CN114440621A - 一种锂电池回转窑的热回收循环系统、方法及介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例适用于锂电池回转窑领域，提供了一种锂电池回转窑的热回收循环系统、方法及介质，该系统包括：布置于回转窑内用于检测窑内实时温度的第一温度检测模块；布置于热回收管路系统中用于检测热回收管路中的实时温度的第二温度检测模块；主控模块，响应于所述第一温度检测模块和第二温度检测模块，上传的温度数据并控制阀门组件的开度；阀门组件，设置在热回收管路系统中，响应于所述主控模块的控制指令用于控制所述热回收管路出口开度；AI模块，用于存储窑内温度和补偿温度的关系模型，其中补偿温度是指热回收管路提供给回转窑的温度。本申请能精准控制热回收循环系统的温度补偿，提高其实用性。

Description

一种锂电池回转窑的热回收循环系统、方法及介质
技术领域
本申请属于锂电池回转窑领域，尤其涉及一种锂电池回转窑的热回收循环系统、方法及介质。
背景技术
回转窑在建材、冶金、化工、环保等许多生产行业中，广泛地使用回转圆筒设备对固体物料进行机械、物理或化学处理，这类设备被称为回转窑。回转窑的应用起源于水泥生产，1824年英国水泥工J阿斯普发明了间歇操作的土立窑；1883年德国狄茨世发明了连续操作的多层立窑；1885英国人兰萨姆(ERansome)发明了回转窑，在英、美取得专利后将它投入生产，很快获得可观的经济效益。回转窑的发明，使得水泥工业迅速发展，同时也促进了人们对回转窑应用的研究，很快回转窑被广泛应用到许多工业领域，并在这些生产中越来越重要，成为相应企业生产的核心设备。
锂电池在制备过程中，需要使用回转窑对锂电池的正负电极材料进行煅烧，以及用于废旧锂电池回收煅烧。回转窑在工作过程中会产生大量的热量流失，也就是其热能的利用率不高，为了解决这个问题，回转窑通常会设置一个热回收循环系统，实现热能的二次利用，从而提高热能的利用率，降低煤等供热能源的消耗。但传统的热回收循环系统都是在排热口处或者窑壁外侧设置具有热能回收的装置，然后将回收的热能返回至回转窑内，实现粗略的热能回收。然而，在实际应用中，回转窑本身就工作在设定的温度范围内，通过热回收的热量返回至回转窑内只会出现两种结果，一是回收的热能不够，对窑内温度无法产生实际的影响，二是热量足够是的窑内温度波动较大，从而影响回转窑的正常工作。由此可知，不管是哪一种的热能回收，在实际应用中的意义均不大，有时候甚至会产生反向效果。因此，目前亟需一种合理的热回收循环系统来解决该问题。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种锂电池回转窑的热回收循环系统、方法及介质，以解决传统回转窑热回收循环系统回收的热能无法产生实际效益的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种锂电池回转窑的热回收循环系统，包括：
布置于回转窑内用于检测窑内实时温度的第一温度检测模块；
布置于热回收管路系统中用于检测热回收管路中的实时温度的第二温度检测模块；
主控模块，响应于所述第一温度检测模块和第二温度检测模块，上传的温度数据并控制阀门组件的开度；
阀门组件，设置在热回收管路系统中，响应于所述主控模块的控制指令用于控制所述热回收管路出口开度；
AI模块，用于存储窑内温度和补偿温度的关系模型，其中补偿温度是指热回收管路提供给回转窑的温度；
所述储窑内温度和补偿温度的关系模型为
Figure BDA0003418301350000021
其中，T为回转窑目标温度，T0为回转窑当前温度，t1为回转窑的调校温度，t2为回转窑外的环境温度，
Figure BDA0003418301350000022
为回转窑外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
在本申请中，为了解决上述提及的热回收循环系统回收的热能无法产生实际效益的问题，本申请基于实际模型出发，根据回转窑所需的目标温度，以及热回收循环系统所能提高的补偿温度建立补偿模型，使得回转窑内的温度能够达到实际生产所需的温度，而不会造成回转窑内的温度巨变或产生较大的波动，同时为了进一步提高回收热量的循环使用，本申请还要合理调节回转窑的调校温度，使得热回收管路出口开度尽量维持在最大，以保证回收的热量基本都能用于回转窑内的温度补偿。
进一步的，所述第一温度检测模块均匀布置于回转窑内，使其可以准确检测到回转窑内任一区域的实时温度。分区控制，能够提供更精确的温度控制，锂电池的煅烧工艺中，对温度的掌控极为重要，温度的掌控就决定锂电池材料的性能，因此采用分区控制的策略能够进一步提高控制精度。
进一步的，所述第二温度检测模块由热回收管路入口到热回收管路出口按固定间距或热回收管路中的温度分布曲线进行布置。回收的热量在管路中循环时会随之时间或管路流失，例如在一段热回收管路中，热量比如是入口出(回收口)处的温度最高，出口处的温度最低，在整个管路中可能存在一个线性或非线性的变化(主要取决于环境温度和管路的温度损失系数)，为应对该问题，本申请中采用固定间距或根据管路中的热量分布曲线进行第二温度检测模块的安装，以增强温度控制的精确度。
进一步的，还包括一个实时检测回转窑外的环境温度的第三温度模块。由上文可知，环境温度不仅对热回收管路中的热量有较大的影响，同时还对回转窑内的温度有影响，以夏季和冬季为例，环境温度的差异对回转窑内和热回收管路中的温度有较大影响，因此要提高温度补偿的精度，就必须掌握环境温度的影响。
进一步的，所述AI模块基于深度神经学习网络，根据目标温度和所述第一温度检测模块检测到的窑内实时温度不断调整所述关系模型中的参数，即所述的调校温度，回转窑外的环境温度补偿系数，热回收管路出口开度，λ回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
在另一方面，本申请中为了提高控制精度，基于深度神经学习网络，结合实时数据对关系模型进行校正，使得控制精度得以进一步的提升。
进一步的，所述阀门组件至少为两个，设置在所述热回收管路的首端和末端。
进一步的，所述阀门组件为多个，所述热回收管路中按固定间距或热回收管路中热量分布曲线定点安装。
本申请实施例的第二方面提供了一种锂电池回转窑的热回收循环方法，该方法基于所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统进行执行，其包括：
S101：实时采集回转窑内温度、回转窑外的环境温度、热回收管路中的温度；
S102：将采集的温度数据上传至主控模块(300)；
S103：主控模块基于关系模型为
Figure BDA0003418301350000041
调整所述热回收管路对回转窑的补偿温度；
S104：阀门组件执行开度调节；
S105：再次采集窑内实时温度，并判断其是否达到了目标温度，如果没有达到目标温度则继续执行阀门组件开度调节直至达到目标温度；
S106：根据阀门组件两次调节的补偿热量差校正关系模型中的各项参数数值；
S107：返回校正后的参数至AI模块以更新所述关系模型；
其中，T为回转窑目标温度，T0为回转窑当前温度，t1为回转窑的调校温度，t2为回转窑外的环境温度，
Figure BDA0003418301350000042
为回转窑外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
进一步的，所述回转窑目标温度T可采用系统预审或手动调节的方式设置。
本申请实施例的第三方面提供了一种介质，所述介质存储有计算机程序，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得系统设备执行上述第一方面中任一项所述的功能。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请中基于深度神经学习网络，结合建立的回转窑温度补偿的关系模块，并对模型不断优化，从而提高回转窑热回收循环系统中热量的有效利用，减少回收热量对回转窑造成的温度波动，避免因回收热量的使用使得回转窑工作在非正常温度下，从而既达到了回收热量的目的，又达到了回收热量有效利用的效果，提升了能源的利用率，具有环保高效的技术进步。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的锂电池回转窑的热回收循环系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的锂电池回转窑的热回收循环方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1，为本申请实施例提供的锂电池回转窑的热回收循环系统的结构示意图，包括：
布置于回转窑10内用于检测窑内实时温度的第一温度检测模块100；
布置于热回收管路系统11中用于检测热回收管路中的实时温度的第二温度检测模块200；
主控模块300，响应于第一温度检测模块100和第二温度检测模块200，上传的温度数据并控制阀门组件的开度；
阀门组件400，设置在热回收管路系统11中，响应于主控模块300的控制指令用于控制热回收管路出口开度；
AI模块500，用于存储窑内温度和补偿温度的关系模型，其中补偿温度是指热回收管路提供给回转窑10的温度；
储窑内温度和补偿温度的关系模型为
Figure BDA0003418301350000061
其中，T为回转窑10目标温度，T0为回转窑10当前温度，t1为回转窑10的调校温度，t2为回转窑10外的环境温度，
Figure BDA0003418301350000062
为回转窑10外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑10的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
本实施例中的回转窑10可理解为锂电池专用的回转窑10，或其他通用的回转窑10也同样适用于本实施例所提供的技术方案。也就是传统的回转窑设备也可以是本申请所解决问题的对象，回转窑设备是指旋转煅烧窑(俗称旋窑)，属于建材设备类。回转窑设备按处理物料不同可分为水泥窑、冶金化工窑和石灰窑。回转窑设备按处理物料不同可分为水泥窑、冶金化工窑和石灰窑。水泥窑主要用于煅烧水泥熟料，分干法生产水泥窑和湿法生产水泥窑两大类。冶金化工窑则主要用于冶金行业钢铁厂贫铁矿磁化焙烧；铬、镍铁矿氧化焙烧；耐火材料厂焙烧高铝钒土矿和铝厂焙烧熟料、氢氧化铝；化工厂焙烧铬矿砂和铬矿粉等类矿物。石灰窑(即活性石灰窑)用于焙烧钢铁厂、铁合金厂用的活性石灰和轻烧白云石。
值得说明的本实施例中的回转窑设备的结构部件组成一般包括：
窑体：氧化锌回转窑的窑体一般由20毫米厚的钢板焊接(或铆按)成圆筒。
滚圈：滚圈并不直接套在窑体上，而是通过底座垫板安装在窑体上，其作用是加固氧化锌回转窑窑体，同时可以将筒体的重量传给托轮，在耐火材料生产中所使用的氧化锌回转窑，一般有5到8个滚圈。
托轮及托轮轴：托轮是通过热装法装在托轮轴上，而托轮轴则装在两个有青铜轴瓦的轴承内，轴承用水淖纵冷却后出来的水温不应超过25度。
挡轮：挡轮为一限制装置，限制氧化锌回转窑窑体在托轮上的位置，但它不能制止窝体的上下移动。
传动装置：氧化锌回转窑一般是利用齿轮来带动回转的。
凡满足上述组成的设备均可视为本申请所适用的回转窑设备。
可选的，在一些实施例中，第一温度检测模块100均匀布置于回转窑10内，使其可以准确检测到回转窑10内任一区域的实时温度。
可选的，在一些实施例中，第二温度检测模块200由热回收管路入口到热回收管路出口按固定间距或热回收管路中的温度分布曲线进行布置。
可选的，在一些实施例中，还包括一个实时检测回转窑10外的环境温度的第三温度模块600。
本实施例中所提到的第一温度检测模块100、第二温度检测模块200以及第三温度模块600其本质相同，是用于检测温度的传感器，其中为了提高检测温度，尤其是窑内和管路中需要采用耐高温的温度传感器。因此，一般采用非接触式的温度传感器，它的敏感元件与被测对象互不接触，又称非接触式测温仪表。这种仪表可用来测量运动物体、小目标和热容量小或温度变化迅速(瞬变)对象的表面温度，也可用于测量温度场的温度分布。最常用的非接触式测温仪表基于黑体辐射的基本定律，称为辐射测温仪表。辐射测温法包括亮度法(见光学高温计)、辐射法(见辐射高温计)和比色法(见比色温度计)。各类辐射测温方法只能测出对应的光度温度、辐射温度或比色温度。只有对黑体(吸收全部辐射并不反射光的物体)所测温度才是真实温度。如欲测定物体的真实温度，则必须进行材料表面发射率的修正。而材料表面发射率不仅取决于温度和波长，而且还与表面状态、涂膜和微观组织等有关，因此很难精确测量。在自动化生产中往往需要利用辐射测温法来测量或控制某些物体的表面温度，如冶金中的钢带轧制温度、轧辊温度、锻件温度和各种熔融金属在冶炼炉或坩埚中的温度。在这些具体情况下，物体表面发射率的测量是相当困难的。对于固体表面温度自动测量和控制，可以采用附加的反射镜使与被测表面一起组成黑体空腔。附加辐射的影响能提高被测表面的有效辐射和有效发射系数。利用有效发射系数通过仪表对实测温度进行相应的修正，最终可得到被测表面的真实温度。最为典型的附加反射镜是半球反射镜。球中心附近被测表面的漫射辐射能受半球镜反射回到表面而形成附加辐射，从而提高有效发射系数式中ε为材料表面发射率，ρ为反射镜的反射率。至于气体和液体介质真实温度的辐射测量，则可以用插入耐热材料管至一定深度以形成黑体空腔的方法。通过计算求出与介质达到热平衡后的圆筒空腔的有效发射系数。在自动测量和控制中就可以用此值对所测腔底温度(即介质温度)进行修正而得到介质的真实温度。
可选的，在一些实施例中，AI模块500基于深度神经学习网络，根据目标温度和第一温度检测模块100检测到的窑内实时温度不断调整关系模型中的参数，即的调校温度，回转窑10外的环境温度补偿系数，热回收管路出口开度，λ回转窑10的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
本实施例中的深度神经学习网络采用卷积神经网络模型或深度信任网络模型。在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难，而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。深度信任网络模型，DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接，最底层单元的状态为可见输入数据向量。DBN由若2F结构单元堆栈组成，结构单元通常为RBM(RestIlcted Boltzmann Machine，受限玻尔兹曼机)。堆栈中每个RBM单元的可视层神经元数量等于前一RBM单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制，采用输入样例训练第一层RBM单元，并利用其输出训练第二层RBM模型，将RBM模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。在无监督预训练过程中，DBN编码输入到顶层RBM后，解码顶层的状态到最底层的单元，实现输入的重构。RBM作为DBN的结构单元，与每一层DBN共享参数。
可选的，在一些实施例中，阀门组件400至少为两个，设置在热回收管路的首端和末端。
可选的，在一些实施例中，阀门组件400为多个，热回收管路中按固定间距或热回收管路中热量分布曲线定点安装。
参考图2所示，本申请实施例提供了一种锂电池回转窑的热回收循环方法的流程示意图，该方法基于锂电池回转窑的热回收循环系统进行执行，其包括：
S101：实时采集回转窑10内温度、回转窑10外的环境温度、热回收管路中的温度；
S102：将采集的温度数据上传至主控模块(300)；
S103：主控模块300基于关系模型为
Figure BDA0003418301350000091
调整所述热回收管路对回转窑10的补偿温度；
S104：阀门组件400执行开度调节；
S105：再次采集窑内实时温度，并判断其是否达到了目标温度，如果没有达到目标温度则继续执行阀门组件400开度调节直至达到目标温度；
S106：根据阀门组件400两次调节的补偿热量差校正关系模型中的各项参数数值；
S107：返回校正后的参数至AI模块500以更新所述关系模型；
其中，T为回转窑10目标温度，T0为回转窑10当前温度，t1为回转窑10的调校温度，t2为回转窑10外的环境温度，
Figure BDA0003418301350000092
为回转窑10外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑10的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
可选的，在一些实施例中，回转窑10目标温度T可采用系统预审或手动调节的方式设置。
本申请实施例提供了一种介质，该介质优选为计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得系统设备执行上述第一方面中任一项的锂电池回转窑的热回收循环方法。计算机程序被主控模块300执行时实现上述锂电池回转窑的热回收循环方法的各个步骤。
图3是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。如图3所示，该实施例的终端设备包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个锂电池回转窑的热回收循环方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S101至S107。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备中的执行过程。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备的外部存储设备，例如所述终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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，在本申请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。
所述集成的模块/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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于，包括：
布置于回转窑内用于检测窑内实时温度的第一温度检测模块；
布置于热回收管路系统中用于检测热回收管路中的实时温度的第二温度检测模块；
主控模块，响应于所述第一温度检测模块和第二温度检测模块，上传的温度数据并控制阀门组件的开度；
阀门组件，设置在热回收管路系统中，响应于所述主控模块的控制指令用于控制所述热回收管路出口开度；
AI模块，用于存储窑内温度和补偿温度的关系模型，其中补偿温度是指热回收管路提供给回转窑的温度；
所述储窑内温度和补偿温度的关系模型为
Figure FDA0003418301340000011
其中，T为回转窑目标温度，T0为回转窑当前温度，t1为回转窑的调校温度，t2为回转窑外的环境温度，
Figure FDA0003418301340000012
为回转窑外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
2.根据权利要求1所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：所述第一温度检测模块均匀布置于回转窑内，使其可以准确检测到回转窑内任一区域的实时温度。
3.根据权利要求1或2所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：所述第二温度检测模块由热回收管路入口到热回收管路出口按固定间距或热回收管路中的温度分布曲线进行布置。
4.根据权利要求1所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：还包括一个实时检测回转窑外的环境温度的第三温度模块。
5.根据权利要求1所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：所述AI模块基于深度神经学习网络，根据目标温度和所述第一温度检测模块检测到的窑内实时温度不断调整所述关系模型中的参数，即所述的调校温度，回转窑外的环境温度补偿系数，热回收管路出口开度，λ回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
6.根据权利要求1所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：所述阀门组件至少为两个，设置在所述热回收管路的首端和末端。
7.根据权利要求6所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统，其特征在于：所述阀门组件为多个，所述热回收管路中按固定间距或热回收管路中热量分布曲线定点安装。
8.一种锂电池回转窑的热回收循环方法，其特征在于，该方法基于权利要求1-7任一项所述的一种锂电池回转窑的热回收循环系统进行执行，其包括：
S101：实时采集回转窑内温度、回转窑外的环境温度、热回收管路中的温度；
S102：将采集的温度数据上传至主控模块；
S103：主控模块基于关系模型为
Figure FDA0003418301340000021
调整所述热回收管路对回转窑的补偿温度；
S104：阀门组件执行开度调节；
S105：再次采集窑内实时温度，并判断其是否达到了目标温度，如果没有达到目标温度则继续执行阀门组件开度调节直至达到目标温度；
S106：根据阀门组件两次调节的补偿热量差校正关系模型中的各项参数数值；
S107：返回校正后的参数至AI模块以更新所述关系模型；
其中，T为回转窑目标温度，T0为回转窑当前温度，t1为回转窑的调校温度，t2为回转窑外的环境温度，
Figure FDA0003418301340000022
为回转窑外的环境温度补偿系数，k为热回收管路出口开度，λ为回转窑的温度损失参数，δ为热回收管路的温度损失系数。
9.根据权利要求8所述的一种锂电池回转窑的热回收循环方法，其特征在于，所述回转窑目标温度T可采用系统预审或手动调节的方式设置。
10.一种介质，所述介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被主控模块执行时实现如权利要求8或9任一项所述锂电池回转窑的热回收循环方法的各个步骤。
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