CN113093674A - 基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，包括：数据库服务器，通过多种方式获取水泥生产中的各项数据；自动分析优化系统包括实际能耗计算模块、系数范围设置模块和最优系数范围计算模块，所述实际能耗计算模块计算出以往的各种单耗；所述系数范围设置模块将影响各类产量的因素量化成系数指标，选择以往各影响因素中波动最大的作为变化系数，并结合相应的单耗寻找出基础系数范围；所述最优系数范围计算模块根据基础系数范围计算出最优系数范围。本发明针对水泥生产综合单耗分析，将影响水泥生产综合单耗的因素和关联因素全部分类转换为系数指标并量化，设置优化系数范围，指导企业控制和改善水泥生产综合单耗。

Description

基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统

技术领域

本发明属于节能环保技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统。

背景技术

水泥生产综合单耗是衡量企业管理、工艺水平的最重要指标，水泥生产综合单耗的基本算法每个企业基本一样，虽然大部分企业都有自己的内控值，就是在现有生产工艺、设备、原料的情况下，水泥生产单耗各不相同，但略显粗糙，改进仍然靠管理者的经验，大多数水泥企业结合自身能源管理现状，让能源监测和管理相关的自动抄表系统、电力需求侧系统、在线监测系统、能源管理中心系统、侧重供应链管理的企业资源计划系统(ERP)、生产制造执行系统(MES)得到了较广泛的应用，但仍然不能有效的找到最优的生产管理方式和工艺控制参数组，只能从宏观上来调整，等实施完后才能知道结果。而如何根据现有生产工艺、设备、原料以及积累的海量数据提前发现最优的生产工艺参数组并进行生产调整是目前需要解决的问题。

参考文献：一种工业智能优化节能系统，申请号201710792094.4。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，本发明针对水泥生产综合单耗自动分析，将影响水泥生产综合单耗的因素和关联因素全部分类转换为系数指标并量化，设置优化的系数范围，指导企业直接控制和改善水泥生产综合单耗。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于，包括：

数据库服务器，通过连接各种仪表、接入现有控制系统和手工录入的方式获取水泥生产中的各项数据，并将获取的数据存储和发送给自动分析优化系统；

自动分析优化系统，包括实际能耗计算模块、系数范围设置模块和最优系数范围计算模块，其中

所述实际能耗计算模块计算出以往单位时间内的水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗和生料单耗；

所述系数范围设置模块将影响水泥产量、熟料产量、煤粉产量和生料产量的因素量化成系数指标，选择以往单位时间内各影响因素中波动最大的作为变化系数，并结合相应的水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗寻找出基础系数范围；

所述最优系数范围计算模块根据基础系数范围计算出最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗的最优系数范围。

进一步地，水泥生产中的电能和煤能数据通过仪表RS485接口标准MODB US协议自动采集；生产工艺参数、生料产量、熟料产量、水泥产量通过DCS系统以OPC方式自动采集；无法自动采集的数据通过手工录入的方式采集。

进一步地，所述自动获取的数据通过数据库服务器按照1秒每次的频次进行采集并存储3个月，或者按照15分钟每次的频次进行采集并存储5年。

进一步地，所述自动分析优化系统从数据库服务器按照班、日、月调取煤消耗量、煤折标系数、熟料产量、熟料工序用电量、生料工序用电量、水泥产量、水泥各工序耗电量，计算出实际能耗：水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗。

进一步地，所述自动分析优化系统还包括模拟能耗计算模块，所述模拟能耗计算模块对最优系数范围进行模拟验证，并结合最易实现的系数，给出最优的系数组。

进一步地，所述系数范围设置模块将实际的各项单耗和产量按照周、月、季度、年分别代入影响水泥产量、熟料产量、煤粉产量、生料产量的计算公式，计算出每一次的系数，取最大和最小值得出对应因素的基础系数范围。

进一步地，所述最优系数范围计算模块根据最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗和生料单耗的对应系数，和最低水泥生产综合单耗时的对应系数确定最优系数范围。

进一步地，所述影响水泥产量的因素包括：入磨物料的粒度、入磨物料的水分、球磨机通风、入磨物料温度、粉磨产品细度、喂料的均匀性、选粉效率与循环负荷率、球料比和物料的配比；

所述影响熟料产量的因素包括：熟料窑的转速、烘干带的烘干能力、生料浆含水率和熟料窑的安全运转；

所述影响煤粉产量的因素包括：煤的粒度、煤炭的灰分、挥发分和发热量；

所述影响生料产量的因素包括：施压压力、风量和材料内阻力。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明利用现有平台系统获取水泥生产过程中的能耗、工艺、管理数据和信息，对水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗的影响因素及关联因素综合全面计算，通过自动分析，找到最优的生产管理方式和工艺控制参数组，达到降低水泥生产单耗的目的。

2、本发明将影响水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗的因素和关联因素全部分类转换为系数指标并量化，设置合理的系数范围，是其它系统所不具备的。

3、本发明以现有智能优化节能系统采集的电能数据、产量数据、用煤量计算出实际能耗为依托，分关联(影响后续工段能耗)和非关联(只影响当前工段能耗)设置系数计算出与实际能耗对应的比例。

4、本发明自动分析出不同生产状况下最符合企业当前实际情况的最优工艺参数组、生产管理措施，且是通过系统自动分析后的数据给出的客观结论。

5、根据现有生产工艺、设备、原料以及积累的海量数据提前发现最优的生产工艺参数组并进行生产调整。

附图说明

图1是基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统的示意图。

图2是自动分析优化系统的示意图。

具体实施方式

下面将结合具体实施例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。

实际水泥综合能耗计算

水泥单耗P1＝Q1/T1(单位：KWh/t)，其中水泥用电量Q1(单位：KWh)为现场电表采集，水泥产量T1(单位：t)为DCS系统或ERP系统采集。

熟料单耗P2＝Q2/T2(单位：KWh/t)，熟料总用电量Q2(单位：KWh)为现场电表采集，熟料产量T2(单位：t)为DCS系统或ERP系统采集。

水泥中熟料单耗P3＝P2*K1＝(Q2/T2)*K1(单位：KWh/t)，水泥中熟料配比(系数)K1为可调整参数。

煤粉单耗P4＝Q4/T4(单位：KWh/t)，煤粉总用电量Q4(单位：KWh)为现场电表采集，煤粉产量T4(单位：t)为DCS系统或ERP系统采集。

每吨熟料消耗的煤粉量K2＝T2/T4。

水泥中煤粉单耗P5＝P4*K2*K1＝(Q4/T4)*(T2/T4)*K1(单位：KWh/t)。

生料单耗P6＝Q6/T6(单位：KWh/t)，生料总用电量Q6(单位：KWh)为现场电表采集，生料产量T6(单位：t)为DCS系统或ERP系统采集。

熟料中煤灰参入量K3＝K2*K4＝(T2/T4)*K4，煤粉煤灰含量K4。

生料/熟料生产消耗比K5＝(1-K3)/[(1-K6)*(1-K7)]＝[1-(T2/T4)*K4]/[(1-K6)*(1-K7)]，入窑生料烧失量K6为DCS系统或ERP系统采集，生产损失K7为DCS系统或ERP系统采集。

水泥中生料单耗P7＝P6*K5*K1＝Q6/T6*[1-(T2/T4)*K4]/[(1-K6)*(1-K7)]*K1(单位：KWh/t)。

水泥综合单耗P＝水泥单耗P1+水泥中熟料单耗P3+水泥中煤粉单耗P5+水泥中生料单耗P7＝Q1/T1+(Q2/T2)*K1+(Q4/T4)*(T2/T4)*K1+Q6/T6*[1-(T2/T4)*K4]/[(1-K6)*(1-K7)]*K1。

从以上公式可以看出，表面上只能调整水泥中熟料配比(系数)K1和煤粉煤灰含量K4来改变水泥综合单耗，但实际调整这两个参数对水泥品质有很大影响，所有要加入对水泥品质影响小的隐性因素系数来降低改变水泥的综合单耗。

如图1所示，一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，包括数据库服务器和自动分析优化系统。

数据库服务器通过连接各种仪表、接入现有控制系统和手工录入的方式获取水泥生产中的各项基础数据。

本项目实现的基础是要有海量的数据，数据获取方式主要有三种：仪表主要获取能耗数据Q1、Q2、Q4、Q6；DCS系统主要获取工艺参数、产量T1、T2、T4、T6、K6、K7；手工录入其它数据。

其中，电能、煤能类的数据通过仪表RS485接口标准MODBUS协议自动采集；生产工艺参数、生料产量、熟料产量、水泥产量通过DCS系统以OPC方式自动获取；无法自动采集的数据通过手工录入的方式获取。以上自动获取的数据通过数据库服务器按照1秒每次的频次进行采集并存储3个月，或者按照15分钟每次的频次进行采集并存储5年，以备自动分析优化系统调用。

如图2所示，自动分析优化系统，包括模拟能耗计算模块、实际能耗计算模块、系数范围设置模块和最优系数范围计算模块，通过以下方法可以得到最优的工艺参数组，来指导生产工作，达到节能降耗的目的。

S100、自动分析优化系统获取基础数据后，利用实际能耗计算模块计算出往年每月的水泥单耗P1、熟料单耗P2、煤粉单耗P4、生料单耗P6。

实际能耗计算模块以智能优化节能系统为依托从数据库服务器按照班、日、月调取煤消耗量、煤折标系数、熟料产量、熟料工序用电量、生料工序用电量、水泥产量、水泥各工序耗电量，计算出实际能耗：水泥单耗P1、熟料单耗P2、煤粉单耗P4、生料单耗P6。

S200、系数范围设置模块设定正常情况下，影响水泥产量T1的因素(N1、N2、N3、N4、N5、N6、N7、N8、N9)系数均为1，影响熟料产量T2的因素(S1、S2、S3、S4)系数均为1，影响煤粉产量T4的因素(M1、M2、M3、M4)系数均为1，影响生料产量T6的因素(L1、L2、L3)系数均为1。选择每月各影响因素波动最大的作为变化系数，结合相应的水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗寻找出基础系数范围。具体为：系数范围设置模块将实际的各项单耗和产量按照周、月、季度、年分别代入影响水泥产量、熟料产量、煤粉产量、生料产量的计算公式，计算出每一次的系数，取最大和最小值得出对应因素的基础系数范围。

影响水泥产量T1的因素包括N1、N2、N3、N4、N5、N6、N7、N8、N9，这9个因素对水泥产量均有影响，但这9个因素也相互影响，需要将这9个因素分别确定一个范围，其中：

N1:入磨物料的粒度。粒度大，下料不均、粉磨困难，球磨机的产质量低、电耗高；反之则易磨、产质量高。

N2:入磨物料的水分。入磨物料水分大，则难磨；反之，易磨。

N3:球磨机通风。通风性好，可及时把磨内水蒸气及磨内细粉吹走，增加研磨效率，避免“过粉磨现象”。

N4:入磨物料温度。(主要是水泥磨)温度高易发生粘球现象，降低粉磨效率，影响产量。

N5:粉磨产品细度。出磨物料的细度越细，产量越低，反之越高。

N6:喂料的均匀性。应根据入磨物料的粒度硬度、水分的变化，适当调整喂料，喂料过多、过少都会降低产量。

N7:选粉效率与循环负荷率。选粉效率高，可提高粉磨效率，而循环负荷过高、过低都将影响球磨机产量。

N8:球料比。球料比太大，产量降低；球料比太小，存料多，降低粉磨效率。

N9:物料的配比。配比变化，喂料发生变化产量也将发生变化。

影响熟料产量T2的因素包括S1、S2、S3、S4，这4个因素对熟料产量均有影响，但这4个因素也相互影响，需要将这4个因素分别确定一个范围，其中：

S1：熟料窑的转速。提高熟料窑转速能加快窑内物料的前进速度，强化窑内热传导，在保证质量的前提下，加快窑转速，对一定料层厚度来说，可以增加下料量，提高台时产能。

S2：烘干带的烘干能力。烘干带的烘干能力是根据取样孔取出的生料物理水的含量来判断的，小于10％，认为烘干能力高，反之为低，当取样良好时，原则上可以增加下料量，窑的产量还可以提高，反之，则必须减料。

S3:生料浆含水率。

S4:熟料窑的安全运转。

影响煤粉产量T4的因素包括M1、M2、M3、M4，这4个因素对煤粉产量均有影响，但这4个因素也相互影响，需要将这4个因素分别确定一个范围，其中：

M1：煤的粒度：粉煤(大于0-6mm)、末煤(大于0-13mm、大于0-25mm)、混煤(大于0-50mm)或粒煤(大于6mm-13mm)为宜，也可用原煤、洗煤或其他粒度的煤。

M2：煤炭的灰分Ad：水泥厂要求煤的灰分要低，波动幅度要小，规定灰分Ad小于27.00％。

M3：挥发分Vdaf：水泥厂的挥发分过高或过低煅烧烧均有不良影响。挥发分应大于25.00％，最好在25.00％-41.00％。

M4：发热量Qnet，ar：水泥厂对煤的发热量要求较高，规定Qnet，ar大于21MJ/kg。

影响生料产量T6的因素包括L1、L2、L3，这3个因素对生料产量均有影响，但这3个因素也相互影响，需要将这3个因素分别确定一个范围，其中：

L1：施压压力。施压压力大增大了粉碎能力。

L2：风量。风量大增大输送能力。

L3：材料内阻力。被磨材料内阻大可使材料容易磨。一般增大内阻的办法是向材料内增加水分含量。

S300、最优系数范围计算模块利用基础系数范围，计算出最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗的最优系数范围(具体指在基础系数范围中寻找最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗时的最优系数，和最低水泥生产综合单耗时的最优系数，确定最优系数范围)，生产管理人员根据每个最优的系数对应的因素调整操作或管理措施，按照最易实现的措施进行执行；同时最优系数范围还可以通过模拟能耗计算模块进行验证。

所述模拟能耗计算模块对最优系数范围进行模拟验证，并结合最易实现的系数，给出最优的系数组(配合现有的组成最优工艺参数组)。

S400、通过自动分析优化系统能够根据当月生产计划进行提前模拟计算，提前做好生产调整和管理工作，达到降低水泥综合单耗的目的。

举例说明：某水泥厂正常生产35万吨水泥，水泥生产综合单耗97.19KWh/t。6月份计划产量提高到40万吨，但是按照先前的最优操作及管理，通过模拟能耗计算模块进行验证水泥生产综合单耗98.79KWh/t，水泥生产综合单耗明显增高。通过记录的前期生成过40万吨的各因素系数与正常生产最优参数进行比对，发现在增加水泥产量的时候，N4入磨物料温度和N8球料比是可以进行最优管控的，生产部门当即调整入磨物料温度和球料比，大大提高了水泥粉磨效率，最后6月份水泥生产综合单耗96.89KWh/t，实现了水泥生产综合单耗的最优化管控。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于，包括：

数据库服务器，通过连接各种仪表、接入现有控制系统和手工录入的方式获取水泥生产中的各项数据，并将获取的数据存储和发送给自动分析优化系统；

自动分析优化系统，包括实际能耗计算模块、系数范围设置模块和最优系数范围计算模块，其中

所述实际能耗计算模块计算出以往单位时间内的水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗和生料单耗；

所述系数范围设置模块将影响水泥产量、熟料产量、煤粉产量和生料产量的因素量化成系数指标，选择以往单位时间内各影响因素中波动最大的作为变化系数，并结合相应的水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗寻找出基础系数范围；

所述最优系数范围计算模块根据基础系数范围计算出最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗的最优系数范围。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：水泥生产中的电能和煤能数据通过仪表RS485接口标准MODBUS协议自动采集；生产工艺参数、生料产量、熟料产量、水泥产量通过DCS系统以OPC方式自动采集；无法自动采集的数据通过手工录入的方式采集。

3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述自动获取的数据通过数据库服务器按照1秒每次的频次进行采集并存储3个月，或者按照15分钟每次的频次进行采集并存储5年。

4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述自动分析优化系统从数据库服务器按照班、日、月调取煤消耗量、煤折标系数、熟料产量、熟料工序用电量、生料工序用电量、水泥产量、水泥各工序耗电量，计算出实际能耗：水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗、生料单耗。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述自动分析优化系统还包括模拟能耗计算模块，所述模拟能耗计算模块对最优系数范围进行模拟验证，并结合最易实现的系数，给出最优的系数组。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述系数范围设置模块将实际的各项单耗和产量按照周、月、季度、年分别代入影响水泥产量、熟料产量、煤粉产量、生料产量的计算公式，计算出每一次的系数，取最大和最小值得出对应因素的基础系数范围。

7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述最优系数范围计算模块根据最低水泥单耗、熟料单耗、煤粉单耗和生料单耗的对应系数，和最低水泥生产综合单耗时的对应系数确定最优系数范围。

8.根据权利要求1所述的基于大数据分析的水泥生产综合单耗自动分析优化系统，其特征在于：所述影响水泥产量的因素包括：入磨物料的粒度、入磨物料的水分、球磨机通风、入磨物料温度、粉磨产品细度、喂料的均匀性、选粉效率与循环负荷率、球料比和物料的配比；所述影响熟料产量的因素包括：熟料窑的转速、烘干带的烘干能力、生料浆含水率和熟料窑的安全运转；所述影响煤粉产量的因素包括：煤的粒度、煤炭的灰分、挥发分和发热量；所述影响生料产量的因素包括：施压压力、风量和材料内阻力。

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