CN104950857A - 一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，具体步骤包括：(a)机理建模：利用机理-回归模型，建立脱木素动力学方程；(b)简化模型：通过选择大量脱木素时刻的有效碱浓度，简化卡伯值的数学模型；(c)参数确定；(d)确定卡伯值：利用软测量技术，采用分段机理回归预测的方法，得到卡伯值的预测值。本发明通过软测量与机理回归模型的结合，有效消除了因蒸煮过程的初始条件的差异而产生的误差，应用软测量技术，则是实现了由参数到结果(卡伯值)的一步到位，在线自校正使软测量模型进行不断的调整，从而得到更好的控制效果，使装置运行在经济合理的位置，减少能量的消耗和过程的波动，实现节能减排。

Description

一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法

【技术领域】

本发明涉及制浆蒸煮技术领域，特别是基于软测量的制浆蒸煮控制方法的技术领域。

【背景技术】

制浆蒸煮过程，是利用碱性或硫酸盐类化学药剂，根据不同类型纸浆的需要，尽可能除去植物纤维原料中的木素，而尽量保留纤维素和半纤维素，并使纤维离解成浆，这需要合理地制定工艺条件并严格按照工艺规程进行操作。

由于参与反映的物质(特别是木素)在化学上的复杂性，以及在蒸煮过程中药液成分的不断改变，木素显现出三个不同的反应时期，每个反应时期均有各自的速度规律和化学计算法。

三个阶段是：

初期脱木素阶段：脱木素速度主要受扩散作用而不是化学作用支配；

大量脱木素阶段：化学反应占主导地位：

残余脱木素阶段：脱除残余或难除去木素。

在实际生产中，影响纸浆质量、纸浆得率最大的因素是蒸煮时间、蒸煮温度以及有效碱浓度。为了稳定地控制纸浆品质，获得理想的卡伯值，在大量脱木素阶段测得的有效碱浓度作为模型输入。在采用高锰酸钾作为氧化剂测定时，称为卡伯值(kappa)，卡伯值与浆料中木素含量有近似线性但不确定的关系，不同的浆料区别也很大。kappa越小，纸浆质量越好，脱木素程度越高。软测量技术是在工业实际操作过程中提出来的，软测量技术要求把自动控制理论与生产工艺过程知识有机结合起来，并充分应用计算机技术，对于一些难于测量或暂时不能测量的重要变量(主导变量)，避开直接测量的困难，选择另外一些容易测量的变量(辅助变量或二次变量)，通过构造主导变量与辅助变量之间的数学关系来推断和估计主导变量，从而达到以软件代替硬件的目的。软测量就是利用现场条件下容易获得的所有信息求取主导变量的“最佳”估计值p的映射。可靠的软测量技术不仅可以大大提高控制水平，使生产过程优化成为可能，同时还可以避免购买昂贵的硬件设备并节省大量的人力及维护费用，这对开发适合中国国情的控制系统具有特殊的意义。本发明基于软测量，建立模型，将被估计变量(卡伯值),不可测扰动d1(如物料风干量、用药量),可测扰动d2(如初始温度变化、有效碱初始浓度变化),控制输入u(如循环药液温度、蒸汽流量),可测输出变量集θ(如有效碱、硫化度、液比)等代入,从而得到卡伯值离线采样值Y^*,即得到卡伯值的最佳估计。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，可以明显减小卡伯值的方差，有效地提高过程系统的控制精度，并且易于实现计算机控制。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，所述控制方法利用软测量的形式对制浆蒸煮过程卡伯值进行预测估计，采用分段机理回归模型预测方法，结合蒸煮进程反应机理，采用蒸煮过程大保温开始之后再利用软测量模型预测的策略，尽量避免不同阶段各参数作用变化对软测量模型的影响，具体步骤包括：

(a)建模：利用机理-回归模型，建立脱木素动力学方程；

(b)模型简化：通过选择大量脱木素时刻的有效碱浓度，简化卡伯值的数学模型；

(c)参数计算：选取采样周期T，动态响应测试，得到模型系数a₁,a₂.....a_N，仿真调优确定其他参数；

(d)卡伯值预估：在蒸煮过程大保温开始之后，利用软测量技术，采用分段机理回归预测的方法，得到卡伯值的预测值。

作为优选，所述(b)步骤中，在简化已有模型的基础上，考虑了有效碱浓度对纸浆卡伯值的影响，从而使得到的模型精度更高。

作为优选，所述(d)步骤中，在确定纸浆蒸煮过程的卡伯值的模型中，代入的是在大量脱木素与残余脱木素阶段测的参数，从而避免因初始条件的不同而产生的误差。

作为优选，所述(d)步骤中，应用软测量技术，缩减了中间测量与建模过程，在线自校正使软测量模型进行不断的调整，从而实现了由测量参数到结果(卡伯值)的一步到位，减少了误差。

作为优选，所述(d)步骤中，通过两个阶段的模型推导，既考虑了第二阶段升温的过程对象，也充分考虑了大保温阶段的工艺变动，使预测得到的卡伯值更准确，偏差更小。

本发明的有益效果：本发明通过软测量与机理回归模型的结合，有效消除了因蒸煮过程的初始条件的差异而产生的误差，尽量避免了不同阶段各参数作用变化对软测量模型的影响，应用软测量技术，则是实现了由参数到结果(卡伯值)的一步到位，减少了测量误差，在线自校正使软测量模型进行不断的调整，从而得到更好的控制效果，使用本方法控制蒸煮制浆的卡伯值，控制精度高，控制效果好，使装置运行在经济合理的位置，减少能量的消耗和过程的波动，实现节能减排，有效地提高过程系统的反应速度和控制精度，并且易于实现计算机控制。

本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。

【附图说明】

图1是本发明一种基于软测量的制浆蒸煮过程的控制方法的蒸煮过程三个脱木素阶段；

图2是本发明一种基于软测量的制浆蒸煮过程的控制方法的控制流程图；

图3是本发明一种基于软测量的制浆蒸煮过程的控制方法的控制框图。

【具体实施方式】

参阅图1、图2和图3，本发明，具体步骤包括：

步骤一、利用机理-回归模型，建立脱木素动力学方程；

步骤二、通过选择大量脱木素时刻的有效碱浓度，简化卡伯值的数学模型；

步骤三、选取采样周期T，动态响应测试，得到模型系数a₁,a₂.....a_N，仿真调优确定其他参数；

步骤四、在蒸煮过程大保温开始之后，利用软测量技术，采用分段机理回归预测的方法，得到卡伯值的预测值。

步骤一中，建立脱木素动力学的机理回归模型。

由动力学关系，有

$\frac{dL}{dt}=-{\mathrm{KL}}^m{\mathrm{EA}}^n$

其中，K为脱木素反应常数，L为木片(浆)中的木素含量(％)，EA为有效碱浓度(Na₂O g/l)，t为时间，m、n为反应级数。

步骤二中，由Hatton模型：

Ka＝A+B(ln(H))(EA)ⁿ

其中，EA表示为初始时刻的有效碱浓度，A,B,n为参数。转换为

$K=A+B\frac{{\mathrm{EA}}^n}{ln\left(EA\right)}ln\left(EA\right)ln\left(H\right)=A+B*Cln\left(EA\right)ln\left(H\right)=A+Dln\left(EA\right)ln\left(H\right)$

考虑到硫化度的影响，上式修改为：

K＝A+Dln(EAln(s))ln(H)

步骤四中，在大量脱木素与残余脱木素阶段交界处，将预测模型分为两段，两段的参数不同：

两段之间的交点：K_a＝A₁+D₁ln(EA₀ln(S))ln(H_b)；

第二段脱木素模型：K＝A₂+D₂ln(EA₀ln(S))ln(H)；

显然有：H＝H_b时，K＝K_b，得到：

A₂＝A₁+(D₁-D₂)ln(EA₀ln(S))ln(H_b)，整理得到：

K＝A₁+D₁ln(EA₀ln(S))ln(H_b)+D₂ln(EA₀ln(S))(ln(H)-ln(H_b))。

本发明工作过程：

本发明通过软测量与机理回归模型的结合，有效消除了因蒸煮过程的初始条件的差异而产生的误差，尽量避免了不同阶段各参数作用变化对软测量模型的影响，应用软测量技术，则是实现了由参数到结果(卡伯值)的一步到位，减少了测量误差，在线自校正使软测量模型进行不断的调整，从而得到更好的控制效果，使用本方法控制蒸煮制浆的卡伯值，控制精度高，控制效果好，使装置运行在经济合理的位置，减少能量的消耗和过程的波动，实现节能减排，有效地提高过程系统的反应速度和控制精度，并且易于实现计算机控制。

上述实施例是对本发明的说明，不是对本发明的限定，任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，其特征在于：所述控制方法利用软测量的形式对制浆蒸煮过程的卡伯值进行预测估计，具体步骤包括：

(a)建模：利用机理-回归模型，建立脱木素动力学方程；

(b)模型简化：通过选择大量脱木素时刻的有效碱浓度，简化卡伯值的数学模型；

(c)参数计算：选取采样周期T，动态响应测试，得到模型系数a₁,a₂.....a_N，仿真调优确定其他参数；

(d)卡伯值预估：在蒸煮过程大保温开始之后，利用软测量技术，采用分段机理回归预测的方法，得到卡伯值的预测值。

2.如权利要求1所述的一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，其特征在于：所述(b)步骤中，在简化已有模型的基础上，考虑了有效碱浓度对纸浆卡伯值的影响，从而使得到的模型精度更高。

3.如权利要求1所述的一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，其特征在于：所述(d)步骤中，应用软测量技术，缩减了中间测量与建模过程，在线自校正使软测量模型进行不断的调整，从而实现了由测量参数到结果(卡伯值)的一步到位，减少了误差。

4.如权利要求1所述的一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，其特征在于：所述(d)步骤中，在确定纸浆蒸煮过程最终的卡伯值的预测模型中，代入的是在大量脱木素与残余脱木素阶段测的参数，从而避免因初始条件的不同而产生的误差。

5.如权利要求1所述的一种基于软测量的制浆蒸煮控制方法，其特征在于：所述(d)步骤中，通过两个阶段的模型推导，既考虑了第二阶段升温的过程对象，也充分考虑了大保温阶段的工艺变动，使预测得到的卡伯值更准确，偏差更小。