烧结智能监测与优化控制系统.docx
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烧结智能监测与优化控制系统
烧结过程智能监测与优化控制系统
技术方案
北京北科亿力科技有限公司
2015年3月
1需求分析
随着烧结设备的大型化和高炉对烧结矿质量要求的提高，烧结过程计算机控制技术的作用和成效更为显著，烧结自动控制水平已成为衡量烧结工艺水平的一个重要标志。
近年来新建和大修改建的大中型烧结机都配置了计算机自动控制系统，但由于缺少品种齐全、性能优良的检测仪器仪表和必要的人工智能控制技术，我国的烧结自动控制系统与世界先进水平相比，在劳动生产率、生产成本、质量和能耗等方面仍存在着较大的差距。
因此，如何利用烧结过程的全方位信息，采用先进的控制技术和优化方法，使整个烧结生产运行处于最优状态，仍是我国钢铁企业目前需要解决的关键问题之一。
烧结过程的控制非常复杂，它涉及到温度、压力、速度以及流量等大量物理参数，包括物理变化、化学反应、液相生成等复杂过程，以及气体在固体料层中的分布、温度场分布等多方面的问题。
从控制的角度来看，烧结生产过程具有大滞后、多变量、强非线性以及强耦合性等特点，属于工艺流程长、控制设备大型化的连续复杂工业过程，传统的依靠人工“眼观—手动”的调节方法已经无法满足大型烧结设备的控制要求，需要更加精确和稳定的自动控制。
因此，为实现烧结过程稳定、提高烧结矿产量和质量以及降低能耗等目标，采用多种检测仪表和先进控制设备（计算机控制系统、集散控制系统、可编程序控制器），结合自动化技术、传统控制技术、智能控制技术、计算机技术、信息技术、网络通信技术，在实现生产过程自动化和稳定化的基础上，建立烧结过程智能优化控制系统，提高烧结过程控制的自动化、智能化、网络化水平，为企业取得显著地经济效益和社会效益。
2系统功能与控制目标
2.1系统功能
智能监测与优化控制系统主要由设备管控系统、过程优化控制系统、成品质量控制系统以及精细化管理平台四大部分组成，如图2-1所示。
图2-1智能优化控制系统主要功能
2.2控制目标
智能监测与优化控制系统采用在线检测技术、自动控制技术以及数学模型等，通过与烧结工艺的完美结合，达到以下两个方面的目的：
一是稳定烧结工艺参数，生产出化学成分稳定、粒度均匀、强度较好的烧结矿；二是最大限度地降低生产成本，提高劳动生产率，降低劳动强度。
具体控制目标如下：
（1）精确控制混合料水分，控制精度±0.5%；
（2）减少烧结矿碱度波动，平均偏差≤0.05，提高碱度一级品率8%；
（3）提高亚铁稳定率，平均偏差≤0.5，FeO稳定率提高5%；
（4）固体燃料消耗节约1kg/t以上；
（5）返矿率降低3%以上。
3技术方案
3.1设备管控
设备的稳定运行是确保烧结生产稳定的基础，也是实现烧结过程自动控制的前提条件，若设备控制精度下降或设备损坏，既影响自动控制的效果，又影响烧结矿的产量和质量。
为此，采取以下两种措施对烧结生产中的关键设备进行管控：
（1）采用精度控制模型，提高设备尤其是下料设备的控制精度，确保自动控制的效果；
（2）采用设备运行监控及报警模块，提高设备的故障发现率及处理效率，减少因设备损坏给生产带来的损失。
3.1.1设备精度控制
本系统所提及的设备精度控制，是指在原设备控制精度的基础上，通过采用精度控制模型，进一步提高设备的控制精度。
以配料过程中料仓的下料控制为例，通过累计单位时间内料仓的实际下料重量来评估料仓的控制精度，如表3-1所示。
表3-1不同情形下料仓的下料情况
时间/min
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
累计
设定重量/t
40
40
40
40
40
40
40
40
40
40
40
40
480
实际
重量/t
情形1
39.8
39.9
39.9
39.7
39.7
39.8
39.9
39.8
39.8
39.7
39.9
39.9
477.8
情形2
40.1
40.1
40.2
40.2
40.2
40.3
40.3
40.2
40.2
40.2
40.2
40.3
482.5
情形3
39.8
40.1
40.2
39.9
40
39.8
39.9
40.1
40.2
39.7
40
40.2
479.9
图3-1各个料仓实际下料量对比
当出现前两种情况，即实际下料值与设定值一直存在负（或正）偏差时（见图3-1），通过将平均误差加在设定值上进行修正，以尽可能减少误差；当出现第三种情况，即实际下料值波动于设定值之间时，系统认为此种情况属于正常，不用修正。
通过每5min进行一次误差累计、每10min进行一次修正的方式，对下料精度进行控制，具体控制方法如下：
（1）每5min累计实际下料量，当与设定下料量的偏差在1%~2%时，修改下一次的设定值；当偏差＞2%时，建议校准或更换设备。
（2）每10min累计实际下料量，当与设定下料量的偏差连续2次大于0.5%时，修改下一次的设定值；当偏差＞2%时，建议校准或更换设备。
3.1.2设备运行监控
采用“设备运行监控及报警”模块来代替传统的人工巡检模式，高效及时地发现设备可能出现的故障，减少因设备损坏而给烧结生产带来的损失。
主要功能如下：
（1）重点设备的实时在线监测；
（2）发现故障自动报警，并给出详细的报警信息；
（3）自动记录维护记录。
该模块通过采集设备的重要运行参数，并设定上下限报警值，来实时监控主要设备的运行情况，当设备的运行参数超过上下限报警值时，系统自动报警，操作人员可以方便、及时地做好维护工作。
烧结生产过程中，重点监控的对象包括：
（1）料仓料位、秤、皮带；
（2）混匀、台车、环冷、破碎、料筛等设备的电机温度及润滑系统。
3.2烧结过程优化控制系统
烧结过程包含许多复杂的物理、化学过程，烧结过程的优化控制是将烧结生产工艺与现代控制理论相结合，通过建立数学模型的方式来寻求实际生产过程中难以发现的控制规律，从而实现各种复杂的自动计算与控制。
烧结过程优化控制系统主要包括以下六种模型：
（1）无扰换堆模型
烧结过程的原燃料来源较广，成分差异较大，如不能及时跟踪当前原燃料的成分，将对后续配料计算的准确性带来很大的影响。
因此，在配料计算前建立一套基于成分跟踪的无扰换堆模型。
（2）配料计算模型
烧结矿的碱度、TFe等指标主要与配料过程有关，为保证上述指标的稳定性，必须对混匀矿的配比进行精确计算；与此同时，在满足烧结矿成分要求的基础上，尽可能降低配料成本。
为此开发出基于烧结矿成分要求和价格最优的配料计算模型。
（3）水分跟踪与控制模型
混合料水分控制的稳定与否，将直接影响混合料的制粒效果、烧结过程料层的透气性以及烧结设备的正常运行等，进而制约着烧结矿质量与产量的稳定和提高。
为保证混合料水分的波动控制在一定的范围，建立一套先进的混合料水分在线监测与自动控制模型，实现混合料水分的闭环精准控制。
（4）烧透点分析与控制模型
烧结终点控制适宜且保持稳定，不仅能保持烧结生产过程稳定运行，保证烧结矿质量，而且能有效提高烧结矿的产量，降低能源消耗。
因此，建立一套烧透点分析与控制模型至关重要。
（5）燃烧一致性控制模型
由于原料混匀的均匀性、粒度、台车工艺特性（边缘效应）、水分、配碳、风箱吸力以及透气性等原因，导致台车的垂直烧结速度不一致，同一断面上的烧结矿出现不同的烧透程度。
为此，建立一套燃烧一致性控制模型，通过合理布料使垂直烧结速度趋于一致。
（6）烧结过程热状态分析模型
烧结过程是一个复杂的物理化学反应过程，从外部无法直接观察烧结反应的进程。
为实现烧结过程的可视化，并更好地帮助操作人员判断工况、调整参数，开发出一套烧结过程热状态分析模型。
3.2.1无扰换堆模型
无扰换堆数学模型以“质点跟踪”技术为基础，通过数据计算的方式，确定正在下料的混合料成分，具体步骤如下：
（1）化验混合矿成分时，填写相应的堆号和“未用”状态号；
（2）原燃料使用时，记录入仓号，并将“未用”状态改为“在用”状态，如表3-2所示；
（3）累计料仓出入量，根据料仓容量，计算料仓仓位，如图1-8所示；
（4）分析出正在下料仓的原燃料具体成分。
表3-2不同堆号原料的对应状态
堆号
TFe,%
FeO,%
CaO,%
SiO2,%
……
备注
入仓号
1
55.1
11.2
10.5
5.8
……
已用
7、9
2
56.3
10.5
11.2
6.1
……
在用
6
3
56.9
10.3
10.4
5.5
……
未用
4
55.5
9.3
10.6
5.6
……
未用
图3-2料仓中新旧料比例示意图
3.2.2配料计算模型
配料计算模型根据物料平衡原理，以混合料化学成分（如R、TFe等）和最低配料成本为目标，通过不断修改配比，找出各种原料使用的最佳方案。
其中混合料化学成分（TFe、CaO、SiO2、MgO、Al2O3等）计算公式如下：
（3-1）
式中，y为混合料的化学成分，%；Xi为各种原料的用量，t/h；yi为各种原料的化学成分，%；n为原料种类数。
成本计算公式如下：
（3-2）
式中，Z为烧结矿成本，元/t；Pi为相应的原料的价格，元/t。
将各组Xi值代入公式（3-2），求出Zmin的一组Xi值就是原料下料的最优解。
3.2.3水分跟踪与控制模型
水分跟踪与控制模型主要由水分在线检测仪、电动调节阀、PLC控制器、计算机设备以及专业数学模型和应用软件组成。
硬件系统包括微波水分在线分析仪（穿透式）3台、电动调节阀2台、电磁流量计2台、压力表2台、变频水泵2台、PLC控制器1套、工控机1台，其中3台微波水分在线分析仪分别安装在一次混合入口、出口以及二次混合出口的皮带上，网络架构如图3-3所示。
图3-3混合料水分在线监测与自动控制系统网络架构
混合料水分跟踪与自动控制主要包括如下几个环节：
（1）一次混合机入口混合料水分在线检测
（2）一次混合机打水量自动控制
（3）一次混合机出口混合料水分在线检测
（4）二次混合机打水量自动控制
（5）二次混合机出口混合料水分在线检测
水分自动控制采用前馈+反馈的精确控制算法，自动调整打水量，确保一混出口、二混出口混合料的水分控制在目标值的±0.5%范围内。
3.2.4烧透点分析与控制模型
传统烧结生产过程中，烧透点位置主要依据风箱废气温度最高点来确定，该方法虽简单实用，但控制精度较低，烧透点误差范围3~4m，遇到某些特殊情况很难确定烧透点位置，如图3-4-a所示。
图3-4风箱废气温度柱状图
为此，我们可以结合燃烧工艺理论，通过数学模型拟合出相应的废气温度曲线（如图3-5所示），准确判断烧透点的位置，烧透点位置控制在0.5m范围内。
图3-5烧透点曲线图
3.2.5燃烧一致性控制模型
为减小台车宽度方向上烧结终点（BTP）位置的偏差，建立燃烧一致性控制模型，通过合理布料，使垂直烧结速度趋于一致。
具体方案如下：
（1）烧结布料器安装6～8个小闸门，烧结台车断面分别安装6～8台雷达料位计（如图3-6）；
图3-6区间分布图
（2）靠近机尾处8个风箱位置，每个风箱安装6～8支热电偶；
（3）通过烧透点模型，自动判断每个区间的烧透点位置；
（4）自动调节小闸门的开度，控制相应区间的料厚，将每个区间的烧透点控制在目标位置，实现横断面烧透点的一致性（见图3-7）。
图3-7燃烧一致性曲线图
3.2.6烧结过程热状态分析模型
在烧结机两侧大约安装20个红外测温仪，在线监测台车侧壁高端方向的温度及其变换趋势，并结合风箱废气温度等信息，通过数学模型分析烧结过程热状态分布。
具体分析步骤如下：
（1）数据分析处理
将每个监测点红外测温仪返回的数据采用曲线拟合的方式进行分析，如图3-8所示。
图中横坐标是台车壁板从下边缘到上边缘，纵坐标是壁板表面温度。
曲线可明显反应出烧结矿层的温度变化趋势。
图3-8某个监测点温度数据曲线拟合
（2）热状态分析
烧结矿层分为
（1）成矿带、
（2）燃烧带、（3）预热带、（4）冷料带、（5）铺底料，通过分析得到烧结过程的热状态图（如图3-9所示）。
图3-9热状态分析画面
烧结热状态分析子系统，实现了烧结过程的可视化，可以更好的帮助操作人员判断工况，更好对烧结过程进行监视。
可以对各类操作参数进行调整，稳定、优化烧结生产过程。
3.3成品质量管控系统
本系统所提及的烧结矿质量控制主要是指烧结矿的化学成分控制，包括碱度R、氧化亚铁FeO。
国内外生产实践表明，烧结矿化学成分的波动对高炉冶炼产生如下影响：
（1）烧结矿碱度波动值由±0.1%降至±0.05%时，高炉增产1.5%，焦比降低0.8%；
（2）烧结矿FeO波动值由±1.0%降至±0.5%时，高炉增产1.5%，焦比降低1~1.5%；
因此，稳定烧结矿化学成分，对强化高炉冶炼和增铁节焦有着十分重要的意义。
3.3.1碱度分析与控制
传统的碱度控制是一种纯滞后的反馈控制，即当碱度（化验室分析数据）超出目标范围时，在设备及操作均正常的情况下，通过增加（或减少）石灰石配比的方式来调节烧结矿碱度，但由于烧结生产的滞后性，给实际控制带来一定的不利影响。
为此，本系统采用前馈加反馈的综合控制模式。
前馈就是在质点跟踪的基础上，通过数据分析寻找烧结矿碱度和混合料碱度的对应关系，利用混合料碱度来预测烧结矿碱度，目前混合料碱度控制除前面所提及的无扰换堆模型及配料计算模型外，还可采用元素在线分析仪（如图3-10）进行实时检测、修正，以确保碱度控制的稳定。
若前馈控制的好，烧结矿碱度一般不会出现较大的波动。
但由于某些原因导致前馈控制失效，可通过反馈的方式进行补救。
反馈控制采用模糊化控制，达到提前控制的效果，控制示意如图3-11所示。
图3-10混合料元素在线分析仪构成
图3-11优化控制功能示意图
3.3.2亚铁分析与控制
FeO含量对烧结矿质量的影响主要表现在强度和还原性两个方面。
影响亚铁变化的因素有很多，如配碳量、透气性、烧结温度以及机速等，但实际生产过程中很难找出这些参数与亚铁之间的定量对应关系。
由于烧结生产的滞后性特点，要稳定控制烧结矿中亚铁含量，必须提前预知亚铁含量。
目前提前预测烧结矿中亚铁的方法有两种：
一是通过神经元网络等方法预测；二是通过亚铁在线分析仪，利用在线分析仪的数据跟检化验数据进行修正（如图3-12所示）。
图3-12亚铁成分在线分析仪
虽然影响亚铁的因素很多，但是亚铁的控制手段最有效的是改变燃料碳的配比。
调节思路类似于碱度调节。
3.4精细化管理平台
精细化管理平台通过收集、挖掘、提供有价值的数据，帮助生产部门实现生产过程的精细化管理与控制。
通过各种生产数据的自动采集、自动统计和在线分析，并以文字、图形、图表、曲线等形式实时展示，帮助现场人员及时掌握现场生产信息，总结生产规律，提高生产效率。
该子系统由能源消耗统计、物料消耗统计、数据仓库、生产报表、数据采集、趋势曲线、质量管理等部分组成。
3.4.1能源及原料消耗
烧结生产过程涉及多种原料和各种风水电气，这些物料的消耗直接影响烧结厂的能耗指标。
在没有信息化管理系统的生产单位，这些数据不计量或者要靠人工抄表的方式来计量，这样不仅浪费了人力，而且数据的真实性不太可靠，通过现代化的手段，自动采集与统计这些数据可以减少人为抄表的随意性，提高数据的真实性和准确性。
“能源及原料消耗”模块在数据库的基础上，通过自动采集数据与计算并及时存入数据库，可实现按批次或按时间的实时查询与历史查询，并可存入生产所需的报表中，通过用户界面显示、导出或直接打印。
3.4.2数据仓库
由于大型数据库的应用，使得工业生产过程中大量数据的收集与保存成为了现实。
数据库就像一个巨大的仓库，能够存放各种杂乱无章的数据。
通过建立相应的表把不同的数据按一定规律存放，然后通过索引等手段再高效的提取。
“数据库”模块负责将“数据采集”模块采集到的数据、过程数据、统计分析数据、模型计算结果等各种本系统所需的数据信息分类整理并建立数据库表，作为本系统显示、计算、查询的数据基础。
3.4.3生产报表
由于生产报表的数据量很大，通常手工报表的准确性得不到保障，手工统计容易出现错误，并且消耗抄录人员较多的时间和精力。
“生产报表”模块可根据现场技术人员的要求自动生成班报表、日报表和月报表、停机分析报表、重点参数异常报表、全流程物料流转报表等生产报表，报表可在线查看、历史查询、电子版导出或直接打印，大大减轻劳动强度，节省大量时间，避免数据错误，提高工作效率，减少管理成本。
3.4.4数据采集
烧结二级系统需要收集烧结生产中的所有参数及原燃料、成品矿的成分等数据，数据采集分为三类数据，第一类是烧结生产过程中的所有检测信息，主要通过OPC方式从一级PLC（或DCS）系统中采集；第二类是原燃料及烧结矿的化验成分，可以从用户界面输入，也可以从三级系统采集；第三类是从用户界面输入的参数。
3.4.5质量管理
现场人员最关注的是产品质量。
但是，通常“质检系统”是脱离生产现场的，操作人员无法实时获取质检结果，甚至出现化验结果不全或错误的情况。
本系统可实时采集、存储、显示原材料和产成品的检化验数据信息，工程师可根据质量数据及时调整生产操作参数。
质量数据同时作为配料计算、控制模型、亚铁预报等模型及报表的原始数据。
1）原料质量
显示当天所有生产批次的原料质量数据，当原料质量检化验数据出现错误或空缺时，操作人员可以核实确认后手动更正错误值或补充空缺值，以保证数据的完整性和准确性。
提供历史查询、数据导出和直接打印等功能。
2）成品质量
显示当天所有生产批次的烧结矿成品质量数据，当烧结矿成品质量检化验数据出现错误或空缺时，操作人员可以核实确认后手动更正错误值或补充空缺值，以保证数据的完整性和准确性。
提供历史查询、数据导出和直接打印等功能。
4优化控制系统的实现
烧结二级系统由硬件系统、数据库和软件系统三大部分构成。
4.1硬件系统
烧结二级系统建立在一级自动化的基础上，从一级系统中采集烧结生产过程中的工艺参数，从三级信息系统中采集原燃料、成品等的检化验数据信息，通过数学模型计算，将控制参数发送至一级系统，由一级直接控制设备，因此二级系统不能脱离一级系统而独立存在。
烧结二级系统与一级、三级系统间数据交换示意图如图4-1所示。
图4-1烧结二级系统与一级、三级系统间数据交换示意图
烧结二级系统采用C/S的网络拓扑结构，硬件系统由服务器、工程师站、操作员站、交换机等硬件设备组成，硬件网络拓扑图如图4-2所示。
图4-2烧结二级系统硬件网络拓扑图
4.2建立数据库
为了实现大量的数学模型计算、长期保存烧结二系统的重要数据、方便操作人员查询历史数据，烧结二级系统需要建立大型的关系数据库（ORACL数据库），根据不同的权限设计用户账号，根据不同的需求建立不同的数据库表。
根据实际的需要，本设计将数据库的表分四个大类，包括：
Ⅰ：
来自一级自动控制系统的生产数据；
Ⅱ：
物料管理数据，化学分析数据和物料编码等；
Ⅲ：
二级模块计算结果或中间数据；
Ⅳ：
系统参数或错误日志。
每一种类别包含一个或多个Oracle的数据表。
Ⅰ类中的生产数据记录表都包括实时表和历史表两类，实时表中只有一条记录，记录最新数据；历史表则记录每间隔15秒的所有数据。
Ⅱ类表中的数据来源可以是画面修改添加，也可以是直接的数据源读取。
4.3开发软件系统
烧结二级系统以数据库为核心，通过通讯程序和后台调度程序实现数据流的交换，数据之间的流向如图4-3所示。
图4-3烧结二级软件系统数据流向图
与一级系统间的数据交换：
生产操作参数和设备参数通过与烧结一级PLC系统的OPC数据接口和程序，将数据保存到不同的数据库表中，同时将二级系统的优化结果写到一级系统的PLC系统中；
与三级系统间的数据交换：
实时采集三级系统的原燃料成分、成品矿成分数据信息，同时将统计的报表数据传给三级系统。
数据库与应用程序之间的数据交换：
通过后台调度程序，实现用户界面、数学模型之间的数据交换。
数据计算与挖掘：
模型的计算都是在后台调度程序的作用下进行的，包括质点跟踪、神经元网络等模型计算，通过数据计算与挖掘，实现模型的建模和预报，实现二级系统的操作指导。
5效益分析
通过综合优化控制后，能够精确控制混合料水分（控制精度±0.5%）；减少碱度波动，平均偏差≤0.05，提高碱度一级品率8%以上；减少氧化亚铁波动，平均偏差≤0.5，提高亚铁稳定率5%，节约固体燃料消耗1kg/t；降低返矿率3%。
1）节约固体燃料带来的效益：
按年产100万吨烧结矿的烧结机，每吨煤粉按550元/吨计算，每年因固体燃料消耗降低带来的效益为:
100*550*1/1000=55（万元）
2）减低返矿率带来的效益：
按年产100万吨烧结矿的烧结机，烧结矿成本按90元计算（考虑燃料及动力成本），通过降低返矿率带来的效益为：
100*90*3%=270（万元）
3）减少碱度波动给高炉带来的效益：
有经验数据表明：
烧结矿碱度波动范围由±0.1降到±0.05，焦比降低1.3％（按1%计算）。
按年产100万吨铁水、平均焦比320kg/t的高炉计算，每吨焦炭按1200元计算。
320*1%*100*1200/1000=384（万元）
预计每年经济效益：
55+270+384=709万元
6设备清单
序号
名称
设备明细
数量
单位
1
二级优化
控制系统
计算机与服务器
（含系统、数据库及通讯软件）
1
套
数学模型及应用软件
1
套
2
监测与控制设备
水分在线监测与控制系统
微波水分仪3套
1
套
水泵2台
流量计2台
调节阀2台
压力表2台
PLC1套
控制柜1套
精细化布料控制与监测系统
电动闸门6套
1
套
雷达料位计6套
热电偶36点（6*6）
混合料元素在线分析仪
1
套
台车侧壁红外测温仪
40
套
亚铁在线分析仪
1
套
升级会员 