CN106528992A - 一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法 - Google Patents

一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法。包括下述步骤：a、数据采集：在煅烧窑的窑皮表面进行温度采集，采集后计算窑皮平均温度；b、构造系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型,使用测量的窑皮平均温度和位置对应关系,对煅烧窑窑皮温度进行系统建模，得到系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型；c、对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型使用最小二乘法进行迭代优化；得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型；d、优化后，得到煅烧带软测量判定函数模型。本发明具有煅烧带位置判定准确、优化煅后焦质量、提升煅后石油焦实收率和实现本体设备的保护的特点。

Description

一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法
技术领域
本发明涉及有色金属铝冶炼领域的测量方法，特别是一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法。
背景技术
碳素阳极煅烧窑是碳素阳极生产的龙头工序。包括煅烧大窑及煅后焦输送系统、套余热锅炉、软水站和除氧器系统、煅烧循环水系统、石油焦原料库转运站系统等。系统流程示意见图1。主要设备是回转窑，即煅烧窑，在回转窑中通过煅烧工艺，对延迟石油焦进行高温加热处理，石油焦在经过1250～1350℃的高温煅烧后，排除原料中的水分、挥发分，提高原料的真密度、抗氧化性等性能。回转窑的整个煅烧生产工艺过程由三个阶段组成：延迟石油焦的除湿、挥发分析出和助燃、石油焦的晶格化(密实带)的建立。石油焦在煅烧窑内一般分为三个区域，即预热带、煅烧带和冷却带。
煅烧窑的温度区域主要有三段：
·第一段是物料干燥和预热带。物料在此带脱水并排出挥发分。
·第二段是煅烧带。物料被加热到1200℃左右。
·第三段为冷却带，位于窑头端。
一般煅烧温度应达到1200℃～1300℃，使脱氢完成，碳素原料得到充分收缩。煅烧温度过高(>1400℃)，将使焙烧制品结构疏松，体积密度和机械强度降低。
煅后焦质量评价主要是粉末比电阻和真密度。碳素煅烧程度越高，煅后料的真密度越大。影响煅烧物料质量的决定因素是煅烧带的控制。
目前,国内对铝用碳素阳极煅烧窑的煅烧带的观察主要通过人工从窑头的观察孔进行观察,尚无通过仪表在线检测进行煅烧带的检测和位置判定的设备和方法。而通过人工方法检测精度低。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法。本发明具有煅烧带位置判定准确、优化煅后焦质量、提升煅后石油焦实收率和实现本体设备的保护的特点。
本发明的技术方案：一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，包括下述步骤：
a、数据采集：在煅烧窑的窑皮表面进行温度采集，采集后计算窑皮平均温度；
b、构造系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型,使用测量的窑皮平均温度和位置对应关系,对煅烧窑窑皮温度进行系统建模，得到系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型；
c、对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型使用最小二乘法进行迭代优化；得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型；
d、优化后，得到煅烧带软测量判定函数模型。
前述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法所述的步骤a中，数据采集具体为，沿煅烧窑轴线方向、按0.1-5米间隔标记位置，在标记位置的煅烧窑窑皮上、沿其圆周方向采集温度数据，对相应标记位置的温度数据计算平均值，得到相应的窑皮平均温度。
前述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法所述的步骤b中，所述的系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型为：
其中，
Y为窑皮表面拟合温度；
X为标记位置；
C1～C6为拟合函数的常数系数；
Pos_x为，当Y极大值时，X标记位置；
在系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中输入一组对应的X、Y值，得到C1～C6的拟合值；代入C1～C6,则得到在X、Y值情况下的系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型。
前述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法所述的步骤c具体为：对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型运用C1～C6进行迭代优化，得到对应的满足最小二乘法、方差最小的新的一组C1～C6的拟合值，即得到C1～C6的近似最优解；将得到的新的一组C1～C6代入系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中，即得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型。
前述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法所述的步骤d中，所述的煅烧带软测量判定函数模型为，将步骤c得到的C5、C6的近似最优解代入即得到煅烧带软测量判定函数模型，煅烧带软测量判定函数模型中Pos_x的标记位置即为煅烧带位置。
前述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法中，所述的迭代优化的次数大于/等于30次。
有益效果
与现有技术相比，本发明具有下述有益效果：
1)本发明通过对窑皮温度的采集，再通过建模分析，最终实现了煅烧带位置的软测量，进而有效解决了“铝用碳素阳极煅烧窑石油焦煅烧的检测控制由于对煅烧带的检测不能有效实现而存在困难”的问题。
2)本发明替代了人工观察的方法，有效实现了煅烧带位置的判定，为进一步实现煅烧窑石油焦煅烧的检测与控制提供了良好的基础。
3)在经济效果和社会推广价值方面，本发明还取得了如下效果：
a、提升煅后石油焦实收率
通过准确的煅烧带位置判定，可实现对煅烧带位置的及时调整，可以防止由于煅烧带过后，过多带入未燃烧石油焦微粒到燃烧室，降低石油焦实收率的情况，具有明显的经济效益前景。以实收率提升1％计算，对应24万吨碳素阳极配套产能(对应40万吨电解铝产能)，将增加煅后焦产出在每年2000吨以上，潜在的效益增加在150万元以上。
b、煅后焦质量优化及对后续产品和工艺的有益作用
煅后焦是整个碳素阳极流程质量的核心，在回转窑煅烧石油焦生产中，对一定质量石油焦而言，煅后焦质量的优劣及煅烧过程炭质烧损的程度主要取决于煅烧带，煅烧过程关键就是煅烧带的控制。通过本发明实现煅烧带的有效检测和判定，将有效实现煅后焦质量的优化，主要是其体积密度的优化和比电阻率的优化。进而实现对碳素阳极质量的优化，主要是生阳极碳块假比重，有利于防止焙烧碳块裂纹的出现。在后续的工业流程中，是改善电解控制，主要是降低碳渣掉落；降低碳素阳极吨铝单耗。
c、煅后焦质量的优化对阳极成型工艺来说，能够使球磨粉品质得到提高，通过将底混捏温度，生块假比重得到提高，从而间接提高碳素生产的效益。
d、本发明除了能用于铝用碳素阳极煅烧窑的煅烧带的判定以外，还用于如水泥窑、氧化铝烧结窑等煅烧窑的煅烧带的判定，因此其用途广泛。
e.对本体设备的保护
通过准确的煅烧带位置判定，可实现对煅烧带位置的及时调整，防止煅烧带位置过前或过后，以防止由于煅烧带过于靠近窑头，产生小窑温度过高，出料烧窑皮的情况；亦可以防止由于煅烧带过后，出现下料口回烟，以及过多带入未燃烧石油焦微粒到燃烧室，降低石油焦实收率的情况。达到延长设备使用寿命的效果，具有明显的经济效益前景。
为了证明本发明的有益效果，申请进行了如下实验：
实验一：对4#煅烧窑窑皮在雨天环境下的煅烧带检测：
雨天环境具体为：中雨，环境温度12℃，4#煅烧窑窑皮的温度分布如图4所示，图4中的峰值对应的横坐标即为煅烧带位置；申请人在类似的雨天环境下进行了多次采样检测，分布图反映雨天对煅烧窑皮的温度分布没有本质影响，煅烧带位置明显。该实验得出的结论为，通过煅烧窑窑皮的温度检测对煅烧带的检测不受天气影响。
实验二：对3#、4#煅烧窑窑皮温度数据测量后，进行建模、拟合，迭代得到数据结果如表1、拟合图形如图5-8；
表1煅烧窑窑皮温度拟合曲线数据对比
由表1及图5-8可知，煅烧带的模型能反映实际煅烧带位置，系统的建模结果是可靠的。
附图说明
图1是阳极煅烧系统流程示意图；
图2是实施例1的煅烧窑34米处圆周上随机采样温度的区间分布图；
图3是实施例2的煅烧带建模后的优化拟合图形；
图4是实验一的4#煅烧窑窑皮在雨天环境下的温度曲线图；
图5是实验二的3#煅烧窑一次检测的窑皮温度建模优化后的拟合图形；
图6是实验二的3#煅烧窑二次检测的窑皮温度建模优化后的拟合图形；
图7是实验二的4#煅烧窑一次检测的窑皮温度建模优化后的拟合图形；
图8是实验二的4#煅烧窑二次检测的窑皮温度建模优化后的拟合图形。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例1。一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，包括下述步骤：
a、数据采集：在煅烧窑的窑皮表面进行温度采集，采集后计算窑皮平均温度；
b、构造煅烧窑皮温度分布软测量函数模型,使用测量的窑皮平均温度和位置对应关系,对煅烧窑窑皮温度进行系统建模，得到系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型；
c、对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型使用最小二乘法进行迭代优化；得到优化后的煅烧温度分布函数模型；
d、优化后，得到煅烧带软测量判定函数模型。
前述的步骤a中，数据采集具体为，沿煅烧窑轴线方向、按0.1-5米(综合工作量及测量精度，最优取1米)间隔标记位置，在标记位置的煅烧窑窑皮上、沿其圆周方向采集温度数据，对相应标记位置的温度数据计算平均值，得到相应的窑皮平均温度。
对前述的步骤a中的窑皮平均温度进行置信度检验，具体为：对某标记位置的窑皮(如煅烧窑的34米处)的圆周方向温度进行温度数据采集，采集200个数据点，数据见图2，图2中横坐标1-11对应温度偏差133-163℃之间，分为10段区间；纵坐标为采样值个数。检验表明数据呈正态分布。主要统计特征数据为：标准差＝5.829,；抽样平均误差μ＝0.412。(注：未标明单位的数据为无量纲数据或者经过了百分比处理)
同理，对其他标记位置的窑皮平均温度进行置信度检验。
结论：通过对不同标记位置的窑皮平均温度进行置信度检验能判定：窑皮平均温度能够反映相应标记位置圆周上的温度的总体情况，能够作为引用的窑皮数据。
前述的步骤b所述的煅烧窑皮温度分布软测量函数模型为：
其中，
Y为对窑皮表面拟合温度；
X为标记位置；
C1～C6为拟合函数的常数系数；
Pos_x为当Y极大值时，X标记位置；
在系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中输入一组对应的X、Y值，得到C1～C6的拟合值；代入C1～C6,则得到在X、Y值情况下的系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型。
上述的系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型设计为两个函数关系的迭加：
一个函数是表示冷却带和预热带的曲线变化，此阶段以物理变化区域，采用2次或3次曲线拟合，经过对2次、3次拟合的结果比较，采用3次曲线方差最小，因而采用三次曲线函数，即Y＝C1X3+C2X2+C3X+C4。
另一个函数是表示煅烧带的曲线变化，此阶段是化学反应区域，其与另外两个区域反应不同，采用基于连续随机变量的概率密度函数为基础的函数结构，并在其单位表达式上乘上一个常数系统，即
综上，构造的系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型为：
前述的步骤c具体为：对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型运用C1～C6进行迭代优化，得到对应的满足最小二乘法、方差最小的新的一组C1～C6的拟合值，即得到C1～C6的近似最优解；将得到的新的一组C1～C6代入系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中，即得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型。本发明采用MATLAB对方程模型进行拟合，具体为：在MATLAB中编制函数model_prg.m(参数计算函数)求解，采用MATLAB的曲线拟合，并绘制拟合图形。
求解过程：
在MATLAB中编制函数model_prg.m如下：
function Y＝model_func(c,X)
global pos_x
Y＝c(1)*X.^3+c(2)*X.^2+c(3)*X+c(4)+c(5)/(sqrt(2*pi)*c(6))*exp(-(X-pos_x).^2/2/(c(6)^2))
求解后，得到一组C1～C6的拟合值。
说明：pos_x为全局变量，用于数据调用；Y为建立的函数关系表达式。
在MATLAB中编制函数model_func.m(迭代优化函数)进行迭代优化，所述的model_func.m如下：
[para_c,res]＝lsqcurvefit('model_func',[C(1)；C(2)；C(3)；C(4)；C(5)；C(6)],X,Y)；
迭代时，将上一次计算出的C1～C6代入model_func.m中，之后再运行model_prg.m，直至得到新的一组C1～C6；此时的新的一组C1～C6的值使X-Y对应关系与拟合函数的方差变小，即此时的C1～C6的值为近似最优解。
前述的步骤d中，所述的煅烧带软测量判定函数模型为，将步骤c得到的C5、C6的近似最优解代入即得到煅烧带软测量判定函数模型，煅烧带软测量判定函数模型中Pos_x的标记位置即为煅烧带位置。
前述的迭代优化的次数大于/等于30次。当迭代运算大于30次时，C1～C6参数逐渐稳定，没有发散，系统初步模型稳定。
实施例2。对45米的煅烧窑的煅烧带判定方法具体如下：
a、数据采集：沿煅烧窑轴线方向、按1米间隔标记位置，得到44个标记位置，在标记位置的煅烧窑窑皮上、沿其圆周方向采集温度数据，对相应标记位置的温度数据计算平均值，得相应的窑皮平均温度；计算得到的44组窑皮平均温度如下：165.6℃、184.6℃、194℃、197.6℃、193.1℃、194.6℃、197.3℃、210.4℃、207.3℃、208℃、213℃、214.7℃、212.2℃、212.4℃、217.2℃、221℃、222.2℃、220.4℃、231.7℃、276.5℃、239℃、236.4℃、234.1℃、231.2℃、228.3℃、223.7℃、219.1℃、215.8℃、214.1℃、210.3℃、214℃、204.8℃、201℃、202.6℃、190.9℃、175.4℃、164.4℃、153.4℃、144.6℃、131.6℃、131.4℃、125.1℃、119.4℃、116.3℃；
b、使用窑皮平均温度对煅烧窑窑皮温度进行系统建模，得到系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型；具体为：
在MATLAB中编制函数model_prg.m，并绘制拟合图形，拟合图形见图3；
在MATLAB中编制的函数model_prg.m如下：
clc；
clear；
global pos_x
X＝1:1:44；
Y＝[165.6184.6194197.6193.1194.6197.3210.4207.3208213214.7212.2212.4217.2221222.2220.4231.7276.5239236.4234.1231.2228.3223.7219.1215.8214.1210.3214204.8201202.6190.9175.4164.4153.4144.6131.6131.4125.1119.4116.3]；
[maxY,pos_x]＝max(Y)
[para_c,res]＝lsqcurvefit('model_func',[0；0；0；0；0；0.1],X,Y)；
X＝1:0.01:44；
Y＝model_func(para_c,X)；
plot(X,Y)；
计算出拟合参数为：C1＝-0.0020893；C2＝-0.052833；C3＝14.8779；C4＝168.47；C5＝70.452；C6＝0.55511；
Y的极大值maxY＝276.5；Y为极大值时的X坐标pos_x＝20；
则系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型为：
运用拟合的模型计算其方差为39.92，标准差为6.3182。
c、对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型进行迭代优化；具体如下：
将MATLAB中函数model_func.m中下面的命令行参数改变，将上述的拟合参数C1～C6进行迭代运算优化，得到一个逼近的函数关系式，此时迭代计算得到的新的一组C1～C6的值使X-Y对应关系与拟合函数的方差变小，即此时的新的一组C1～C6的值为近似最优解。
经过多次的迭代运算，C1～C6变化逐渐变小，最终得到的近似最优解为：C1＝-0.002575；C2＝-0.01615；C3＝4.07；C4＝173.2；C5＝64.22；C6＝0.524；
运用拟合的模型计算其方差为38.23，标准差为6.183378；该方差与标准差和初始计算参数得到的值比较，标准差有明显的降低。
d、对煅烧带进行判定；具体如下：
将近似最优解C5＝64.22；C6＝0.524代入即得本次观测的煅烧带软测量判定函数模型：
结论：通过建模后进行运算的结果来看，运用多次迭代计算的C1～C6参数结果运算得到的X-Y函数关系与实际X-Y关系对照，其标准差较小，已达到模型设计的目的。迭代运算在30次以上。迭代运算中C1～C6参数逐渐稳定，系统初步模型收敛稳定。由该煅烧带软测量判定函数模型得出，煅烧带位置位于煅烧窑的20米处。

Claims (6)

1.一种铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，包括下述步骤：
a、数据采集：在煅烧窑的窑皮表面进行温度采集，采集后计算窑皮平均温度；
b、构造系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型,使用测量的窑皮平均温度和位置对应关系,对煅烧窑窑皮温度进行系统建模，得到系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型；
c、对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型使用最小二乘法进行迭代优化；得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型；
d、优化后，得到煅烧带软测量判定函数模型。
2.根据权利要求1所述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，所述的步骤a中，数据采集具体为，沿煅烧窑轴线方向、按0.1-5米间隔标记位置，在标记位置的煅烧窑窑皮上、沿其圆周方向采集温度数据，对相应标记位置的温度数据计算平均值，得到相应的窑皮平均温度。
3.根据权利要求1或2所述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，所述的步骤b中，所述的系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型为：
其中，
Y为窑皮表面拟合温度；
X为标记位置；
C1～C6为拟合函数的常数系数；
Pos_x为，当Y极大值时，X标记位置；
在系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中输入一组对应的X、Y值，得到C1～C6的拟合值；代入C1～C6,则得到在X、Y值情况下的系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型。
4.根据权利要求3所述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，所述的步骤c具体为：对系统初步煅烧窑皮温度分布拟合函数模型运用C1～C6进行迭代优化，得到对应的满足最小二乘法、方差最小的新的一组C1～C6的拟合值，即得到C1～C6的近似最优解；将得到的新的一组C1～C6代入系统煅烧窑皮温度分布软测量函数模型中，即得到系统优化后的煅烧窑皮温度分布函数模型。
5.根据权利要求4所述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，所述的步骤d中，所述的煅烧带软测量判定函数模型为，将步骤c得到的C5、C6的近似最优解代入即得到煅烧带软测量判定函数模型，煅烧带软测量判定函数模型中Pos_x的标记位置即为煅烧带位置。
6.根据权利要求4所述的铝用碳素阳极煅烧窑煅烧带软测量判定方法，其特征在于，所述的迭代优化的次数大于/等于30次。
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