水泥选粉机(运用智能控制，粉磨均电耗下降266%，选粉成品合格率提升11%)

Posted 2023-05-30

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水泥选粉机(运用智能控制，粉磨均电耗下降266%，选粉成品合格率提升11%)

前言

　　本文主要解决目前水泥生产控制严重依赖中控操作员，大部分回路通过手动操作、部分回路波动过大等问题，在生产过程中主要通过人为经验操作，存在操作人员操作经验参差不齐、处理及时性差、操作方式不一等情况，还有对于运行状态的判断依据不一，无法使粉磨工艺参数全时运行在最佳状态，最终通过应用智能控制解决以上难题。

第一章工艺流程

苏州天山水泥工艺流程示意图

　　苏州天山水泥生产工艺流程配置为4.2*13M管磨机+180*120辊压机+TS4500双转笼选粉机，首先将各原材料按照一定配比通过电子皮带秤计量混合后送至配料提升机,除铁后进入循环提升机，提升至V型选粉机进行选粉，粗颗粒回恒重仓缓冲后进入辊压机中碾压，碾压挤碎后通过循环提升机带至V型选粉机，V型选粉机粗选出的较细物料进入TS4500选粉下转笼初选，200um以上的颗粒通过下转笼选粉后回恒重仓，小于200um的颗粒进入TS4500选粉机上转笼再次进行选粉，合格品通过旋风筒收集送入成品斜槽与磨机成品进行混合，不合格品进入球磨机进行粉磨，球磨机粉磨后的物料通过出磨提升机提升至TS5000选粉机选粉,合格品通过系统风机带入收尘系统收集后进入成品斜槽与TS4500成品混合，最终送入水泥库作为水泥成品储存，不合格品回球磨机进行再次粉磨。

苏州天山水泥厂区

第二章关键技术与创新

　　1.基于大数据、人工智能、知识图谱等信息技术，融合现场操作规则，开发了包含先进控制技术、在线优化技术及大数据分析技术的成熟智能控制系统。

　　2.解决了部分应用在现场的系统对仪表精度过于依赖、工况适应性不佳等难题，实现智能优化系统可用率始终在90%以上。

　　3.创造性地在水泥生产过程中采用了“自寻优”算法，结合机理模型、数据模型和专家经验三者进行变步长、变周期寻优，使系统始终运行在最佳工况，控制主界面如下图：

第3章智能控制方案

　　水泥磨智能控制系统基于RASO系统、水泥磨生产工艺以及资深操作专家的经验，设计了整体的智能控制思路，从而实现多变量之间的协调控制和全局优化。具体包含以下几个方面的控制单元，辊压机负荷优化控制单元、水泥磨负荷优化控制单元、水泥质量优化控制单元等。通过对这些控制单元的协调，智能控制系统实现对整体水泥磨系统的稳定和优化操作。

1 辊压机负荷优化控制单元

　　辊压机负荷控制是根据辊压机电流目标值自动调节喂料挡板，以保证辊压机电流在正常范围内。辊压机电流反映辊压机碾压物料的多少，辊压机电流不能过高。通过辊压机喂料挡板自动控制稳定辊压机滚压物料量，从而稳定辊压质量和产量，并且保证辊压机电流不超过设定限值。

　　控制示意图如下：

2 水泥磨负荷优化控制单元

干净整洁的磨机车间

　　出磨提升机电流及稳流仓仓重的平稳控制是水泥磨平稳生产的核心，但这两个指标存在较多的共同影响因素，单一的设定值有可能导致在实现上述回路的常规控制后，形成内部持续波动，在此需要对两者进行协调。同时，稳流仓仓重控制的主要目的是使进入喂料仓的物料与进入辊压机的物料达到一个相对平衡的状态，以便辊压机能够工作在最佳状态并且不会对辊压机造成太大的冲击，既可以使辊压机运转稳、利用率提高，也可以延长其使用寿命。

　　控制示意图如下：

3 水泥质量优化控制单元

　　水泥成品粒度是水泥质量的核心指标，主要依托在线粒度仪实时测量(或化验室数据)的粒度数据，实现对选粉机转速设的实时控制。粒度控制主要以先进预测控制方法为基础，实现对选粉机进行自动控制，控制框图如下：

4 协调控制单元

　　出磨提升机电流以及喂料仓仓重的平稳控制是水泥磨平稳生产的核心，但这两个指标存在较多的共同影响因素，单一的设定值有可能导致在实现常规控制后，形成内部持续波动。在此需要对两者进行协调，采用智能设定调节死区的方式来避免两个控制模型的干扰所导致的发散。

　　主要采用循环风机转速、选粉机转速、总喂料量与称重仓下料开度等参数进行参考，对两者调节灵敏度进行动态调整，如下图所示：

5 大数据挖掘与处理技术应用

　　在先进控制与自寻优算法实现后，可基本实现现场准无人化操作、生产过程平稳可靠运行。在此基础上，生产中所关注的焦点集中在对控制品质的进一步提升以及在能耗降低上的需求。为此，将大数据与机器学习算法等新技术应用到水泥磨生产智能控制系统中，可实现工艺参数最优化，体现出节能、质量、台时等多方先效益。智能控制系统中的大数据挖掘与处理技术应用主要体现在以下方面：

　　1)软测量

　　区别于传统的基于公式的软测量，RASO系统中的软测量采用基于大数据网络结构的方式，解决了传统软测量对单一测点与阀门死区极为敏感、受条件影响存在不一致、非线性性能差等缺陷。

　　2)佳值统计优化

　　由于水泥生产质量数据(主要是粒度数据)与实时数据相比，滞后较大，传统分析过程无法准确得出最终质量指标。RASO系统采用时间序列自动调整的方式，将游离氧化钙化验值、7天强度、28天强度数据与实时测点数据相结合。对较好的运行状态进行收集、统计(佳值统计)，运用机器学习算法，以此分析结果来修正设定点。

　　3)智能安全限幅与快速响应

　　大数据当前分析结果用于直接阀门输出等控制过程时，考虑其安全性与可靠性，RASO系统中将其运算结果的±20%范围作为调节安全限幅20%为举例，系统进行智能修正)，确保工艺安全。同时对传统反馈控制进行快速响应修正，减少传统算法的稳定过程。

　　4)模型参数自学习与智能自更新

　　由于生产现场原料、设备、工况均处于动态过程中，模型参数的适应性会随着时间的推移产生变化。在RASO系统中，进行完调参工作后，模型参数可以自身进行自学习，并采用定期+不定期方式进行自更新，以完全适应现场工况的变化。

　　5)智能语音报警功能

　　优化系统将生产装置的主要运行故障都纳进了智能语音报警模型，当某种故障发生或将要发生，优化系统会以不同的模仿真人声音进行报警，直接定位到点，如“XX温度异常，请注意!”

第四章应用效果

　　1、智能控制系统投运至今，实现自控率大于95%，辊压机循环系统和磨机系统始终保持平衡稳定状态，各参数波动幅度大幅度降低，水泥生产全智能、准无人化运行，可靠实现了生产过程的连续、平稳运行，下图为恒重仓仓位和出磨提升机电流手动控制和自动控制趋势对比图。

　　2、通过故障预警、真人语音报警，实现多起故障提前预警，大幅度降低了操作员劳动强度，全面提高系统的安全性、稳定性和管控性，下图为语音智能报警画面。

　　3、通过对29个班次台产、电耗、质量控制对比，智能控制实现水泥粉磨工序电耗降低平均降低2.66%，TS4500选粉机成品合格率提升11%。

　　综上，苏州天山水泥近年来通过不断努力，厂区环境持续亮化、生产技术指标持续改进，竞争力持续增强，经营指标在区域同类企业中遥遥领先，值得广大粉磨企业学习借鉴。