CN116832912B - 湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 - Google Patents
湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116832912B CN116832912B CN202311121964.7A CN202311121964A CN116832912B CN 116832912 B CN116832912 B CN 116832912B CN 202311121964 A CN202311121964 A CN 202311121964A CN 116832912 B CN116832912 B CN 116832912B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- steel ball
- determining
- limestone
- training
- quality
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 241
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims abstract description 241
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 claims abstract description 119
- 239000006028 limestone Substances 0.000 claims abstract description 119
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 92
- 238000007792 addition Methods 0.000 claims description 40
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 28
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 19
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims description 5
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 3
- 238000000227 grinding Methods 0.000 abstract description 17
- 239000002002 slurry Substances 0.000 abstract description 16
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract description 11
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004537 pulping Methods 0.000 abstract description 2
- 238000006477 desulfuration reaction Methods 0.000 description 10
- 230000023556 desulfurization Effects 0.000 description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 description 9
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 239000003546 flue gas Substances 0.000 description 7
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 6
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 239000010440 gypsum Substances 0.000 description 4
- 229910052602 gypsum Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 4
- VTYYLEPIZMXCLO-UHFFFAOYSA-L Calcium carbonate Chemical compound [Ca+2].[O-]C([O-])=O VTYYLEPIZMXCLO-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 3
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 150000004683 dihydrates Chemical class 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 description 1
- LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-N Sulfurous acid Chemical compound OS(O)=O LSNNMFCWUKXFEE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 description 1
- 230000002745 absorbent Effects 0.000 description 1
- 239000002250 absorbent Substances 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 229910000019 calcium carbonate Inorganic materials 0.000 description 1
- GBAOBIBJACZTNA-UHFFFAOYSA-L calcium sulfite Chemical compound [Ca+2].[O-]S([O-])=O GBAOBIBJACZTNA-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 235000010261 calcium sulphite Nutrition 0.000 description 1
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000018044 dehydration Effects 0.000 description 1
- 238000006297 dehydration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 239000004571 lime Substances 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C17/00—Disintegrating by tumbling mills, i.e. mills having a container charged with the material to be disintegrated with or without special disintegrating members such as pebbles or balls
- B02C17/18—Details
- B02C17/20—Disintegrating members
- B02C17/205—Adding disintegrating members to the tumbling mill
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C17/00—Disintegrating by tumbling mills, i.e. mills having a container charged with the material to be disintegrated with or without special disintegrating members such as pebbles or balls
- B02C17/18—Details
- B02C17/1805—Monitoring devices for tumbling mills
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C25/00—Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Crushing And Grinding (AREA)
Abstract
本发明提供一种湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备，属于石灰石研磨制浆领域，所述确定方法包括以下步骤：每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量，每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差；基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值；基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值；对钢球添加质量基准值与钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量。通过本发明提供的方法，可以精确控制湿式球磨机内的钢球与石灰石的配比保持在一个合理的区间，确保球磨机始终保持在最佳出力状态下运行，弥补了石灰石浆液制备系统出力不足的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及石灰石研磨制浆技术领域，具体地，涉及一种湿式球磨机钢球添加量确定方法、一种湿式球磨机钢球添加量确定装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
目前火电厂中大多使用石灰石/石膏湿法进行烟气脱硫，很多电厂就会使用到石灰石浆液制备系统，而其中湿式球磨机起着很重要的作用。钢球作为湿式球磨机的消耗品，其长期在球磨机内碰撞后会逐渐变小，球磨机出力也随之降低，导致磨出的石灰石粉细度下降，并最终导致整个吸收塔吸收反应变差。
然而，现有技术往往是凭借脱硫系统现场运行人员的个人经验来判断添加钢球的时间和数量，导致添加钢球的数量不够准确，添加钢球的时间不够及时，容易造成石灰石浆液制备系统工作出力长期不足的局面。
钢球量过少会使得湿式球磨机内的石灰石研磨不充分，颗粒细度达不到要求会影响吸收塔内的石灰石浆液消耗量，而未达标浆液在吸收塔底部造成浆液沉积，当堆积至一定高度后堵塞浆液循环泵进口，导致脱硫系统液气比下降，提高脱硫系统的运行成本，长此以往会导致未完全反应的亚硫酸钙附着在碳酸钙表面，造成亚硫酸盐致盲情况。钢球量过多会增加负载，能耗增高，造成资源的浪费。
因此，精确计算并控制湿式球磨机的钢球添加量，保证研磨机内的钢球与投料的一定配比具有重要的意义。
发明内容
针对现有技术中无法合理确定湿法烟气脱硫过程中湿式球磨机内钢球添加数量，导致无法确保烟气脱硫品质的技术问题，本发明提供了一种湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备，采用该方法、装置及设备能够实现对添加钢球数量的精确控制，保证湿式球磨机内的钢球与石灰石的配比保持在一个合理的区间，进而合理控制石灰石浆液的颗粒细度，保证烟气脱硫品质。
为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种湿式球磨机钢球添加量确定方法，所述确定方法包括以下步骤：每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量，每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差；基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值；基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值；对所述钢球添加质量基准值与所述钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量。
在本发明的一个示例性实施例中，所述基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值，可以包括：将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集；将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集；基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程；将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果。
在本发明的一个示例性实施例中，所述基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值，可以包括：将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集；将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集；基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型；将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
在本发明的一个示例性实施例中，所述确定方法还可以包括：基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量；基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。
本发明第二方面提供了一种湿式球磨机钢球添加量确定装置，所述确定装置可以包括第一获取单元、第二获取单元、基准值确定单元、校正值确定单元和钢球添加质量确定单元；所述第一获取单元用于每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量；所述第二获取单元用于每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差；所述基准值确定单元用于基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值；所述校正值确定单元用于基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值；所述钢球添加质量确定单元用于对钢球添加质量基准值与钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量。
在本发明的另一个示例性实施例中，所述基准值确定单元可以包括第一训练集确定模块、第一划分模块、第一预训练模块和基准值预测模块；所述第一训练集确定模块用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集；所述第一划分模块用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集；所述第一预训练模块用于基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程；所述基准值预测模块用于将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果。
在本发明的另一个示例性实施例中，所述校正值确定单元可以包括第二训练集确定模块、第二划分模块、第二预训练模块和校正值预测模块；所述第二训练集确定模块用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集；所述第二划分模块用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集；所述第二预训练模块用于基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型；所述校正值预测模块用于将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
在本发明的另一个示例性实施例中，所述确定装置还可以包括钢球添加数量确定单元，其中，所述钢球添加数量确定单元包括钢球补充数量确定模块和钢球添加数量确定模块；所述钢球补充数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量；所述钢球添加数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。
本发明第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由一个或多个以上所述处理器加载并执行，以使电子设备实现上述的钢球添加量确定方法。
本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由处理器加载并执行，以使计算机实现上述的钢球添加量确定方法。
通过本发明提供的技术方案，本发明至少具有如下技术效果：
（1）本发明的湿式球磨机钢球添加量确定方法通过定期计算和监测石灰石消耗情况以及运行电流偏差，实现对添加钢球数量的精确计算，从而提升湿式球磨机的稳定性；
（2）本发明有助于精确控制湿式球磨机内的钢球与石灰石的配比保持在一个合理的区间，确保球磨机始终保持在最佳出力状态下运行，弥补了石灰石浆液制备系统出力不足的缺陷；
（3）本发明保证了石灰石研磨的效果和效率，进而合理控制石灰石浆液的颗粒细度，保证烟气脱硫品质。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1为本发明实施例提供的湿式球磨机钢球添加量确定方法的计算原理图；
图2为本发明实施例提供的湿式球磨机钢球添加量确定方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的湿式球磨机钢球添加量确定装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
附图标记说明
101-第一获取单元，102-第二获取单元，103-基准值确定单元，104-校正值确定单元，105-钢球添加质量确定单元，201-处理器，202存储器。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明中，“第一”、“第二”等仅仅是为了方便描述和便于区分，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体式连接；可以是直接连接，也可以是间接连接；可以是有线连接，也可以是无线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可视具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
石灰石-石膏湿法烟气脱硫是现在火电厂常用的一种烟气脱硫工艺，指利用石灰或石灰石做脱硫吸收剂，石灰石破碎成粉与水混合，制成石灰石吸收浆液，在吸收塔内烟气中的SO2与吸收浆液中的CaCo3以及鼓入的氧化空气进行化学反应生成二水石膏，最终二氧化硫被脱除，产生的二水石膏经脱水系统回收。
湿式球磨机是石灰石浆液制备系统中的关键设备，它的主要作用是对石灰石进行粉碎，其本机由给料部、出料部、回转部、传动部（包括减速机、小传动齿轮、电机和电控）等主要部分组成。湿式球磨机利用低速旋转的滚筒带动筒内钢球运动，通过钢球对石灰石的撞击、挤压和研磨，实现石灰石块的破碎并且磨制成细小粉末。湿式球磨机的磨碎部分是一个圆筒，球磨机筒体内装载了一定数量的钢球和被磨物料及适量的水，并按工艺要求对物料、水和研磨体进行适当的匹配。电动机经过变速箱带动圆筒产生旋转运动，钢球在惯性、离心力和摩擦力的作用下，被提升到一定的高度，呈抛落状态落下，欲磨制的物料和水由给料管连续地进入磨机筒体内，被运动着的磨矿介质（即钢球）粉碎和研磨后成为浆液。
湿式球磨机工作过程中，由于钢球的磨损会造成钢球数量减少，而补充添加钢球的数量主要通过人工凭借经验来确定，不仅费时费力且无法准确控制钢球添加量。
为了解决上述技术问题，本发明提出一种确定湿式球磨机钢球添加量的方法，如图1所示，该方法的总体技术构思是：一方面通过监测每日消耗的石灰石量，推导出石灰石累积耗量与钢球耗量的线性关系，并估算满足当日需求的钢球添加量基准值F1（x）；另一方面根据长时间运行的电流偏差，推导出电流偏差与钢球耗量的非线性关系，折算出钢球添加量校正值F2（x）；最终将基准值与校正值相加，获得每日精确的钢球添加总量，以确保石灰石浆液制备系统连续高效地工作。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
本发明的第一实施例提供一种湿式球磨机钢球添加量确定方法，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101：每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量，以及，每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差。
其中，第二预设监测时间应大于第一预设监测时间。
针对石灰石累积耗量的监测应确保在短期间隔时间内更新，从而能够更准确地评估石灰石浆液制备系统的石灰石用量需求以及相对应的钢球耗量。例如，可以日为单位对石灰石耗量进行累积，通过监测每日消耗的石灰石量，从而准确地评估当日添加钢球的需求。
针对球磨机运行电流偏差的监测应确保在长期间隔时间内更新，从而能足够了解球磨机的运行状态，判断不同工作状态下的球磨机运行电流变化情况，这些变化可能表明钢球的磨损程度、石灰石粒度变化等因素，而这些因素都会影响到石灰石浆液制备系统的出力。例如，可以月为单位对球磨机运行电流偏差进行监测，通过不同运行电流偏差判断石灰石浆液制备系统的工作状态变化，从而折算出需添加钢球数量的校正值。
步骤S102：基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值。
钢球是球磨机中的研磨介质，起到磨碎原料的作用。通常情况下，研磨时间越长，石灰石颗粒越容易被细磨，研磨细度也会相应增加。另外，通常球磨机内使用不同大小的钢球混合填充，以增加研磨介质间的摩擦和冲击效果，从而控制石灰石的研磨颗粒细度。针对不同的石灰石浆液制备需求，由于选择使用的钢球类型和钢球材质不同，单位时间内的石灰石耗量也会有所不同，因此，预定时间内的石灰石累积耗量与钢球耗费数量并不一定存在某种客观规律。然而，不论钢球类型和材料如何变化，耗费的钢球总质量是固定不变的。
也就是说，预定时间内的石灰石累积耗量与钢球质量应当满足线性关系，通过石灰石累积耗量的历史数据确定石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，即可折算出当前石灰石累积耗量下所需的钢球添加质量基准值。
步骤S103：基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值。
球磨机在研磨过程中会对钢球施加一定的力和摩擦，这些力和摩擦会增加电机的负载，从而导致电流值的变化。当电流值出现偏差时，说明钢球磨损严重，需要进行钢球补充。由于不同材质和大小的钢球在研磨过程中产生的惯性、离心力以及摩擦力不同，造成的运行电流偏差也必然不同。另外，不同类型的电机在不同工作状态下，钢球研磨所产生的摩擦力等对于电机负载的影响程度也有所不同，最终呈现的电流偏差数值也有所不同。
因此，可以认为预定时间内的球磨机运行电流偏差与钢球质量之间存在非线性关系，通过球磨机运行电流偏差的历史数据确定运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，即可折算出当前石灰石累积耗量下所需的钢球添加质量校正值。
这里，球磨机运行电流偏差是指球磨机电机的实时电流值与设定电流阈值的差值。设定电流阈值可以是球磨机电机规定的额定电流，也可以是电机日常工作状态下的正常运行电流。例如，对于某些存在设备缺陷的球磨机，其正常运行时的电流值并不一定等于额定电流，但由于该电流值属于球磨机正常运行时所需的电流范围，因此可以将该电流值确定为设定电流阈值来判断球磨机运行电流是否因为钢球磨损而产生偏差。
步骤S104：对钢球添加质量基准值与钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量。
通过将基准值和校正值求和，系统运行人员可以获得每日精确的钢球添加总质量，以确保石灰石浆液制备系统连续高效地工作。在运行人员加入钢球后，还需将石灰石累积量进行清零。这样，在下一轮计算中，系统运行人员能够准确追踪和计算新的石灰石耗量，并再次获得需要添加的钢球总质量。
进一步地，在步骤S102中，基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值的过程包括但不限于下述子步骤S1021~子步骤S1024。
子步骤S1021：将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集。
子步骤S1022：将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集。
子步骤S1023：基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程。
这里，数据预处理是指对第一训练数据子集内的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据归一化或标准化等。
另外，还可以对第一训练数据子集内的数据进行特征统计，计算其均值或方差。
通过石灰石累积耗量的历史数据来训练一元线性回归方程，可以获得石灰石累积耗量与钢球质量的线性函数。
子步骤S1024：将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果。
进一步地，在步骤S103中，基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值的过程包括但不限于下述子步骤S1031~子步骤S1034。
子步骤S1031：将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集。
子步骤S1032：将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集。
子步骤S1033：基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型。
这里，使用球磨机运行电流偏差的历史数据来训练高斯过程回归模型，可以估计获得不同球磨机运行电流偏差下钢球质量的概率分布情况。
子步骤S1034：将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
进一步地，在本实施例中，所述确定方法还包括步骤S105：基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量；以及，基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。这里，钢球类型包括钢球材质和钢球大小等。
此外，本实施例的实施环境包括至少一个终端和服务器，该方法分别在终端或服务器上执行。终端和服务器可以进行通信连接以实现信息的交互传输。
其中，终端可以是任何一种可以与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、语音交互等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如PC (Personal Computer，个人计算机)、PPC(Pocket Personal Computer，掌上电脑)、平板电脑等。
服务器可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN (Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
实施例二
本发明的第二实施例提供了一种湿式球磨机钢球添加量确定装置，如图3所示，该确定装置包括第一获取单元101、第二获取单元102、基准值确定单元103、校正值确定单元104和钢球添加质量确定单元105。
其中，第一获取单元101用于每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量。
第二获取单元102用于每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差。
基准值确定单元103与第一获取单元101连接，用于基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值。
具体地，基准值确定单元可以包括第一训练集确定模块、第一划分模块、第一预训练模块和基准值预测模块。其中，第一训练集确定模块用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集。第一划分模块与第一训练集确定模块连接，用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集。第一预训练模块与第一划分模块连接，用于基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程。基准值预测模块与第一预训练模块连接，用于将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果。
校正值确定单元104与第二获取单元102连接，用于基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值。
具体地，校正值确定单元可以包括第二训练集确定模块、第二划分模块、第二预训练模块和校正值预测模块。其中，第二训练集确定模块用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集。第二划分模块与第二训练集确定模块连接，用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集。第二预训练模块与第二划分模块连接，用于基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型。校正值预测模块与第二预训练模块连接，用于将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
钢球添加质量确定单元105分别与基准值确定单元103和校正值确定单元104连接，用于对钢球添加质量基准值与钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量。
进一步地，在本实施例中，所述确定装置还可以包括钢球添加数量确定单元。其中，钢球添加数量确定单元包括钢球补充数量确定模块和钢球添加数量确定模块。钢球补充数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量。钢球添加数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。
需要说明的是，上述提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或部分功能。另外，上述实施例提供的装置与第一实施例提供的方法属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
实施例三
本发明的第三实施例还提供了一种电子设备，参见图4，该电子设备包括处理器201和存储器202，存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由一个或多个以上所述处理器加载并执行，以使电子设备实现如上所述的湿式球磨机钢球添加量确定方法。
当然，该电子设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该电子设备还可以包括其他用于实现设备各功能的部件在此不做赘述。
本发明的第三实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，该程序代码由处理器加载并执行，以使计算机实现如上所述的湿式球磨机钢球添加量确定方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory , RAM)、只读光盘(Compact Disc Read –OnlyMemory ,CD- ROM)、磁带、软盘和光盘数据存储设备等。本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器（processor）执行本申请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、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (6)
1.一种湿式球磨机钢球添加量确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：
每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量，每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差；
基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值；
基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值；
对所述钢球添加质量基准值与所述钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量；
所述基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值，包括：
将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集；
将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集；
基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程；
将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果；
所述基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值，包括：
将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集；
将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集；
基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型；
将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
2.根据权利要求1所述的湿式球磨机钢球添加量确定方法，其特征在于，所述确定方法还包括：
基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量；
基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。
3.一种湿式球磨机钢球添加量确定装置，其特征在于，所述确定装置包括第一获取单元、第二获取单元、基准值确定单元、校正值确定单元和钢球添加质量确定单元；
所述第一获取单元用于每间隔第一预设监测时间获取一次石灰石累积耗量；
所述第二获取单元用于每间隔第二预设监测时间获取一次球磨机运行电流偏差；
所述基准值确定单元用于基于石灰石累积耗量与钢球质量的线性关系，确定钢球添加质量基准值；
所述校正值确定单元用于基于球磨机运行电流偏差与钢球质量的非线性关系，确定钢球添加质量校正值；
所述钢球添加质量确定单元用于对钢球添加质量基准值与钢球添加质量校正值求和，确定钢球添加总质量；
所述基准值确定单元包括第一训练集确定模块、第一划分模块、第一预训练模块和基准值预测模块；
所述第一训练集确定模块用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据确定为第一训练数据集；
所述第一划分模块用于将石灰石累积耗量的历史数据和钢球添加质量基准值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第一训练数据子集；
所述第一预训练模块用于基于预处理后的多个第一训练数据子集分别训练一元线性回归方程，获得训练后不同石灰石粒度下的一元线性回归方程；
所述基准值预测模块用于将石灰石累积耗量的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的一元线性回归方程，获得钢球添加质量基准值的预测结果；
所述校正值确定单元包括第二训练集确定模块、第二划分模块、第二预训练模块和校正值预测模块；
所述第二训练集确定模块用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据确定为第二训练数据集；
所述第二划分模块用于将球磨机运行电流偏差的历史数据和钢球添加质量校正值的历史数据按照不同石灰石粒度进行分类，获得多个第二训练数据子集；
所述第二预训练模块用于基于预处理后的多个第二训练数据子集分别训练高斯过程回归模型，获得训练后不同石灰石粒度下的高斯过程回归模型；
所述校正值预测模块用于将球磨机运行电流偏差的当前监测数据输入至与当前石灰石粒度相对应的训练后的高斯过程回归模型，获得钢球添加质量校正值的预测结果。
4.根据权利要求3所述的湿式球磨机钢球添加量确定装置，其特征在于，所述确定装置还包括钢球添加数量确定单元，其中，所述钢球添加数量确定单元包括钢球补充数量确定模块和钢球添加数量确定模块；
所述钢球补充数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加质量校正值，确定钢球补充数量；
所述钢球添加数量确定模块用于基于钢球类型和钢球添加总质量，确定钢球添加总数量。
5.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条计算机程序，所述至少一条计算机程序由一个或多个以上所述处理器加载并执行，以使电子设备实现权利要求1~2中任一项所述的钢球添加量确定方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由处理器加载并执行，以使计算机实现权利要求1~2中任一项所述的钢球添加量确定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311121964.7A CN116832912B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311121964.7A CN116832912B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116832912A CN116832912A (zh) | 2023-10-03 |
| CN116832912B true CN116832912B (zh) | 2023-11-28 |
Family
ID=88174736
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311121964.7A Active CN116832912B (zh) | 2023-09-01 | 2023-09-01 | 湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116832912B (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU782868A1 (ru) * | 1978-10-30 | 1980-11-30 | Криворожский Ордена Трудового Красного Знамени Горнорудный Институт | Способ автоматического контрол шарового заполнени мельниц |
| DE4215455A1 (de) * | 1992-05-11 | 1993-11-18 | Franc Godler | Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung des Füllstandes von Mühlen |
| CA2456608A1 (en) * | 2003-01-31 | 2004-07-31 | Universidad Tecnica Federico Santa Maria | A system to determine and analyze the dynamic internal load in revolving mills, for mineral grinding |
| CN109569809A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-05 | 北京国电龙源环保工程有限公司 | 一种基于大数据的脱硫磨制系统钢球调整方法及系统 |
| JP2020025915A (ja) * | 2018-08-10 | 2020-02-20 | 日立金属株式会社 | 粉砕制御方法 |
| WO2020245915A1 (ja) * | 2019-06-04 | 2020-12-10 | ホソカワミクロン株式会社 | 学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、学習モデル、制御装置、及び制御方法 |
| CN215140542U (zh) * | 2021-07-02 | 2021-12-14 | 鞍钢集团矿业设计研究院有限公司 | 一种球磨机自适应加球系统 |
| CN114692922A (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-01 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 矿石可磨度获取方法、获取装置及预测模型 |
| CN115283094A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-04 | 国能龙源环保有限公司 | 球磨机钢球数量的控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2023
- 2023-09-01 CN CN202311121964.7A patent/CN116832912B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU782868A1 (ru) * | 1978-10-30 | 1980-11-30 | Криворожский Ордена Трудового Красного Знамени Горнорудный Институт | Способ автоматического контрол шарового заполнени мельниц |
| DE4215455A1 (de) * | 1992-05-11 | 1993-11-18 | Franc Godler | Vorrichtung und Verfahren zur Bestimmung des Füllstandes von Mühlen |
| CA2456608A1 (en) * | 2003-01-31 | 2004-07-31 | Universidad Tecnica Federico Santa Maria | A system to determine and analyze the dynamic internal load in revolving mills, for mineral grinding |
| JP2020025915A (ja) * | 2018-08-10 | 2020-02-20 | 日立金属株式会社 | 粉砕制御方法 |
| CN109569809A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-05 | 北京国电龙源环保工程有限公司 | 一种基于大数据的脱硫磨制系统钢球调整方法及系统 |
| WO2020245915A1 (ja) * | 2019-06-04 | 2020-12-10 | ホソカワミクロン株式会社 | 学習モデルの生成方法、コンピュータプログラム、学習モデル、制御装置、及び制御方法 |
| JPWO2020245915A1 (zh) * | 2019-06-04 | 2020-12-10 | ||
| CN114692922A (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-01 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 矿石可磨度获取方法、获取装置及预测模型 |
| CN215140542U (zh) * | 2021-07-02 | 2021-12-14 | 鞍钢集团矿业设计研究院有限公司 | 一种球磨机自适应加球系统 |
| CN115283094A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-04 | 国能龙源环保有限公司 | 球磨机钢球数量的控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116832912A (zh) | 2023-10-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5205391B2 (ja) | 風力タービンのピッチブレードの軸受を動的に潤滑する方法 | |
| CN103758696B (zh) | 基于scada温度参数的风电机组安全状况评价方法 | |
| CN109603494B (zh) | 基于大数据的脱硫装置吸收循环系统优化运行方法及吸收循环系统 | |
| CN109976187B (zh) | 基于污水生化处理优化与精细曝气的污水管理平台 | |
| CN102151605A (zh) | 基于模型辨识和预测控制的立磨先进控制方法及系统 | |
| CN108879787B (zh) | 一种含风电的电网随机调度优化模型与方法 | |
| CN109657910B (zh) | 基于大数据的脱硫氧化风系统间歇运行方法及系统 | |
| CN1408081A (zh) | 调节原料混合配比控制器的系统及方法 | |
| CN116832912B (zh) | 湿式球磨机钢球添加量确定方法、装置及设备 | |
| CN104821581B (zh) | 一种最优日前备用容量的确定方法 | |
| CA2739137A1 (en) | Control method of automatic lubrication system of variable-pitch bearing used for wind turbine generator system | |
| CN108649556A (zh) | 一种电网应急场景随机优化调度方法 | |
| CN109636115A (zh) | 基于大数据的吸收塔浆液亚硫酸钙浓度拟合方法及系统 | |
| CN107194046B (zh) | 一种基于量纲分析的曝气机性能预测方法 | |
| CN108631302A (zh) | 一种岛礁综合能源系统优化调度方法及装置 | |
| CN108564208A (zh) | 一种可在线显示脱硫装置运行成本的优化方法 | |
| CN203444305U (zh) | 基于分质排放和分质处理的水污染防治系统 | |
| CN114781757A (zh) | 海上风电场多机组运维策略优化方法 | |
| CN110119995B (zh) | 考虑调峰和断面双重约束的新能源消纳方法及系统 | |
| CN102622000B (zh) | 一种基于模糊神经网路的供浆系统流量控制方法 | |
| CN113477379B (zh) | 一种基于物料衡算的废弃物金属回收方法 | |
| CN114723319A (zh) | 一种全流程水系统的管控方法、系统、介质及电子终端 | |
| CN112304819B (zh) | 建筑垃圾处理设备健康度监测方法及系统 | |
| CN116110508A (zh) | 一种燃煤机组so2超标预警方法、系统、装置及介质 | |
| CN207737979U (zh) | 一种污泥进料机构 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |