[发明专利]一种回水流量检测偏差修正方法有效

专利信息
申请号: 201410728525.7 申请日: 2014-12-03
公开(公告)号: CN104457918B 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 张海峰;胡广平;李金玉;王文龙;马松勃;陈琴;孙波;脱雪琴 申请(专利权)人: 金川集团股份有限公司
主分类号: G01F25/00 分类号: G01F25/00;G01F1/58
代理公司: 甘肃省知识产权事务中心62100 代理人: 周立新
地址: 737103*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要:
搜索关键词: 一种 回水 流量 检测 偏差 修正 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及矿山、选矿及化工流程生产过程中工业循环利用回水的流量检测和修正,主要用于解决由于流量计和流体管道内壁慢时变黏结所产生的流量检测值反向漂移问题。

背景技术

为实现资源循环利用,减少新水消耗量,大多数矿山、选矿和化工等高能耗企业将生产过程排出废水在净化池中进行中和、沉淀后,净化池底流经渣浆泵打回堆存库或其它处理流程,回水(净化池中的上清液)则返回生产流程继续循环利用。为降低生产成本,工业生产回水一般不进行化学处理,只进行简单的絮凝、沉淀过程,经常出现回水固体杂质含量高,甚至浑浊现象,尤其是回水分界面附近最为明显。

为减少检测仪表的维护量、提高使用寿命,固液两相流体的流量检测一般选用电磁流量计。测量介质的流通面大是电磁流量计的特点,但同时电磁流量计的正、负和参比电极长期与回水接触,尤其是低压回水管路易发生黏结现象,致使测量电极之间的电导率发生缓慢变化,无法稳定可靠地准确计量流量。为消除电磁流量计电极黏结所产生的流量检测偏差,一般采用自清洗电磁流量计,即按固定周期产生高频振荡,依靠流量计内腔测量介质的振动冲刷去除正、负电极和参比电极表面的黏结物,保证在测量介质特性不变的条件下,电极电导率的相对稳定。

在电磁流量计的允许测量范围内,根据液固两相流体流量与流速和管径截面成正比的测量原理,在测量介质和流速一定(电极电导率不变)的情况下,流量大小与管径成正比。由于带有腐蚀性的工业回水杂质含量高,黏度大,杂质极易在流量计内壁沉积结垢,这种慢时变结垢的直接影响就是流量计及其供水管线的管径变细。随着时间推移,流量检测数据与实际值相比偏差越来越大,最终导致无法为生产作业提供指导,更谈不上控制回路的自动投运。

发明内容

为克服上述现有回水流量检测技术的不足,实现对工业生产过程回水流量的准确检测,方便自动控制回路的投运,本发明提出一种回水流量检测快速修正方法。回水流量快速修正方法包括自清洗电磁流量计、便携式测厚仪、上位监控机、修正模型、显示界面等四部分组成。回水流量快速修正方法要解决的问题如下:

(1)为防止计算精度对不同类数据造成的影响,消除大数吃小数现象,对辨识模型所需的定长数据进行归一化处理;

(2)利用便携式测厚仪定期对流量计同一截面上的上、下、左、右四点进行厚度测量,折算后转换为流量计的有效管径,形成由时间尺度、有效管径值所构成的二维定长队列,应用最小二乘非线性拟合算法,在线辨识管径记忆因子等参数;

(3)开发一种回水流量计内壁慢时变快速修正模型,根据流量计过程检测值、管径修正值、记忆因子、投运时间等参数,在线快速计算流量计管径;

(4)利用组态软件的上位脚本工具,编制数据输入窗口、数据处理、参数辨识和流量修正算法模型;

(5)监控界面显示流量修正,为回水流量自动调节提供条件。

为实现上述功能,本发明所采用的技术方案如下:

(1)在不同时间段内用便携式测厚仪对流量计或回水管道同一截面上、下、左、右四点的壁厚进行多点测量,将测量时间、测量壁厚形成一条数据记录,推入定长队列中,并对每条数据记录中的四点壁厚值进行处理,最终形成由测量时间尺度、流量计管径所构成的二维数据记录集;(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,、是第条壁厚测量数据记录相对时间,单位为秒/s;

是第条管道上部壁厚测量值,单位毫米/;

是第条管道下部壁厚测量值,单位毫米/;

是第条管道左侧壁厚测量值,单位毫米/;

是第条管道右侧壁厚测量值,单位毫米/;

是管道测量壁厚数据记录集;

是管道测量壁厚数据记录元素;

是变换后管道测量壁厚数据记录集;

或变换后管道壁厚元素集;

是第条壁厚记录测量间隔时间,单位为天;

是第条管道等效壁厚,单位毫米/;

是定长队列的数据记录长度;

是管道有效内径数据记录集;

或变换后管道内径元素集;

是第条壁厚记录对应的管道有效流通内径,单位毫米/;

是管道起始流通内径,单位毫米/;

是管道起始壁厚,单位毫米/。

(2)对二维定长队列数据记录集进行归一化处理,依据数据集内流量计管径测量值符合独立正态分布条件和3σ误差限原理剔除异常数据,即剔除大于和小于的记录,消除异常数据对辨识模型的影响;

; (6)

(7)

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