎解时间的增加而变大。而这些影响因素之间存在着极大的非线性关系，很难对其建立精确的数学模型。怎样得到合理的碎解时间，并在此阶段怎样将大部分杂质去除到目前为止仍然是空白。

一般的碎解过程是：废纸在12-16％浓度下，高浓水力碎浆机碎解稀释至4-5％，由经验给定碎解时间，初步粉碎废纸并去除杂质；由水力碎浆机流出的纸浆通过压力筛，由压力筛除去多种杂质诸如浆块、胶粘物、热熔物、碎屑等。最终纸浆的质量好坏在相当程度上取决于筛选效率的高低，但压力筛容易堵塞，造成生产效率低下。

发明内容

本发明提供了一种废纸碎解方法，可以准确预测碎解时间，且可以有效降低堵塞引起的不良后果。

本发明所采用的技术方案是：一种废纸碎解方法，先通过BP神经网络模型确定碎解时间，之后废纸按照该碎解时间经水力碎浆机处理，处理完之后的浆料进入压力筛，当压力筛内的差压处于正常差压时，正常运行；当压力筛内的差压大于正常差压的同时小于堵塞的上限时，根据差压进行模糊推理，然后，根据该模糊推理的结论，关小良浆管道阀门，开大尾浆出口管道的阀门；当压力筛内的差压大于堵塞的上限时，采取紧急处理方案，排除堵塞，其中，所述BP神经网络模型由输入层、隐层，以及输出层组成，其中，输入层为11个结点，分别为碎解浓度、碎解机转子转速、碎解温度、有无加脱墨化学药品、能耗，能耗比、碎解浆残留油墨粒子浓度、碎解浆尘埃粒子数、浮选浆油墨粒子浓度、浮选浆白度，以及浮选埃粒子数；输出层为1个结点，即碎解时间；所述隐层为X个结点，X＝2Y+1，其中，所述Y为输入层的神经元个数；

作为本发明的优选实施例，所述隐层的结点数X取23；

作为本发明的优选实施例，所述隐层采用双曲正切S型传递函数；

作为本发明的优选实施例，所述输出层采用线型激活劲函数；

作为本发明的优选实施例，所述经过神经网络训练并调整后，得到的网络迭代计算步长为20，最大训练步数为5000，学习速率为0.01，冲量系数为0.9。

本发明废纸碎解方法至少具有以下优点：1.本发明采用BP神经网络模型对碎解时间进行预测，其得到的碎解时间较准确，避免人工预测产生的误差；2.本发明可以有效降低堵塞引起的不良后果，且降低了碎解过程中的能耗，减轻了后期工作的负担。

附图说明

图1是本发明碎浆系统的结构示意图；

图2是神经网络模型图；

图3是碎解时间测量值与预测值的变化曲线图。

具体实施方式

本发明是这样实现的：包括两部分，即水力碎浆机的预测碎解时间的确定以及压力筛控制方案的设计。

1.水力碎浆机的预测碎解时间确定：建立BP神经网络模型，并应用Levenberg-Marquardt算法(以下简称LM算法)，用MATLA仿真得到具体的权值和域值，从而确定碎解时间的神经网络预测模型。

请特别参阅图2所示，其具体网络模型为：该神经网络由三层组成，即输入层、隐层与输出层。其中，所述输入层为11个结点，分别为影响碎解的11个因素：碎解浓度％、碎解机转子转速r/min、碎解温度℃、有无加脱墨化学药品、能耗Wh，能耗比kWh/t、碎解浆残留油墨粒子浓度ERIC％、碎解浆尘埃粒子数nb/m²、浮选浆油墨粒子浓度ERIC％、浮选浆白度％ISO，以及浮选埃粒子数nb/m²；所述输出层为1个结点，即预测的碎解时间；所述隐层个数为X，根据Kolmogorov定理，X＝2Y+1，其中Y为输入层的神经元个数，在本实施例中，所述隐层的个数X取23。此外，所述隐层采用双曲正切S型传递函数，所述输出层采用线型激活劲函数。

对采集的多组11个输入结点值与输出结点值的数据用LM算法来训练网络的权值和阈值，进行网络调整后，得到网络的迭代计算步长disp_freq为20，最大训练步数maX_epoch为5000，学习速率lr为0.01，冲量系数mc为0.95，训练的期望值与预测值的误差err_goal为0.001。训练的部分数据如表1所示。

表1训练数据

对训练好的网络用碎解时间的实测值与预测值进行比较，如图3所示，可以看出，预测值与离线测量值之间非常接近，碎解时间预测精确性可以得到保证。

2.压力筛控制方案

压力筛是废纸处理过程中的主要设备之一，压力筛控制与废纸制浆质量密切相关。压力筛堵塞是压力筛控制的一个难点，针对以前压力筛堵塞处理的缺陷，提出分三段对压力筛进行控制，分别为比值控制、临界状态的模糊控制和堵塞的顺序控制。提高了碎浆系统的控制质量。

下面结合附图对压力筛控制方案做详细描述：

请参阅图1所示，本发明碎解的控制系统包括一部D型水力碎浆机3和压力筛4。

如前所述，当确定碎解时间后，废纸首先在水力碎浆机3内进行碎解，之后进入压力筛4。

经水力碎浆机处理后的浆料，直接进入压力筛，经压力筛筛选之后，分离出来的良浆从良浆管道排出；渣浆则从尾浆管道排出，后续工段再对其进行处理，进一步回收纤维。出良浆、出尾浆、加白水，都由各自的单回路控制器进行控制，按一定的比例进行比值控制。

在压力筛中，当纸浆从筛鼓的进料方向通向排渣一方时，浆料就会发生浓缩现象，这主要是因为水比纤维具有更大的通过筛孔(缝)的流动性。为了减轻这种现象的发生，只有加入相当数量的稀释水即可，从而使良浆的浓度一再降低，稀释水为白水。整个系统的运行环境是封闭的，而中间的筛选过程是带有压力的，这有利于浆料筛选效率的提高。

杂质是否能够通过筛板，视它们接近筛孔和筛板时的取向而定。取向的有效性要受到种种因素的影响，诸如：通过筛板的浆流向，转子的形式、转子速度、转子和筛板之间的间隙以及通过筛板开口压降和速度等等。

但是由于有时废纸浆中杂质种类和数量都比较多以及压力筛中固有的浓缩现象，压力筛会发生堵塞。堵塞会带来极大的危害，筛板开口被堵塞会使电机超负荷，长时间超负荷运行会使电机寿命缩短。

本发明压力筛控制方案根据压力筛差压分三段进行，即正常差压、即将堵塞的临界状态(处于正常差压和压力上限之间)和堵塞状态(压力差高于上上限)。在正常状态，通常用比值控制来实现；一旦堵塞，采用紧急处理方案，关闭良浆出口，全开尾浆出口，全开白水进口。

在临界状态下，即压力筛的压差大于上限，但又同时小于堵塞的上限时，控制系统将做出如下的动作：在良浆管道阀门F5原有开度值的基础上，根据差压进行模糊推理，以相应的递减量关小此阀门(差压越大，阀门的关闭量越大)，减小良浆产量；同时，根据模糊推理结果开大尾浆相应出口管道上的阀门F6，(差压越大，阀门的打开量越大)，提高排渣率，增加尾浆流量；同时，打开白水管道上的阀门F2，向压力筛注水，降低浆的浓度。在较低的浆浓和较大的排渣率条件下，网孔的堵塞状况会得到改善，并很快消除堵塞，进出口的压力差随之降低，然后关闭白水阀，系统回到正常状态。

对于良浆和尾浆阀门，根据差压和差压变化率进行模糊推理，从而获得较合理的阀位变化值。具体为：

如果差压大且差压变化率大，那么良浆阀位减量大；如果差压小且差压变化率大，那么良浆阀位减量中。

所述尾浆阀门增量推理与之同理。

堵塞前的临界阶段，采用模糊推理，消除了频繁全开、全关阀门，对稀释水压力要求高的的缺点，使堵塞发生的几率降低。

以上所述仅为本发明的一种实施方式，不是全部或唯一的实施方式，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims

1.一种废纸碎解方法，其特征在于：首先通过BP神经网络模型确定碎解时间，之后废纸按照该碎解时间经水力碎浆机处理，处理完之后的浆料进入压力筛，当压力筛内的差压处于正常差压时，正常运行；当压力筛内的差压大于正常差压的同时小于堵塞的上限时，根据差压进行模糊推理，然后，根据该模糊推理的结论，关小良浆管道阀门，开大尾浆出口管道的阀门；当压力筛内的差压大于堵塞的上限时，采取紧急处理方案，排除堵塞，其中，所述BP神经网络模型由输入层、隐层，以及输出层组成，其中，输入层为11个结点，分别为碎解浓度、碎解机转子转速、碎解温度、有无加脱墨化学药品、能耗，能耗比、碎解浆残留油墨粒子浓度、碎解浆尘埃粒子数、浮选浆油墨粒子浓度、浮选浆白度，以及浮选埃粒子数；输出层为1个结点，即碎解时间；所述隐层为X个结点，X＝2Y+1，其中，所述Y为输入层的神经元个数。

2.如权利要求1所述的废纸碎解方法，其特征在于：所述隐层的结点数X取23。

3.如权利要求1所述的废纸碎解方法，其特征在于：所述隐层采用双曲正切S型传递函数。

4.如权利要求1所述的废纸碎解方法，其特征在于：所述输出层采用线型激活劲函数。

5.如权利要求1所述的废纸碎解方法，其特征在于：经过神经网络训练并调整后，得到的网络迭代计算步长为20，最大训练步数为5000，学习速率为0.01，冲量系数为0.9。