CN112326504B - 一种复合脱硫装置石膏浆液密度测量方法及测量系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种复合脱硫装置的石膏浆液密度测量方法，该石膏浆液密度测量方法通过采集机组运行参数及机组SIS系统的运行大数据，通过大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，并对建模算法进行智能寻优，获得实时运行时初步预测的软测量值；并利用实时运行时测定的石膏浆液密度实测值，对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正，给出连续准确可靠的石膏浆液密度软测量值，实现复合测量。本发明通过把连续可靠稳定的石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，接入逻辑控制回路，能够提高自动化控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
Description
技术领域
本发明属于石灰石-石膏湿法烟气脱硫领域，设计一种对石膏浆液密度在线连续测量的方法，特别是涉及一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量系统与方法。
背景技术
随着环保标准的提高和监管力度的加大，我国绝大部分电厂燃煤锅炉已加装并投运烟气脱硫装置，其中约95％采用石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺。然而，在目前已运行的部分脱硫装置中，由于存在设计、设备、运行管理等问题，影响了脱硫装置的正常运行，造成装置能耗较高、效率降低、污染物不能达标排放。不能满足人民群众对良好生态环境的要求，需要加大力度采取措施解决这些问题。
石膏浆液密度值是石灰石-石膏湿法脱硫的运行中的一个重要参数，在一个设计合理的工艺过程中，吸收SO2最终形成的产物应在循环浆液中的固体颗粒表面上不断地沉淀析出。当沉淀物在溶液中的溶解量超过其溶解饱和度时，沉淀将发生，但当沉淀物在溶液中的过饱和度高于某一定值时，就可能在吸收塔内部构件表面上产生结垢。通常通过保持吸收塔的产出平衡，控制吸收塔的浆液排出流量，从而大致地控制浆液密度。同时根据浆液密度调节从水力旋流器返回吸收塔的溢流和底流浆液量来稳定吸收塔浆液密度。保持浆液密度稳定对于稳定脱硫效率、石膏质量和防止结垢是有利的。
随着烟气与脱硫剂反应的进行，吸收塔的浆液密度不断升高，一般来说，当密度＞1120kg/m3时，混合浆液中CaCO3和CaSO4·2H2O的浓度已趋于饱和，CaSO4·2H2O对SO2的吸收有抑制作用，脱硫效率会有所下降，也易造成石膏浆液泵及管道磨损堵塞，对吸收塔搅拌器和塔壁、内件的防腐衬里也极为不利。
而石膏浆液密度过低(＜1080kg/m3)时，说明浆液中CaSO4·2H2O的含量较低，CaCO3的相对含量升高，此时如果排出吸收塔，将导致石膏中CaCO3含量增高，品质降低，而且浪费了脱硫剂石灰石，也导致石膏结晶困难和石膏浆液脱水困难。
因此运行中控制石膏浆液密度在一个合适的范围内(1080～1120kg/m3)，将有利于脱硫系统的有效、经济和安全运行。
脱硫装置建设初期常用的密度在线连续测量装置采用质量流量计，在石膏排浆泵的出口管道上设置一小段浆液旁路管，将浆液引入旁路管内，通过管道式质量流量计进行密度测量。由于旁路管的管径较小，而测量的浆液密度对流速有严格要求，流速低时易产生沉积，堵塞流量计和管路；流速高时浆液对流量计和管路内壁磨损较大，影响测量精度，严重时会磨穿测量管，导致质量流量计报废。此种方式对合适的流速设计和运行控制要求高，均较难实现。
另外石膏排浆泵大多数属于间隙运行的工作方式，在石膏排浆泵停运期间，浆液密度无法测量；需要测量密度时，必须启动该泵，测量结束后还需冲洗泵和管道，增加操作频率，加剧泵及管道的磨损，且浪费能源；另外支管设计复杂，水冲洗操作不方便，这些因素都造成此种测量方法不能实现对浆液密度稳定、连续、可靠测量。
于是开始寻找新的密度在线连续测量装置，音叉式密度计因其具有的特点开始进入人们的视线，该测量装置包括音叉密度计和取样接管，取样接管与浆液母管固定连接并与母管组成三通管；取样接管外端以法兰封接，密度计穿过法兰伸入取样接管并抵达三通管的交接口。石膏浆液在石膏排浆泵的作用下从母管流经三通管时，石膏浆液的密度即被音叉密度计测得，从而实现石膏浆液密度的在线连续测量。由于被测石膏浆液的流速稳定，因此测量过程连续稳定，测量精确高；无需专门配置冲洗水管路，可借助于石膏排浆泵冲洗水，清洗和维护方便，运行更加可靠、稳定。
测量问题解决了，新的难题又出来了。由于石膏排浆泵是间隙运行方式，停泵时就不能对石膏浆液密度进行在线连续测量了。为此对安装位置进行移位改造，在浆液循环管出口引出支管，安装密度在线连续测量装置；有的在脱硫吸收塔底引出测量管，安装密度在线连续测量装置。这些安装方法虽然可以保持石膏浆液密度连续测量，但由于测量装置处石膏浆液压力较低，容易夹带气泡，严重干扰测量，导致石膏浆液密度不能在线连续稳定可靠测量。
如何有效实现石膏浆液密度在线连续测量稳定性和可靠性，仍然是本领域技术人员需要攻克的一个技术难点。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，提供一种能够有效克服密度在线连续测量装置的影响因素，提高在线连续测量可靠性和准确性的方法。
为了达到上述目的，本发明提供了一种复合脱硫装置的石膏浆液密度测量方法，该石膏浆液密度测量方法通过采集机组运行参数及机组SIS系统的运行大数据，通过大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，并对建模算法进行智能寻优，获得实时运行时初步预测的软测量值；并利用实时运行时测定的石膏浆液密度实测值，对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正，给出连续准确可靠的石膏浆液密度软测量值，实现复合测量。
本发明还提供了一种基于上述方法的测量系统，包括石膏排浆入口阀门、石膏排浆泵、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏浆液密度在线连续测量装置；该测量系统采用运算服务器对石膏浆液密度值测量模型进行建模，采用DCS控制系统对石膏排浆入口阀门、石膏排浆泵、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏浆液密度在线连续测量装置进行工作状态控制；所述石膏浆液密度在线连续测量装置安装在石膏排浆泵的出口母管上；所述运算服务器内置离线大数据库，并与DCS控制系统及机组SIS系统进行通讯，接收离线数据和实测数据，输出石膏浆液密度软测量值。
在部分实施例中，较为优选的，石膏排浆泵入口阀门、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门和石膏排浆泵各一台构成一个工作单元，本发明测量系统共设置有两个工作单元，工作时每个工作单元互为备用。
其中一个工作单元工作时，石膏排浆泵入口阀门和石膏排浆泵出口阀门的开启、关闭，石膏排浆泵的启停均按一定逻辑顺序(由DCS控制系统控制)进行，保护石膏排浆泵安全运行；
石膏浆液密度在线连续测量装置安装在石膏排浆泵出口母管上,完成石膏浆液密度在线实时连续测量，得到实测值；
石膏排浆泵冲洗阀门可对石膏排浆泵、石膏浆液密度在线连续测量装置和排浆管路进行冲洗，防止石膏沉积结垢。
运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，主要包括脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量等；
运算服务器对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确；
同时运算服务器建立数据库，对整理后数据进行存储。
运算服务器通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值。
用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值。
运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量。
石膏排浆泵入口阀门、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏排浆泵和石膏浆液密度在线连续测量装置均由DCS控制系统进行工作状态控制。
运算服务器与DCS控制系统和机组SIS系统进行通讯，接收所需数据，并把石膏浆液密度软测量值等数据引入DCS控制系统，接入逻辑控制回路；
石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，克服所述密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
本发明采用机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合，构成石膏浆液密度复合测量系统；
利用机组脱硫装置石膏浆液密度复合测量系统，能够克服所述石膏排浆泵间隙运行或所述石膏浆液密度在线连续测量装置故障，造成石膏浆液密度不能连续准确测量，影响自动控制和脱硫装置可靠运行。
更为具体的，本发明石膏浆液密度测量方法具体步骤如下：
运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，并对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确；
运算服务器建立数据库，对整理后数据进行存储；
运算服务器通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；
用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值；
运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量；
石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，克服密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
本发明相比现有技术具有以下优点：
1、本发明在原有成熟的脱硫装置石膏浆液密度在线连续测量装置基础上，引入运算服务器，充分利用机组运行参数和来自于机组SIS系统的运行大数据，对石膏浆液密度进行软测量。
同时结合实测数据对软测量进行反复修正，使得给出的软测量值连续准确可靠。
2、本发明利用运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值。并用手工分析方法再对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值。运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量。
3、本发明可以直接使用现有的脱硫装置石膏浆液密度在线连续测量装置，无需进行大的改动，仅引入运算服务器就可以实现软测量与在线实测的结合，成本低、操作简单。
4、本发明建立的经反复修正后的软测量值模型，在无实测值的情况下，也能够实现连续准确可靠的软测量值。通过这种软测量，就能克服石膏排浆泵间隙运行方式，造成不能对石膏浆液密度进行在线连续测量的问题。同时也能克服石膏排浆泵入口阀门、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏排浆泵和石膏浆液密度在线连续测量装置等发生故障，影响石膏浆液密度进行在线连续测量问题。
5、本发明通过把连续可靠稳定的石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，接入逻辑控制回路，能够提高自动化控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量系统布局图；
图2为本发明实施例一提供的一种基于神经网络模型的石膏浆液密度软测量原理图；
图3为本发明实施例二提供的一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量方法的流程示意图；
图4为本发明实施例2中的神经网络结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，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、产品或设备没有设定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。
实施例一
参见图1为本发明实施例提供的一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量系统，该系统包括：石膏排浆泵入口阀门1、石膏排浆泵2、石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3、石膏浆液密度在线连续测量装置5、DCS控制系统6和运算服务器7。石膏排浆泵入口阀门1和石膏排浆泵出口阀门4顺序开启可保护石膏排浆泵2安全运行，并配合石膏排浆泵冲洗阀门3可对石膏排浆泵2排浆管路和石膏浆液密度在线连续测量装置5进行冲洗，防止石膏沉积结垢；石膏浆液密度在线连续测量装置5安装在石膏排浆泵2出口母管上，完成石膏浆液密度在线实时连续测量，得到实测值；运算服务器7采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，并对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确；运算服务器7建立数据库，对整理后数据进行存储；运算服务器7通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置5进行校验，以便得到更准确的实测值；运算服务器7利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量；石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统6，克服密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
其中，
上述石膏排浆泵入口阀门1、石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3和石膏排浆泵2各一台构成一个工作单元，整个石膏浆液密度测量系统共设置有两个工作单元(图1中仅以一个工作单元作为示意)，工作时每个工作单元互为备用；
当其中一个工作单元工作时，所述石膏排浆泵入口阀门1和石膏排浆泵出口阀门4的开启、关闭，石膏排浆泵2的启停均由DCS控制系统6控制按一定逻辑顺序进行，保护所述石膏排浆泵安全运行；
石膏排浆泵冲洗阀门3可对所述石膏排浆泵2、石膏浆液密度在线连续测量装置5和排浆管路进行冲洗，防止石膏沉积结垢；
石膏浆液密度在线连续测量装置5安装在石膏排浆泵2出口母管上，完成石膏浆液密度在线实时连续测量，得到实测值；
运算服务器7采集石膏浆液密度软测量所需相关数据(历史大数据，包括机组运行参数及机组SIS系统的运行大数据)，主要包括脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量等；
运算服务器7对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确；
同时运算服务器7建立数据库，对整理后数据进行存储；
运算服务器7通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；
用手工分析方法对所述石膏浆液密度在线连续测量装置5进行校验，以便得到更准确的实测值；
运算服务器7利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量；
机组脱硫装置石膏浆液密度复合测量系统，能够克服所述石膏排浆泵2间隙运行或所述石膏浆液密度在线连续测量5装置故障，造成石膏浆液密度不能连续准确测量，影响自动控制和脱硫装置可靠运行；
石膏浆液密度软测量值引入所述DCS控制系统6，克服所述密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的；
石膏排浆泵入口阀门1、石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3、石膏排浆泵2和石膏浆液密度在线连续测量装置5均由所述DCS控制系统进行控制完成；
运算服务器7与所述DCS控制系统6和机组SIS系统进行通讯，接受所需数据，并把所述石膏浆液密度软测量值等数据引入所述DCS控制系统6，接入逻辑控制回路；
本发明将机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合，构成脱硫装置石膏浆液密度复合测量系统；
实际运行过程举例如下：当某一个工作单元工作时，另一单元的石膏排浆泵入口阀门1、石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3、石膏排浆泵2均处于关闭状态，作为备用。为保护石膏排浆泵2安全运行，工作单元内的设备需按一定逻辑顺序进行开启、关闭。首先确认工作单元的石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3处于关闭状态，打开石膏排浆泵入口阀门1，阀门开到位后启动石膏排浆泵2，在石膏排浆泵2运行5秒钟后，联锁开石膏排浆泵出口阀门4，石膏浆液进入石膏排浆泵2出口母管，流经石膏浆液密度在线连续测量装置5时，完成石膏浆液密度在线实时连续测量，得到实测值。
上述石膏排浆泵入口阀门1、石膏排浆泵出口阀门4、石膏排浆泵冲洗阀门3、石膏排浆泵2和石膏浆液密度在线连续测量装置5的工作过程均由所述DCS控制系统进行控制完成；
石膏排浆泵冲洗阀门3可对所述石膏排浆泵2、石膏浆液密度在线连续测量装置5和排浆管路进行冲洗，防止石膏沉积结垢；
石膏排浆泵2停止运行后，联锁关所述石膏排浆泵出口阀门4，打开所述石膏排浆泵冲洗阀门3，对所述石膏排浆泵2进行冲洗。冲洗结束后关所述石膏排浆泵入口阀门1，打开所述石膏排浆泵出口阀门4，对所述石膏浆液密度在线连续测量装置5和排浆管路进行冲洗。
运算服务器7采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，主要包括脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量等；
运算服务器7对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确；
运算服务器7建立数据库，对整理后数据进行存储；
运算服务器7通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；
用手工分析方法对所述石膏浆液密度在线连续测量装置5进行校验，以便得到更准确的实测值；
运算服务器7利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量。
机组脱硫装置石膏浆液密度复合测量系统，能够克服所述石膏排浆泵2间隙运行或所述石膏浆液密度在线连续测量5装置故障，造成石膏浆液密度不能连续准确测量，影响自动控制和脱硫装置可靠运行；
运算服务器7与所述DCS控制系统6和机组SIS系统进行通讯，接受所需数据，并把所述石膏浆液密度软测量值等数据引入所述DCS控制系统6，接入逻辑控制回路；
石膏浆液密度软测量值引入所述DCS控制系统6，克服所述密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的；
机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合，构成脱硫装置石膏浆液密度复合测量系统；
通过本发明实施例一公开的技术方案，在原有成熟的在线连续测量装置基础上，引入运算服务器，充分利用机组运行参数和来自于机组SIS系统的运行大数据，对石膏浆液密度进行软测量。运算服务器与DCS控制系统和机组SIS系统进行通讯，接受所需数据。运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值；运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量。石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，能够克服石膏排浆泵间隙运行或石膏浆液密度在线连续测量装置故障，同时也能克服石膏排浆泵入口阀门、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏排浆泵等发生故障，造成石膏浆液密度不能进行在线连续准确测量，影响自动控制和脱硫装置可靠运行问题。这样把连续可靠稳定的石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，接入逻辑控制回路，能够提高自动化控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
实施例二
与本发明实施例一所公开的一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量系统相对应，本发明的实施例二还提供了一种一种基于机组大数据软测量与在线连续测量装置相结合的复合脱硫装置石膏浆液密度测量方法，参见图3，该方法包括：
S11、在原有成熟的脱硫装置石膏浆液密度在线连续测量装置基础上，引入运算服务器，充分利用机组运行参数和来自于机组SIS系统的运行大数据。
S12、运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据。
S13、运算服务器对采集数据进行转换、过滤、清洗、补齐等处理操作，使整理后的数据更加可靠、准确。
运算服务器采用AI、神经网络等常用算法，通过分析大量历史数据，建立机器学习体系，建立对数据进行清洗的自适应智能算法。如基于PauTa准则的异常数据清洗算法对采集到的数据进行自动检测，判定数据异常后，对其进行清洗，剔除异常数据后，采用基于Hermite准则的多项式插值的数据补齐方法，补齐采样数据，使整理后的数据更加可靠、准确。
S14、运算服务器建立数据库，对整理后数据进行存储。
S15、运算服务器通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值。
参见图2，为所述运算服务器7中一种基于神经网络模型的石膏浆液密度软测量原理图，基于机组运行参数和来自于机组SIS系统的运行大数据，采集的石膏浆液密度软测量所需的相关数据，主要包括脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量等，这些工艺变量参数在脱硫装置运行过程中，都是相互关联影响耦合的，这里我们将用于预测的变量记作pi,如脱硫入口SO2浓度为p1，脱硫出口SO2浓度为p2，所有预测变量记作P＝{pi}i＝1,…,m，目标记作Q＝{qj}j＝1,…,n，在本文中建模目标只有一个即q1，为石膏浆液密度。在实际过程中，对于某个时刻t，变量pi在历史一段时期的值xi＝[xi,t-td,xi,t-td+1,…,xi,t-1,xi,t]都可能对目标qj在t时刻的取值yj,t存在影响，这里td是表示时间影响长度的参数，可以根据经验进行设定。我们需要建立模型使用xi＝[xi,t-td,xi,t-td+1,…,xi,t-1,xi,t]对yj,t进行预测，考虑到有多个预测变量存在且各自对yj,t都可能存在独立的影响，需要将不同变量的xi结合对yj,t进行预测，即：
yj,t＝f(xt)
其中xt＝[x1,t-td,x1,t-td+1,…,x1,t-1,x1,t,…,xm,t-td,xm,t-td+1,…,xm,t-1,xm,t]，f为需要使用离线数据学习的预测模型。在实际建模中，我们可以在离线数据中对每个时刻t构建对应的xt和yj,t，然后分别沿着时间方向进行拼接构成训练样本集和标签集，带入如DNN等神经网络模型中进行训练，网络结构图如图4所示。在线上运行时，模型接入各预测变量实时数据，构造对应的xt，然后输入到训练好的模型f中，自动获得该时刻yj,t的最优预测值，即软测量值。
综上，我们在基于数据立方、机器学习技术的基础上，充分结合脱硫装置在生产运行中面临的特殊场景，通过神经网络建立石膏浆液密度值测量数学模型，以所述石膏浆液密度在线连续测量装置5的实测值为目标值，不断对模型进行自学习、修正与智能寻优，进而得到软测量值。
S16、用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值。
S17、运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值。
S18、石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，克服密度在线连续测量装置的影响因素，提高自动控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
在本发明的实施例二中，在原有成熟的在线连续测量装置基础上，引入运算服务器，充分利用机组运行参数和来自于机组SIS系统的运行大数据，对石膏浆液密度进行软测量。运算服务器与DCS控制系统和机组SIS系统进行通讯，接受所需数据。运算服务器采集石膏浆液密度软测量所需相关数据，通过深度学习、神经网络等大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时对建模算法进行智能寻优，进而得到软测量值；用手工分析方法对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验，以便得到更准确的实测值；运算服务器利用在线实测的石膏浆液密度实测值，对软测量值模型、模型参数及权重进行反复修正，给出连续准确可靠的软测量值，实现复合测量。石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，能够克服石膏排浆泵间隙运行或石膏浆液密度在线连续测量装置故障，同时也能克服石膏排浆泵入口阀门、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏排浆泵等发生故障，造成石膏浆液密度不能进行在线连续准确测量，影响自动控制和脱硫装置可靠运行问题。这样把连续可靠稳定的石膏浆液密度软测量值引入DCS控制系统，接入逻辑控制回路，能够提高自动化控制水平和控制精度，提高脱硫运行效率，达到节能降耗目的。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种复合脱硫装置的石膏浆液密度测量方法，其特征在于，该石膏浆液密度测量方法通过采集机组运行参数及机组SIS系统的运行大数据，通过深度学习、神经网络的大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，并对建模算法进行智能寻优，获得实时运行时初步预测的软测量值；并利用实时运行时测定的石膏浆液密度实测值，对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正，给出连续准确可靠的石膏浆液密度软测量值，实现复合测量；所述机组运行参数及机组SIS系统的运行大数据包括：脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量；建立石膏浆液密度值测量模型时，通过采集的离线大数据，进行训练学习，建立石膏浆液密度值测量模型；进行训练学习采用神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的石膏浆液密度测量方法，其特征在于，利用实时运行时测定的石膏浆液密度实测值对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正前，先对石膏浆液密度在线连续测量装置进行校验。
3.根据权利要求2所述的石膏浆液密度测量方法，其特征在于，采集到的离线大数据，在进行训练学习之前，先进行转换、过滤、清洗、补齐的处理操作，得到处理后的数据存储入数据库。
4.根据权利要求3所述的石膏浆液密度测量方法，其特征在于，所述对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正包括对模型参数及权重的修正。
5.一种采用权利要求1至4所述石膏浆液密度测量方法的测量系统，包括石膏排浆入口阀门、石膏排浆泵、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏浆液密度在线连续测量装置；其特征在于，所述测量系统采用运算服务器对石膏浆液密度值测量模型进行建模，采用DCS控制系统对石膏排浆入口阀门、石膏排浆泵、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏浆液密度在线连续测量装置进行工作状态控制；所述石膏浆液密度在线连续测量装置安装在石膏排浆泵的出口母管上；所述运算服务器内置离线大数据库，并与DCS控制系统及机组SIS系统进行通讯，接收离线数据和实测数据，输出石膏浆液密度软测量值。
6.根据权利要求5所述的测量系统，其特征在于，所述运算服务器接收的离线数据包括脱硫入口SO2浓度、脱硫出口SO2浓度、机组锅炉蒸发量、石灰石浆液流量、石灰石浆液密度、石膏浆液pH值、吸收塔液位、石膏浆液密度、工艺水流量，实测数据为所述石膏浆液密度在线连续测量装置对石膏浆液密度的实测值。
7.根据权利要求6所述的测量系统，其特征在于，所述运算服务器对接收的离线大数据进行转换、过滤、清洗、补齐操作后，存储入所述离线大数据库，并通过大数据建模技术，建立石膏浆液密度值测量模型，同时在进行在线实时运行时，接收所述石膏浆液密度在线连续测量装置对石膏浆液密度的实测值，对石膏浆液密度值测量模型进行反复修正，输出连续准确可靠的软测量值，引入所述DCS控制系统。
8.根据权利要求7所述的测量系统，其特征在于，所述测量系统包括两个石膏排浆的工作单元，每个工作单元均包括所述石膏排浆入口阀门、石膏排浆泵、石膏排浆泵出口阀门、石膏排浆泵冲洗阀门、石膏浆液密度在线连续测量装置；两个工作单元互为备用，均与所DCS控制系统控制相连。
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Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN113946144A (zh) * | 2021-09-18 | 2022-01-18 | 国能龙源环保有限公司 | 一种用于石膏脱水的最优控制系统及控制方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101339408A (zh) * | 2008-08-15 | 2009-01-07 | 中南大学 | 铝酸钠溶液连续碳酸化分解过程智能控制系统 |
| CN101382556A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-03-11 | 山西潞安矿业(集团)有限责任公司 | 一种基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法 |
| CN202478786U (zh) * | 2012-03-21 | 2012-10-10 | 河南电力试验研究院 | 一种改进型湿法脱硫吸收塔浆液密度及pH测量装置 |
| CN202683067U (zh) * | 2012-08-03 | 2013-01-23 | 中国大唐集团环境技术有限公司 | 一种烟气湿法脱硫石膏浆液pH值及密度连续在线测量装置 |
| CN105488248A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-04-13 | 山东科技大学 | 一种深部矿层和岩层的判定方法 |
| CN105700579A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-22 | 国网山东省电力公司青岛供电公司 | 一种脱硫系统中的脱硫溶液的ph值预测方法及装置 |
| CN109420424A (zh) * | 2017-08-22 | 2019-03-05 | 邢台国泰发电有限责任公司 | 一种石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统节能优化方法 |
| CN110866659A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-03-06 | 东北大学 | 一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法 |
| CN111766179A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-13 | 大唐环境产业集团股份有限公司 | 基于lssvm的石灰石浆液密度测量方法、系统及设备 |
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101339408A (zh) * | 2008-08-15 | 2009-01-07 | 中南大学 | 铝酸钠溶液连续碳酸化分解过程智能控制系统 |
| CN101382556A (zh) * | 2008-09-28 | 2009-03-11 | 山西潞安矿业(集团)有限责任公司 | 一种基于数据驱动的煤泥浮选精煤灰份软测量方法 |
| CN202478786U (zh) * | 2012-03-21 | 2012-10-10 | 河南电力试验研究院 | 一种改进型湿法脱硫吸收塔浆液密度及pH测量装置 |
| CN202683067U (zh) * | 2012-08-03 | 2013-01-23 | 中国大唐集团环境技术有限公司 | 一种烟气湿法脱硫石膏浆液pH值及密度连续在线测量装置 |
| CN105488248A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-04-13 | 山东科技大学 | 一种深部矿层和岩层的判定方法 |
| CN105700579A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-06-22 | 国网山东省电力公司青岛供电公司 | 一种脱硫系统中的脱硫溶液的ph值预测方法及装置 |
| CN109420424A (zh) * | 2017-08-22 | 2019-03-05 | 邢台国泰发电有限责任公司 | 一种石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统节能优化方法 |
| CN110866659A (zh) * | 2019-12-09 | 2020-03-06 | 东北大学 | 一种拜耳法氧化铝生产高压管道溶出过程中苛性比值在线预测方法 |
| CN111766179A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-13 | 大唐环境产业集团股份有限公司 | 基于lssvm的石灰石浆液密度测量方法、系统及设备 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 基于LSSVM的石灰石浆液密度软测量方法研究;魏建鹏等;《电力科学与工程》;20190528(第05期);全文 * |
| 基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测;李斌等;《热力发电》;20160620(第06期);全文 * |
| 石灰-石膏湿法脱硫工艺主要运行参数控制调整探析;景建平等;《热力发电》;20111125(第11期);全文 * |
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