[发明专利]基于改进粒子群算法的马蹄焰玻璃窑能效优化方法、系统

说明书

本发明公开了基于改进粒子群算法的马蹄焰玻璃窑能效优化方法、系统，步骤A，采集马蹄焰玻璃窑的生产数据，建立基于澄清质量约束的能耗模型，并利用基于澄清质量约束的能耗模型将质量等级映射成为量化的澄清因子；步骤B，将收敛因子Δ和群体适应度方差σ²作为评价指标，来评判粒子群体的进化状态，对粒子群算法进行改进；步骤C，将改进后的粒子群算法结合乘子罚函数约束处理方法，应用于澄清质量约束下的能耗模型中，得到保证玻璃熔制质量情况下的能耗最优解。对气泡在澄清区域逸出的难易程度进行定量化分析，分析出能耗和质量等级的关键影响因素，得到最佳参数组合进而指导实际生产，从而达到确保澄清质量的同时降低能耗的目的。

技术领域

本发明涉及玻璃窑领域，尤其涉及基于改进粒子群算法的马蹄焰玻璃窑能效优化方法、系统。

背景技术

蓄热式马蹄焰玻璃熔窑的燃烧空间有一宗火焰流股回转形成U型火焰并在回转处形成热带，由于对火焰长度的限制以及对回转动力的要求，因此该窑形短宽，结构紧凑，其结构剖面图及火焰和气流走向如图1所示。玻璃熔制过程包含硅酸盐生成，玻璃形成，玻璃液澄清，均化和冷却等五个阶段。传统的熔制技术主要基于人工经验来调整相关工艺参数，这种方式不仅效率低，且难以适应玻璃制品的多样化需求。玻璃在熔制过程中的气泡缺陷严重影响产品质量，给企业带来了严重的损失。

发明内容

本发明的目的在于提出基于改进粒子群算法的马蹄焰玻璃窑能效优化方法、系统，获得最佳参数组合进而指导实际生产，从而达到确保澄清质量的同时降低能耗的目的。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于改进粒子群算法的马蹄焰玻璃窑能效优化方法，包括以下步骤：

步骤A，采集马蹄焰玻璃窑的生产数据，建立基于澄清质量约束的能耗模型，并利用基于澄清质量约束的能耗模型将质量等级映射成为量化的澄清因子；步骤B，将收敛因子Δ和群体适应度方差σ²作为评价指标，来评判粒子群体的进化状态，对粒子群算法进行改进；步骤C，将改进后的粒子群算法结合乘子罚函数约束处理方法，应用于澄清质量约束下的能耗模型中，得到保证玻璃熔制质量情况下的能耗最优解。

优选地，基于澄清质量约束的能耗模型建立过程为：

步骤A1，采集马蹄焰玻璃窑的生产数据，利用反向平衡分析方法得到池窑热效率模型：

其中，T_arch为碹顶温度，α为空气过剩系数，x为燃料流量，f为辐射部位孔口面积，Φ为辐射部位门孔系数，C_t为辐射部位比热，为燃料的低位发热值，t_fire为燃料预热的温度，C_fire为将燃料预热到t_fire时的平均比热，t_a为助燃空气的预热温度，C_a为助燃空气预热到t_a时的比热容，t_smoke为压缩空气的预热温度，V_smoke为压缩空气的体积，C_smoke为压缩空气预热到t_smoke时的比热容，h_eject为排烟焓值，λ为导热系数，δ为砖材厚度，F为散热面积，L为助燃空气量，h_k为冷却空气焓值；

步骤A2，将生产流的停留时间t_glass和气泡逸出所需要时间t_bubble的比值作为澄清因子RF，则

其中，ρ_l为玻璃熔体的密度，ρ_b为气泡中气体的密度，μ为气泡的粘滞系数，r为气泡半径，l_ab为澄清区的高度，l_bc为澄清区域的长度，b为池窑的宽度，n为气体的物质的量，为温度为t₀时候燃烧产物的比热容；