CN111625941B - 确定焚烧生产线的运转状态的方法、装置以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种确定焚烧生产线的运转状态的方法、装置以及存储介质。其中,该方法包括:获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
Description
技术领域
本申请涉及互联网以及环保技术领域,特别是涉及一种确定焚烧生产线的运转状态的方法、装置以及存储介质。
背景技术
伴随着城市化进程的加快,城市固体废弃物的数量急剧增加而且产生周期不断缩短,我国城市正面临着固体废弃物处理的巨大压力。目前,固体废弃物焚烧处理技术作为一种无害化、减量化、资源化处理的新技术在我国已经得到了日益广泛的应用。在固体废弃物焚烧处理的过程中如何实现稳定的燃烧对于废弃物的有效处理和二次污染物排放的有效控制及所产热能的有效利用至关重要,这就给焚烧生产线仿真模型建立以优化生产工艺提供了契机。但由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,使其成为一个非常复杂的问题,正引起各国研究者的广泛重视。
针对上述的现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本公开的实施例提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的方法、装置以及存储介质,以至少解决现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
根据本公开实施例的一个方面,提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的方法,包括:获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
根据本公开实施例的另一个方面,还提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
根据本公开实施例的另一个方面,还提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的装置,包括:数据获取模块,用于获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;数值确定模块,用于利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及状态确定模块,用于根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
根据本公开实施例的另一个方面,还提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的装置,包括:处理器;以及存储器,与处理器连接,用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令:获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
在本公开实施例中,可以利用仿真模型预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的设备的运行功率值、炉内温度值和/或压力值,然后根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值确定焚烧生产线的运行状态。由于仿真模型建立过程中从多个维度进行考虑,从而可以预测焚烧生产线焚烧物料过程中的设备运转状态,可以有效预测进料量负荷过大或焚烧过程燃爆等突发事件对运行效果的影响。进而解决了现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解,构成本申请的一部分,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。在附图中:
图1是用于实现根据本公开实施例1所述的方法的计算设备的硬件结构框图;
图2是根据本公开实施例1所述的确定焚烧生产线的运转状态的方法的流程示意图;
图3是根据本公开实施例1所述的示出了焚烧生产线的示意图;
图4是根据本公开实施例1所述的回转窑焚烧系统方框图;
图5是根据本公开实施例1所述的生产线设备的串联图;
图6是根据本公开实施例2所述的确定焚烧生产线的运转状态的装置的示意图;以及
图7是根据本公开实施例3所述的确定焚烧生产线的运转状态的装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本公开的技术方案,下面将结合本公开实施例中的附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本公开保护的范围。
需要说明的是,本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本实施例,提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的方法的实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的计算设备中执行。图1示出了一种用于实现确定焚烧生产线的运转状态的方法的计算设备的硬件结构框图。如图1所示,计算设备可以包括一个或多个处理器(处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器、以及用于通信功能的传输装置。除此以外,还可以包括:显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如,计算设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外,数据处理电路可为单个独立的处理模块,或全部或部分的结合到计算设备中的其他元件中的任意一个内。如本公开实施例中所涉及到的,该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器可用于存储应用软件的软件程序以及模块,如本公开实施例中的确定焚烧生产线的运转状态的方法对应的程序指令/数据存储装置,处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的应用程序的确定焚烧生产线的运转状态的方法。存储器可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算设备的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置包括一个网络适配器(Network Interface Controller,NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置可以为射频(Radio Frequency,RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD),该液晶显示器可使得用户能够与计算设备的用户界面进行交互。
此处需要说明的是,在一些可选实施例中,上述图1所示的计算设备可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是,图1仅为特定具体实例的一个实例,并且旨在示出可存在于上述计算设备中的部件的类型。
在上述运行环境下,根据本实施例的第一个方面,提供了一种确定焚烧生产线的运转状态的方法,该方法例如可以应用到焚烧生产线仿真系统,通过该系统可以预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的运转状态。图2示出了该方法的流程示意图,参考图2所示,该方法包括:
S202:获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;
S204:利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及
S206:根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
正如背景技术中所述的,伴随着城市化进程的加快,城市固体废弃物的数量急剧增加而且产生周期不断缩短,我国城市正面临着固体废弃物处理的巨大压力。目前,固体废弃物焚烧处理技术作为一种无害化、减量化、资源化处理的新技术在我国已经得到了日益广泛的应用。在固体废弃物焚烧处理的过程中如何实现稳定的燃烧对于废弃物的有效处理和二次污染物排放的有效控制及所产热能的有效利用至关重要,这就给焚烧生产线仿真模型建立以优化生产工艺提供了契机。但由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,使其成为一个非常复杂的问题,正引起各国研究者的广泛重视。
针对背景技术中存在的技术问题,本实施例技术方案在步骤S202中,系统首先获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角。例如:需要利用焚烧生产线进行焚烧的焚烧物料为固体废物,在这种情况下系统需要获取该固体物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角。
图3示出了焚烧生产线的示意图,进一步地,在步骤S204中,系统利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值。即:将焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角作为输入量输入到该仿真模型中,然后通过仿真模型输出焚烧生产线的焚烧设备(例如:回转炉)在焚烧物料过程中的运行功率值、炉内温度值和/或压力值。
其中,该仿真模型的建模方法为:首先通过机理建模的方法建立了一套焚烧生产线的仿真模型,在该机理模型上进行了阶跃实验,初步确定了传递函数模型的结构和各参数的初值。然后,通过挖掘现场海量的运行历史数据对传递函数模型进行校正,最终得到一套相对完善的多入多出系统传递函数模型。其中:
1.机理模型:焚烧生产线仿真模型的研究经过了几十年的发展,模型已经相对成熟,它可以比较全面地反映一个复杂系统的动静态特性。在建模过程中,遵循能量守恒、质量守恒和动量守恒等物理定律,以国内某一环保固废焚烧生产线为参考线,建立了回转窑连同二燃室所有设备的全范围、全工况的机理模型(微分方程模型)。仿真模型按照设备系统图进行系统搭建,并严格依照热力系统图进行参数调试,充分考虑各设备之间的相互影响,尽可能的减少建模时的简化过程。
2.仿真阶跃实验与模型辨识:在建立的机理模型基础上,我们可以在任何工况下接触所有自动,并加入食盐所需要的扰动信号,不必考虑设备运行的安全性问题。在模型辨识工作上,可以将多入多出的强耦合系统转化为简单的单入单出的系统,进行单变量阶跃扰动实验。经过这些实验数据的学习,可以比较方便地得到初步的辨识结果,确定模型的结构和模型参数的初始值。
3.基于大数据的模型校正:即使机理模型模拟的固废焚烧静态特性与实际系统非常接近,动态趋势也能较好地逼近现场,由于建模过程中不可避免的简化过程是的模型输出与现场实际出处之间的误差是不可消除的,因此基于机理模型的便是结果并不能很精确地描述实际焚烧特性。随着环保焚烧监控管理信息系统的广泛应用,每个焚烧厂都拥有着海量的运行历史数据,这些数据进行挖掘后,完全可以为辨识所用。利用遴选出数据对初步得到的仿真模型便是结果进行校正优化,便可以得到精确地焚烧生产线仿真模型。
综上所述,辨识工作具体步骤如下:
步骤一:在与现场配套的机理模型上按照一定步序进行单变量阶跃扰动实验;
步骤二:通过智能寻优算法辨识传递函数模型,得到初步的机理模型辨识结果,确定了传递函数模型结构和各参数的初始值;
步骤三:通过现场运行历史数据对上述辨识结果进行校正优化,最终得到该对象的传递函数模型。
在一个具体实例中,以焚烧生产线中回转窑焚烧系统为例,应用了传递函数建模研究。该模型的输入变量为进料量(C)、固废含水量(W)和物料填充角(θ),输出变量为回转窑运行功率(Pe)、回转窑内相关温度(T)和窑内压力(Pt),回转窑焚烧系统方框图如图4所示,根据经验,在热工对象一般为热平衡对象,模型阶次一般控制在三阶以内。模型辨识的参考集如以下公式所示:
其中,X、Y、Z为惯性时间常数,α、β为增益系数,η为逆向响应系数,λ为纯迟延时间。适应度函数为均方差函数,如以下公式所示:
这里根据不同的进料量(C)、固废含水量(W)和物料填充角(θ),我们可以根据求入料的的不同、但是因为运行功率(Pe)和窑内压力(Pt)最终结果是一致。所以来逆推确定公式中的参数,然后确定仿真模型。
从而通过这种方式,可以利用仿真模型预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的设备的运行功率值、炉内温度值和/或压力值,然后根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值确定焚烧生产线的运行状态。由于仿真模型建立过程中从多个维度进行考虑,从而可以预测焚烧生产线焚烧物料过程中的运转状态,可以有效预测进料量负荷过大或焚烧过程燃爆等突发事件对运行效果的影响。进而解决了现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ)
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定炉内压力值Pt:
Pt=G13(W)+G23(C)+G33(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X13、X23、X33、Y13、Y23、Y33、Z13、Z23、Z33为惯性时间常数,α13、α23、α33、β13、β23、β33为增益系数,η13、η23、η33为逆向响应系数,λ13、λ23、λ33为纯迟延时间。
可选地,该方法还包括:利用faas架构将仿真模型封装成可独立执行的算法文件。
具体地,建立了仿真模型(函数模型)之后,我们可将其利用python进行计算。再采用faas架构将其封装成可独立执行的算法文件,应用于平台进行计算。
可选地,该方法还包括:创建与焚烧设备对应的三维空间效果图;以及将与焚烧设备对应的数据在效果图上进行标注。
具体地,可以将一条现实生活中的生产线进行拆解成单独的设备,通过采集设备的基础信息(外形、体积、设备作用、注意信息等)。再通过将设备的三视图进行拼接形成三维空间效果图,标注出数据采集位置(比如局部温度、液压、振动频率、转速等指标参数,这些参数一方面是作为实时展示的,另一方面也是作为上面函数模型的入参计算数据)。
并且,在单个设备创建好之后,可以根据实际的生产线将对应的设备进行相关联。上一个设备的产出物是下一个设备的入料。形成物质流与能量流的交互,以确保和现实生活中的真实运转情况相匹配。
图5示出了生产线的设备的串联图,在将生产线串联起来之后,通过把传感器的数据标注在模型上。让用户能够清楚地知道生产线运行的状态,如果哪一个部分出现了问题也会以更加直接的效果展示出来。
此外,参考图1所示,根据本实施例的第二个方面,提供了一种存储介质。所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
从而根据本实施例,可以利用仿真模型预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的设备的运行功率值、炉内温度值和/或压力值,然后根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值确定焚烧生产线的运行状态。由于仿真模型建立过程中从多个维度进行考虑,从而可以预测焚烧生产线焚烧物料过程中的运转状态,可以有效预测进料量负荷过大或焚烧过程燃爆等突发事件对运行效果的影响。进而解决了现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
图6示出了根据本实施例所述的确定焚烧生产线的运转状态的装置600,该装置600与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图6所示,该装置600包括:数据获取模块610,用于获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;数值确定模块620,用于利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及状态确定模块630,用于根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
可选地,数值确定模块620根据以下公式确定焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间。
可选地,数值确定模块620根据以下公式确定炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间。
可选地,数值确定模块620根据以下公式确定炉内压力值Pt:
Pt=G13(W)+G23(C)+G33(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X13、X23、X33、Y13、Y23、Y33、Z13、Z23、Z33为惯性时间常数,α13、α23、α33、β13、β23、β33为增益系数,η13、η23、η33为逆向响应系数,λ13、λ23、λ33为纯迟延时间。
可选地,装置600还包括:封装模块,用于利用faas架构将仿真模型封装成可独立执行的算法文件。
可选地,装置600还包括:图形创建模块,用于创建与焚烧设备对应的三维空间效果图;以及数据展示模块,用于将与焚烧设备对应的数据在效果图上进行标注。
从而通过这种方式,通过装置600可以利用仿真模型预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的设备的运行功率值、炉内温度值和/或压力值,然后根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值确定焚烧生产线的运行状态。由于仿真模型建立过程中从多个维度进行考虑,从而可以预测焚烧生产线焚烧物料过程中的运转状态,可以有效预测进料量负荷过大或焚烧过程燃爆等突发事件对运行效果的影响。进而解决了现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
实施例3
图7示出了根据本实施例所述的确定焚烧生产线的运转状态的装置700,该装置700与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图7所示,该装置700包括:处理器710;以及存储器720,与处理器710连接,用于为处理器710提供处理以下处理步骤的指令:获取施加至焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中相关参数包括焚烧物料的进料量、焚烧物料的含水量和焚烧物料的物料填充角;利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;以及根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值,确定焚烧生产线的运转状态。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间。
可选地,利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据相关参数,确定焚烧生产线在焚烧焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定炉内压力值Pt:
Pt=G13(W)+G23(C)+G33(θ);
W为进料量,C为含水量,θ为物料填充角,X13、X23、X33、Y13、Y23、Y33、Z13、Z23、Z33为惯性时间常数,α13、α23、α33、β13、β23、β33为增益系数,η13、η23、η33为逆向响应系数,λ13、λ23、λ33为纯迟延时间。
可选地,存储器720还用于为处理器710提供处理以下处理步骤的指令:利用faas架构将仿真模型封装成可独立执行的算法文件。
可选地,存储器720还用于为处理器710提供处理以下处理步骤的指令:创建与焚烧设备对应的三维空间效果图;以及将与焚烧设备对应的数据在效果图上进行标注。
从而根据本实施例,通过装置700可以利用仿真模型预测焚烧生产线在焚烧物料过程中的设备的运行功率值、炉内温度值和/或压力值,然后根据运行功率值、炉内温度值和/或压力值确定焚烧生产线的运行状态。由于仿真模型建立过程中从多个维度进行考虑,从而可以预测焚烧生产线焚烧物料过程中的运转状态,可以有效预测进料量负荷过大或焚烧过程燃爆等突发事件对运行效果的影响。进而解决了现有技术中存在的由于固体废弃物的来源不可预知性和焚烧过程的物理化学过程的复杂性,因此无法准确地确定焚烧生产线的运转状态的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种确定焚烧生产线的运转状态的方法,其特征在于,包括:
获取施加至所述焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中所述相关参数包括所述焚烧物料的进料量、所述焚烧物料的含水量和所述焚烧物料的物料填充角;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定所述焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定所述炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定所述炉内压力值Pt:
Pt=G13(W)+G23(C)+G33(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X13、X23、X33、Y13、Y23、Y33、Z13、Z23、Z33为惯性时间常数,α13、α23、α33、β13、β23、β33为增益系数,η13、η23、η33为逆向响应系数,λ13、λ23、λ33为纯迟延时间;
以及
根据所述运行功率值、所述炉内温度值和/或压力值,确定所述焚烧生产线的运转状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:利用faas架构将所述仿真模型封装成可独立执行的算法文件。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
创建与所述焚烧设备对应的三维空间效果图;以及
将与所述焚烧设备对应的数据在所述效果图上进行标注。
4.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至3中任意一项所述的方法。
5.一种确定焚烧生产线的运转状态的装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取施加至所述焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中所述相关参数包括所述焚烧物料的进料量、所述焚烧物料的含水量和所述焚烧物料的物料填充角;
数值确定模块,用于利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;
所述数值确定模块根据以下公式确定所述焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间;
所述数值确定模块根据以下公式确定所述炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间;
所述数值确定模块根据以下公式确定所述炉内压力值Pt:
Pt=G13(W)+G23(C)+G33(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X13、X23、X33、Y13、Y23、Y33、Z13、Z23、Z33为惯性时间常数,α13、α23、α33、β13、β23、β33为增益系数,η13、η23、η33为逆向响应系数,λ13、λ23、λ33为纯迟延时间;
以及
状态确定模块,用于根据所述运行功率值、所述炉内温度值和/或压力值,确定所述焚烧生产线的运转状态。
6.一种确定焚烧生产线的运转状态的装置,其特征在于,包括:
处理器;以及
存储器,与所述处理器连接,用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令:
获取施加至所述焚烧生产线的焚烧物料的相关参数,其中所述相关参数包括所述焚烧物料的进料量、所述焚烧物料的含水量和所述焚烧物料的物料填充角;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定所述焚烧设备的运行功率值Pe:
Pe=G11(W)+G21(C)+G31(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X11、X21、X31、Y11、Y21、Y31、Z11、Z21、Z31为惯性时间常数,α11、α21、α31、β11、β21、β31为增益系数,η11、η21、η31为逆向响应系数,λ11、λ21、λ31为纯迟延时间;
利用预先建立的焚烧生产线的仿真模型根据所述相关参数,确定所述焚烧生产线在焚烧所述焚烧物料情况下的焚烧设备的运行功率值、炉内温度值和/或炉内压力值,包括:根据以下公式确定所述炉内温度值T:
T=G12(W)+G22(C)+G32(θ);
W为所述进料量,C为所述含水量,θ为所述物料填充角,X12、X22、X32、Y12、Y22、Y32、Z12、Z22、Z32为惯性时间常数,α12、α22、α32、β12、β22、β32为增益系数,η12、η22、η32为逆向响应系数,λ12、λ22、λ32为纯迟延时间;
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