桂衛(wèi)華 岳偉超 謝永芳 張紅亮 陽春華

鋁電解工業(yè)具有戰(zhàn)略基礎(chǔ)地位,鋁電解過程控制技術(shù)是現(xiàn)代鋁電解工業(yè)高效節(jié)能優(yōu)化運行的關(guān)鍵[1].鋁是僅次于鋼鐵的第二大有色金屬,是產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度極高(>91%)的工業(yè)基礎(chǔ)原材料,在國防、交通、機械制造、新能源、建筑、電力電子等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,鋁電解工業(yè)是具有戰(zhàn)略意義的國民經(jīng)濟支撐性行業(yè)[2].我國原鋁產(chǎn)量和消費量連續(xù)十幾年保持世界第一,2015年產(chǎn)量和消費量分別占全球的54%和53%,預(yù)計2018年我國電解鋁產(chǎn)量將達到2984萬噸,同比增長率達到1.83%.盡管發(fā)展迅猛,我國鋁行業(yè)卻也暴露出了深層次矛盾,即龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模(產(chǎn)能過剩)與全行業(yè)微利(乃至虧損)的矛盾,該矛盾在短時間內(nèi)難以調(diào)和,這是我國鋁電解工業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn).同時其可持續(xù)發(fā)展須應(yīng)對資源、能源和環(huán)保等方面的重大難題.據(jù)調(diào)查顯示,每生產(chǎn)1噸鋁,將會向大氣中排放1500m3的污染性氣體,消耗大概500kg的陽極.由此可見,鋁電解工業(yè)是一個高耗能和高污染的行業(yè)[3].隨著國家對鋁電解工業(yè)的約束和規(guī)范,我國現(xiàn)代電解鋁生產(chǎn)技術(shù)必然向大容量及高效節(jié)能方向發(fā)展[4].目前鋁電解產(chǎn)業(yè)一方面產(chǎn)能過剩30%以上,另一方面一些企業(yè)集團憑借自己在資源、能源、投資與人力成本方面的比較優(yōu)勢以及新建生產(chǎn)系列先進裝備帶來的技術(shù)優(yōu)勢,還在不斷擴張產(chǎn)能,加速了企業(yè)朝著大規(guī)模、集團化方向發(fā)展,產(chǎn)業(yè)集中度在快速提高[5].同時,鋁電解生產(chǎn)與檢測裝備的自動化與信息化水平不斷提升,生產(chǎn)過程中每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求.

隨著計算機技術(shù)及自動控制理論與實踐的發(fā)展,以及現(xiàn)代大型鋁電解設(shè)備及工藝的進步,鋁電解自動控制與管理功能不斷加強,不僅極大地減輕了人工勞動強度,也促使鋁電解槽逐步大型化與自動化,實現(xiàn)了鋁電解過程能耗的大幅下降,對環(huán)境的破壞也極大減輕,使得自動控制系統(tǒng)已經(jīng)成為現(xiàn)代煉鋁工業(yè)一項最基本的組成部分.現(xiàn)代大型鋁電解槽是一種多相(氣–熔液–固)–多場(電、磁、熱、流、力等物理場)交互作用下的大型復(fù)雜高溫電化學(xué)反應(yīng)器[6].目前我國在建或擬建項目中,90%以上的產(chǎn)能采用500～600kA槽型.電解槽的大型化導(dǎo)致臨界條件下高效穩(wěn)定控制難度加大,同時綠色生產(chǎn)的要求導(dǎo)致優(yōu)化控制的復(fù)雜度增加,對自動控制技術(shù)水平提出了更高要求.鋁電解工藝技術(shù)的進一步提升日益困難,例如噸鋁直流電耗指標在12800～13000kWh停留了幾十年,鋁電解過程控制技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代鋁電解槽高效節(jié)能優(yōu)化運行的關(guān)鍵.

本文對鋁電解生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和我國鋁電解生產(chǎn)運行控制研究現(xiàn)狀以及存在的問題進行了綜述分析;探討了構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的必要性和可能性;給出了構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的相關(guān)研究方向和研究內(nèi)容,以及鋁電解行業(yè)的發(fā)展目標與愿景;提出了實施兩步走戰(zhàn)略以實現(xiàn)構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標,并對研究鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)作出了展望.

1 鋁電解生產(chǎn)運行控制系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

現(xiàn)代大型鋁電解槽控制技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從自適應(yīng)控制到智能控制的發(fā)展過程[7],系統(tǒng)架構(gòu)也經(jīng)歷了單機群控、集中式控制、集散式(或分布式)控制、先進集散式(或網(wǎng)絡(luò)型)控制幾個階段[8].早期的電解槽系列控制由人工根據(jù)生產(chǎn)報表數(shù)據(jù)進行設(shè)定.近年來,隨著電解槽的容量與控制數(shù)據(jù)的增長,開始出現(xiàn)了基于規(guī)則的電解槽自動控制系統(tǒng).這些控制技術(shù)支撐了鋁電解各項經(jīng)濟技術(shù)指標的優(yōu)化,也是我國大型鋁電解槽煉鋁技術(shù)飛速發(fā)展及能耗指標居于國際領(lǐng)先水平的關(guān)鍵因素之一[9].國內(nèi)外研究學(xué)者在電解槽智能控制系統(tǒng)[10]與關(guān)鍵工藝技術(shù)參數(shù)的控制[11?14]等方面開展了深入研究,主要集中在以下幾方面.

1)氧化鋁濃度預(yù)測與控制

氧化鋁濃度的控制作為鋁電解生產(chǎn)控制核心,得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注.氧化鋁濃度控制方式主要有模糊專家控制系統(tǒng)[15]、自適應(yīng)控制[16]、智能跟蹤控制[17]、槽電阻斜率控制[18]以及多種方法的綜合控制[19]等.文獻[3]提出采用將電解質(zhì)分子比控制在較高范圍內(nèi),穩(wěn)定分子比的波動范圍,并根據(jù)經(jīng)驗規(guī)則對氧化鋁濃度進行控制.文獻[20]針對鋁電解生產(chǎn)數(shù)據(jù)存在噪聲的問題,及鋁電解槽在不同槽況下氧化鋁濃度呈現(xiàn)出不同的特征,提出基于具有除噪功能模糊c均值算法的槽況分類和多支持向量機氧化鋁濃度預(yù)測方法.文獻[21]綜合考慮線性回歸預(yù)測法與正交變換預(yù)測法,給出了包含槽電壓、電解槽狀態(tài)和出鋁量三輸入的鋁電解槽氧化鋁濃度預(yù)測方案.文獻[22]采用帶遺忘因子的遞推最小二乘法辨識氧化鋁濃度特征模型參數(shù).文獻[23]采用一種自適應(yīng)模型對氧化鋁濃度和槽電阻間的關(guān)系進行辨識,以及對氧化鋁濃度進行估計.

雖然氧化鋁濃度的研究已有許多研究成果,但是鋁電解生產(chǎn)是物料平衡和能量平衡相互耦合的過程,并且存在大量的操作干擾,導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)存在許多誤差,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法無法精確實現(xiàn)氧化鋁濃度的有效控制.同時,耦合性的存在須對多個關(guān)鍵參數(shù)進行協(xié)同設(shè)定,才能保證電解槽的穩(wěn)定高效生產(chǎn).

2)鋁電解生產(chǎn)過程操作決策優(yōu)化

鋁電解關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化決策關(guān)系到高效、穩(wěn)定、綠色化生產(chǎn),在這方面也獲得了相應(yīng)的研究成果.文獻[24]提出一種基于并行細胞熵的多目標細菌覓食優(yōu)化方法找到電解槽最優(yōu)的操作方式,能夠使電流效率、能耗和CF4排放量得到優(yōu)化.文獻[1]提出強跟蹤平方根無跡Kalman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用其建立鋁電解槽工藝能耗的動態(tài)演化模型.文獻[25]建立了溫度和槽棒厚度的三維動態(tài)仿真模型來捕獲電解槽的動態(tài)特征,進而能夠優(yōu)化電解槽的操作.文獻[26]利用統(tǒng)計過程控制方法設(shè)計的氟化鋁添加策略和調(diào)控電解槽熱平衡方式,能夠保障在降低鋁水平和槽電壓的同時保持電解生產(chǎn)穩(wěn)定運行.文獻[27]通過多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得鋁電解過程異構(gòu)信息的軟測量模型,能夠?qū)Σ缓侠砉r給出操作建議.雖然這些研究擬解決測量裝置缺失造成關(guān)鍵參數(shù)難以測量的問題,但是關(guān)鍵參數(shù)測量問題并未得到根本解決,同時電解槽的智能化程度也未得到有效的提升.文獻[28]構(gòu)建一種基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識推理模型,此模型融合經(jīng)驗知識、機理知識和從數(shù)據(jù)中提取的知識形成了一種多源知識表示模型,能夠?qū)Ξ惓２蹧r進行溯因分析,在一定程度上彌補了由于鋁電解知識傳承困難和經(jīng)驗豐富工藝人員在業(yè)內(nèi)頻繁流動造成判斷準確率下降的缺陷.

鋁電解生產(chǎn)過程中的操作決策是一項復(fù)雜的知識型工作,并且鋁電解槽具有強耦合和高溫強腐蝕的反應(yīng)環(huán)境等特點,無法實現(xiàn)數(shù)字化操作決策優(yōu)化.因此,知識自動化是鋁電解槽實現(xiàn)鋁電解槽操作優(yōu)化決策的必由之路[28].雖然在這方面已有相關(guān)成果,但離實際應(yīng)用還有很大差距.

3)陽極電流采集與應(yīng)用

隨著鋁電解信息控制技術(shù)和裝備的發(fā)展,陽極電流采集裝置得以在鋁電解槽上應(yīng)用[29?30].文獻[30]認為陽極電流是最有價值也是最有可能被測量的信號之一,提出了一種陽極電流測量的新方法.文獻[31?32]認為陽極電流信號可以提供電解槽中局部陽極的信息,通過對陽極電流進行時頻分析獲得陽極的狀態(tài).文獻[33]提出了基于陽極電流信號的鋁電解槽能量分布及其對局部環(huán)境影響的熱模型,并對陽極短路對電池?zé)崞胶獾挠绊戇M行了模擬研究.文獻[34]對電解槽氧化鋁濃度分布不均進行詳細分析,得到的每個陽極電流的分布也不盡相同,根據(jù)這一信息構(gòu)建仿真模擬器指導(dǎo)鋁電解生產(chǎn),提高電流效率以及穩(wěn)定生產(chǎn).

陽極電流采集裝置在一定程度上為鋁電解智能化控制提供了重要變量,但目前基于陽極電流的鋁電解槽研究較少,未來這種方法可以為實現(xiàn)分布式下料提供新思路.

4)陽極效應(yīng)預(yù)報與控制

陽極效應(yīng)是鋁電解生產(chǎn)過程中,陽極和電解質(zhì)之間電流的傳輸受到抑制而產(chǎn)生的阻塞現(xiàn)象,導(dǎo)致槽電壓急劇升高,造成能量的巨大浪費并伴隨產(chǎn)生大量的有害氣體.因此,陽極效應(yīng)的預(yù)報也是鋁電解生產(chǎn)過程的研究重點.文獻[35]對鋁電解生產(chǎn)過程特征建立動態(tài)模型,根據(jù)參數(shù)估計偏差來實現(xiàn)陽極效應(yīng)預(yù)報.文獻[36]開發(fā)了以槽電阻斜率和累積斜率為主要判據(jù),以物料平衡估算值和電阻針振強度為輔助判據(jù)的陽極效應(yīng)智能預(yù)報方法.文獻[37]認為每次下料后,槽電壓的變化最初是小的,并且在陽極效應(yīng)開始之前急劇變化,在考慮氣相作用下對槽電壓構(gòu)成進行估計,從而做出相應(yīng)的操作措施防止陽極效應(yīng)的發(fā)生.

由于電解槽控制系統(tǒng)水平的日益提升,陽極效應(yīng)發(fā)生次數(shù)較少,但在大型電解槽爐底容易產(chǎn)生沉淀,有的工藝人員會通過陽極效應(yīng)提升槽溫來溶解沉淀.但是總體看來,陽極效應(yīng)預(yù)報與控制方面的研究日趨減少.

5)鋁電解槽故障識別與診斷

鋁電解生產(chǎn)控制是一項知識型工作,如何將經(jīng)驗知識、機理知識和數(shù)據(jù)中提取的知識進行有效融合成為提升鋁電解生產(chǎn)控制智能化的重要途徑.基于知識的故障診斷方法不需要系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型,引入了診斷對象的許多信息,特別是可以充分地利用專家的診斷知識等.文獻[38]針對鋁電解生產(chǎn)過程故障診斷問題優(yōu)化了相對變換矩陣,克服了傳統(tǒng)方法丟失特征的缺點,提高了診斷的準確性.文獻[39]圍繞鋁電解過程多維決策和數(shù)據(jù)挖掘開展了系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)工作,取得了應(yīng)用效果.文獻[40]提出了一種直覺模糊超圖語義網(wǎng)絡(luò)知識表示模型,結(jié)合火眼信息和專家經(jīng)驗知識構(gòu)建一種可進行知識推理的模型,為現(xiàn)場工人對電解槽狀態(tài)的判斷提供了一種參考.文獻[41?42]構(gòu)建一種基于多路主成份統(tǒng)計分析的故障診斷系統(tǒng),利用歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練后分別建立多路模型,將新的觀測值與參考模型進行比較,實現(xiàn)對陽極效應(yīng)或陽極長包的提前預(yù)報.

6)氟鹽添加量決策與分子比控制

現(xiàn)代鋁電解普遍采用了低分子比的工藝技術(shù)條件,電解質(zhì)成分的控制越來越受到重視.由于AlF3濃度與電解質(zhì)的初晶溫度的緊密聯(lián)系,同時為保持電解工藝技術(shù)條件的穩(wěn)定,正確的AlF3下料控制對于鋁電解控制系統(tǒng)提出了更高的要求.當(dāng)前添加方法可歸納為下列幾種類型:基于槽溫和分子比實測值的查表法[43]、基于分子比和槽溫等參數(shù)間的回歸方程控制法[44]、基于初晶溫度實測值的控制法[45?46]和基于先進控制理論的控制法[47].文獻[48]認為AlF3濃度的較大波動主要是由于電解槽熱平衡的波動引起的,溫度與AlF3濃度存在較好的線性關(guān)系,提出了一種關(guān)于溫度差和AlF3濃度差的線性模型來確定AlF3每天的添加量.文獻[49]基于模型和工藝知識提出了一種新的電解質(zhì)溫度與AlF3添加控制方法,實現(xiàn)鋁電解槽能量平衡與物料平衡的解耦控制.文獻[50]證明了溫度與過剩AlF3濃度的線性關(guān)系,基于溫度變化確定每天氟化鋁的添加量.

傳統(tǒng)的鋁電解溫度和電解質(zhì)分子比是分開控制,沒有考慮溫度和AlF3濃度兩者的相互關(guān)系,往往會造成溫度及AlF3濃度的過控制或欠控制,這也是控制不夠精確的主要原因.隨著鋁電解過程控制的自動化需求不斷提高,人們開始尋求更加精確的控制手段,溫度與AlF3濃度的耦合控制開始成為主流,一些溫度與AlF3濃度耦合控制模型的提出在不同程度上改善了電解槽的熱平衡.通過上述的研究分析可知,AlF3濃度的控制主要是基于專家經(jīng)驗或基于分子比和溫度等參數(shù)的控制.然而,鋁電解是一個能量平衡與物料平衡相互耦合的系統(tǒng),需要將更多的參數(shù)考慮進來,建立起一個整槽控制系統(tǒng),協(xié)調(diào)各工藝參數(shù)之間的關(guān)系,將復(fù)雜電解槽的運行轉(zhuǎn)化為一個可控的過程.

7)鋁電解槽過熱度估計與狀態(tài)識別

過熱度是電解質(zhì)溫度與初晶溫度的差值,合適的過熱度是保證氧化鋁有效溶解的必要條件,同時也是合理槽況的綜合表征.然而,過熱度的測試周期長、成本較高,難以應(yīng)用到實際生產(chǎn)過程中[7],因此,過熱度狀態(tài)的在線判斷對評估槽況和高效綠色生產(chǎn)具有重要意義.文獻[51]確定了溫度和氟化鋁為主因素的氟化鋁揮發(fā)速率模型,并通過電解質(zhì)成分的分析和計算,給出了過熱度的軟測量模型.文獻[52]通過機理分析和實驗測試確定了過熱度測試方案,并結(jié)合實際情況驗證了方案的正確性.文獻[40]基于知識模型對過熱度狀態(tài)進行推理分析,根據(jù)灰度變化速率確定電解槽的過熱度狀態(tài),不僅融合了火眼信息還包括經(jīng)驗知識和機理知識等,更符合工藝人員判斷過熱度狀態(tài)的方式.文獻[53]構(gòu)建氟化鋁揮發(fā)率模型,通過對電解液成分的分析計算,給出了過熱軟測量模型,并通過實測值對模型進行了在線修正.文獻[54]中利用電解溫度、電解槽工作電壓、出鋁量和AlF3添加量等歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建了動態(tài)回歸方程,通過正交矩陣變換得到回歸相關(guān)系數(shù),確定AlF3添加量的決策模型.文獻[55]采用光流法對鋁電解槽火眼口處電解質(zhì)跳動頻率和幅度進行跟蹤計算,基于專家規(guī)則并結(jié)合跳動頻率和幅度值對過熱度狀態(tài)進行估計,實驗表明具有較高的準確率.文獻[56]采用粗糙集理論中值約簡方法對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行靜態(tài)規(guī)則提取,基于新定義的規(guī)則樹構(gòu)造了規(guī)則增量更新方法,從而能夠?qū)^熱度狀態(tài)作出估計.文獻[57]采用相對密度噪聲過濾的隨機森林方法對鋁電解過熱度預(yù)測,從而達到控制過熱度的目的.

在實際生產(chǎn)過程中,過熱度的判斷通常是工藝人員根據(jù)報表信息并結(jié)合經(jīng)驗知識做出判斷決策,需要數(shù)據(jù)與知識進行協(xié)同推理計算.然而現(xiàn)有的研究成果更多是采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,難以囊括鋁電解槽的復(fù)雜特征,從而影響電解槽過熱度狀態(tài)的判斷.而基于經(jīng)驗知識的判斷方法難以避免主觀上的影響,導(dǎo)致過熱度狀態(tài)判斷準確率下降.

總之,盡管在鋁電解生產(chǎn)控制方面取得了一系列成果,但由于鋁電解生產(chǎn)電化學(xué)反應(yīng)劇烈復(fù)雜、環(huán)境惡劣、工況變化大、影響因素多,特別是鋁電解工藝技術(shù)正向大容量和高效節(jié)能方向發(fā)展,大型鋁電解槽的生產(chǎn)一直面臨著關(guān)鍵參數(shù)檢測難、建模難、自動控制難等挑戰(zhàn).在檢測方面,現(xiàn)行鋁電解過程能夠在線檢測的僅有槽電壓和系列電流這兩個參數(shù),離線檢測的諸如電解溫度、電解質(zhì)成分、電解質(zhì)高度和鋁液高度等參數(shù)采樣周期差異大、測量精度和可靠性不高,反映電解槽工況時空分布變化狀態(tài)的手段有限.為了改進鋁電解過程控制效果,增加在線監(jiān)測的工況參數(shù)一直是過程檢測的研究熱點,主要包括側(cè)壁溫度、陰極溫度、陰極電流和陽極電流分布等.在建模和控制方面,我國鋁電解過程控制的智能化水平不高.在鋁電解過程控制上,一方面依賴經(jīng)驗建立了一系列的電解槽自動控制系統(tǒng),能夠依據(jù)槽電壓變化進行自動下料操作,但控制規(guī)則和關(guān)鍵控制參數(shù)依靠工藝專家結(jié)合電解槽槽況分析調(diào)試給定,本質(zhì)上仍是基于經(jīng)驗的人工操作,難以自動對工況分類建模,敏捷設(shè)定控制參數(shù),未能實現(xiàn)人機靈敏協(xié)同的智能優(yōu)化控制.

2 鋁電解生產(chǎn)運行控制系統(tǒng)存在的問題

隨著鋁電解企業(yè)朝著大型化和集團化的方向發(fā)展,現(xiàn)有的鋁電解生產(chǎn)運行控制系統(tǒng)存在的問題日益突出,主要體現(xiàn)在以下兩個方面.

2.1 原料、能源供應(yīng)波動給控制技術(shù)帶來巨大挑戰(zhàn)

1)原料來源復(fù)雜給控制技術(shù)帶來巨大挑戰(zhàn)

我國鋁電解工業(yè)的原材料(氧化鋁、炭素與氟鹽等)品質(zhì)差異大,雜質(zhì)成分與含量波動頻繁,導(dǎo)致電解鋁工藝生產(chǎn)的原料來源復(fù)雜,鋁電解工業(yè)過程控制技術(shù)在電解生產(chǎn)工況穩(wěn)定優(yōu)化運行方面面臨巨大挑戰(zhàn).加之來源多樣,導(dǎo)致資源不斷劣質(zhì)化.而資源劣質(zhì)化與生產(chǎn)工藝調(diào)整導(dǎo)致氧化鋁產(chǎn)品中的一些以前氧化鋁工業(yè)從來不用考慮凈化的微量雜質(zhì),近些年來含量大幅上升,導(dǎo)致了原料價格和成分具有很大的不確定性.例如我國鋁電解陽極生產(chǎn)廠為降低成本而采購配用低價高硫焦,但硫升高不僅影響陽極質(zhì)量,而且對鋁電解槽況也會產(chǎn)生不利影響.上述氧化鋁和陽極等鋁電解生產(chǎn)原料的變化特點給我國鋁電解企業(yè)(特別是大型企業(yè)集團)的工藝技術(shù)方案選擇、生產(chǎn)組織與經(jīng)營決策帶來了重大挑戰(zhàn).由此可見,原料復(fù)雜導(dǎo)致的電解質(zhì)成分復(fù)雜和電解工藝參數(shù)難控是中國鋁電解工業(yè)面臨的最大技術(shù)難題.這一問題的關(guān)鍵是生產(chǎn)工況不穩(wěn)定和惡化風(fēng)險難以預(yù)知,對于電解槽多物理場耦合系統(tǒng)缺乏敏感、可靠的分布參數(shù)感知手段,導(dǎo)致運行控制的精確性、穩(wěn)定性、前瞻性存在不足.

2)外部不確定性增加控制決策難度

能源供應(yīng)模式和原料、產(chǎn)品雙重價格不確定性對電解槽的控制與決策產(chǎn)生嚴重影響.在我國原鋁的成本中,能源消耗成本占比最大,達到40%～50%,因此能源價格(即電價)對于我國鋁電解有著決定性的影響.當(dāng)前由于電網(wǎng)的峰谷電價、季節(jié)電價和地域電價差異較大,鋁電解集團內(nèi)各企業(yè)面臨的電價差異極為復(fù)雜,能源價格和供應(yīng)模式的差異對操作條件和控制方案具有重大影響.鋁電解生產(chǎn)的原料和產(chǎn)品價格具有不確定性,特別是原鋁價格受到市場影響很大,且短時間內(nèi)發(fā)生波動的幅度不可預(yù)測.集團化運行的鋁電解企業(yè)決策將受到產(chǎn)品市場價格不確定的極大影響,必須系統(tǒng)地將市場大數(shù)據(jù)與企業(yè)的生產(chǎn)、技術(shù)和經(jīng)營智能決策融合起來,才能有效規(guī)避生產(chǎn)決策失誤帶來的經(jīng)濟風(fēng)險.如何在能源供應(yīng)模式和原料、產(chǎn)品雙重價格不確定性影響下,實現(xiàn)精細、可靠、智能的鋁電解生產(chǎn),管控決策一體化勢在必行.

2.2 智能化水平不高和數(shù)據(jù)利用率低給控制技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)

鋁電解過程是一個高度復(fù)雜的非線性過程,具有大時變、大時滯和多輸入多輸出的特點[28].而鋁電解槽作為煉鋁的核心設(shè)備,自身具有電、熱、磁、流、力和物料分布間交互耦合的作用,同時由于必不可少的人工介入,例如周期性的出鋁、換極等,嚴重干擾鋁電解槽的運行狀態(tài),使得對鋁電解槽的管理與控制難度極大.鋁電解槽中的高溫、高腐蝕氟化鹽熔體環(huán)境,限制了對鋁電解槽的參數(shù)測量和控制操作動作,能進行實時檢測的參數(shù)只有電流和槽電壓,可執(zhí)行的操作僅有陽極移動、物料下料和調(diào)節(jié)出鋁量[58].

鋁電解作為高能耗生產(chǎn)過程,面臨日益嚴格的環(huán)保排放要求,多目標綜合運行優(yōu)化難度大,控制與操作的智能化水平不高,數(shù)據(jù)利用率低.目前我國鋁電解的智能優(yōu)化控制水平不高,對蘊含機理知識、運行特性和控制響應(yīng)規(guī)律的生產(chǎn)數(shù)據(jù)利用率低,主要依賴人工進行槽況判斷、趨勢分析和運行操作決策.鋁電解每個生產(chǎn)系列中數(shù)百臺鋁電解槽和其他輔助流程會產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù),蘊含有豐富的知識,這些知識如何獲取,如何與人工決策的非結(jié)構(gòu)化經(jīng)驗知識進行融合,實現(xiàn)基于生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的知識自動獲取和數(shù)據(jù)–知識集成控制,目前缺乏有效的方案和技術(shù)途徑.

3 構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的必要性與可能性分析

從整體來看,我國鋁電解行業(yè)處于國際領(lǐng)先水平,但鋁電解工業(yè)可持續(xù)發(fā)展也面臨資源、能源、環(huán)保和人力資源等方面的多重挑戰(zhàn)和一系列難題,亟需通過智能優(yōu)化制造實現(xiàn)鋁電解的綠色化與高效化.

目前,鋁電解行業(yè)普遍采用是由企業(yè)資源計劃(Enterprise resource planning,ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing execution system,MES)和過程控制系統(tǒng)(Process control system,PCS)三層結(jié)構(gòu)組成的綜合自動化系統(tǒng)架構(gòu),而且大部分企業(yè)都部署了三層結(jié)構(gòu)系統(tǒng)或MES和PCS兩層結(jié)構(gòu)系統(tǒng),但是其主要實現(xiàn)信息集成和管理功能,企業(yè)目標、資源計劃、調(diào)度、運行指標、生產(chǎn)指令與控制指令的決策處于人工憑經(jīng)驗決策的狀態(tài),并且ERP,MES和PCS無法實現(xiàn)無縫集成.底層的控制系統(tǒng)也只是實現(xiàn)了回路控制,運行過程中異常工況診斷與處理,均由運行工程師靠觀測運行工況和相關(guān)的運行數(shù)據(jù),憑經(jīng)驗判斷與處理單個電解槽或電解系列的異常工況,難以實現(xiàn)與其他工序控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化,難以實現(xiàn)綜合生產(chǎn)指標的優(yōu)化,難以決策出優(yōu)化運行指標目標值,當(dāng)生產(chǎn)條件與運行工況發(fā)生變化時,難以及時準確的預(yù)測、判斷與處理異常工況,難以實現(xiàn)安全優(yōu)化運行;高溫、強腐蝕等惡劣的生產(chǎn)環(huán)境,使得鋁電解生產(chǎn)過程高度黑盒化,缺乏協(xié)同控制、優(yōu)化決策、異常工況診斷與自優(yōu)化控制仿真實驗及可視化功能,沒有實現(xiàn)鋁電解的虛擬制造,也無法做到工藝優(yōu)化和全流程的整體優(yōu)化.未來鋁電解智能優(yōu)化制造要實現(xiàn)高效化和綠色化,亟需擺脫或減少對知識型工作者的依賴.

當(dāng)前,智能制造被公認為提升制造業(yè)整體競爭力的核心技術(shù),我國也提出了“中國制造2025”及“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃等一系列戰(zhàn)略部署.鋁電解工業(yè)是典型的流程工業(yè),迫切需要實現(xiàn)新一代信息技術(shù)與鋁電解工業(yè)的全方位融合.以工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)云、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬制造、知識自動化等為技術(shù)支撐的智能優(yōu)化制造是實現(xiàn)鋁電解過程高效化和綠色化發(fā)展的有效解決方法和必經(jīng)之路,開展鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的研究對促進多學(xué)科交叉融合發(fā)展、鋁電解生產(chǎn)技術(shù)進步、智能優(yōu)化制造實施戰(zhàn)略等方面具有重大科學(xué)意義和實際價值.

為應(yīng)對我國鋁電解行業(yè)智能優(yōu)化制造面臨著種種難題,研發(fā)具有自主控制系統(tǒng)、全流程智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化決策系統(tǒng)和虛擬制造系統(tǒng)的鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)是提升我國鋁電解行業(yè)搶占新一輪制造技術(shù)制高點的重要手段,也是世界制造業(yè)發(fā)展的客觀趨勢.開發(fā)鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)既符合我國鋁電解行業(yè)發(fā)展的內(nèi)在要求,也是重塑我國鋁電解行業(yè)新優(yōu)勢,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的必然選擇.

4 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的構(gòu)成和愿景目標

未來鋁電解智能優(yōu)化制造要實現(xiàn)高效化和綠色化,實現(xiàn)生產(chǎn)工藝優(yōu)化和生產(chǎn)全流程的整體優(yōu)化,亟需擺脫或減少對知識型工作者的依賴,研發(fā)集智能優(yōu)化決策系統(tǒng)、智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能安全運行監(jiān)控系統(tǒng)和虛擬制造系統(tǒng)于一體的智慧優(yōu)化生產(chǎn)系統(tǒng),具體構(gòu)成如圖1所示.

4.1 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的構(gòu)成

4.1.1 鋁電解槽分布式智能感知系統(tǒng)

圖1 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)Fig.1 Aluminum reduction intelligent optimization manufacturing system

對于400kA以上的大型鋁電解槽,槽內(nèi)各區(qū)域狀態(tài)分布的差異性變得十分顯著,運行故障往往是從槽內(nèi)某個局部開始,再逐步擴展到全槽.然而,現(xiàn)有鋁電解控制技術(shù)均屬于集總參數(shù)控制技術(shù),依賴的在線實時采集信號只有槽電壓和系列電流這兩個集總參數(shù)信號,因此解析出的電解槽狀態(tài)只是反映電解槽物料平衡、熱平衡和運行穩(wěn)定性的整體狀態(tài),缺乏反映電解槽不同區(qū)域狀態(tài)的分布信息.

針對鋁電解槽關(guān)鍵可測分布式狀態(tài)參數(shù)(主要包括陽極電流、側(cè)部槽殼溫度、陰極鋼棒溫度和電流等),獲得鋁電解槽分布式狀態(tài);通過機器視覺等方法智能感知鋁電解槽內(nèi)運行狀態(tài),實現(xiàn)分布式多物理場建模,對反映工況變化的多時空狀態(tài)參數(shù)實現(xiàn)智能感知系統(tǒng)集成,研究內(nèi)容主要包括:

1)鋁電解槽分布式狀態(tài)參數(shù)在線檢測方法與裝置.針對鋁電解槽關(guān)鍵可測分布式狀態(tài)參數(shù)(主要包括陽極電流、側(cè)部槽殼溫度、陰極鋼棒溫度和電流等),通過優(yōu)化核心傳感器并優(yōu)化檢測系統(tǒng)設(shè)計,獲得高精度、快速響應(yīng)的分布式參數(shù)檢測方法;同時,通過研究檢測參數(shù)的分布式并行計算模型,完成檢測參數(shù)的初步融合,形成鋁電解槽分布式關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)在線檢測基礎(chǔ)理論,并研制分布在線檢測分析儀樣機.

2)基于機器視覺的鋁電解槽運行狀態(tài)感知理論與方法.研制高質(zhì)量鋁電解槽槽面火眼圖像視覺信號采集與比色測溫系統(tǒng),研究火眼圖像紋理特征分析、火眼大小與形狀、圖像中炭渣的圖像識別等算法,建立火眼圖像處理與槽內(nèi)運行狀態(tài)的機器識別方法,開發(fā)基于火眼視覺信息的槽內(nèi)狀態(tài)參數(shù)的理論基礎(chǔ)模型,智能辨識電解槽內(nèi)電解質(zhì)溫度、過熱度、流動狀態(tài)及火眼等信息,實現(xiàn)對鋁電解槽內(nèi)運行狀態(tài)的智能感知.

3)基于在線仿真及實測參數(shù)的關(guān)鍵物理場軟測量模型.研究鋁電解槽多相–多場系統(tǒng)的在線仿真計算機模型的建立,分析多相–多場數(shù)學(xué)模型計算問題的時間和空間復(fù)雜度,研究多維參數(shù)對計算復(fù)雜性的影響,確定相關(guān)計算問題的易解性和難解性;在此基礎(chǔ)上,基于分布式參數(shù)檢測系統(tǒng)獲得的實測參數(shù),建立鋁電解槽關(guān)鍵物理場(主要包括電流、溫度、流速、磁場與濃度等)的在線軟測量理論模型,對各物理場的在線分布進行計算,形成槽內(nèi)物理場信息的計算機斷層軟掃描技術(shù).

4)鋁電解智能感知系統(tǒng)集成方法.研究鋁電解感知系統(tǒng)的構(gòu)建方法,實現(xiàn)對鋁電解槽的實時控制信息、在線分布式傳感信息、火眼機器視覺信息、現(xiàn)場移動狀態(tài)下的測量信息、天車狀態(tài)信息等集成;開發(fā)感知終端儲備多種功能的處理算法庫及在線更新算法,使感知系統(tǒng)可適用于監(jiān)測不同狀態(tài)的電解槽,并針對不同工況參數(shù)檢測的需求和特點,采取并行計算的模式同時實現(xiàn)多種在線感知任務(wù).

4.1.2 大型鋁電解槽智能優(yōu)化控制系統(tǒng)

大型鋁電解槽智能優(yōu)化控制系統(tǒng)的功能是智能感知鋁電解生產(chǎn)條件變化,自適應(yīng)決策控制回路設(shè)定值,使回路控制層的輸出跟蹤設(shè)定值,實現(xiàn)運行指標的優(yōu)化控制;對運行工況進行實時可視化監(jiān)控,及時預(yù)測和診斷異常工況,當(dāng)異常工況出現(xiàn)時,通過自愈、控制和排除異常工況,實現(xiàn)安全優(yōu)化運行.鋁電解生產(chǎn)過程積累了大量不同頻率和性質(zhì)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),同時也能夠?qū)崟r獲得圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)反映了生產(chǎn)運行規(guī)律與工藝操作之間關(guān)系的潛在信息,因此亟需研究充分利用鋁電解槽運行大數(shù)據(jù)實現(xiàn)鋁電解操控過程綜合控制方法.以生產(chǎn)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究數(shù)據(jù)和知識融合的智能優(yōu)化集成控制方法,建立鋁電解槽綠色高效生產(chǎn)的智能優(yōu)化集成操控系統(tǒng).主要研究內(nèi)容包括:

1)基于鋁電解工業(yè)大數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù).在現(xiàn)代流程工業(yè)生產(chǎn)過程中,存在大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,包括在線檢測、離線分析和運行統(tǒng)計數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)價值稀疏,活化其價值的能力受限,從中進行數(shù)據(jù)挖掘和知識分析具有重要意義,是人工智能驅(qū)動決策方法優(yōu)于人類專家決策的重要方面.為此需要研究基于深度學(xué)習(xí)等方法研究如何發(fā)現(xiàn)不同工況條下生產(chǎn)過程的高效操作模式,基于頻繁項集對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源進行大數(shù)據(jù)價值分析和標定,根據(jù)個性化數(shù)據(jù)特征敏感度設(shè)計知識發(fā)現(xiàn)觸發(fā)策略和潛在知識處理方法,形成人工智能驅(qū)動的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)價值分析方法與知識發(fā)現(xiàn)觸發(fā)機制.

2)數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識引導(dǎo)融合的鋁電解智能優(yōu)化集成控制方法.在推理決策過程中,機理和經(jīng)驗知識更多反映對象的一般性描述和共性規(guī)律,而生產(chǎn)數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)運行過程局部的、短期的、個性化的特征,特別是對于一些具有較多工序和系統(tǒng)的流程工業(yè)運行過程較為明顯.運行操作優(yōu)化決策要求在局部、短期、個性化數(shù)據(jù)特征的驅(qū)動下,敏感發(fā)現(xiàn)運行特性的動態(tài)變化,從知識庫中提取引導(dǎo)性知識進行決策,做出就地即時的快速響應(yīng),同時將數(shù)據(jù)特征反饋到動態(tài)知識增量式關(guān)聯(lián)和自學(xué)習(xí)部分.因此需要研究如何將知識引導(dǎo)下的推理過程與個性化數(shù)據(jù)特征進行協(xié)同,包括數(shù)據(jù)信息對經(jīng)驗知識和機理知識的豐富和補充,以及對知識屬性和知識關(guān)聯(lián)強度的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法,使決策結(jié)果既滿足一般的物理化學(xué)反應(yīng)規(guī)律和工藝約束條件,又符合局部系統(tǒng)和一定時域內(nèi)過程運行的個性行為特征.

3)非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域知識的有效獲取和顯性化描述.傳統(tǒng)框架表示等知識模型表示操作決策知識時難以表達跨領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化知識元之間的聯(lián)系,容易出現(xiàn)選擇難、多義性和可理解性差等問題,造成決策知識難以應(yīng)用,必須結(jié)合其他后驗信息進行有效性度量和顯性化描述.為此將后驗有效性概率信息與傳統(tǒng)知識網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,研究建立具有后驗有效性的跨域網(wǎng)絡(luò)化領(lǐng)域知識庫,圍繞生產(chǎn)過程運行條件、操作參數(shù)、決策對象等信息建立現(xiàn)象/參數(shù)狀態(tài)、工況特征、原因和操作對策等不同層級間的知識元聯(lián)系,從運行數(shù)據(jù)中獲取后驗有效性信息,形成具有數(shù)據(jù)頻繁度支撐的知識元節(jié)點.

4)決策知識多屬性的深度分析.知識自動化系統(tǒng)中決策知識不是靜態(tài)固定不變的,而是根據(jù)決策需要、工況變化和數(shù)據(jù)信息的積累自主動態(tài)更新演化的.需要根據(jù)以下差異對各種知識進行多屬性的動態(tài)智能分析.a)知識的不同來源;b)應(yīng)用于管理決策、調(diào)度決策和操作決策等不同方面;c)數(shù)據(jù)支持積累的成熟度不同;d)根據(jù)其他知識源對其可靠性程度的協(xié)同判定.因此,決策知識應(yīng)當(dāng)是來源可分類、功能可分型、成熟度和可靠性可分級的.此外,還應(yīng)當(dāng)考慮知識的冗余度和相似性,以利于后續(xù)推理中的約簡.所以必須基于動態(tài)多屬性智能分析方法研究分型分類知識的可靠性辨識、相似性度量和分級評價,形成知識的動態(tài)演化更新策略.

5)具有后驗關(guān)聯(lián)性的分層跨域知識關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型.傳統(tǒng)知識模型表示鋁電解的槽況知識時凸顯出了許多不足.主要體現(xiàn)在:a)電解槽知識包含物理、化學(xué)、冶金和控制等多領(lǐng)域的知識,并且各知識元的有效范圍和關(guān)聯(lián)層級不同,例如氧化鋁在電解質(zhì)中的溶解速度有半經(jīng)驗公式、化學(xué)反應(yīng)動力學(xué)方程、傳質(zhì)擴散控制模型等多種適用范圍不同的知識,因此傳統(tǒng)的語義網(wǎng)等知識模型難以表達分層跨域知識元之間的聯(lián)系.b)槽況知識具有模糊性和不確定性,例如電解槽冷槽和熱槽的判斷沒有明確的界線,電解槽火眼中某一種特征現(xiàn)象的出現(xiàn)既可能是冷槽特征也可能是熱槽特征,采用傳統(tǒng)的語義網(wǎng)等模型將出現(xiàn)選擇難、多義性和可理解性差等問題,必須結(jié)合其他后驗信息進行判斷.為此本課題將后驗關(guān)聯(lián)概率信息與傳統(tǒng)知識網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出研究具有后驗關(guān)聯(lián)性的分層跨域知識關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型.該模型圍繞鋁電解生產(chǎn)過程工藝條件的知識關(guān)聯(lián)建立分層語義網(wǎng)絡(luò)模型,在知識元節(jié)點之間添加后驗關(guān)聯(lián)信息,不僅能有效解決槽況判斷中模糊性、不確定性和知識表示選擇多義性的問題,而且可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)自修正后驗關(guān)聯(lián)權(quán)重,實現(xiàn)知識關(guān)系模型的智能化更新.

6)多粒度知識關(guān)聯(lián)模型的聯(lián)合推理計算.知識的多粒度結(jié)構(gòu)是在考慮知識領(lǐng)域、知識級別和時效關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上提出的,能夠降低大數(shù)據(jù)環(huán)境下的決策計算規(guī)模.多粒度聯(lián)合計算的核心是構(gòu)建以決策問題為導(dǎo)向的多層求解器,研究多層求解器層數(shù)的確定、層間關(guān)系的建立和逐層求解器的構(gòu)造等問題,研究知識決策自動跨層學(xué)習(xí)的廣播式或遷移式策略,有效跨越車間/企業(yè)/集團不同層級之間的信息壁壘,研發(fā)層次化和組件式的知識自推理學(xué)習(xí)方法.

7)異構(gòu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的個性化特征提取與知識協(xié)同方法.鋁電解生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括自動檢測的槽電壓,人工檢測的項目(槽溫、氧化鋁濃度、電解質(zhì)水平、鋁水平等),以及操作相關(guān)的下料方式、氟鹽添加量、操作狀態(tài)(換極、出鋁)等.同時,通過陽極電流分布監(jiān)測系統(tǒng)和火眼視頻自動監(jiān)測系統(tǒng)等新技術(shù)能夠自動獲取新的槽況信息(例如火眼中電解質(zhì)跳動的頻率和幅度以及火苗情況與電解槽過熱度之間存在密切關(guān)系),結(jié)合下料時槽電壓變化特征可以對過熱度進行識別.由此可見,鋁電解生產(chǎn)過程中不同類型的數(shù)據(jù)具有異構(gòu)關(guān)聯(lián)性.對于電解生產(chǎn)來說,不同系列、不同槽齡、不同槽況電解槽的反應(yīng)行為特征都不完全一樣,這些個性化特征反映在異構(gòu)關(guān)聯(lián)的實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息中,同時又遵循一般的物理化學(xué)反應(yīng)規(guī)律和工藝約束條件.為此,根據(jù)智能化操作決策需要,研究如何從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取和學(xué)習(xí)電解槽個性化特征,將基于數(shù)據(jù)的個性化特征和共性知識關(guān)系模型進行聯(lián)接和融合,建立自洽統(tǒng)一的分層跨域知識協(xié)同機制,從而為實現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)從數(shù)據(jù)到知識一體化的溯因控制奠定基礎(chǔ).

4.1.3 大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)

目前鋁電解槽的管控基本以人工經(jīng)驗為主,造成了同樣的工藝技術(shù)條件,不同的車間甚至不同的工區(qū)最終的技術(shù)指標均不一樣的現(xiàn)象.由于鋁電解企業(yè)的原料、能源與設(shè)備狀態(tài)經(jīng)常變化,人工管控智能化程度低,難以實現(xiàn)鋁電解槽系列的智能協(xié)同優(yōu)化控制.大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)主要以系列鋁電解槽生產(chǎn)的協(xié)同優(yōu)化為目標,研究鋁電解槽系列工藝條件的協(xié)同優(yōu)化控制與管理,主要內(nèi)容包括:

1)能源供應(yīng)波動條件下的鋁電解槽工藝與控制智能優(yōu)化.對鋁電解過程的能耗進行系統(tǒng)的理論與機理分析,在現(xiàn)代規(guī)模化鋁電解系列企業(yè)的產(chǎn)能、設(shè)備布局、生產(chǎn)節(jié)奏等條件下,揭示鋁電解生產(chǎn)工藝約束及主體用能設(shè)備和系統(tǒng)的負荷運行特性;并基于現(xiàn)代鋁電解集團企業(yè)能耗的特點,例如自備電廠、孤網(wǎng)運行、獨立電網(wǎng)等,研究基于能源供應(yīng)的變負荷理論響應(yīng)潛力評估量化模型及技術(shù)經(jīng)濟適應(yīng)性理論模型,研究在不同的能源供應(yīng)條件下,規(guī)模鋁電解系列在不同的能源供應(yīng)條件下的工藝與控制優(yōu)化策略.

2)鋁電解槽系統(tǒng)運行性能指標動態(tài)優(yōu)化分解與協(xié)同控制方法.鋁電解槽系統(tǒng)是一個物料平衡和能量平衡相互耦合的系統(tǒng),在運行過程中需要保證多個目標在理想或可控范圍內(nèi),即不僅要保證系統(tǒng)的效率,同時還應(yīng)盡可能降低能耗,減少廢氣的產(chǎn)生.由于電解槽的特殊性,運行過程有許多工藝條件限制,在調(diào)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)時應(yīng)盡可能小地減少對電解槽的干擾等.因此,研究電解槽系統(tǒng)運行性能指標可進行優(yōu)化分解,并進行協(xié)同控制,從而實現(xiàn)電解槽能夠平穩(wěn)高效運行.

3)鋁電解槽系列協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)的軟硬件平臺實現(xiàn)技術(shù).大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)主要以系列鋁電解槽生產(chǎn)的協(xié)同優(yōu)化為目標,研究鋁電解槽系列工藝條件的協(xié)同優(yōu)化控制與管理,主要包括:a)大型鋁電解槽系列優(yōu)化運行性能指標、鋁電解槽運行指標及控制變量之間特性分析;b)多電解槽運行過程智能協(xié)同優(yōu)化策略;c)鋁電解槽系統(tǒng)運行性能指標動態(tài)優(yōu)化分解與協(xié)同控制方法;d)鋁電解槽系列協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)的軟硬件平臺實現(xiàn)技術(shù).

4.1.4 鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化決策系統(tǒng)

鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化決策系統(tǒng)在外部市場動態(tài)需求和內(nèi)部企業(yè)生產(chǎn)動態(tài)狀況(設(shè)備能力、資源消耗、環(huán)保)等約束條件下,以盡可能提高包含產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗、排放、成本等指標在內(nèi)的制造綜合效益為目標,采用虛擬仿真制造實現(xiàn)前饋決策,通過工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)反饋智能決策,人機交互動態(tài)優(yōu)化決策反映質(zhì)量、效率、成本、消耗、安環(huán)等方面的企業(yè)全局指標、生產(chǎn)流程指標和工藝過程指標,進而決策出規(guī)?；X電解生產(chǎn)系統(tǒng)在不同的原料和能源供應(yīng)條件下的工藝指標、生產(chǎn)計劃及調(diào)度,為生產(chǎn)制造全流程的協(xié)同控制提供優(yōu)化目標.研究內(nèi)容主要包括:

1)電解鋁智能優(yōu)化決策系統(tǒng)體系架構(gòu)實現(xiàn)技術(shù).主要研究電解鋁智能優(yōu)化決策系統(tǒng)體系架構(gòu)實現(xiàn)技術(shù),基于機器學(xué)習(xí)與智能優(yōu)化技術(shù)的決策算法,大數(shù)據(jù)與知識驅(qū)動的一體化智能決策實現(xiàn)技術(shù),鋁電解生產(chǎn)計劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置智能決策實現(xiàn)技術(shù).

2)面向決策的鋁電解工業(yè)云計算與智能云服務(wù)平臺構(gòu)建技術(shù).物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)與過程控制網(wǎng)絡(luò)為鋁電解工業(yè)生產(chǎn)和管理提供了海量的數(shù)據(jù)、信息和知識,對這些資源進行高效利用為生產(chǎn)和管理服務(wù),是鋁電解工業(yè)智能工廠構(gòu)建的一個核心技術(shù).因此,需要研究鋁電解工業(yè)云計算與云服務(wù)技術(shù),為海量信息的處理和智能計算提供重要的技術(shù)支持,為鋁電解工業(yè)仿真優(yōu)化、生產(chǎn)計劃、管理、決策提供高效服務(wù).包括:鋁電解工業(yè)各種資源的虛擬化;云服務(wù)平臺的體系架構(gòu)與構(gòu)建;云計算技術(shù)與應(yīng)用;高性能計算算法應(yīng)用;數(shù)據(jù)、信息與知識的智能處理、可視化與應(yīng)用技術(shù);基于大數(shù)據(jù)和云計算的智能工廠服務(wù)模式的標準框架;云服務(wù)安全技術(shù).

3)鋁電解生產(chǎn)計劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置智能決策實現(xiàn)技術(shù).鋁電解企業(yè)現(xiàn)如今朝著集團化、電解槽朝著大型化方向發(fā)展,生產(chǎn)計劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置的人工決策已經(jīng)難以滿足鋁電解行業(yè)的發(fā)展需求.需要研究鋁電解在需求不確定以及資源不確定的情況下,如何根據(jù)獲取的市場變化、原料供應(yīng)、能源保障等,并綜合考慮自身情況,對資源實現(xiàn)智能決策,從而達到在生產(chǎn)計劃、調(diào)度及生產(chǎn)配置智能決策下的綜合收益最大化的目標.

4)原料供應(yīng)波動條件下的鋁電解槽工藝與控制智能優(yōu)化.針對大型鋁電解企業(yè)的原料來源復(fù)雜和原料性質(zhì)波動頻繁的特性,基于機器學(xué)習(xí)理論,建立外界原料市場數(shù)據(jù)、電化學(xué)機理知識與檢測數(shù)據(jù)知識融合的工藝技術(shù)指標、效益和成本的智能過程模型;以原料的雜質(zhì)含量(例如炭素陽極中硫含量、氧化鋁中鋰、鉀含量等)、原料物性參數(shù)(例如氧化鋁的安息角、粒度及晶型等)、原料價格及原料庫存情況等作為條件,以經(jīng)濟效益最大化為目標,研究鋁電解槽的工藝條件和集成控制參數(shù)的優(yōu)化.

5)多類型操作決策知識的融合與演化.在結(jié)構(gòu)化關(guān)聯(lián)知識庫中,需要解決多屬性知識相互轉(zhuǎn)化利用的問題,特別是數(shù)據(jù)知識、經(jīng)驗知識和機理知識的融合,能夠消除知識中的不確定性,提升決策價值.為此,需要研究具有不同屬性的知識的融合、重組與演化方法,形成新的知識關(guān)聯(lián),甚至產(chǎn)生更高層次上的綜合知識.對于決策中常常遇到的未知情境(例如未記錄的工況),可以從相似條件中提取知識關(guān)聯(lián)進行演化,完成推理演化決策,并通過反饋自學(xué)習(xí)獲得校驗.

6)生產(chǎn)過程多操作參數(shù)精細化協(xié)同決策.現(xiàn)代流程工業(yè)中,隨著工藝水平提升,理想工藝條件下的最優(yōu)工作區(qū)域逐漸被掌握.但是由于原料波動等原因運行過程始終處在動態(tài)變化中,需要通過各個操作參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化保持或趨于最優(yōu)的臨界工作區(qū)域.這一精細的協(xié)同操作優(yōu)化需要解決兩個決策問題:a)根據(jù)知識關(guān)聯(lián)模型的聯(lián)合推理計算確定當(dāng)前工況下的多參數(shù)最優(yōu)工作區(qū)間,形成基于知識推理的優(yōu)化操作模式,包含操作參數(shù)、工況條件和運行性能指標.b)操作參數(shù)的調(diào)整不是一蹴而就的,需結(jié)合具體流程的動態(tài)特性,研究從當(dāng)前工況過渡到最優(yōu)工作區(qū)間的多參數(shù)協(xié)同遷移操作策略及滾動優(yōu)化方法.

4.1.5 鋁電解運行安全監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)

鋁電解運行安全監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)鋁電解的智能化控制系統(tǒng)、智能協(xié)同控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化決策系統(tǒng)的可視化和遠程移動監(jiān)控,預(yù)報異常工況進行自優(yōu)化控制.主要研究內(nèi)容包括:

1)鋁電解生產(chǎn)運行監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu).主要研究:a)基于運行大數(shù)據(jù)與知識自動化驅(qū)動的鋁電解生產(chǎn)運行監(jiān)控與最優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu);b)基于運行大數(shù)據(jù)的鋁電解關(guān)鍵參數(shù)演變特征分析;c)基于多信息源趨勢分析的鋁電解生產(chǎn)運行安全智能預(yù)警;d)基于運行大數(shù)據(jù)和可視化的鋁電解生產(chǎn)全流程一體化優(yōu)化運行的監(jiān)控;e)基于模型、圖像、數(shù)據(jù)特征的感知提取與人工智能學(xué)習(xí)的鋁電解異常工況監(jiān)控;f)基于決策–控制–設(shè)備溯源機制的鋁電解自愈與自優(yōu)化控制技術(shù).

2)基于運行大數(shù)據(jù)的鋁電解關(guān)鍵參數(shù)演變特征分析方法.關(guān)鍵參數(shù)在鋁電解生產(chǎn)過程中主要用于調(diào)節(jié)電解槽的熱平衡和物料平衡,從而實現(xiàn)電解槽能夠在較為理想的平衡狀態(tài)下運行.基于運行大數(shù)據(jù)的分析方法對電解槽關(guān)鍵參數(shù)進行分析,了解電解槽的運行特性.同時為電解槽關(guān)鍵參數(shù)的演變做出判斷,從而能夠為工藝人員提供一種操作參考,減少人工設(shè)定關(guān)鍵參數(shù)不準確情況的發(fā)生.

3)基于多信息源趨勢分析的鋁電解生產(chǎn)運行安全智能預(yù)警.鋁電解生產(chǎn)過程積累了不同頻率和性質(zhì)的大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),同時也能夠?qū)崟r獲得圖像和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),呈現(xiàn)出一種多信息源的情況.通過鋁電解大數(shù)據(jù)處理的方法對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析,對電解槽當(dāng)前的安全性能做出評估,并對未來電解槽的安全性能變化趨勢做出判斷.為電解槽生產(chǎn)運行安全提供一種全面的、多方位的評估和預(yù)警.

4)基于大數(shù)據(jù)的電解槽生命周期智能評估.根據(jù)鋁電解生產(chǎn)需求,以鋁電解系列的核心設(shè)備鋁電解槽為對象,基于其運行狀態(tài)的歷史大數(shù)據(jù),分析自啟動日開始累計的各類電流、爐底壓降、原鋁鐵含量、槽殼溫度等數(shù)據(jù)的演變特征,研究槽內(nèi)襯材料的電化學(xué)滲透機理與熱應(yīng)力分布模型,建立電解槽壽命智能評估模型.同時基于對多源趨勢的分析,建立鋁電解槽生產(chǎn)運行安全預(yù)警模型.通過模型的運行,實現(xiàn)對電解槽的壽命狀態(tài)進行智能化安全監(jiān)控與預(yù)警,預(yù)防重大安全事故發(fā)生.

5)基于模型、圖像、數(shù)據(jù)特征提取的鋁電解異常工況監(jiān)控.鋁電解生產(chǎn)以提高電流效率和降低能耗為主要目標,穩(wěn)定工況是實現(xiàn)此目標的重要保障.利用模型以及多源異構(gòu)信息融合技術(shù),從海量復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)和電解槽火眼圖像中發(fā)現(xiàn)異常工況發(fā)生及演變的規(guī)律,實現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)過程表征異常工況信息的一致性描述.從信息時間空間的角度對數(shù)據(jù)、機理知識和經(jīng)驗知識進行獲取和融合,采用遞進式特征提取實現(xiàn)未來電解槽況的預(yù)測與評估,并結(jié)合專家經(jīng)驗知識對提取的特征進行定性標注.根據(jù)電解槽當(dāng)前的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、火眼圖像、外來信息和標注特征實現(xiàn)電解槽況監(jiān)控的目標.

4.1.6 鋁電解生產(chǎn)虛擬制造系統(tǒng)

鋁電解生產(chǎn)虛擬制造系統(tǒng)采用多物理場仿真和可視化技術(shù)呈現(xiàn)電解過程全時空的定量信息,為解析鋁電解機理、實現(xiàn)精細化調(diào)控創(chuàng)造條件,構(gòu)建鋁電解生產(chǎn)過程物質(zhì)轉(zhuǎn)化和能量傳遞的虛擬現(xiàn)實場景,為實現(xiàn)鋁電解過程優(yōu)化控制、協(xié)同控制、優(yōu)化決策、異常工況診斷與自優(yōu)化控制等各環(huán)節(jié)的仿真實驗和可視化創(chuàng)造條件.主要研究內(nèi)容包括:

1)融合機理、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識的鋁電解槽多場多相反應(yīng)體系建模方法.鋁電解槽是一種多場多相的反應(yīng)體系,夾帶著劇烈的電化學(xué)和物理反應(yīng),同時產(chǎn)生大量氣體.多相多場在鋁電解槽內(nèi)產(chǎn)生、演變并相互作用,影響鋁電解生產(chǎn)的能耗、效率、槽壽命等技術(shù)經(jīng)濟指標.同時由于電解槽內(nèi)是一個高溫、高腐蝕的環(huán)境,造成許多關(guān)鍵參數(shù)測量困難,導(dǎo)致電解槽內(nèi)存在諸多測量盲區(qū).因此僅采用機理、數(shù)據(jù)或經(jīng)驗知識難以捕獲電解槽主要特征,在基于數(shù)據(jù)分析建模的基礎(chǔ)上,需借助于機理分析和經(jīng)驗知識進行指導(dǎo)建模,實現(xiàn)構(gòu)建鋁電解槽多場多相的模型體系.

2)鋁電解多相多場數(shù)據(jù)的可視化理論與方法.從鋁電解的具體應(yīng)用出發(fā),例如鋁電解狀態(tài)分析、生產(chǎn)工藝與控制參數(shù)的調(diào)整等,研究基于多粒度的分級挖掘算法,基于鋁電解工業(yè)大數(shù)據(jù),建立各類型各種目的的數(shù)據(jù)倉庫;研究多相多場計算數(shù)據(jù)與實時采集數(shù)據(jù)的融合理論方法,構(gòu)建一體化的高維數(shù)據(jù)場,結(jié)合鋁電解實際生產(chǎn)與管理對數(shù)據(jù)精度的需要,研究面向可視化的高維數(shù)據(jù)降維理論與方法,給出鋁電解過程的多維、多尺度信息表達模型;研究多相多場交互作用過程的圖形映射,實現(xiàn)鋁電解時變高維數(shù)據(jù)場的可視化.

3)鋁電解虛擬生產(chǎn)與可視化.采用多物理場仿真和可視化技術(shù)呈現(xiàn)電解過程全時空的定量信息,為解析鋁電解機理、實現(xiàn)精細化調(diào)控創(chuàng)造條件,實現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)過程物質(zhì)轉(zhuǎn)化和能量傳遞的虛擬現(xiàn)實場景.針對鋁電解過程氣–液–固多相、分子–微團–設(shè)備多尺度、速度–溫度–濃度多場相互耦合的復(fù)雜體系等特點,研究多場多相反應(yīng)體系下鋁電解過程的物質(zhì)轉(zhuǎn)換與能量傳遞機理,以及大數(shù)據(jù)環(huán)境下融合機理、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識的多場多相反應(yīng)體系建模方法、鋁電解過程多尺度耦合計算方法、多相多場數(shù)據(jù)的可視化理論與方法以及可視化的實現(xiàn)和分析技術(shù)、全流程虛擬生產(chǎn)系統(tǒng)的構(gòu)建和實現(xiàn).

4)鋁電解過程運行控制、工況診斷、優(yōu)化決策的仿真平臺與虛擬實現(xiàn).由于所研究方法難以保證鋁電解生產(chǎn)控制系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定運行,需研發(fā)一種集鋁電解運行控制、工況診斷、優(yōu)化決策的仿真平臺,避免在鋁電解槽系統(tǒng)上直接運行,并在該平臺進行虛擬現(xiàn)實以保證鋁電解槽的運行安全穩(wěn)定.

4.2 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標與愿景

鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標和愿景是在外部市場動態(tài)需求、內(nèi)部企業(yè)生產(chǎn)動態(tài)狀況(電解槽生產(chǎn)能力、資源消耗、環(huán)保)、國家相關(guān)政策以及鋁價、原材料價格等市場環(huán)境約束條件下,能夠?qū)崟r地做出正確決策,盡可能提高鋁電解包含產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗、排放、成本等指標在內(nèi)的制造綜合效益.

采用鋁電解虛擬仿真制造實現(xiàn)前饋決策,通過工業(yè)大數(shù)據(jù)和知識自動化方法實現(xiàn)反饋智能決策.人機交互動態(tài)優(yōu)化決策反映質(zhì)量、效率、成本、消耗、安環(huán)等方面的鋁電解企業(yè)全局指標、生產(chǎn)流程指標和工藝過程指標,為生產(chǎn)制造全流程的協(xié)同控制提供優(yōu)化目標.最終真正實現(xiàn)企業(yè)目標、資源計劃、調(diào)度、運行指標、生產(chǎn)指令與控制指令集成優(yōu)化,而且實現(xiàn)遠程、移動與可視化監(jiān)控與決策,達到盡可能提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,降低生產(chǎn)成本,實現(xiàn)生產(chǎn)過程環(huán)境足跡最小化,確保環(huán)境友好地可持續(xù)發(fā)展的目標.

5 技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與展望

5.1 技術(shù)發(fā)展規(guī)劃

鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃如圖2所示.發(fā)展路線實施兩步走戰(zhàn)略,包括中短期規(guī)劃(2017年～2025年)和中長期規(guī)劃(2025年～2050年).到2025年,基本解決鋁電解工業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)性難題,并在大型鋁電解企業(yè)進行相關(guān)理論方法及技術(shù)驗證;到2050年,實現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的主要6大系統(tǒng)研發(fā),并取得明顯成效.各規(guī)劃的具體目標如下:

1)中短期規(guī)劃(2017年～2025年)

到2025年,基本解決鋁電解工業(yè)過程控制中面臨的挑戰(zhàn)性難題,攻克鋁電解槽智能感知與工況識別、協(xié)同優(yōu)化控制、生產(chǎn)智能優(yōu)化決策等關(guān)鍵技術(shù),開發(fā)形成鋁電解虛擬制造系統(tǒng)、安全評估與自優(yōu)化系統(tǒng)、智能云服務(wù)平臺,并在大型鋁電解企業(yè)進行相關(guān)理論方法及技術(shù)驗證.

2)中長期規(guī)劃(2025年～2050年)

到2050年,建立涵蓋感知、協(xié)同、決策、診斷、可視化的鋁電解智能制造服務(wù)體系,并取得明顯成效;形成具有世界領(lǐng)先水平的鋁電解智能制造科學(xué)理論和技術(shù)平臺,產(chǎn)生顯著國際學(xué)術(shù)影響,引領(lǐng)鋁電解智能制造技術(shù)潮流,孕育出世界級的產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合體,依托專利技術(shù)產(chǎn)品形成相關(guān)高技術(shù)產(chǎn)業(yè).

5.2 發(fā)展展望

圖2 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃Fig.2 Development planning of aluminum reduction intelligent manufacturing system

本文結(jié)合未來鋁電解的發(fā)展趨勢以及現(xiàn)有運行控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀提出了構(gòu)建一種鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng).未來通過對鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)構(gòu)成的研究,突破基于知識自動化的全流程操作決策關(guān)鍵技術(shù),為降低或擺脫對高水平操作決策人員的依賴創(chuàng)造條件.在穩(wěn)定生產(chǎn)指標、降低能耗物耗、降低人力成本和運維成本、提高生產(chǎn)經(jīng)濟效益方面具有十分可觀的應(yīng)用前景,有望為鋁電解行業(yè)的精細化、綠色化、高效化、智能化生產(chǎn)開辟新的技術(shù)路徑.為構(gòu)建智能化、協(xié)同化和人機物高度融合的鋁電解生產(chǎn)決策系統(tǒng)奠定科學(xué)基礎(chǔ),并且能夠滿足高效、綠色、智能制造的新要求和中國制造2025的戰(zhàn)略行動綱領(lǐng),適應(yīng)兩化深度融合的信息網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)環(huán)境.同時,對提升我國鋁電解行業(yè)整體運行技術(shù)水平和國際競爭力,實現(xiàn)鋁電解行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義.