CN104457918A - 一种回水流量检测偏差修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于矿山、选矿及化工流程生产过程中工业循环利用回水的流量检测和修正，主要用于解决由于流量计和流体管道内壁慢时变黏结所产生的流量检测值反向漂移问题，并提出一种工业回水供水管道内壁黏结所造成慢时变缩径问题的快速修正解决办法，提高回水生产流程的流量检测精度，给出管道壁厚在线测量方法，根据不同介质声波传导率的不同采用便携式测厚仪测量管道同一截面的壁厚，由各点壁厚推算回水管道的有效内径，提出一种回水检测流量慢时变漂移快速修正算法，为复杂条件下回水流量的自动控制成为可能，该算法方便简单易实现。

Description

一种回水流量检测偏差修正方法

技术领域

本发明涉及矿山、选矿及化工流程生产过程中工业循环利用回水的流量检测和修正，主要用于解决由于流量计和流体管道内壁慢时变黏结所产生的流量检测值反向漂移问题。

背景技术

为实现资源循环利用，减少新水消耗量，大多数矿山、选矿和化工等高能耗企业将生产过程排出废水在净化池中进行中和、沉淀后，净化池底流经渣浆泵打回堆存库或其它处理流程，回水(净化池中的上清液)则返回生产流程继续循环利用。为降低生产成本，工业生产回水一般不进行化学处理，只进行简单的絮凝、沉淀过程，经常出现回水固体杂质含量高，甚至浑浊现象，尤其是回水分界面附近最为明显。

为减少检测仪表的维护量、提高使用寿命，固液两相流体的流量检测一般选用电磁流量计。测量介质的流通面大是电磁流量计的特点，但同时电磁流量计的正、负和参比电极长期与回水接触，尤其是低压回水管路易发生黏结现象，致使测量电极之间的电导率发生缓慢变化，无法稳定可靠地准确计量流量。为消除电磁流量计电极黏结所产生的流量检测偏差，一般采用自清洗电磁流量计，即按固定周期产生高频振荡，依靠流量计内腔测量介质的振动冲刷去除正、负电极和参比电极表面的黏结物，保证在测量介质特性不变的条件下，电极电导率的相对稳定。

在电磁流量计的允许测量范围内，根据液固两相流体流量与流速和管径截面成正比的测量原理，在测量介质和流速一定(电极电导率不变)的情况下，流量大小与管径成正比。由于带有腐蚀性的工业回水杂质含量高，黏度大，杂质极易在流量计内壁沉积结垢，这种慢时变结垢的直接影响就是流量计及其供水管线的管径变细。随着时间推移，流量检测数据与实际值相比偏差越来越大，最终导致无法为生产作业提供指导，更谈不上控制回路的自动投运。

发明内容

为克服上述现有回水流量检测技术的不足，实现对工业生产过程回水流量的准确检测，方便自动控制回路的投运，本发明提出一种回水流量检测快速修正方法。回水流量快速修正方法包括自清洗电磁流量计、便携式测厚仪、上位监控机、修正模型、显示界面等四部分组成。回水流量快速修正方法要解决的问题如下：

(1)为防止计算精度对不同类数据造成的影响，消除大数吃小数现象，对辨识模型所需的定长数据进行归一化处理；

(2)利用便携式测厚仪定期对流量计同一截面上的上、下、左、右四点进行厚度测量，折算后转换为流量计的有效管径，形成由时间尺度、有效管径值所构成的二维定长队列，应用最小二乘非线性拟合算法，在线辨识管径记忆因子等参数；

(3)开发一种回水流量计内壁慢时变快速修正模型，根据流量计过程检测值、管径修正值、记忆因子、投运时间等参数，在线快速计算流量计管径；

(4)利用组态软件的上位脚本工具，编制数据输入窗口、数据处理、参数辨识和流量修正算法模型；

(5)监控界面显示流量修正，为回水流量自动调节提供条件。为实现上述功能，本发明所采用的技术方案如下：

(1)在不同时间段内用便携式测厚仪对流量计或回水管道同一截面上、下、左、右四点的壁厚进行多点测量，将测量时间、测量壁厚形成一条数据记录(t(i),h_u(i),h_d(i),h_l(i),h_r(i))，推入定长队列中S＝{(t,h_u,h_d,h_l,h_r)|[(t(1),h_u(1),h_d(1),h_l(1),h_r(1))],,[(t(L),h_u(L),h_d(L),h_l(L),h_r(L)]}，并对每条数据记录中的四点壁厚值进行处理，最终形成由测量时间尺度、流量计管径所构成的二维数据记录集

S_s＝{(T,D)|[T(1),D(1)],,[T(L),D(L)]}；(1)

$D\left(i\right)=\frac{h_u\left(i\right)+h_d\left(i\right)+h_l\left(i\right)+h_r\left(i\right)}{4},i=\mathrm{1,2},,L---\left(2\right)$

$T\left(i\right)=\frac{t\left(i\right)-t(i-1)}{24*3600},i=\mathrm{1,2},,L---\left(3\right)$

S_r＝{(T,R)|[T(1),R(1)],,[T(L),R(L)]},i＝1,2,,L(4)

R(i)＝R₀+D₀-D(i)，i＝1,,L(5)

式中，t(i)、t(i-1)是第i条壁厚测量数据记录相对时间，单位为秒/s；

h_u(i)是第i条管道上部壁厚测量值，单位毫米/mm；

h_d(i)是第i条管道下部壁厚测量值，单位毫米/mm；

h_l(i)是第i条管道左侧壁厚测量值，单位毫米/mm；

h_r(i)是第i条管道右侧壁厚测量值，单位毫米/mm；

S是管道测量壁厚数据记录集；

(t,h_u,h_d,h_l,h_r)是管道测量壁厚数据记录元素；

S_S是变换后管道测量壁厚数据记录集；

(T,D)或[T(i),D(i)]变换后管道壁厚元素集；

T(i)是第i条壁厚记录测量间隔时间，单位为天；

D(i)是第i条管道等效壁厚，单位毫米/mm；

L是定长队列的数据记录长度；

S_r是管道有效内径数据记录集；

(T,R)或[T(i),R(i)]变换后管道内径元素集；

R(i)是第i条壁厚记录对应的管道有效流通内径，单位毫米/mm；

R₀是管道起始流通内径，单位毫米/mm；

D₀是管道起始壁厚，单位毫米/mm。

(2)对二维定长队列数据记录集进行归一化处理，依据数据集内流量计管径测量值符合独立正态分布条件和3σ误差限原理剔除异常数据，即剔除大于P_U和小于P_L的记录，消除异常数据对辨识模型的影响；

Q_s＝{(T_s,R_s)|[T_s(1),R_s(1)],,[T_s(L),R_s(L)]}；(6)

T_s(i)＝T(i),i＝1,,L(7)

$R_s\left(i\right)=\frac{R\left(i\right)-R_{\min }}{R_{\max }-R_{\min }},i=1,,L---\left(8\right)$

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{R}_s\left(i\right)---\left(9\right)$

$\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{L-1}\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{(R_s\left(i\right)-\mathrm{\μ})}^2}---\left(10\right)$

$P_L\{R_s<R_L\}=\mathrm{\&phi;}\left(\frac{R_L-\mathrm{\&mu;}}{3\mathrm{\&sigma;}}\right)=\mathrm{\&phi;}\left(3\mathrm{\&sigma;}\right)---\left(11\right)$

根据上式(7)、(8)、(9)、(10)、(11)即可得出R_L；

同理， $P_U\{R_s>R_U\}=1-P_U\{R_s\&le;R_U\}=1-\mathrm{\&phi;}\left(\frac{R_U-\mathrm{\&mu;}}{3\mathrm{\&sigma;}}\right)=1-\mathrm{\&phi;}\left(3\mathrm{\&sigma;}\right)---\left(12\right)$

根据上式(7)、(8)、(9)、(10)、(12)即可得出R_U；

由数据记录剔除限R_L、R_U可得，模型辨识数据记录集Q'_s。

Q'_s＝{R_L＜R_s(i)＜R_U,(T_s,R_s)||[T_s(1),R_s(1)],,[T_s(K),R_s(K)]},i＝1,,K,1＜K≤L              (13)

(3)建立流量计管径参数的最小二乘辨识模型，根据数据记录集计算记忆因子λ；

R_I-R_T＝R_I·ae^-λT  (14)

Q_S是归一化管道有效内径数据记录集；

(T_S,R_S)或[T_S(i),R_S(i)]归一化管道有效内径数据记录元素集；

R_S(i)是第i条管道有效流通内径归一化标准值；

T_S(i)是第i条管道有效流通换算内径间隔时间，单位为天；

R(i)是第i条壁厚记录对应的管道有效流通内径，单位毫米/mm；

R_min是管道有效流通内径最小值，单位毫米/mm；

R_max是管道有效流通内径标称值，单位毫米/mm；

μ是L条归一化管道有效内径对应的平均值；

σ是L条归一化管道有效内径标准差；

R_L是归一化管道有效内径的下限；

R_U是归一化管道有效内径的上限；

φ(σ)和φ(3σ)是单因素独立正态分布概率密度函数；

P_L(R_S≤R_L)是归一化管道有效内径数据记录集中小于下限的概率；

P_U(R_S≥R_U)是归一化管道有效内径数据记录集中大于上限的概率；

Q'_S是大于下限，小于上限的归一化管道有效内径数据记录集；

K是Q'_S集合内的元素记录数；

R_I是管道标称内管径；

R_T是管道归一化后管径值；

λ是流量计慢时变缩径记忆因子；

a是辨识模型的系数；

e＝2.71828，自然数；

T是流量计相邻测量间隔时间(天)。

对式(14)进行变换可得，

$\frac{R_I-R_T}{R_I}={\mathrm{ae}}^{-\mathrm{\&lambda;T}}---\left(15\right)$

令t⁽¹⁾＝T式(15)两边取对数

ln y⁽¹⁾＝ln a-λt⁽¹⁾  (16)

y⁽¹⁾和t⁽¹⁾是中间参数；

ln y⁽¹⁾是y⁽¹⁾自然对数。

对式(16)中参数引入变量y⁽²⁾＝ln y⁽¹⁾,t⁽²⁾＝t⁽¹⁾，A＝ln a,B＝-λ，则y⁽²⁾＝A+Bt⁽²⁾   (17)

$\left[\begin{array}{cc}K& \underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{t}_i^{\left(2\right)}\\ \underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{t}_i^{\left(2\right)}& \underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(t_i^{\left(2\right)}\right)}^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}A\\ B\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_i^{\left(2\right)}\\ \underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{t}_i^{\left(2\right)}{y}_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]---\left(18\right)$

将模型辨识数据记录集Q'_s带入式(16)即可得到系数A，B。

y⁽²⁾，t⁽²⁾、A和B是中间参数；

K是Q'_S集合内的元素记录数；

是对i＝＝1,,K求和；

是对i＝＝1,,K求和；

是对i＝＝1,,K平方求和；

是对i＝＝1,,K的乘积求和。

(4)反变换系数A，B，即模型系数和记忆因子a＝e^A，λ＝-B，带入式(14)即可得到辨识模型，经反归一化变换后，在线修正由于回水黏结所导致的管径慢时变缩径；

R＝R_min+R_T(R_max-R_min)   (19)

R是流量计当前管道内径值；

R_T是流量计归一化后管道内径值；

R_max流量计折算管径记录集内最大值；

R_min流量计折算管径记录集内最小值。

(5)根据流量计垂直流通面积与流量成正比原理，将辨识模型管径修正值R带入修正模型，实现流量在线修正和集中显示；

$F={\left(\frac{R}{R_I}\right)}^2{F}_T---\left(20\right)$

F是修正后流量值；

R_I是流通管道标称管径值；

F_T是流量计修正前实际流量值；

与现有技术相比，本发明的有益效果具体如下：

(1)提出一种工业回水供水管道内壁黏结所造成慢时变缩径问题的快速修正解决办法，提高回水生产流程的流量检测精度；

(2)给出管道壁厚在线测量方法，根据不同介质声波传导率的不同采用便携式测厚仪测量管道同一截面的壁厚，由各点壁厚推算回水管道的有效内径；

(3)提出一种回水检测流量慢时变漂移快速修正算法，为复杂条件下回水流量的自动控制成为可能，该算法方便简单易实现。

附图说明：

附图1回水流量快速修正方法信号传输示意图；

附图2数据处理流程。

图中：自清洗电磁流量调节阀1、流量计2、IO模块3、PLC处理器4、阀位调节信号5、流量检测信号6、调节阀阀位反馈信号7、上位监控机8、便携式超声波测厚仪9、回水输送管道10。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进一步说明。

如附图1所示，其中自清洗电磁流量调节阀1和自清洗电磁流量计2安装在回水输送管道10上，其中自清洗电磁流量调节阀1的调节阀阀位反馈信号7和自清洗电磁流量计2的过程检测流量通过IO模块3将信号接入PLC系统4，通过通讯总线在上位监控机8中进行集中监控。

为实现慢时变缩径所导致的回水流量偏差，采用便携式超声波测厚仪9对流量计的同一垂直截面的上、下、左、右壁厚进行检测。为保证测量准确性，首先对管道表面的涂层进行打磨，然后均匀喷涂耦合剂，消除气泡对测量精度的影响。测量数据通过便携式超声波测厚仪9专用USB数据线与上位监控机8进行连接，导入到上位监控机8中手动删除异常或错误数据，形成如附图2左侧所示的数据记录，再对同一截面的4条测量记录求平均值，进行修正后得到如附图2所示的数据集合，并以数据文件的形式进行存储，文件名即是年月日时分秒。

首先从最新数据文件中读取辨识模型的数据记录，进行从式(1)至式(11)所示的数据记录变换、归一化和3σ数据处理，形成模型辨识数据集。采用变换方法，通过式(12)至式(17)计算，将流量计慢时变缩径非线性模型转化为线性模型，通过线性最小二乘算法辨识出模型系数和记忆因子，最后再反归一化计算出适合在线快速修正的流量计内径计算模型。完成内径修正后，根据式(18)实时修正检测流量值，在监控界面中显示，并可以作为流量、调节阀开度调节控制回路的过程值。

Claims (6)

1.一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述的该方法步骤如下： 

1)在不同时间段内用便携式测厚仪对流量计或回水管道同一截面上、下、左、右四点的壁厚进行多点测量，将测量时间、测量壁厚形成一条数据记录(t(i),h_u(i),h_d(i),h_l(i),h_r(i))，推入定长队列中： 

S＝{(t,h_u,h_d,h_l,h_r)|[(t(1),h_u(1),h_d(1),h_l(1),h_r(1))],,[(t(L),h_u(L),h_d(L),h_l(L),h_r(L)]}，并对每条数据记录中的四点壁厚值进行处理，最终形成由测量时间尺度、流量计管径所构成的二维数据记录集； 

2)根据步骤1得到的二维数据记录集，对二维数据记录集进行归一化处理，依据二维数据记录集内流量计管径测量值符合独立正态分布条件和3σ误差限原理剔除异常数据，剔除异常数据为大于P_U和小于P_L的记录，消除异常数据对辨识模型的影响，并得到模型辨识数据记录集，其中P_U是归一化管道有效内径数据记录集中大于上限的概率，P_L是归一化管道有效内径数据记录集中小于下限的概率； 

3)根据步骤2中消除异常数据的二维数据记录集，建立流量计管径参数的最小二乘辨识模型，根据数据记录集计算记忆因子λ； 

4)根据步骤3，计算得到辨识模型，经反归一化变换后，在线修正由于回水黏结所导致的管径慢时变缩径，得到辨识模型管径修正值D； 

5)根据流量计管径与流量成正比原理，将步骤4中得到的辨识模型管径修正值D带入修正模型，实现流量在线修正和集中显示。 

2.如权利要求1所述的一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述步骤(1)中得到由测量时间尺度、流量计管径所构成的二维数据记录集过程如下： 

S_s＝{(T,D)|[T(1),D(1)],,[T(L),D(L)]}；   (1) 

S_r＝{(T,R)|[T(1),R(1)],,[T(L),R(L)]},i＝1,2,,L；   (4) 

R(i)＝R₀+D₀-D(i)，i＝1,,L；   (5) 

式中，t(i)、t(i-1)是第i条壁厚测量数据记录相对时间，单位为秒/s； 

h_u(i)是第i条管道上部壁厚测量值，单位毫米/mm； 

h_d(i)是第i条管道下部壁厚测量值，单位毫米/mm； 

h_l(i)是第i条管道左侧壁厚测量值，单位毫米/mm； 

h_r(i)是第i条管道右侧壁厚测量值，单位毫米/mm； 

S是管道测量壁厚数据记录集； 

(t,h_u,h_d,h_l,h_r)是管道测量壁厚数据记录元素； 

S_S是变换后管道测量壁厚数据记录集； 

(T,D)或[T(i),D(i)]变换后管道壁厚元素集； 

T(i)是第i条壁厚记录测量间隔时间，单位为天； 

D(i)是第i条管道等效壁厚，单位毫米/mm； 

L是定长队列的数据记录长度； 

S_r是管道有效内径数据记录集； 

(T,R)或[T(i),R(i)]变换后管道内径元素集； 

R(i)是第i条壁厚记录对应的管道有效流通内径，单位毫米/mm； 

R₀是管道起始流通内径，单位毫米/mm； 

D₀是管道起始壁厚，单位毫米/mm。 

3.如权利要求1所述的一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述步骤(2)中得到的模型辨识数据记录集过程如下： 

Q_s＝{(T_s,D_s)|[T_s(1),D_s(1)],,[T_s(L),D_s(L)]}；   (6) 

T_s(i)＝T(i),i＝1,,L；   (7) 

根据上式(5)、(6)、(7)、(8)即可得出D_L； 

同理，

根据上式(5、(6)、(7)、(9)即可得出D_U； 

由数据记录剔除限D_L、D_U可得，模型辨识数据记录集Q'_s， 

Q'_s＝{D_L＜D_s(i)＜D_U,(T_s,D_s)||[T_s(1),D_s(1)],,[T_s(K),D_s(K)]},；   (13) 

i＝1,,K,1＜K≤L 

R_I-R_T＝R_I·ae^-λT；   (14) 

Q_S是归一化管道有效内径数据记录集； 

(T_S,R_S)或[T_S(i),R_S(i)]归一化管道有效内径数据记录元素集； 

R_S(i)是第i条管道有效流通内径归一化标准值； 

T_S(i)是第i条管道有效流通换算内径间隔时间，单位为天； 

R(i)是第i条壁厚记录对应的管道有效流通内径，单位毫米/mm； 

R_min是管道有效流通内径最小值，单位毫米/mm； 

R_max是管道有效流通内径标称值，单位毫米/mm； 

μ是L条归一化管道有效内径对应的平均值； 

σ是L条归一化管道有效内径标准差； 

R_L是归一化管道有效内径的下限； 

R_U是归一化管道有效内径的上限； 

φ(σ)和φ(3σ)是单因素独立正态分布概率密度函数； 

P_L(R_S≤R_L)是归一化管道有效内径数据记录集中小于下限的概率； 

P_U(R_S≥R_U)是归一化管道有效内径数据记录集中大于上限的概率； 

Q'_S是大于下限，小于上限的归一化管道有效内径数据记录集； 

K是Q'_S集合内的元素记录数； 

R_I是管道标称内管径； 

R_T是管道归一化后管径值； 

λ是流量计慢时变缩径记忆因子； 

a是辨识模型的系数； 

e＝2.71828，自然数； 

T是流量计相邻测量间隔时间(天)。 

4.如权利要求1所述的一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述步骤(3)中得到最小二乘辨识模型，根据模型辨识数据记录集Q'_s计算记忆因子λ的过程如下： 

对式(14)进行变换可得， 

令t⁽¹⁾＝T式(15)两边取对数 

lny⁽¹⁾＝lna-λt⁽¹⁾；   (16) 

y⁽¹⁾和t⁽¹⁾是中间参数； 

lny⁽¹⁾是y⁽¹⁾自然对数； 

对式(16)中参数引入变量y⁽²⁾＝lny⁽¹⁾,t⁽²⁾＝t⁽¹⁾，A＝lna,B＝-λ，则 

y⁽²⁾＝A+Bt⁽²⁾；   (17) 

将模型辨识数据记录集Q'_s带入式(16)即可得到系数A，B； 

y⁽²⁾，t⁽²⁾、A和B是中间参数； 

K是Q'_S集合内的元素记录数； 

是对i＝＝1,,K求和； 

是对i＝＝1,,K求和； 

是对i＝＝1,,K平方求和； 

是对i＝＝1,,K的乘积求和。 

5.如权利要求4所述的一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述的反变换系数A，B，即模型系数和记忆因子a＝e^A，λ＝-B，带入式(14)即可得到 辨识模型，经反归一化变换后，在线修正由于回水黏结所导致的管径慢时变缩径； 

R＝R_min+R_T(R_max-R_min)；   (19) 

R是流量计当前管道内径值； 

R_T是流量计归一化后管道内径值； 

R_max流量计折算管径记录集内最大值； 

R_min流量计折算管径记录集内最小值。 

6.如权利要求5所述的一种回水流量检测偏差修正方法，其特征在于：所述的根据流量计垂直流通面积与流量成正比原理，将辨识模型管径修正值R带入修正模型，实现流量在线修正和集中显示； 

F是修正后流量值； 

R_I是流通管道标称管径值； 

F_T是流量计修正前实际流量值。