CN116334694B - 一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，步骤如下：采集电解槽过热度数据和工艺数据，建立电解槽工艺数据库；对数据库的数据以电解槽技术经济指标最佳为目标，通过过热度模型进行分析计算，得到控制参数输入槽控机；电解槽运行过程中，完成数据采集和分析，根据过热度的控制方法调整数据参数；循环数据采集‑数据分析‑数据反馈，实现数据驱动的铝电解槽过热度有效调控，根据过热度计算频率来对电解槽进行数据反馈分析，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡。其有益效果是，提高了铝电解槽运行稳定性，从而提升铝电解槽技术指标和经济指标，有效避免了铝电解过程波动和技术指标恶化时有发生的问题。
Description
技术领域
本发明属于铝电解生产技术领域，具体涉及一种基于过热度数据驱动的铝电解槽大数据分析方法和铝电解智能控制方法，旨在利用现有操控箱装置，智能控制铝电解生产过程。
背景技术
铝电解工业是国民经济的基础产业，铝电解过程是以冰晶石-氧化铝熔盐为电解质，以碳素为电极，通入直流电生产金属铝的过程。目前铝电解生产采用大型预焙研究电解槽，铝电解槽的控制采用槽控机来控制，目前槽控机的控制水平仅限于控制氧化铝浓度和通过电压控制来控制极间距离。现代大型预焙铝电解槽稳定高效运行的关键是保持能量平衡与物料平衡，而槽控机在控制物料平衡和能量平衡时需要预先给槽控机输入合适的参数，如设定电压，氧化铝标准加料间隔，氟化铝日添加量和每日出铝量。这4个参数输入的是否合适，直接影响到铝电解槽的运行效果和技术指标的高低。在铝电解生产中，都是技术人员根据自己的判断来给电解槽槽控机输入这些控制参数，因此这些参数受人为的影响很大，导致铝电解过程波动和技术指标恶化时有发生。开发出一套对电解槽控制参数的智能算法成为铝电解行业亟待解决的问题。
发明内容
要解决的技术问题：
鉴于现有技术的上述缺点、不足，本发明提供一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，其解决了目前在铝电解生产中，都是技术人员根据自己的判断来输入控制参数的，导致铝电解过程波动和技术指标恶化时有发生的技术问题。
技术方案：
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，步骤如下：
步骤1)数据采集：采集电解槽过热度数据和工艺数据，建立电解槽工艺数据库；
步骤2)数据分析：对步骤1)中数据库的数据以电解槽技术经济指标最佳为目标，通过过热度模型进行分析计算，得到控制参数输入槽控机；
3)数据反馈：电解槽运行过程中，完成数据采集和分析，根据过热度的控制方法调整数据参数；
4)循环步骤1)至步骤3)，直至实际电解温度与计算电解温度的差值在±3之内，同时实际初晶温度与计算初晶温度的差值也在±3之内时，则判定为过热度处于合适区间内，根据过热度计算频率对电解槽进行数据反馈分析，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡。可选的，步骤1)中电解槽工艺数据库包括四个参数表格，分别为铝电解槽数据反馈表、电解槽结构参数表、氧化铝成分表和碳素阳极成分表。
可选的，步骤1)中所述铝电解槽数据反馈表包括的参数为：日期、槽号、槽状态、槽龄、设定电压、工作电压、平均电压、电压差、效应次数、闪烁效应次数、效应持续、效应峰压平均、效应均压平均、效应功耗、基准下料间隔、欠量下料次数、过量下料次数、下料量、氟盐添加量、针振、摆动、总功耗、分子比、温度、铝水平、电解质水平、原铝质量、Fe含量、Si含量、钙含量、镁含量、氧化铝浓度、初晶温度、炉底压降、出铝量、计划出铝量和电流；以上述参数为横坐标，以参数获取日期为纵坐标制作铝电解槽数据反馈表，作为表1，表1的数据需要定期测量获取或从系统数据库提取；
所述电解槽结构参数表包括的参数为：槽外形尺寸、槽膛尺寸、阳极尺寸、阴极尺寸、大面宽、小面宽、中缝宽、人工伸腿尺寸、防渗料厚度、炉底保温砖、钢板厚度、角部保温层厚度；以上述参数为横坐标，作为表2，表2是电解槽结构数据，根据实际情况分析输入；
所述氧化铝成分表包括的参数为：氧化铝纯度、氧化钠含量、氧化锂含量、氧化钾含量和氧化钙含量；以上述参数为横坐标，作为表3，表3是原材料成分数据，根据实际情况分析输入；
所述碳素阳极性能表包括的参数为：体积密度、电阻率、抗压强度、弹性模量、热膨胀系数、热导率、空气透气率、空气氧化性能、CO2反应性能、杂质元素及含量；以上述参数为横坐标，作为表4，表4是碳素阳极性能数据，根据实际情况分析输入。
可选的，步骤2)中过热度模型为：
G＝y-z
式中，G为过热度，y为电解温度，z为初晶温度。
可选的，所述电解温度y:y＝f3(x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25)式中：x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25分别为电压，电流，炉帮厚度，覆盖料成分，覆盖料厚度，环境温度，铝水平，电解质水平，分子比，初晶温度，氧化铝浓度，氟化钙浓度，出铝量，氧化铝下料标准间隔，阳极成分，阳极密度，阳极尺寸，炉底压降，效应系数，碳渣量，碳耗量，残极带走覆盖料量，氟盐添加量，烟气温度、烟气流量；
所述初晶温度z：z＝f4(m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20)
式中：m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20分别为分子比，氧化铝浓度，锂盐浓度，钾盐浓度，钙盐浓度，镁盐浓度，氟盐添加量，氧化铝载氟量，氧化铝中钠含量，氧化铝中钙含量，氧化铝中锂含量，设定电压，标准下料间隔，氟化铝成分，阳极成分，阳极密度，出铝量，覆盖料成分，添加覆盖料量，残极带走覆盖料量。
可选的，步骤2)中所述电解槽技术经济指标包含电流效率和吨铝能耗；
所述电流效率η的计算公式为:η＝f1(G)
所述吨铝能耗为P的计算公式为:P＝f2(G)。
可选的，步骤2)中所述控制参数包括：设定电压，标准下料间隔，氟盐添加量和出铝量。
可选的，步骤3)中过热度的控制方法如下：
增加过热度存在三种途径：升高电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，降低初晶温度；升高电解温度，降低初晶温度；
降低过热度同样存在三种途径：降低电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，提高初晶温度；降低电解温度，升高初晶温度。可选的，步骤4)中过热度计算频率为每日2-8次。
有益效果：
本发明基于过热度数据分析控制，进而进行大数据分析计算，得到控制参数的方法。通过不断循环的数据采集-数据分析-数据反馈过程实现数据驱动的铝电解槽过热度有效调控，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡，提高铝电解槽运行稳定性，从而提升铝电解槽技术指标和经济指标，有效避免了技术人员根据自己的判断来输入控制参数的，导致铝电解过程波动和技术指标恶化时有发生的技术问题。本发明方法可实现铝电解槽的智能化控制(无人控制)。
附图说明
图1为本发明的调控系统结构图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
本发明电解槽槽控机控制参数通过铝电解大数据分析智能计算，本发明提出的计算方法是基于过热度数据分析控制，进而进行大数据分析计算，得到控制参数的方法。
一种基于数据驱动的铝电解槽过热度调控方法，步骤如下：
步骤1)数据采集：采集电解槽过热度数据和工艺数据，建立电解槽工艺数据库；(如果电解槽已有相应的数据，可以直接调用)
电解槽工艺数据库包括四个参数表格，分别为铝电解槽数据反馈表、电解槽结构参数表、氧化铝成分表和碳素阳极性能表。
铝电解槽数据反馈表包括的参数为：日期、槽号、槽状态、槽龄、设定电压、工作电压、平均电压、电压差、效应次数、闪烁效应次数、效应持续、效应峰压平均、效应均压平均、效应功耗、基准下料间隔、欠量下料次数、过量下料次数、下料量、氟盐添加量、针振、摆动、总功耗、分子比、温度、铝水平、电解质水平、原铝质量、Fe含量、Si含量、钙含量、镁含量、氧化铝浓度、初晶温度、炉底压降、出铝量、计划出铝量和电流。以上述参数为横坐标，以参数获取日期为纵坐标制作铝电解槽数据反馈表，作为表1，表1的数据需要定期测量获取或从系统数据库提取。
电解槽结构参数表包括的参数为：槽外形尺寸、槽膛尺寸、阳极尺寸、阴极尺寸、大面宽、小面宽、中缝宽、人工伸腿尺寸、防渗料厚度、炉底保温砖、钢板厚度、角部保温层厚度。以上述参数为横坐标，作为表2，表2是电解槽结构数据，根据实际情况输入。
氧化铝成分表包括的参数为：氧化铝纯度、氧化钠含量、氧化锂含量、氧化钾含量和氧化钙含量。以上述参数为横坐标，作为表3，表3是原材料成分数据，根据实际情况分析输入。
碳素阳极性能表包括的参数为：体积密度、电阻率、抗压强度、弹性模量、热膨胀系数、热导率、空气透气率、空气氧化性能、CO2反应性能、杂质元素及含量。以上述参数为横坐标，作为表4，表4是碳素阳极性能数据，根据实际情况分析输入。
步骤2)数据分析：启动计算系统对步骤1)中数据库的数据以电解槽技术经济指标最佳为目的，通过过热度模型进行分析计算，得到控制参数输入槽控机；
从图1可以看出，整个算法的评价指标为电解槽技术经济指标，电解槽技术经济指标包含电流效率和吨铝能耗等，控制过热度来保证技术经济指标的最佳。过热度＝电解温度-初晶温度，电解温度是电解槽能量平衡的结果，影响电解槽能量平衡的因素有电压，电流，炉帮厚度，覆盖料成分，覆盖料厚度，环境温度，铝水平，电解质水平，分子比，初晶温度，氧化铝浓度，氟化钙浓度，出铝量，氧化铝下料标准间隔，阳极成分，阳极密度，阳极尺寸，炉底压降，效应系数，碳渣量，碳耗量，残极带走覆盖料量，氟盐添加量，烟气温度、烟气流量等因素；初晶温度是电解槽物料平衡的结果，因为电解质的初晶温度取决于电解质成分，而电解质成分取决于电解过程中的物料平衡，影响电解质物料平衡的因素也有很多个，如分子比，氧化铝浓度，锂盐浓度，钾盐浓度，钙盐浓度，镁盐浓度，氟盐添加量，氧化铝载氟量，氧化铝中钠含量，氧化铝中钙含量，氧化铝中锂含量，设定电压，标准下料间隔，氟化铝成分，阳极成分，阳极密度，出铝量，覆盖料成分，添加覆盖料量，残极带走覆盖料量等等。
公式如下：
电解温度y:y＝f3(x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25)
式中：x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25分别为电压，电流，炉帮厚度，覆盖料成分，覆盖料厚度，环境温度，铝水平，电解质水平，分子比，初晶温度，氧化铝浓度，氟化钙浓度，出铝量，氧化铝下料标准间隔，阳极成分，阳极密度，阳极尺寸，炉底压降，效应系数，碳渣量，碳耗量，残极带走覆盖料量，氟盐添加量，烟气温度、烟气流量。初晶温度z：z＝f4(m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20)
式中：m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20分别为分子比，氧化铝浓度，锂盐浓度，钾盐浓度，钙盐浓度，镁盐浓度，氟盐添加量，氧化铝载氟量，氧化铝中钠含量，氧化铝中钙含量，氧化铝中锂含量，设定电压，标准下料间隔，氟化铝成分，阳极成分，阳极密度，出铝量，覆盖料成分，添加覆盖料量，残极带走覆盖料量。
f3，f4为多元高次函数。
过热度G:G＝y-z
实测温度为y实：y实-y计＝Δy(实测温度与计算温度差值)
实测初晶温度为z实：z实-z计＝Δz(实测初晶温度与计算初晶温度差值)
y计与z计分别为计算的电解温度和初晶温度，即控制的目标电解温度和初晶温度。根据Δy和Δz的实际情况，采取相应的调整措施。
电流效率η：η＝f1(G)
吨铝能耗为P：P＝f2(G)
f1，f2为一元多次函数。
所述控制参数包括：设定电压，标准下料间隔，氟盐添加量和出铝量。
3)数据反馈：电解槽运行过程中，计算系统完成数据采集和数据分析，根据过热度的控制方法调整数据参数；
过热度的控制方法如下：
根据Δy和Δz的实际情况，采取相应的调整措施增加过热度或降低过热度。
增加过热度存在三种途径：升高电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，降低初晶温度；升高电解温度，降低初晶温度。
降低过热度同样存在三种途径：降低电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，提高初晶温度；降低电解温度，升高初晶温度。
具体调节过程为本领域人员熟知的操作过程，即将电解温度与其影响因素建立计算体系，将初晶温度与其影响因素建立计算体系，同时考虑两组影响因素之间的关联关系，通过计算体系得到控制参数自动输入槽控机，用于控制电解生产，同时得到电解槽运行的反馈数据进行计算，在满足最佳工艺参数的前提下，运算体系中的某些计算参数会自动调整，保证给定的控制参数趋优，达到智能计算的目的。
4)循环数据采集-数据分析-数据反馈，重复步骤1)至步骤3)直至实际电解温度与计算电解温度的差值在±3之内，实际初晶温度与计算初晶温度的差值也在±3之内时，则判定为过热度处于合适区间内，实现数据驱动的铝电解槽过热度有效调控，根据过热度计算频率来对电解槽进行数据反馈分析，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡。
反馈的频率越大，系统计算精度越高。建议每日测量2-8次，也可根据生产实际情况来决定。当电解槽数据可以长期保持-3≤Δy≤3，-3≤Δz≤3时，可以判定为过热度处于合适区间内，参数趋优完成。
本发明通过不断循环的数据采集-数据分析-数据反馈过程实现数据驱动的铝电解槽过热度有效调控，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡，提高铝电解槽运行稳定性，从而提升铝电解槽技术指标和经济指标，实现铝电解槽的智能化控制(无人控制)。
实施例：
在某500kA铝电解槽系列2台电解槽上进行15个月试验，采用本发明方法实现年平均电流效率分别为94.2％和94.4％，吨铝能耗分别为12490kWh和12460kWh。
本系统需要的数据参数包括四个表格，分别为铝电解槽数据反馈表、电解槽结构参数表、氧化铝成分表和碳素阳极成分表。
铝电解槽数据反馈表包括的参数为：日期、槽号、槽状态、槽龄、设定电压、工作电压、平均电压、电压差、效应次数、闪烁效应次数、效应持续、效应峰压平均、效应均压平均、效应功耗、基准下料间隔、欠量下料次数、过量下料次数、下料量、氟盐添加量、针振、摆动、总功耗、分子比、温度、铝水平、电解质水平、原铝质量、Fe含量、Si含量、钙含量、镁含量、氧化铝浓度、初晶温度、炉底压降、出铝量、计划出铝量和电流。以上述参数为横坐标，以参数获取日期为纵坐标制作铝电解槽数据反馈表，作为表1，表1的数据需要定期测量获取或从系统数据库提取。
电解槽结构参数表包括的参数为：槽外形尺寸、槽膛尺寸、阳极尺寸、阴极尺寸、大面宽、小面宽、中缝宽、人工伸腿尺寸、防渗料厚度、炉底保温砖、钢板厚度、角部保温层厚度。以上述参数为横坐标，作为表2，表2是电解槽结构数据，根据实际情况分析输入。
氧化铝成分表包括的参数为：氧化铝纯度、氧化钠含量、氧化锂含量、氧化钾含量和氧化钙含量。以上述参数为横坐标，作为表3，表3是原材料成分数据，根据实际情况分析输入。
碳素阳极性能表包括的参数为：体积密度、电阻率、抗压强度、弹性模量、热膨胀系数、热导率、空气透气率、空气氧化性能、CO2反应性能、杂质元素及含量。以上述参数为横坐标，作为表4，表4是碳素阳极性能数据，根据实际情况分析输入。
公式：
电解温度y:y＝f3(x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25)
式中：x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25分别为电压，电流，炉帮厚度，覆盖料成分，覆盖料厚度，环境温度，铝水平，电解质水平，分子比，初晶温度，氧化铝浓度，氟化钙浓度，出铝量，氧化铝下料标准间隔，阳极成分，阳极密度，阳极尺寸，炉底压降，效应系数，碳渣量，碳耗量，残极带走覆盖料量，氟盐添加量，烟气温度、烟气流量。初晶温度z：z＝f4(m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20)
式中：m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20分别为分子比，氧化铝浓度，锂盐浓度，钾盐浓度，钙盐浓度，镁盐浓度，氟盐添加量，氧化铝载氟量，氧化铝中钠含量，氧化铝中钙含量，氧化铝中锂含量，设定电压，标准下料间隔，氟化铝成分，阳极成分，阳极密度，出铝量，覆盖料成分，添加覆盖料量，残极带走覆盖料量。
过热度G:G＝y-z，过热度波动范围为3-20℃。
实测温度为y实：y实-y＝Δy(实测温度与计算温度差值)，计算优化温度为955℃，实测温度为945-965℃之间。
实测初晶温度为z实：z实-z＝Δz(实测初晶温度与计算初晶温度差值)，计算优化初晶温度为945℃，实测初晶温度为932-955℃之间。
电流效率η：η＝f1(G)
吨铝能耗为P：p＝f2(G)
针对上述方程组根据数据反馈情况进行循环优化计算，可以求解出合适设定参数范围，设定电压为3.90-3.99V，标准下料间隔为61-69s，氟盐添加量为20-100kg，出铝量为3750-3850kg，系统根据电解槽运行数据提供最佳的控制参数组合，保证技术经济指标的最佳。
Claims (4)
1.一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1）数据采集：采集电解槽过热度数据和工艺数据，建立电解槽工艺数据库；
电解槽工艺数据库包括四个参数表格，分别为铝电解槽数据反馈表、电解槽结构参数表、氧化铝成分表和碳素阳极成分表；
所述铝电解槽数据反馈表包括的参数为：日期、槽号、槽状态、槽龄、设定电压、工作电压、平均电压、电压差、效应次数、闪烁效应次数、效应持续、效应峰压平均、效应均压平均、效应功耗、基准下料间隔、欠量下料次数、过量下料次数、下料量、氟盐添加量、针振、摆动、总功耗、分子比、温度、铝水平、电解质水平、原铝质量、Fe含量、Si含量、钙含量、镁含量、氧化铝浓度、初晶温度、炉底压降、出铝量、计划出铝量和电流；以上述参数为横坐标，以参数获取日期为纵坐标制作铝电解槽数据反馈表，作为表1，表1的数据需要定期测量获取或从系统数据库提取；
所述电解槽结构参数表包括的参数为：槽外形尺寸、槽膛尺寸、阳极尺寸、阴极尺寸、大面宽、小面宽、中缝宽、人工伸腿尺寸、防渗料厚度、炉底保温砖、钢板厚度、角部保温层厚度；以上述参数为横坐标，作为表2，表2是电解槽结构数据，根据实际情况分析输入；
所述氧化铝成分表包括的参数为：氧化铝纯度、氧化钠含量、氧化锂含量、氧化钾含量和氧化钙含量;以上述参数为横坐标，作为表3，表3是原材料成分数据，根据实际情况分析输入；
所述碳素阳极性能表包括的参数为：体积密度、电阻率、抗压强度、弹性模量、热膨胀系数、热导率、空气透气率、空气氧化性能、CO2反应性能、杂质元素及含量；以上述参数为横坐标，作为表4，表4是碳素阳极性能数据，根据实际情况分析输入；
步骤2）数据分析：对步骤1）中数据库的数据以电解槽技术经济指标最佳为目标，通过过热度模型进行分析计算，得到控制参数输入槽控机；
所述电解槽技术经济指标包含电流效率和吨铝能耗；
所述电流效率η的计算公式为:η=f1(G)，所述吨铝能耗为P的计算公式为: P= f2(G)；式中，f1和f2为一元多次函数，G为过热度；
所述控制参数包括：设定电压，标准下料间隔，氟盐添加量和出铝量；
3）数据反馈：电解槽运行过程中，完成数据采集和分析，根据过热度的控制方法调整数据参数；
所述过热度的控制方法如下：
增加过热度存在三种途径：升高电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，降低初晶温度；升高电解温度，降低初晶温度；
降低过热度同样存在三种途径：降低电解温度，保持初晶温度不变；电解温度不变，提高初晶温度；降低电解温度，升高初晶温度；
4）循环步骤1）至步骤3），直至实际电解温度与计算电解温度的差值在±3之内，同时实际初晶温度与计算初晶温度的差值也在±3之内时，则判定为过热度处于合适区间内，根据过热度计算频率对电解槽进行数据反馈分析，使铝电解槽保持稳定的能量平衡和物料平衡。
2.根据权利要求1所述的一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，其特征在于，步骤2）中过热度模型为：
G = y -z
式中，G为过热度，y为电解温度，z为初晶温度。
3.根据权利要求2所述的一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，其特征在于，
所述电解温度y: y = f3(x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25)
式中：x1,x2,x3,x4,x5,x6,┄，x25分别为电压，电流，炉帮厚度，覆盖料成分，覆盖料厚度，环境温度，铝水平，电解质水平，分子比，初晶温度，氧化铝浓度，氟化钙浓度，出铝量，氧化铝下料标准间隔，阳极成分，阳极密度，阳极尺寸，炉底压降，效应系数，碳渣量，碳耗量，残极带走覆盖料量，氟盐添加量，烟气温度、烟气流量；f3为多元高次函数；
所述初晶温度z：z = f4(m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20)
式中：m1,m2,m3,m4,m5,┄,m20分别为分子比，氧化铝浓度，锂盐浓度，钾盐浓度，钙盐浓度，镁盐浓度，氟盐添加量，氧化铝载氟量，氧化铝中钠含量，氧化铝中钙含量，氧化铝中锂含量，设定电压，标准下料间隔，氟化铝成分，阳极成分，阳极密度，出铝量，覆盖料成分，添加覆盖料量，残极带走覆盖料量；f4为多元高次函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于过热度数据驱动的铝电解智能控制方法，其特征在于，步骤4）中过热度计算频率为每日2-8次。
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