崔洪坤
(合肥水泥研究設(shè)計院有限公司, 安徽 合肥 230051)
目前,我國水泥熟料生產(chǎn)進(jìn)入平穩(wěn)期,年平均18 億噸左右。但水泥行業(yè)產(chǎn)能過剩、勞動強(qiáng)度大、熟料生產(chǎn)過程智能化程度低的現(xiàn)狀依然存在。生產(chǎn)控制條件主要由操作員經(jīng)驗得出,過于依賴操作員的能力和經(jīng)驗積累,存在人為因素影響大、科學(xué)性差、隨機(jī)性大等缺點(diǎn)[1],而針對污染物排放特別是NOx 的排放,主要以末端選擇性非催化還原(selective noncatalytic reduction,簡稱SNCR)被動式的治理為主,生產(chǎn)過程和排放過程的結(jié)合度較低,人工控制滯后性的缺陷一直存在,造成現(xiàn)有生產(chǎn)過程熟料產(chǎn)質(zhì)量和污染物排放波動較大、生產(chǎn)成本增加等問題?;谝陨蠁栴},需要一種智能的控制方法[2],將水泥生產(chǎn)過程中熟料的產(chǎn)質(zhì)量和污染物特別是NOx 的排放有機(jī)的結(jié)合,以主動控制污染物的排放量。為解決以上問題,本文將探析一種融合預(yù)分解系統(tǒng)、回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)的智能控制系統(tǒng)主要控制參數(shù)和思路[3]。
回轉(zhuǎn)窯的低NOx 煅燒技術(shù)路線如圖1 所示。要實現(xiàn)低氮煅燒,硬件系統(tǒng)方面包括設(shè)計窯頭的低氮燃燒器等,軟件方面需要智能控制算法。而智能控制算法的設(shè)計需對水泥窯爐生產(chǎn)進(jìn)行建模,建模的前提就是確定所需要的輸入輸出變量。根據(jù)圖1 的技術(shù)路線,結(jié)合回轉(zhuǎn)窯的生產(chǎn)工藝,回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)主要控制參數(shù)如表1 所示。
圖1 回轉(zhuǎn)窯低NOx 煅燒技術(shù)路線
表1 回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)主要控制參數(shù)
回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)的采集點(diǎn)為9 個,控制點(diǎn)3 個。
(1)對于一個日產(chǎn)量固定的水泥廠,生料量一般是相對固定的,但是也會因為某些因素發(fā)生改變。一旦生料喂料量改變,喂煤量和一次風(fēng)機(jī)頻率等必須要有相對應(yīng)的動作。
(2)生料三率值是非常重要的參數(shù),直接影響著熟料的煅燒品質(zhì),因此必須納入到智能控制系統(tǒng)的建模范圍。針對目前的DCS 系統(tǒng)數(shù)據(jù)里無法自動獲得,只能通過手動輸入,所以需要在智能控制系統(tǒng)里設(shè)置人工輸入口,以便進(jìn)行建模分析。
(3)CO 含量和NOx 含量在窯尾煙室處有檢測,CO 含量的高低,反映了窯內(nèi)空氣供給和煤粉燃燒的狀況,窯內(nèi)生成的NOx 含量直接影響最終排放的NOx 含量。當(dāng)CO 含量和NOX含量不在正常范圍時,需要調(diào)整的控制參量為窯頭喂煤量、閥門開度比、一次風(fēng)機(jī)頻率等。
(4)窯內(nèi)火焰溫度和窯電流直接影響著熟料的最后燒成,這兩個參量的變化由窯頭喂煤量、閥門開度比進(jìn)行控制,而窯頭喂煤量和閥門開度比的變化又會引起窯尾煙室溫度的變化,因此窯尾煙室溫度也得納入到建模系統(tǒng)里。
預(yù)分解系統(tǒng)的自適應(yīng)分級燃燒控制技術(shù)路線如圖2 所示。要實現(xiàn)低氮煅燒,硬件系統(tǒng)方面就是分析預(yù)分解系統(tǒng)與回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)結(jié)合的反應(yīng)特性,改造分解爐風(fēng)煤料的布置等,軟件方面需要智能控制算法。影響分解爐的因素有很多[4],與上述回轉(zhuǎn)窯窯頭的變量選取原則一樣,結(jié)合圖2 的技術(shù)路線,預(yù)分解系統(tǒng)主要控制參數(shù)如表2 所示。
圖2 預(yù)分解系統(tǒng)自適應(yīng)煅燒燃燒控制技術(shù)路線
表2 預(yù)分解系統(tǒng)主要控制參數(shù)
預(yù)分解系統(tǒng)的采集點(diǎn)為6 個,控制點(diǎn)4 個。與窯頭的控制思路類似,窯尾數(shù)據(jù)采集的六個重要參數(shù):分解爐出口溫度、窯尾煙室高溫CO 氣體濃度、分解爐錐部溫度,不僅僅與窯尾喂煤量、窯尾分煤量、分料量等有直接關(guān)系,還與回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)等其他因素間接相關(guān),因此兩個系統(tǒng)控制變量之間需要合理的模型和算法關(guān)聯(lián)。
針對新型干法水泥回轉(zhuǎn)窯的自動控制與系統(tǒng)[5],結(jié)合前期技術(shù)儲備,初步設(shè)計四種建模方法:時間序列、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí),建模路線如圖3 所示。
圖3 水泥爐窯低氮煅燒智能控制系統(tǒng)建模路線
基于上述的理論分析及模型設(shè)計,用C 與C++高級語言進(jìn)行編程實現(xiàn),并封裝成各個模塊,然后整合在一起及形成最終的水泥窯爐低氮煅燒智能控制系統(tǒng),如圖4。系統(tǒng)主要包括如下四個方面:智能控制算法;閾值管理;歷史數(shù)據(jù)庫;通信配置。
圖4 水泥爐窯低氮煅燒智能控制系統(tǒng)
水泥生產(chǎn)過程中,熟料生產(chǎn)是最重要也是最復(fù)雜的一個環(huán)節(jié),熟料生產(chǎn)雖然自動化程度已經(jīng)很高,但關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)還是以人工操作為主,質(zhì)量、排放等控制也存在滯后性等問題。本系統(tǒng)結(jié)合對水泥熟料生產(chǎn)過程中NOx 的釋放和產(chǎn)生規(guī)律,在兼顧常規(guī)生產(chǎn)控制的同時,重點(diǎn)對NOx 的過程量進(jìn)行相關(guān)智能控制,以降低熟料生產(chǎn)過程中的NOx 的產(chǎn)生量,給末端治理降低壓力和成本。本文僅對關(guān)鍵控制參數(shù)和思路進(jìn)行探析,未來將結(jié)合實際對系統(tǒng)進(jìn)行不斷的完善和提高。