水泥技术|率值配料自动控制系统助手的研究

   更新日期:2023-07-03     来源:建材之家    作者:防水之家    浏览:51    评论:0    
核心提示:生料率值自动控制系统的应用现状水泥生料配料控制是水泥生产中最重要的环节之一。生料质量好坏直接影响熟料的产量和质量。目前我国绝大多数水泥厂的生料配料控制的模式如下: 1) 回转窑厂, 尤其是 2000t/d 以上的新型干法回转窑厂, 大都配备了生料率值自动控制系统, 即 QCS系统,但走访了解许多厂后发现, 大多数水泥厂并没有真正实现率值自动控制功能, 即只利用了其先进的X荧光检测、配料秤实时监控的

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防水之家讯:生料率值自动控制系统的应用现状水泥生料配料控制是水泥生产中最重要的环节之一。生料质量好坏直接影响熟料的产量和质量。目前我国绝大多数水泥厂的生料配料控制的模式如下:

1)回转窑厂,尤其是2000t/d以上的新型干法回转窑厂,大都配备了生料率值自动控制系统,即QCS系统,但走访了解许多厂后发现,大多数水泥厂并没有真正实现率值自动控制功能,即只利用了其先进的X荧光检测、配料秤实时监控的检测监视功能与配料秤中控控制的集中控制功能,而关键的“率值自动控制”,即计算机利用X荧光检测的结果,自动计算进行配料秤的反馈控制的功能,大多没有投用,而是继续由人工控制。据了解,不投用的原因是投用后效果不好,因为原料情况千变万化,由计算机自动控制时容易失控,还不如人工根据经验控制的生料率值合格率高。因此,只在原料质量非常稳定时才投用,而原料情况一旦出现波动,就改由人工控制。试生产期间就投运的还几乎没有。

2)立窑水泥厂大都采用钙铁控制,但钙铁控制方法只有在原料中的SiO2和Al2O3含量比较稳定的前提下,才可保证出磨生料成分的稳定。如果原料中的SiO2和Al2O3含量波动较大,即使出磨生料的钙铁煤指标完全合格,也难保出磨生料率值的合格。在实际生产中,许多采用钙铁控制的水泥生料,虽然出磨生料钙铁滴定值合格率很高,但其每天平均样的率值却波动很大。由于生料率值自动控制系统的优越功能,许多较先进的立窑厂也装备了生料率值自动控制系统,但据了解,其使用情况与回转窑厂一样。2生料率值自动控制系统助手的开发ZRS率值配料自动控制系统助手从数学模型开始,在实际生产中边应用、边完善。以下结合某新建的2500t/d生产线的应用情况谈该软件的开发。

2.1、情况的判断是率值配料自动控制的前提一般来讲,生料成分波动时,有以下几种原因:
1)原料成分波动;
2)配料秤波动;
3)原料水分波动,如该厂采用湿排粉煤灰,控制水分15%~20%;
4)测定误差。

这几种原因一般同时存在,但有时某一种起主要作用,判断清楚起主要作用的原因,即可采取措施。分析其内在规律,根据检测的数据判断导致波动的主要原因,调整时兼顾到三个率值,从数理统计上是有规律可循的,但计算繁琐,在很短的时间内靠手工是难以做到的。“率值配料自动控制系统助手”程序,将繁琐的计算、判断由计算机来完成,在瞬间即可完成计算,从各个角度给出数据信息,根据这些信息来判断和决策,从而使操作人员心中有数,再加上经验、感觉和现场综合情况,调整时就得心应手,使生料质量大幅度提高。如果是配料秤波动或原料水分波动(原料水分变化,就相当于干基物料配比发生了变化,与配料秤波动的表观特征相同),相对应的反算配比系数Pi与特征成分对应的综合波动系数ξR点将发生同方向波动;如果是测定误差,则只有有偏差的Pi与ξR点将发生同方向波动,而其它点正常;如果是原料成分波动,则变化成分对应的ξR点将发生波动,其规律可根据具体原料成分分析,Pi与ξR曲线排除了调整配比的影响,其原料成分的变化情况、波动周期,配料秤的工作状况可一目了然。

2、该厂配料初期,CaO持续偏高而Al2O3持续偏低,操作人员狠减石灰石,CaO终于降至预定目标,但说不清楚CaO从哪来;加粉煤灰到不可思议的比例,Al2O3仍然偏低。将数据输入本软件后,从Pi曲线可明显看出,P石灰石徘徊在1.08到1.09之间,而P粉煤灰徘徊在0.39到0.41之间,说明石灰秤大而粉煤灰秤小,由石灰石的配比乘以1.1就与理论配比相接近了,笔者建议将粉煤灰的配比提高到预定配比的2.2~2.5倍,谁也不敢,因为配料秤已经反复标定,都认为不可能有如此大的偏差,最后决定进行实物标定,限于条件,采用在皮带秤稳定工作时测定秤上两点的时间差而后突然停机,称量两点间的物料质量进行标定,结果秤的系数为0.42。有关人员检查后认为传感器配置不正确,换传感器重新标定后,由程序计算的P粉煤灰接近0.7,但仍然达不到1左右,最后只能就此运行,将程序中粉煤灰的配料秤系数设定为0.7。

2.2、确定数学模型是率值配料自动控制的基础尽管各单位在推出率值配料自动控制时,对核心程序的计算方法保密,但不外乎有几种模式:①利用补差法,即根据目标值与测定值的差值,进行各原料的增减,使下一周期达到目标值;②利用反推法,假定质量稳定的原料其成分不变,将生料成分的变化视为某种原料的成分变化所致,反推其变化后的值进行重新核定配比,以求达到目标值;③PiD调节法,即假定原料成分的变化是随机的,符合正态分布规律,用PiD调节原理,选定合适的参数进行反馈调节;④模糊法。这几种方法各有所长,补差法最实用,也符合人的思维习惯,其难点在于要求下一周期的物料与上一周期的物料保持不变或能预测下一周期的物料变化。反推法本身就是近似假定,有一定误差,原料稳定时尚可,不稳定时误差就偏大,还有其本身也要求下一周期的物料与上一周期的物料保持不变。PiD调节法的前提是理想假定,实际操作中很难选取到合适的参数,即使一段时间参数选取比较合适,原料情况一变,参数就又需要重新摸索,并且调整间隔大导致调节周期太长。模糊法的控制理论较复杂,并且模糊因子的选定也需反复在实践中摸索。

本软件采用补差法,同时同步用反推法进行比对参考,并且采用了“模糊判断”法,将出磨检测成分及率值进行模糊判断,参照人的思维习惯,分为“合适”、“合格范围内偏高”、“合格范围内偏低”、“偏高”、“偏低”、“太高”和“太低”等,在自动控制模式中根据模糊判断结果分不同策略处理,人工控制模式中模糊判断结果仅以特定符号显示提供参考,不参与计算。

2.3、预测下一周期的物料变化是率值配料自动控制的难点

假定下一周期的物料与上一周期的物料保持不变,也是一种预测。据了解,不少率值配料自动控制系统采用滚动平均法来预测,这也符合一般正态分布的理论。不过笔者进行了计算机模拟试验,发现在正态分布的随机数据中,采用滚动平均来预测下一个数据,其预测误差的标准偏差确能缩小,但在按照正态分布的“有条件随机数据”中,采用此法来预测下一个数据,其预测误差的标准偏差有时能缩小,但更多的时候是加大,滚动的周期越长,越接近于原始数据的标准偏差。这里“随机数据”和“有条件随机数据”,是这样定义的:

随机数据:是指在一个区间内,数据是完全按照正态分布规律随机出现的。如石灰石中的CaO,波动区间为45~52,在这个区间内,下一个CaO的测定值是按照正态分布规律随机出现的,与上一个测定值没有联系。

有条件随机数据:是指在一个区间内,数据的变化是有条件的,与上一个数据有关联。首先,数据变化的方向是有条件随机出现的,但变化幅度却是集中在一个更小的区间内按小区间正态分布规律随机出现。

有条件随机出现,是指上一个测定数据接近于中值时,增加或减少是随机的,接近于边界值时,增加或减少就不是随机的,而是更倾向于向中值靠拢,其变化的方向遵循大区间正态分布规律。如石灰石中的CaO,波动区间为45~52,上一个测定数据为48.5,下一个测定数据不会在45~52范围内按照大区间正态分布规律随机出现,而是在48.5基础上,增加或减少是随机的,但增加或减少的幅度会集中到一个更小的区间,如,下一个测定数据是在48.5±0.8范围内按照小区间正态分布规律随机出现的,其概率非常大,远比完全按照大区间正态分布的σ原则遵循的概率大的多,而突破48.5±0.8,在45~47.7和49.3~52范围内出现的概率非常小。再如上一个测定数据为47,下一个测定数据是在47+0.8范围内随机出现的概率较大,47-0.8范围内出现的概率较小,而突破47±0.8,在45~46.2和47.8~52范围内出现的概率更小。

有条件随机数据的实质是:①如连续测定物料成分,组成一个数据组集合{X=x1,x2,x3……},相邻两数据的差也组成一个数据组集合{ΔX=x2-x1,x3-x2,x4-x3……},ΔX比X更接近于正态分布,且ΔX的标准偏差小于X的标准偏差。②出现大幅度突变的可能性较小。

笔者发现,水泥厂经过处理的原料,其成分的波动更符合“有条件随机数据”。按照这一规律来预测下一周期物料的变化,将有效缩小预测的偏差。

2.4、确定检测成分对应的物料配比是率值配料自动控制的重点

水泥厂按时、定点取样,及时调整配比,循环往复,按说确定检测样品成分对应的物料配比不存在问题,但事实并非如此。原因有三:

一是从取样、检测到反馈调整配比有一个时间差;

二是从配料秤入磨到出磨取样,有一时间滞后;

三是窑灰干扰,如果样品中包含窑灰不必说,如果样品中不包含窑灰,也受其干扰,因为一部分物料混入了窑灰而没有包含在样品中(新型干法窑大都采用生料磨与窑系统共用电除尘器)。

第三个原因可通过出磨生料与入窑生料的对比解决,前两个原因大都解决的不理想,因为滞后时间与取样、调整的时间很难同步。某厂采用了如下的方法解决,先通过密集取样试验,实测磨内滞后时间为47min, 然后改取样、检测、调整周期为2h/次,取样后下一小时放空不取样,第二小时开始,连续取样1h。这样虽有效解决了检测样品成分对应的物料配比问题,但延长了调整周期,好在该厂预均化设施完善,入磨原料稳定。本软件中有效解决了这一问题。解决的方法是设定各个时间段的实际配比对样品的影响系数,程序根据各影响系数进行模拟运算,计算出“样品成分对应的物料配比”。影响系数与磨内停留时间、取样、调整的时间有关。该厂是中卸磨,根据磨内物料存量和磨机产量经计算机模拟,滞后时间也恰巧为47min,据此设定实际配比对样品的影响系数。根据调整结果看,证实该方法很好地解决了这一问题。比较特殊的情况是,一段时间由于粉煤灰水分超标,频繁堵料,造成实际配比与设定配比严重不符,由生料率值自动控制系统的实时监视功能和累计功能可确定实际配比,将实际配比输入“助手程序”,下一周期反馈调节仍可正常进行,并且结果理想。

本软件还考虑了生料样品中掺窑灰与不掺窑灰两种状态,可选择出磨生料中含窑灰,也可选择不含窑灰。笔者建议样品中应包含窑灰。

2.5、测定误差对率值配料自动控制的影响也是必须考虑的问题所有测定方法,无论化学分析还是仪器分析都有误差,但误差须在一定范围内,误差太大必有影响。该厂配置的是荧光分析仪,但压片机是手动的。这无疑加入了人为影响因素,加压速度、压力大小、保压时间都会对荧光分析仪的检测结果有影响。实践证明,对SiO2的测定影响最大。经检测,同一压片反复测定,检测的结果在误差范围内,但同一样品,经不同的人压片或同一人重复压片,SiO2的检测结果误差就超出允许范围。除采取措施规范操作、与已知样频繁比对等措施外,一旦出现意料之外的数据,按率值控制必然成问题。为此,本软件设定了几种模式,按率值控制模式和按成分控制模式。一旦出现个别意料之外的数据,比如SiO2异常,就可采用按成分控制模式,将SiO2交由人工控制,凭经验和现场情况综合分析决定其保持不变还是适当增减,其它几种成分仍按常规由程序自动计算,这样就保证了反馈调整仍然受控,下一周期4种成分的增减量仍按预定方案调整,只是SiO2的测定值只做参考,下一周期再做验证。考虑到一部分人的操作习惯,喜欢微调某一种或两种原料继续观察,本软件也设定了这种模式,将微调的方案输入程序,立刻就能得出结果,操作人员可根据结果重新改变微调方案,直到满意,改“粗算”为“精算”。

3、生料率值自动控制系统助手的应用效果

使用该软件后,该厂试生产期间,生料成分就得到充分保证,正常情况,经“助手程序”计算后调整配料,一个班率值合格数可达到6~7个,而完全由人工凭经验控制,一个班率值合格数最多有3个。如出现堵料等不正常情况,经“助手程序”的帮助,可排除堵料因素判断需不需要调整配比,率值很快能恢复正常。其中有一段时间,由于荧光分析仪的原因,SiO2测定数据波动异常,在“助手程序”上采用按成分调整模式,SiO2由人工凭经验加快速测硅结果综合判断,虽然荧光分析的表观检测率值合格率不高,但有效地控制了其它三成分稳定,成分合格率保持在80%以上。并在调整时可消除对SiO2的扰动,综合样的化学分析结果也证明SiO2符合要求。

4、生料率值自动控制系统助手的拓展助手程序还辅以了配料计算功能,方便快捷。并另有配料计算精算系统,可模拟实际情况,在计算出的配比基础上,可以马上模拟计量秤计量波动、原料成分波动、原料水分波动和燃料热值波动等实际情况,直接测算出各种波动对配料结果的单独影响与综合影响,模拟测算迅速、快捷、精确量化,从中可以分析影响的主要因素,及时采取对应措施。“助手程序”研发成功后,以此为模式,又开发出了适用于立窑系统的率值配料自动控制系统助手,即使立窑厂没有配置率值配料自动控制系统,该系统助手对人工控制也有极有效的帮助作用。即使只有Ca、Fe滴定,也可使用本系统。在经验操作模式下,对未测定的Si、Al成分,调整配比时可进行保持相对稳定或相对定量增减,避免调整Ca、Fe引起Si、Al扰动。推广过程中,某立窑水泥厂包括煤、复合矿化剂有10种原料,经改进,已经适应了10种原料系统的需求。

5、结束语

“助手程序”是在工厂已经配置生料率值自动控制系统基础上开发的,是一个完全独立的“专家系统”,可以单独设置一台电脑,也可以装载在率值自动控制系统的计算机上,单独运行。它与现有“率值自动控制系统”的核心程序相比,其特点是,可根据实际情况选择计算模式,有“率值控制自动计算”模式、“成分控制自动计算”模式,“率值手动控制计算”模式、“成分手动控制计算”模式及“微调配比手动计算”模式,可根据现场实际情况与操作者的思维习惯选择,各计算模式间可快速切换,再加上Pi与ξR曲线与“模糊判断”、在计算过程中充分的人机交流,使操作者既可依赖系统的“自动计算”,也可充分干涉系统的计算过程,使之按照自己的思维进行计算,不再有“失控”的感觉。对于回转窑系统,它设置了“包含窑灰”与“不包含窑灰”的情况;对于立窑系统,它设置了从3组分配料到包括煤、矿化剂在内的10组分配料,基本上涵盖了各种情况。本系统如果与成分测定仪器连接,与中控或配料秤控制柜连接,就可构成完整的率值配料自动控制系统,这还有待于继续完善。

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