CN108823605B - 一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 - Google Patents
一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108823605B CN108823605B CN201810762764.2A CN201810762764A CN108823605B CN 108823605 B CN108823605 B CN 108823605B CN 201810762764 A CN201810762764 A CN 201810762764A CN 108823605 B CN108823605 B CN 108823605B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- digital
- electrolytic
- electrolytic cell
- control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 claims abstract description 64
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 63
- 238000005868 electrolysis reaction Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 30
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 29
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 7
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 34
- 230000006872 improvement Effects 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 21
- PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N aluminium oxide Inorganic materials [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3] PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 8
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 8
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 6
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 2
- OBTSLRFPKIKXSZ-UHFFFAOYSA-N lithium potassium Chemical compound [Li].[K] OBTSLRFPKIKXSZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 241000251131 Sphyrna Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- AZDRQVAHHNSJOQ-UHFFFAOYSA-N alumane Chemical compound [AlH3] AZDRQVAHHNSJOQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000001808 coupling effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000006748 scratching Methods 0.000 description 1
- 230000002393 scratching effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002341 toxic gas Substances 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C25—ELECTROLYTIC OR ELECTROPHORETIC PROCESSES; APPARATUS THEREFOR
- C25C—PROCESSES FOR THE ELECTROLYTIC PRODUCTION, RECOVERY OR REFINING OF METALS; APPARATUS THEREFOR
- C25C3/00—Electrolytic production, recovery or refining of metals by electrolysis of melts
- C25C3/06—Electrolytic production, recovery or refining of metals by electrolysis of melts of aluminium
- C25C3/08—Cell construction, e.g. bottoms, walls, cathodes
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C25—ELECTROLYTIC OR ELECTROPHORETIC PROCESSES; APPARATUS THEREFOR
- C25C—PROCESSES FOR THE ELECTROLYTIC PRODUCTION, RECOVERY OR REFINING OF METALS; APPARATUS THEREFOR
- C25C3/00—Electrolytic production, recovery or refining of metals by electrolysis of melts
- C25C3/06—Electrolytic production, recovery or refining of metals by electrolysis of melts of aluminium
- C25C3/20—Automatic control or regulation of cells
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Electrolytic Production Of Metals (AREA)
Abstract
本发明公开了一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统，该控制系统包括全数字化电解槽1、一体化智能控制单元2、移动式电解车间集成单元3及企业级大数据单元4。通过多种分布式采样系统对电解槽进行数据采集与多源信息的处理，构建数字化电解槽，自动形成精准效应控制、槽稳定性与过热度控制、分区浓度和阳极状态等相关的决策策略与控制指令，实现对电解槽的控制，同时将海量数据以文本的形式存储于数据中心，供现场移动终端的信息查看与指令的执行。该系统可以为大型铝电解系列带来节能增效、超低阳极效应及超低人员配置的有益效果。
Description
技术领域
本发明属于铝电解技术领域，具体涉及一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统。
背景技术
近几年，围绕铝电解的各种节能降耗技术不断涌现，并在比较理想的工艺技术条件配合下取得了优异指标，但随着原材料和工艺技术条件的失配，很多铝电解企业指标大都出现了反弹，其中尤其以采购河南和山西氧化铝生产的企业，由于锂钾含量的不断增加，导致电解质体系变得复杂、电解温度下降、低分子比下生产电解质性质变粘、锤头长包、容易堵料、局部效应频繁、效应熄灭困难、低电压下电解槽稳定性波动大、极距减小后气膜电阻影响剧烈，同时工人劳动强度大、生产管理难度高，这些问题不可避免地造成指标的严重下滑，特别当锂钾含量超过7％后，槽况将越来越恶化。而面对复杂电解质体系电解指标的下滑，电解生产管理人员目前没有很好的解决办法，在尝试各种工艺优化方法过程中，因影响因素间相互矛盾，造成了电解生产管理者的工艺困惑，同时槽控系统在复杂电解质体系下浓度控制经常失控、电压调整也因浓度控制的耦合作用时常出现偏差，导致经常“压极距”，这些原因导致复杂电解质体系下电解生产异常困难，即使磁场分布最成熟和最优异的200kA电解槽也很难取得好的指标，甚至因锂钾含量的继续增加变得越发难已控制。当下解决复杂电解质体系问题的有效办法是通过采购低锂钾含量的氧化铝或电解质来降低电解槽的锂钾含量，但这种方法会造成吨铝生产成本的上升。
为了有效解决铝电解企业技术指标波动大、不能稳定在理想控制区间这一难题，同时为了避免铝电解企业不得以采用“更换低锂钾含量氧化铝”这种抬高成本的做法，有必要针对铝电解生产这种流程化工业生产研发了新型智能优化控制技术，将氧化铝浓度控制在“低窄”范围内，同时利用氧化铝浓度的均匀分布和单点下料功能有效地抑制局部阳极效应，从而使电解生产获得良好的经济技术指标。
对于铝电解现有的铝电解槽控制技术来说，基本采用单一的集总槽电压和电流信号进行槽稳定性判断及氧化铝浓度的估算，对电解槽工艺故障的“局部性”特点先天缺乏可用信息，随着槽型的不断扩大，工艺条件不但苛刻，电解槽局部差异性将非常明显，在具体的生产实施过程中相应出现了一些新的难以解决的问题，比如氧化铝浓度分布空间差异性大、局部效应频繁、效应熄灭困难、低电压下电解槽稳定性波动大、极距减小后气膜电阻影响剧烈等，这些问题的出现，严重干扰了电解生产过程的管理、影响了经济技术指标。光靠目前电流和电压这两个在线采集信号来控制这种非均匀性会变得越来越困难。
此外，目前传统铝电解控制系统的架构也一般可分为下位机(槽控机)和上位机系统两大部分，通过CAN总线进行上、下位机的数据通讯，上位机通过局域网的向监控人员提供数据服务。这种基于CAN总线的通讯架构避免了过去集中式控制存在的稳定性和效果上的缺陷，取得较大成功。然而，随着现代铝工业的发展，对铝电解在复杂条件下的稳定高效运行的需求愈发强烈，导致了当前铝电解控制系统中上、下位机间以及监控层面对于数据交换量、传输频率越来大越大，现行控制系统架构的缺点、基于集总信号的滞后控制算法也逐渐随着需求的发展而越来越有局限性
整体而言，现代大型化铝电解企业迫切需要解决如何提升电解槽控制大脑的智能化水平，针对现有传统铝电解槽控制系统的确定，开发新一代基于全数字化铝电解的一体化控制系统已成为铝电解生产企业信息化与智能化的关键。
发明内容
本发明提供了一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统，首先构建全数字化铝电解槽，进而提出铝电解槽一体化智能控制系统，既实现铝电解槽全方位数字化感知，又构建铝电解企业级大数据中心，并从数据的角度实现电解槽的一体化智能控制，最终实现电解槽的大幅度节能与全氟化物的超低排放，为了有效解决铝电解企业技术指标波动大、不能稳定在理想控制区间这一难题。
一种全数字化电解槽，包括依次连接的多传感器单元、多源数据检测子模块5、多源异构数据处理子模块6以及铝电解槽三维重建与仿真模块7；所述多传感器单元设置在铝电解槽上。
进一步地，所述多传感器单元至少包括在线阳极电流分布传感器、在线立柱电流分布传感器、在线精准母线位置传感器、在线侧底部温度传感器、烟气温度与流量传感器。
一种基于所述的全数字化电解槽的一体化智能控制系统，包括全数字化电解槽1、一体化智能控制单元2以及移动式电解车间集成单元3；
所述一体化智能控制单元和移动式电解车间集成单元均与所述全数字化电解槽通过网络进行通信连接；
所述一体化智能控制单元包括相互连接的一体化智能控制机8和电解槽动力执行子模块9；
所述移动式电解车间集成单元包括移动式电解车间数字监视与控制子模块10；
所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与铝电解槽三维重建与仿真模块进行通信连接；所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与所述多源异构数据处理子模块连接。
进一步地，还包括与全数字化电解槽1相连的企业大数据单元；
所述企业大数据单元包括数据转发子模块、本地文件数据系统、实时数据库服务器以及历史数据库服务器；
通过数据转发子模块接收来自数字化电解槽的数据，以文件形式存储在本地数据库系统中，同时进行广播传输和存储，按照不同的采样时间间隔分别存储在实时数据库服务器和历史数据库服务器。
进一步地，所述企业级大数据单元包括数据层、服务层以及应用层；
所述数据层包括各车间的数据中心，各车间的数据中心与全数字化电解槽进行数据交换与存储，并将一体化智能控制机传输的实时过程状态数据、传感器单元检测数据以及向电解槽动力执行子模块发送的控制命令均通过数据转发子模块存储到本地文件数据系统内；
所述服务层为厂级管控一体化接入层，包括历史数据服务平台、动态数据服务平台、数据挖掘服务平台、仿真计算服务平台、远程工艺服务平台；所述服务层按照用户的要求组织、分析来自数据层的大量数据，同时将获得的信息向用户提供服务，其服务内容可根据要求进行扩展；
所述用户层通过硬件防火墙与服务层进行通讯和数据交换。
企业级大数据单元采用三层架构的方式进行数据的存储、访问和服务；分层结构能够有效的抽象出信息化系统中真正所需要的数据与信息，并且通过安全的方式提供给所有信息化网络中的用户，在保证与信息化网络的融合下同时能够保证整个控制系统的安全性。
进一步地，所述实时数据库服务器数据的采样时间间隔为5～20s，存储周期为1～3个月；历史数据库服务器数据的采用时间间隔为2～5分钟。
进一步地，所述移动式电解车间集成单元还包括与所述移动式电解车间数字监视与控制子模块相连的报警模块。
有益效果
本发明提供了一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统，所述全数字化电解槽，包括依次连接的多传感器单元、多源数据检测子模块5、多源异构数据处理子模块6以及铝电解槽三维重建与仿真模块7；所述多传感器单元设置在铝电解槽上。该控制系统包括全数字化电解槽1、一体化智能控制单元2、移动式电解车间集成单元3及企业级大数据单元4。通过多种分布式采样系统对电解槽进行数据采集与多源信息的处理，构建数字化电解槽，自动形成精准效应控制、槽稳定性与过热度控制、分区浓度和阳极状态等相关的决策策略与控制指令，实现对电解槽的控制，同时将海量数据以文本的形式存储于数据中心，供现场移动终端的信息查看与指令的执行。该系统可以为大型铝电解系列带来节能增效、超低阳极效应及超低人员配置的有益效果。
相对于现有技术而言，具有以下优点：
1.大幅度的增效节能：本发明能对电解槽实施更精细、稳定和均匀的控制，可显著减少电解槽偏离最优化条件的运行时间，可使平均电流效率提升1％以上或平均槽电压降低20mV以上，平均吨铝直流电耗降低200kWh以上。
2.更精准的效应预判与控制：本发明具备较完善的效应抑制功能，能有效地降低效应系数(特别是闪烁效应)，同时能大幅度减小效应持续时间，实现效应系数(包括1秒以上的闪烁效应)大幅度降低(大于50％)，平均效应持续时间(包括1秒以上的闪烁效应)明显降低(大于50％)。这不但对电解槽的平稳运行有利，从而带来更好的“节能”效果；而且能有效地减少二氧化碳和有毒气体的排放，在“减排”和环保方面的社会效益也很突出，最终为企业带来直接和间接的经济效益。
3.更直观的一线生产过程实时监视：本发明具备在线阳极故障实时监视功能，对现场出现的阳极病变故障(脱极、长包和掉极等)能及时进行预警，有效地杜绝与阳极相关的各种生产事故发生，这一优点对大型铝电解槽(400kA以上)尤为重要，这也将为企业安全生产带来直接的效益。
4.更智能的生产过程分析与历史挖掘：换极过程的好坏对铝电解生产和控制至关重要，新型智能优化控制系统提供阳极精细化管理功能，能对换极操作质量进行定量分析，从而有效地降低换极过程对电解槽工艺状态和控制效果的影响，更好地协助工艺技术人员确立最佳的换极周期表和减小不必要的阳极消耗、更快地协助现场操作人员及时快速地熄灭阳极效应；同时本系统能提高工艺人员对病槽和破损槽的处理能力，并通过远程工艺服务等措施进一步提高企业，为电解槽的长期稳定运行提供保障，实现试验区病槽率与非试验区显著降低，最终通过保证生产技术指标的长期稳定来为企业实现更加可观的经济效益。
5.更高效的数据传输与存储：采用数据中心取代了传统铝电解控制系统的接口机，其数据的存储与组织采用文件系统的方式，不再使用关系型数据库如SQL Server或Access作为电解槽最初始数据的存储与访问形式，数据可以非常方便的维护、移植，整个数据具有较强的可伸缩性以及可处理能力，此外，所采用的文件系统的访问速度优于数据库，当网络中客户端数量较多时仍能保证较好的数据访问性能，又由于数据中心数量可以根据负载进行调整，因此数据的存储与访问可以较好的分散，避免对于数据中心的频繁磁盘读写，避免网络的拥堵。
6.大幅减少生产车间的人员配置：本发明不但能自动抑制效应和优化控制参数，而且电解槽的稳定性和突发事件的预警能力将大幅度提高，这些都为车间减员增效奠定了坚实的基础；另外，电解车间移动式信息系统的投运也为减员增效提供了技术手段，最终使劳动生产率有一个大的提升空间，同样能给企业带来可观的经济效益。
附图说明
图1为本发明的原理框图；
图2为本发明使用状态的典型配置方式；
图3为本发明使用的部分终端监控界面；
图4为本发明使用的历史曲线服务界面；
图中，1-全数字化电解槽；2-一体化智能控制单元；3-移动式电解车间集成单元；4-企业级大数据单元；5-过多源数据检测子模块；6-多源异构数据处理子模块6；7-铝电解槽三维重建与仿真模块7；；8-一体化智能控制机；9-电解槽动力执行子模块9；10-移动式电解车间数字监视与控制子模块10；11-数据转发子模块；12-本地文件数据库系统；13-实时数据库服务器；14-历史数据库服务器；15-厂级管控一体化接入层；16-硬件防火墙；17-企业管控一体化；18-车简级数据中心。
具体实施方式
以下将结合图和具体实施过程对本发明做进一步详细说明。
实施例1
(1)整体配置
如图1和图2所示，一种全数字化电解槽，包括依次连接的多传感器单元、多源数据检测子模块5、多源异构数据处理子模块6以及铝电解槽三维重建与仿真模块7；所述多传感器单元设置在铝电解槽上。
一种基于所述的全数字化电解槽的一体化智能控制系统，包括全数字化电解槽1、一体化智能控制单元2以及移动式电解车间集成单元3；
所述一体化智能控制单元和移动式电解车间集成单元均与所述全数字化电解槽通过网络进行通信连接；
所述一体化智能控制单元包括相互连接的一体化智能控制机8和电解槽动力执行子模块9；
所述移动式电解车间集成单元包括移动式电解车间数字监视与控制子模块10；
所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与铝电解槽三维重建与仿真模块进行通信连接；所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与所述多源异构数据处理子模块连接。
在某铝厂500kA铝电解系列应用本发明所提出的基于全数字化电解槽的一体化智能控制系统，本实施对象共有两个500kA系列、768台电解槽、四个车间(记为一车间、二车间、三车间和四车间)，将每8台电解槽合并作为一个小工区进行管理，对应着一个数据中心，每个车间拥有24个数据中心，每台电解槽配备一台一体化智能控制机和一个数字化电解槽单元。本实施过程中，每个一体化智能控制机均具有唯一的网络IP地址，用于进行数据通信。
①通讯地址规划与互通
由于每个系列均具有384台电解槽，每个车间的电解槽台数为192台，对应需要192个IP地址，故本实施例中每个车间的IP地址分配如下：
一车间：193.168.51.1至193.168.51.192
二车间：193.168.52.1至193.168.52.192
三车间：193.168.53.1至193.168.53.192
四车间：193.168.54.1至193.168.54.192
对于数据中心的计算机的IP地址，则规划为：193.168.50.X段。
每个车间均采取分隔的通讯策略，车间内部采用光纤将现场的数字化铝电解槽和一体化智能控制机与数据中心连接，车间之间以Vlan形式进行互通。
②与办公网的安全通信
由于铝电解控制系统属于整个信息化办公网的一部分，因此按照规划与设计，属于办公网的所有用户均可以通过办公网访问相应权限内的控制系统数据资源，因此其访问的安全性需要进行一定的控制。采用硬件防火墙的形式隔离办公网和控制网络，并且仅将动态服务器、历史服务器按需对办公网进行地址映射，以控制办公网内的用户对其余服务器的访问。
(2)全数字化电解槽
应用全数字化电解槽1的多源数据检测子模块5对来自在线阳极电流分布传感器、在线立柱电流分布传感器、在线精准母线位置传感器、在线侧底部温度传感器、烟气温度与流量传感器及离线工艺检测数据(包括氧化铝浓度、过热度、分子比、铝液和电解质水平、Li/K含量)进行采样，通过多源异构数据处理子模块6的数据处理，通过三维重建与仿真技术获得铝电解槽三维重建与仿真模块7。
(3)一体化智能控制单元
配置在车间现场的一体化智能控制单元2应用一体化智能控制机8通过对数字化铝电解槽7中全槽状态信息的全面剖析，分别提取阳极电流、立柱电流、母线位置、烟气温度与流量、侧底部温度信息的特征变量，计算得到电解槽氧化铝浓度与物料平衡状态、极距分布状态、炉帮与热平衡状态，在此基础上形成效应控制、槽稳定性控制、过热度控制、分区浓度控制、换极控制、阳极控制的决策与控制指令，通过电解槽动力执行子模块9执行对应的动作，完成电解槽的智慧控制。
本实施例中，一体化智能控制单元所具备的功能包括：
①电解槽传统控制的智能优化
基于在线阳极电流分布和立柱母线传感信息完成效应预报控制逻辑、换极物料和能量按需自动补偿逻辑等部分的智能优化，除输出告警信息外，通过自动调整下料间隔、换极附加电压和换极停料控制等参数来触发控制系统相应的决策处理。
②区域浓度分析
基于在线阳极电流分布和立柱母线传感信息提取的铝电解槽浓度分区特征来实现分区按需下料控制逻辑，除输出告警信息外，还可在智能分区下料的协助下，实施铝电解分区下料控制，从而实现氧化铝浓度的“低窄”范围控制和均匀性控制。
智能分区下料系统能对下料故障情况进行侦测，并根据堵料状态自动进行打壳和下料逻辑的智能化处理，实现下料故障状态的缓解(当壳面比较硬时，增加打壳强度和深度；当火眼通畅时，减小打壳深度，以避免和缓解打壳锤头长包)，在下料故障严重时，基于检测信息进行精准堵料位置的广播报警，同时能有效减少和减轻打壳锤头长包故障。
③槽稳定性与过热度智能优化
基于在线阳极电流分布、烟气温度与流量、精准阳极母线位置等多种反应槽稳定性和过热度变化的信息，并结合槽稳定性信息(槽电压针振与摆动、阳极电流针振与摆动)和离线工艺测量参数来综合分析决策，从而实现电解槽极距与过热度控制的智能优化，这部分恰好是传统控制的薄弱环节。
④效应精准预报、报警和处置
对基于在线阳极电流分布传感信息的精确效应预报进行分级、分抑制强度的优化处理，达到进一步提高效应预报系统抑制效率和鲁棒性的目的，并在单点下料装置的配合下实现效应的精准预报和有效抑制。
⑤阳极故障分析与报警
基于在线阳极电流分布传感信息提取的阳极病变特征进行分类评估和综合决策，从而形成准确的报警信息。
⑥换极质量的量化管理
基于在线阳极电流分布传感信息采集的实时信息对整个换极过程进行实时监控，通过对换极前后一定时间内的阳极电流变化情况统计分析，形成对换极质量的量化评估结果。
⑦阳极稳定性分析及决策
基于在线阳极电流分布传感信息提取的噪声特征进行分类管理和追踪，并进行一定程度的抑制处理(通过改变下料策略和参数)；对波动比较严重的铝电解槽提出精准的调极策略。
⑧阳极生命周期分析与管理
基于每块阳极整个生命周期内在线阳极电流分布传感信息的历史数据来对阳极行为进行分类管理和分析，从而为铝电解槽工艺故障的分析提供可靠的阳极问题信息，并尝试将分析结果与阳极毛耗和残极特征进行关联，寻找两者之间的内在关系。
⑨电解槽炉膛监控和漏槽监测
侧部与底部温度分布状态的监测，对电解槽炉膛和炉底状态的准确判断非常重要，长期以来只能靠间隔性的人工测量和扒摸，不但工作量大，而且受人工经验的制约，不同的人会得出不同的结论，而高效节能铝电解技术的实施，需要工艺人员能建立一个规整理想的炉膛。本项目通过侧底部炉膛温度差异的监测，并结合出铝过程阳极母线位置的差异来推断炉膛太小和形状的变化，同时结合分子比和出铝量的自动调整来对异常炉膛(太薄或太厚)进行纠偏，从而使电解槽炉膛始终保持在理想状态。
此外，槽寿命的监测和漏炉等严重事故的准确预报也依赖于侧部及底部温度分布信息的及时获得，本实施例提供了基于电解槽侧部及底部温度分布监测的漏槽检测预报功能。
(4)企业级大数据单元
企业级工业大数据单元4采用采用三层架构的方式组织数据的存储、访问、服务等，其通用性和可扩展性都得到良好的提升。即通过数据转发子模块11接收来自数字化电解槽7的数据，以文件形式存储在本地数据库系统12中，同时进行广播传输和存储，经过厂级管控一体化接入层进行安全隔离，并按照不同的采样间隔分别存储在实时数据库服务器13和历史数据库服务器14，其中实时数据库服务器13的数据采样间隔为5～20s，存储周期为1～3个月，而历史数据库服务器14数据的采用间隔为2～5分钟，所有的电解槽历史数据均存于此服务器。企业管控一体化再经过硬件防火墙，对于历史数据库服务器14和实时数据库服务器13进行访问，实现企业生产现场数据的跨区域安全访问。
第一层即数据层，各车间的数据中心负责与现场数字化电解槽数据交换与数据存储，包括控制器传输来的实时过程状态数据、传感器数据以及向控制单元发出的控制命令，数据中心集群组成系统的第一层也即数据层。
第二层为服务层，即信息化或管控一体化接入层，主要包括各种类型的服务平台，包括历史数据服务平台、动态数据服务平台、数据挖掘服务平台、仿真计算服务平台、远程工艺服务平台。服务层的功能是按照用户的要求组织、分析来自数据层的大量数据，同时将获得的信息向用户提供服务，其服务内容可根据要求进行扩展。
第三层为处于全厂信息化网络中的用户层，其通过硬件防火墙的隔离、映射限定其访问权限，在整个架构中只允许与接入层或服务层进行通讯和数据交换，而不能直接访问数据层以及现场控制单元层。
分层结构能够有效的抽象出信息化系统中真正所需要的数据与信息，并且通过安全的方式提供给所有信息化网络中的用户，在保证与信息化网络的融合下同时能够保证整个控制系统的安全性。
(5)移动式电解车间集成单元
在车间中配有移动式电解车间集成单元3，通过移动式电解车间数字监视与控制子模块10基于无线以太网协议，应用手持式终端在电解车间现场完成离线测量参数的快速输入，同时基于数字化铝电解槽1的数据，完成出铝和换极的操作与过程监控，并可提供现场人工信息紧急广播。具体的功能模块如下：
①基于触摸功能的移动式铝电解上位机监控系统
实现传统铝电解上位机的大部分功能的移动化，充分考虑移动化应用程序的特点(屏幕小、没有键盘鼠标)，构造了一个移动式监控界面，将上位机监控软件的精华部分移动到本模块中。
②现场离线测量参数的快速远程导入
解决了传统控制系统中，两水平和槽温测量数据不能在测量完成时同步存储到服务器中的问题，这不但减少了数据转移的环节(由测量员手工记录，再转交给操机员人工录入)，提高了数据的准确性，而且减少了人工干预的环节，保证了数据的可靠性。
③基于数字化铝电解槽的换极操作监视和阳极精细化管理系统
实现了车间级在线阳极电流分布信息的现场展示，为换极操作监视提供了手段；同时通过与后台数据挖掘系统对接，可以在现场查看整个阳极精细化管理的数据，并实现与后台计算功能的交互。
④现场自动化精准出铝系统
本模块实现整个出铝过程的现场自动化监视和管理，从出铝计划下达、与电子秤和抬包阀门的联动控制、到与电解槽现场智能控制器的交互控制都能通过本模块来完成。
⑤现场人工信息紧急广播功能
实现现场紧急通知信息的广播功能，本模块与现有的语音报警系统对接，通过语音合成技术来实现人工信息的播报。
将本发明提出的一体化智能控制系统应用于目标电解系列，经过一年的应用后，本系统的主要效果如下：
(1)减员效果：企业的人员配置与传统系统的比较如表1所示。
表1不同系统的人员情况对比
(2)节能与增效效果：通过一年来的工业应用及其统计考核结果表明：槽工作电压：3.85～3.90V；氧化铝浓度：1.8～2.0％；阳极效应系数：≤0.01次/槽·日，可见电解槽系列的工艺参数的控制精度与可靠性较高，历史运行曲线如图3和图4所示，电流效率达到93.5％，平均直流电耗12270～12430kWh/t-Al，能量利用率超过50％，由于生产过程的改善和阳极效应系数的降低，生产系列的PFC温室气体排放量较同类型槽低一半以上。
综上，应用该套控制系统可让特大型铝电解系列产生巨大的经济效益和社会效益。
Claims (6)
1.一种全数字化电解槽，其特征在于，包括依次连接的多传感器单元、多源数据检测子模块(5)、多源异构数据处理子模块(6)以及铝电解槽三维重建与仿真模块(7)；所述多传感器单元设置在铝电解槽上；
所述多传感器单元至少包括在线阳极电流分布传感器、在线立柱电流分布传感器、在线精准母线位置传感器、在线侧底部温度传感器、烟气温度与流量传感器；
多源数据检测子模块(5)对来自在线阳极电流分布传感器、在线立柱电流分布传感器、在线精准母线位置传感器、在线侧底部温度传感器、烟气温度与流量传感器及离线工艺检测数据进行采样，通过多源异构数据处理子模块(6)的数据处理，通过三维重建与仿真技术获得铝电解槽三维重建与仿真模块(7)。
2.一种基于权利要求1所述的全数字化电解槽的一体化智能控制系统，其特征在于，包括全数字化电解槽(1)、一体化智能控制单元(2)以及移动式电解车间集成单元(3)；
所述一体化智能控制单元和移动式电解车间集成单元均与所述全数字化电解槽通过网络进行通信连接；
所述一体化智能控制单元包括相互连接的一体化智能控制机(8)和电解槽动力执行子模块(9)；
所述移动式电解车间集成单元包括移动式电解车间数字监视与控制子模块(10)；
所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与铝电解槽三维重建与仿真模块进行通信连接；所述一体化智能控制机和移动式电解车间数字监视与控制子模块均与所述多源异构数据处理子模块连接。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，还包括与全数字化电解槽(1)相连的企业大数据单元；
所述企业大数据单元包括数据转发子模块、本地文件数据系统、实时数据库服务器以及历史数据库服务器；
通过数据转发子模块接收来自数字化电解槽的数据，以文件形式存储在本地数据库系统中，同时进行广播传输和存储，按照不同的采样时间间隔分别存储在实时数据库服务器和历史数据库服务器。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述企业级大数据单元包括数据层、服务层以及应用层；
所述数据层包括各车间的数据中心，各车间的数据中心与全数字化电解槽进行数据交换与存储，并将一体化智能控制机传输的实时过程状态数据、传感器单元检测数据以及向电解槽动力执行子模块发送的控制命令均通过数据转发子模块存储到本地文件数据系统内；
所述服务层为厂级管控一体化接入层，包括历史数据服务平台、动态数据服务平台、数据挖掘服务平台、仿真计算服务平台、远程工艺服务平台；所述服务层按照用户的要求组织、分析来自数据层的大量数据，同时将获得的信息向用户提供服务，其服务内容可根据要求进行扩展；
所述用户层通过硬件防火墙与服务层进行通讯和数据交换。
5.根据权利要求3或4所述的系统，其特征在于，所述实时数据库服务器数据的采样时间间隔为5～20s，存储周期为1～3个月；历史数据库服务器数据的采用时间间隔为2～5分钟。
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述移动式电解车间集成单元还包括与所述移动式电解车间数字监视与控制子模块相连的报警模块。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810762764.2A CN108823605B (zh) | 2018-07-12 | 2018-07-12 | 一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810762764.2A CN108823605B (zh) | 2018-07-12 | 2018-07-12 | 一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108823605A CN108823605A (zh) | 2018-11-16 |
| CN108823605B true CN108823605B (zh) | 2019-12-24 |
Family
ID=64136938
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810762764.2A Active CN108823605B (zh) | 2018-07-12 | 2018-07-12 | 一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108823605B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111155149A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-15 | 湖南阿尔惠特科技股份有限公司 | 一种基于数字化电解槽的铝电解智能优化控制平台 |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110592617B (zh) * | 2019-08-29 | 2021-06-15 | 青海物产工业投资有限公司 | 一种铝电解槽全系列停电的二次启动方法 |
| CN110885989B (zh) * | 2020-01-03 | 2024-02-27 | 河南科达东大国际工程有限公司 | 一种铝电解自适应打壳控制方法及控制系统 |
| CN111850609B (zh) * | 2020-06-02 | 2022-05-31 | 中铝智能科技发展有限公司 | 基于数字孪生的铝电解管控系统 |
| CN112725840B (zh) * | 2020-12-29 | 2021-11-30 | 北方工业大学 | 一种铝电解槽数字孪生控制系统 |
| CN113638009B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-09-27 | 湖南天桥嘉成智能科技有限公司 | 铝电解换极作业智能控制系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1804135A (zh) * | 2005-12-15 | 2006-07-19 | 北京华深科技发展有限公司 | 电解铝生产管控一体化集成系统 |
| CN101144170A (zh) * | 2007-06-26 | 2008-03-19 | 中国铝业股份有限公司 | 一种电解铝电力安全智能专家分析方法 |
| CN101265599A (zh) * | 2007-03-12 | 2008-09-17 | 中国铝业股份有限公司 | 铝电解数字化生产管理控制系统 |
| CN101624713A (zh) * | 2009-07-31 | 2010-01-13 | 深圳市库马克新技术股份有限公司 | 一种铝电解可视化生产信息系统 |
| CN105467945A (zh) * | 2015-02-05 | 2016-04-06 | 贵阳铝镁设计研究院有限公司 | 一种基于电解槽实时生产数据的专家系统 |
-
2018
- 2018-07-12 CN CN201810762764.2A patent/CN108823605B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1804135A (zh) * | 2005-12-15 | 2006-07-19 | 北京华深科技发展有限公司 | 电解铝生产管控一体化集成系统 |
| CN101265599A (zh) * | 2007-03-12 | 2008-09-17 | 中国铝业股份有限公司 | 铝电解数字化生产管理控制系统 |
| CN101144170A (zh) * | 2007-06-26 | 2008-03-19 | 中国铝业股份有限公司 | 一种电解铝电力安全智能专家分析方法 |
| CN101624713A (zh) * | 2009-07-31 | 2010-01-13 | 深圳市库马克新技术股份有限公司 | 一种铝电解可视化生产信息系统 |
| CN105467945A (zh) * | 2015-02-05 | 2016-04-06 | 贵阳铝镁设计研究院有限公司 | 一种基于电解槽实时生产数据的专家系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "全数字化500kA虚拟铝电解槽";邱泽晶等;《有色金属（冶炼部分）》;20151231;第18-22页 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111155149A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-15 | 湖南阿尔惠特科技股份有限公司 | 一种基于数字化电解槽的铝电解智能优化控制平台 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108823605A (zh) | 2018-11-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108823605B (zh) | 一种全数字化电解槽及其一体化智能控制系统 | |
| CN105467946B (zh) | 一种铝电解生产精确感知与智能决策方法及mes系统 | |
| CN102885392B (zh) | 一种制丝工艺质量监控系统及方法 | |
| CN111850609B (zh) | 基于数字孪生的铝电解管控系统 | |
| CN108614191B (zh) | 一种基于bim模型的配电网及地下电缆故障检测方法 | |
| CN110161999A (zh) | 基于大数据的焦化智能制造系统 | |
| CN105467945A (zh) | 一种基于电解槽实时生产数据的专家系统 | |
| CN110824136A (zh) | 一种供水管网水质监测系统及方法 | |
| CN111143447A (zh) | 一种电网薄弱环节动态监测预警决策系统及方法 | |
| CN110750760A (zh) | 一种基于态势感知和控制图的异常理论线损检测方法 | |
| CN114970320A (zh) | 一种铝电解槽温度场动态监测的方法和系统 | |
| Chen et al. | Short-term traffic flow prediction based on data-driven knearest neighbour nonparametric regression | |
| CN106532930B (zh) | 静止同步补偿器的智能监控系统 | |
| CN108595458A (zh) | 基于铝电解工厂的数据集成平台 | |
| CN105652157B (zh) | 基于行波电气量的配电网健康状态分析方法 | |
| CN104636848A (zh) | 一种基于能量节点控制技术的项目合同能源管理系统 | |
| Wen | Communication channels for the rule of law and environmental sustainability: reflections from a green economy perspective | |
| CN108229850B (zh) | 基于工业生产网络的城市级能耗、环保数据管理方法和系统 | |
| Li et al. | Research and Design of Power Equipment Operation and Maintenance System Based on Big Data Technology | |
| CN103451679B (zh) | 预焙阳极反应性影响性分析工艺控制方法 | |
| Jiafeng et al. | Research and Application of State Identification Technology for Live Operation of Distribution Lines | |
| CN113741308B (zh) | 一种基于监测点空间的大坝施工信息实时采集分析方法 | |
| CN117391310B (zh) | 基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化方法 | |
| Yi et al. | Life cycle cost prediction of substation based on advanced PSO and least squares support vector machine | |
| Wu et al. | Dynamic performance monitoring of current control system for fused magnesium furnace driven by big data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Li Jie Inventor after: Zhang Hongliang Inventor after: Zou Zhong Inventor after: Ding Fengqi Inventor before: Zhang Hongliang Inventor before: Li Jie Inventor before: Zou Zhong Inventor before: Ding Fengqi |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information |