CN109761517B - 一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法 - Google Patents

一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法，包括如下步骤：采集熟料生产过程中的信号，包括二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号；根据采集信号计算出预测的游离钙含量数值；操作员设定游离钙的控制目标，结合预测校正计算得到fCaO(校正值)以及fCaO与二次风温间的模型关系，计算出二次风温目标值，将该目标值自动写入二次风温与窑头喂煤及窑喂料之间的模型的目标参数内，自动的调节窑头煤及窑喂料量。本发明的优点在于：通过游离钙的预测值来调节二次风温、进而控制窑头喂煤量及窑系统喂料量，达到降低煤耗、节能减排的目的。

Description

一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法
技术领域
本发明涉及水泥熟料生产领域，特别涉及一种基于预测的游离钙数据来控制熟料生产的方法。
背景技术
fCaO(游离氧化钙)表示生料煅烧中氧化钙与氧化硅、氧化铝、氧化铁结合后剩余的程度，它的高低直接影响水泥稳定性及熟料强度。要充分认识到，游离氧化钙不仅是半成品的质量指标，更是关系水泥生产成本的重要经济指标。合理的游离钙控制范围应当为0.5～2.0％之间，加权平均值1.1％左右，太高或太低都认为是不合格的。国外有关资料报导：熟料游离氧化钙每低0.1％，每公斤熟料就要增加热耗58.5千焦(14大卡)；而用此种熟料磨制水泥时，水泥磨的系统电耗就要增加0.5％。大部分企业熟料游离氧化钙含量是通过人工化验得到，周期长，一般2个小时一次，滞后时间长，随机误差大，不满足实时控制的要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法。通过对熟料游离氧化钙的在线预测，减少游离钙含量测量延迟的缺陷，通过在线预测的游离钙含量，增强对熟料煅烧过程的控制，在确保质量合格的情况下，通过实时的调整二次风温目标，进而控制窑头喂煤量及窑系统喂料量，达到降低煤耗、节能减排的目的。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法，包括如下步骤：
采集熟料生产过程中的信号，包括二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号；
根据采集信号计算出预测的游离钙含量数值；
操作员设定游离钙的控制目标，结合预测校正计算得到fCaO(校正值)以及fCaO与二次风温间的模型关系，计算出二次风温目标值，将该目标值自动写入二次风温与窑头喂煤及窑喂料之间的模型的目标参数内，自动的调节窑头煤及窑喂料量。
游离钙的在线预测包括：根据相关理论及实际数据分析，游离钙预测需采集信号有五个，分别为二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号，输出的控制信号为二次风温目标值；
通过数据分析软件辨识各数据和游离钙间的相关性，找出模型数据，充分考虑过程大时滞的问题，采用数据模型估算出游离钙值，通过2小时一次的化验室数据对计算模型进行偏差校正。
游离钙预测方法包括如下步骤：
数据处理：判断二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值及KH值数据质量，剔除掉明显不合理的数据，比如过大或过小的数值，对可用的二次风温、篦冷机一段前进压力数据进行30分钟至60分钟的滚动平均处理；对可用的熟料游离钙值及KH值进行30s的滤波处理；
数据分析：通过工具采集相关趋势数据，分析数据相关性，找到二次风温、篦冷机一段前进压力与游离钙数据之间的模型关系，比如增益、延时时间和稳态时间；
游离钙预测：
(1)二次风温修正，根据篦冷机一段前进压力与二次风温之间的关系进行修正：
二次风温(修正值)＝二次风温(可用当前值)-(篦冷机一段前进压力(可用当前值)-篦冷机一段前进压力(基准值))*K(增益)，根据数据分析得出：篦冷机一段前进压力(基准值)＝44.6bar,K(增益)＝13.75。
(2)游离钙预测：
fCaO(预测值)＝二次风温(修正值60分钟滚动平均)*K(二次风温与游离钙间增益)+熟料KH值(可用值)*K(熟料饱和比与游离钙间增益)，根据数据分析得出：K(二次风温与游离钙间增益)＝-0.0115,K(熟料饱和比与游离钙间增益)＝38。
(3)偏差值：目前化验室数据是由操作员手动输入，由于数据输入的时间间隔不固定，设置一确认按钮，在操作员将化验室游离钙数据及KH值输入完毕后点击确认按钮一下，计算模型收到此信号后将对预测数据进行偏差校正。
fCaO(偏差值)＝(fCaO(化验室最新数据)-fCaO(上一个校正值))*K(系数)+fCaO(上一个预测值)*(1-K(系数))。一般K(系数)＝0.8。
(4)游离钙预测校正值：
fCaO(校正值)＝fCaO(预测值)+fCaO(偏差值)。
本发明的优点在于：通过游离钙的预测值来调节二次风温、进而控制窑头喂煤量及窑系统喂料量，达到降低煤耗、节能减排的目的；同时采用在线预测以及修正，在避免实验室计算游离钙产生的延时的同时进一步提高游离钙的在线预测准确度。
具体实施方式
下面对照附图，通过对最优实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
建材水泥熟料生产智能控制领域，随着优化控制算法及计算机技术的发展，传统行业智能化改造已稳步开展，水泥熟料生产专家优化控制系统已在多个工厂成功应用。水泥熟料游离钙是熟料质量的关键指标参数，其结果一般是2个小时取样，化验室测定出结果，如果用此结果进行操作调整，存在较大的滞后性，不能满足控制要求。随着游离钙预测技术的发展，根据该预测值实时优化调整二次风温目标值，进而控制窑头用煤、分解炉温度目标值及窑喂料量，达到降低煤耗、稳定熟料质量的要求。
通过对熟料游离氧化钙的在线预测，增强对熟料煅烧过程的控制，在确保质量合格的情况下，通过实时的调整二次风温目标，进而控制窑头喂煤量及窑系统喂料量，达到降低煤耗、节能减排的目的。
采集及控制变量：根据相关理论及实际数据分析，游离钙预测需采集信号有五个，分别为二次风温(水泥窑二次风温指的是篦冷机风机群吹入的冷风，与篦床上的熟料热交换后入窑的气体温度)、篦冷机一段前进压力(具体指篦冷机一段液压缸往前推的压力值)、化验室熟料游离钙值(游离氧化钙是指熟料中没有以化合状态存在而是以游离状态存在的氧化钙，又称游离石灰(f-CaO)，游离钙值是指含量值)、化验室熟料KH值(石灰饱和系数,表示熟料中二氧化硅被氧化钙饱和成硅酸三钙的程度。KH＝(CaO-1.65Al2O3-0.35Fe2O3)/2.8SiO2,KH值是专业名词)以及质量数据校正确认按钮信号，输出的控制信号为二次风温目标值。
通过数据分析软件辨识各数据和游离钙间的相关性，找出模型数据，充分考虑过程大时滞的问题，采用数据模型估算出游离钙值，通过2小时一次的化验室数据对计算模型进行偏差校正。
预测模型：
1、数据处理：判断二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值及KH值数据质量，剔除掉明显不合理的数据，比如过大或过小的数值，对可用的二次风温、篦冷机一段前进压力数据进行30分钟至60分钟的滚动平均处理；对可用的熟料游离钙值及KH值进行30s的滤波处理。
2、数据分析：通过工具采集相关趋势数据，分析数据相关性，找到二次风温、篦冷机一段前进压力与游离钙数据之间的模型关系，比如增益、延时时间和稳态时间。(分析相关性的关键是质量可靠的数据，为得到高质量的数据，选择在生产线相对稳定的时候进行阶跃测试收集数据，以减少外部干扰对数据的影响。基本做法是保持其他调节变量不动，只调整篦冷机速度，幅度在10％，一般保持2个小时，确保各参数达到稳态，游离钙数据结果出来。具体步骤先增加速度10％，保持2小时，再降低速度10％，保持2小时，重复做10组，收集相关数据，将篦冷机一段速度设定值、二次风温、篦冷机一段前进压力与游离钙四个数值的趋势放在一组进行数据分析。以篦速调整为时间节点，首先找出篦冷机一段前进压力在多长时间后有变化，这就是延时时间；再找到篦冷机一段前进压力由变化达到基本稳定的时间，这就是稳态时间；根据趋势数据找出篦冷机速度给定以及篦冷机一段前进压力的变化值，这两个数据之间的K(增益)＝篦冷机一段前进压力的变化值/篦冷机速度给定的变化值，找出测试的10组数据。同样的方法找出二次风温与篦冷机一段前进压力、二次风温与游离钙之间的10组数据，通过对得出的10组数据进行平均，找到各组数据的相关性)
3、游离钙预测：
(1)二次风温修正，根据篦冷机一段前进压力与二次风温之间的关系进行修正：
二次风温(修正值)＝二次风温(可用当前值)-(篦冷机一段前进压力(可用当前值)-篦冷机一段前进压力(基准值))*K(增益)，根据数据分析得出：篦冷机一段前进压力(基准值)＝44.6bar,K(增益)＝13.75。(K值是按照数据分析的办法得到，K(增益)＝二次风温的变化值/篦冷机一段前进压力的变化值。篦冷机一段前进压力(基准值)是指产量在390t/h时，二次风温与窑尾高温分析仪NOX数值趋势基本一致时，篦冷机一段前进压力的值。)
(2)游离钙预测：
fCaO(预测值)＝二次风温(修正值60分钟滚动平均)*K(二次风温与游离钙间增益)+熟料KH值(可用值)*K(熟料饱和比与游离钙间增益)，根据数据分析得出：K(二次风温与游离钙间增益)＝-0.0115,K(熟料饱和比与游离钙间增益)＝38。(K值是按照数据分析的办法得到，K(二次风温与游离钙间增益)＝二次风温的变化值/游离钙的变化值，K(熟料饱和比与游离钙间增益)＝熟料饱和比的变化值/游离钙的变化值。KH值(可用值)是指操作员输入的在正常范围内的化验室的数值。)
(3)偏差值：目前化验室数据是由操作员手动输入，由于数据输入的时间间隔不固定，设置一确认按钮，在操作员将化验室游离钙数据及KH值输入完毕后点击确认按钮一下，计算模型收到此信号后将对预测数据进行偏差校正。
fCaO(偏差值)＝(fCaO(化验室最新数据)-fCaO(上一个校正值))*K(系数)+fCaO(上一个预测值)*(1-K(系数))。一般K(系数)＝0.8。
(4)游离钙预测校正值：
fCaO(校正值)＝fCaO(预测值)+fCaO(偏差值)。
4、熟料质量控制：操作员设定游离钙的控制目标，结合预测校正计算得到fCaO(校正值)以及fCaO与二次风温间的模型关系，计算出二次风温目标值，将该目标值自动写入二次风温与窑头喂煤及窑喂料之间的模型的目标参数内，自动的调节窑头煤及窑喂料量。所谓模型就是变量间的函数关系，水泥行业用到的基本是一阶函数，即Y＝(K(增益)*X)/(稳态时间+1)，两个核心参数K(增益)与稳态时间可通过阶跃测试、数据分析的方法得到。比如二次风温与窑头喂煤之间，在工况稳定的情况下，只调整窑头喂煤量，反复10次，收集相关数据，二次风温与喂料量之间，二次风温与游离钙之间采用同样的方法分析计算出函数的核心数据。操作员设定游离钙的控制目标，结合当前预测的游离钙值，通过二次风温与游离钙间的函数关系，可推算出所需的二次风温，结合当前的二次风温，通过二次风温与窑头喂煤间的函数关系，控制窑头喂煤量的加减；喂料量的调整是做为控制调整的补偿，如果游离钙值高于控制目标50％，则启用二次风温与窑喂料间的函数控制。
显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，均在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于游离钙预测数据控制熟料生产的方法，其特征在于：包括如下步骤：
采集熟料生产过程中的信号，包括二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号；
根据采集信号计算出预测的游离钙含量数值；
操作员设定游离钙的控制目标，结合预测校正计算得到fCaO(校正值)以及fCaO与二次风温间的模型关系，计算出二次风温目标值，将该目标值自动写入二次风温与窑头喂煤及窑喂料之间的模型的目标参数内，自动的调节窑头煤及窑喂料量；
游离钙的在线预测包括：根据相关理论及实际数据分析，游离钙预测需采集信号有五个，分别为二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值、化验室熟料KH值以及质量数据校正确认按钮信号，输出的控制信号为二次风温目标值；
通过数据分析软件辨识各数据和游离钙间的相关性，找出模型数据，采用数据模型估算出游离钙值，通过2小时一次的化验室数据对计算模型进行偏差校正；
判断二次风温、篦冷机一段前进压力、化验室熟料游离钙值及KH值数据质量，剔除掉明显不合理的数据，对可用的二次风温、篦冷机一段前进压力数据进行30分钟至60分钟的滚动平均处理；对可用的熟料游离钙值及KH值进行30s的滤波处理；
数据分析：通过工具采集相关趋势数据，分析数据相关性，找到二次风温、篦冷机一段前进压力与游离钙数据之间的模型关系，包括增益、延时时间和稳态时间；
游离钙预测：
(1)二次风温修正，根据篦冷机一段前进压力与二次风温之间的关系进行修正：
二次风温(修正值)＝二次风温(可用当前值)-(篦冷机一段前进压力(可用当前值)-篦冷机一段前进压力(基准值))*K(增益)；
(2)游离钙预测：
fCaO(预测值)＝二次风温(修正值60分钟滚动平均)*K(二次风温与游离钙间增益)+熟料KH值(可用值)*K(熟料饱和比与游离钙间增益)；
(3)偏差值：设置一确认按钮，在操作员将化验室游离钙数据及KH值输入完毕后点击确认按钮一下，计算模型收到此信号后将对预测数据进行偏差校正，
fCaO(偏差值)＝(fCaO(化验室最新数据)-fCaO(上一个校正值))*K(系数)+fCaO(上一个预测值)*(1-K(系数))；
(4)游离钙预测校正值：
fCaO(校正值)＝fCaO(预测值)+fCaO(偏差值)。
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