[发明专利]一种新型干法水泥熟料生产全流程优化方法有效

专利信息
申请号: 201310210467.4 申请日: 2013-05-30
公开(公告)号: CN103332878A 公开(公告)日: 2013-10-02
发明(设计)人: 于海斌;王卓;王斌;庞强 申请(专利权)人: 中国科学院沈阳自动化研究所
主分类号: C04B7/38 分类号: C04B7/38;C04B7/43
代理公司: 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 代理人: 周秀梅;许宗富
地址: 110016 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 新型 水泥 熟料 生产 流程 优化 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及水泥生产技术领域,尤其是一种新型干法水泥熟料生产全流程工艺指标和预分解窑操作变量的智能优化方法。

背景技术

新型干法水泥熟料生产线主要包括生料磨和预分解窑两个系统。生料磨和预分解窑系统分别承担着生料制备和熟料烧成的任务,它们在完成生产任务的同时也消耗了大量的能源——电和煤。因此,如何使这两个系统安全稳定地运行在合适的指标下,并以较低的能耗获得合格的生料和熟料产品,就成为每一个水泥企业所追求的目标。

生料磨和预分解窑的工作原理如图1所示。石灰石、砂岩、钢渣和页岩经配料站配料后,由皮带输送机送至生料磨内。混合物料在生料磨内被磨细,细度合格的生料被生料磨出口处的收尘器收集起来,进入生料均化库储存;细度不合格的生料则返回生料磨继续粉磨,直至细度合格为止。预分解窑分为预热器、分解炉、回转窑和篦冷机四部分。储存在生料均化库中的生料经过斗式提升机进入到预热器中蒸干水分,然后进入分解炉中发生分解反应使得石灰石大部分分解为氧化钙和二氧化碳,然后再进入回转窑中进行煅烧,并发生化合反应,最后再进入篦冷机中进行急冷,从而得到水泥熟料。来自窑尾煤粉仓和窑头煤粉仓的煤粉分别喷入分解炉和回转窑中燃烧,燃烧产生的热量供给石灰石分解和熟料煅烧所用。

在新型干法水泥生产中,生料磨系统的工艺指标是出磨生料的细度和三率值,预分解窑系统的工艺指标是熟料的f-CaO含量和三率值。表示熟料质量的指标是熟料3天抗压强度。生料磨系统的能耗主要是电耗,预分解窑系统的能耗主要是煤耗和电耗。目前,我国的新型干法水泥企业普遍采用DCS对生产过程进行控制。近年来,随着生料磨负荷控制、生料三率值控制、分解炉出口温度控制及烧成带温度软测量等先进控制技术和软件的开发应用,新型干法水泥企业的回路级控制功能日臻完善,生料磨负荷、生料三率值、生料细度、分解炉出口温度、烧成带温度及篦冷机篦床压力更加稳定,能耗已经有所降低。但是,由于新型干法水泥熟料的生产过程具有综合复杂性,指标之间的关系复杂,这些因素制约了能耗的进一步降低,主要原因是由于基础控制回路难以找到合适的设定值。当前,水泥熟料生产线的生料磨系统和预分解窑系统是分别独立运行的,它们的工艺指标制定都是依靠相关工艺人员积累的经验。因此,将水泥熟料生产线作为一个总体来给出合适的工艺指标设定值,对于能耗的进一步降低具有重要意义。

当生料和熟料的工艺指标确定以后,操作人员根据实际的生料细度及三率值、煤粉的灰分及热值、以及熟料f-CaO含量的设定值,凭借积累的经验,通过手动调节预分解窑的操作变量——分解炉出口温度、烧成带温度及一篦床压力的设定值来使熟料f-CaO含量达到设定值。在实际生产中,水泥熟料烧成过程是典型的时变非线性、大滞后过程,影响熟料f-CaO含量的因素较多,操作人员操作的主观性和随意性较强,因此熟料f-CaO含量的控制效果也不够平稳。因此,根据实际生产状况确定合适的生料磨系统和预分解窑系统的工艺指标及预分解窑系统的操作变量的设定值,就成为一个难点。

生料磨系统质量指标和预分解窑系统的操作变量设定值的确定都是根据相关人员积累的经验,这样的运行方式使得水泥企业相关技术人员和操作人员的劳动强度大,而且整条生产线的能耗难以进一步降低,熟料的质量波动较大,不易实现运行优化。所以,有必要从水泥熟料生产全流程的角度来确定合适的生料磨和预分解窑的工艺指标,在此基础上自动确定预分解窑系统操作变量设定值,以改进当前的运行方式,减轻技术人员和操作人员的工作强度,使得水泥熟料生产线的能耗进一步降低,熟料质量也更加平稳。

发明内容

针对当前新型干法水泥生产线——生料磨系统和预分解窑系统的质量指标、能耗指标之间关系复杂,生产能耗难以进一步降低的问题,以及预分解窑系统的熟料f-CaO质量不稳定的问题,本发明要解决的技术问题是提供一种生料磨和预分解窑系统工艺指标、以及预分解窑系统操作变量设定值的计算方法。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:一种新型干法水泥熟料生产全流程优化方法,包括以下步骤:

工艺指标决策变量选取:选取生料三率值、生料细度、生料磨系统加料量、预分解窑系统加料量、熟料f-CaO含量和熟料三率值作为工艺指标决策变量;

模型建立:包括

a.生料磨系统电耗模型的建立:以生料细度和生料磨加料量为输入变量,以生料磨系统电耗为输出变量,根据历史输入输出数据,采用多元线性回归方法,建立生料磨系统电耗的模型;

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