樊利軍

(沈陽鋁鎂設(shè)計(jì)研究院有限公司,遼寧 沈陽 110001)

0 引言

預(yù)焙陽極作為連續(xù)性消耗品,供電解槽用于生產(chǎn)原鋁使用[1],其特點(diǎn)是生產(chǎn)過程復(fù)雜、過程能耗高、自動(dòng)化水平低。隨著工廠智能化不斷的發(fā)展,如何將人工智能模式、專家管理系統(tǒng)、MES平臺(tái)等智能化概念轉(zhuǎn)化并應(yīng)用于預(yù)焙陽極生產(chǎn)過程,是行業(yè)急需解決的瓶頸問題。

鑒于國家對(duì)于“綠色”能源發(fā)展的要求,能源被定位為人類社會(huì)生存發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ),攸關(guān)國計(jì)民生和國家戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)力[2]。督促企業(yè)以提升能源系統(tǒng)綜合利用效率、降低能源成本為目標(biāo),優(yōu)化能源系統(tǒng)布局,推動(dòng)能源生產(chǎn)與供應(yīng)集成優(yōu)化,構(gòu)建多介質(zhì)、多因子、非穩(wěn)態(tài)的全流程智慧能源分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)能源監(jiān)測(cè)、能量計(jì)量、調(diào)度運(yùn)行和管理智能化等功能要求,提高能源發(fā)展可持續(xù)自適應(yīng)能力將是今后一段時(shí)間炭素廠建設(shè)的突破點(diǎn)和重點(diǎn)研究方向?；谖镔|(zhì)流與能量流原理[3-4],以預(yù)焙陽極生產(chǎn)過程為研究對(duì)象,耦合智能化操作理念,是本文研究的基礎(chǔ)。

1 存在的問題與改進(jìn)方向

長(zhǎng)期以來,炭素廠受制于企業(yè)規(guī)模及行業(yè)發(fā)展重心的限制,很少對(duì)智能化企業(yè)的發(fā)展需求做出相關(guān)研究,主要體現(xiàn)在：

(1)我國鋁用炭素工業(yè)機(jī)械化、電氣化、自動(dòng)化、信息化是并存的,不同企業(yè)發(fā)展差異大,有大部分鋁用炭素企業(yè)仍然處于機(jī)械化、電氣化時(shí)代。

(2)鋁用炭素企業(yè)智能化投資回報(bào)率難以量化,在企業(yè)投資意愿方面,中小鋁用炭素企業(yè)尤其中小民營企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施較差,人工作業(yè)比例較高,在鋁用炭素去產(chǎn)能及環(huán)保監(jiān)管的大背景下資金壓力較大,智能化改造升級(jí)的動(dòng)力不足。

(3)我國鋁用炭素行業(yè)近年來取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,很多炭素廠在能源管控上做了大量工作,應(yīng)用MES系統(tǒng)自動(dòng)數(shù)據(jù)采集炭素廠物流、質(zhì)量、能源、設(shè)備等數(shù)據(jù),并考慮這些約束,將全廠經(jīng)營目標(biāo)以計(jì)劃-調(diào)度-操作為主線,自動(dòng)下達(dá)給一線作業(yè)班,并將一線作業(yè)班的操作結(jié)果,通過生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行反饋,與設(shè)定目標(biāo)進(jìn)行比較,不斷優(yōu)化指揮調(diào)節(jié)生產(chǎn),使全廠生產(chǎn)向設(shè)定理想目標(biāo)靠近。但是,基于MES控制系統(tǒng)下的能源管理和物流管理模塊存在一定問題,體現(xiàn)在以下方面：

①數(shù)據(jù)讀取機(jī)械化

目前,鋁用炭素企業(yè)對(duì)于物流和能流的數(shù)據(jù)可以自動(dòng)讀取,但是缺少進(jìn)一步分析和決策功能,沒有深層次體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

②數(shù)據(jù)采集點(diǎn)設(shè)置不規(guī)范

由于對(duì)于鋁用陽極全流程數(shù)據(jù)采集點(diǎn)無相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求,所以目前大多數(shù)企業(yè)只是根據(jù)生產(chǎn)操作習(xí)慣,人為地選擇電、水、風(fēng)、氣等數(shù)據(jù)的采集位置,理論科學(xué)依據(jù)匱乏,采集點(diǎn)缺少層次性。

③數(shù)據(jù)理論處理模型缺失

對(duì)于采集上來的數(shù)據(jù),無有效數(shù)學(xué)和物理模型進(jìn)行數(shù)值處理,缺少數(shù)據(jù)過濾功能,無法對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性進(jìn)行判別。

因此,結(jié)合MES理念,探索陽極生產(chǎn)過程中的智能化發(fā)展,特別是對(duì)于其中物質(zhì)和能源管理進(jìn)行深入功能性研究和開發(fā),對(duì)于炭素行業(yè)勢(shì)在必行。

2 模型搭建

2.1 物理模型

圖1所示為炭素廠物流、能源管控模塊的物理模型框架圖。首先,模塊基于MES系統(tǒng)平臺(tái)的搭建,完成物流與能源等數(shù)據(jù)的采集,并預(yù)留數(shù)據(jù)庫接口,完成與上、下游控制的對(duì)接；其次,通過數(shù)學(xué)模型的創(chuàng)建,完成數(shù)據(jù)(控制指標(biāo)及影響因素指標(biāo))分析和問題診斷；最后,根據(jù)對(duì)炭素廠運(yùn)行指標(biāo)的診斷,給出優(yōu)化的方向,實(shí)現(xiàn)自我決策功能。

2.2 數(shù)學(xué)模型

(1)物質(zhì)流數(shù)學(xué)模型

式中：Mi,OUT,Mi,IN,Mi,SandMi,G分別代表控制單元i的總物質(zhì)輸出、物質(zhì)輸入、物質(zhì)存儲(chǔ)和中間過程的物質(zhì)生成。

(2)能量流數(shù)學(xué)模型

式中：Ei,OUT,Ei,IN,Ei,SandEi,G分別代表控制單元i的總能量輸出、能量輸入、能量存儲(chǔ)和中間過程的能量生成。

(3)權(quán)重?cái)?shù)學(xué)模型

平均影響因素權(quán)重的方法有很多,本文依據(jù)熵值法對(duì)變量進(jìn)行權(quán)重處理[12]。

式中：ωm,n,Sen,θm,n,N,K和P分別代表變量的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重系數(shù)、熵值、標(biāo)準(zhǔn)化處理值、變量個(gè)數(shù)、樣本數(shù)量個(gè)數(shù)及控制變量。

(4)控制邏輯模型

圖2所示為炭素廠物流、能源管控模塊的控制邏輯模型框架圖。首先,根據(jù)目標(biāo)控制變量自動(dòng)采集決定該指標(biāo)的一級(jí)自變量數(shù)值,并通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算得到目標(biāo)控制變量的理論值；其次,通過采集目標(biāo)控制變量實(shí)際值,完成理論值與實(shí)際值的對(duì)比,對(duì)于目標(biāo)控制變量進(jìn)行評(píng)價(jià)；然后,根據(jù)目標(biāo)控制變量自動(dòng)采集影響該指標(biāo)的二級(jí)自變量數(shù)值,并與二級(jí)自變量數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差計(jì)算,同時(shí)完成標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重系數(shù)計(jì)算；最后,根據(jù)權(quán)重計(jì)算結(jié)果,完成二次優(yōu)化迭代處理,求得最優(yōu)解。

圖2 物流與能源管控的控制邏輯模型

3 模擬實(shí)例研究

根據(jù)某鋁用陽極企業(yè)(產(chǎn)能30萬t/a)的生產(chǎn)需求,開發(fā)出炭素全流程智能管控平臺(tái),并進(jìn)行模擬應(yīng)用。通過平臺(tái)的搭建,意在直擊行業(yè)現(xiàn)行弊端和痛點(diǎn),實(shí)現(xiàn)炭素廠的高效運(yùn)營、智能管控和綠色生產(chǎn)。其中,本文以“單耗管理”和“單耗優(yōu)化分析”為實(shí)例模塊,進(jìn)行研究。

3.1 主平臺(tái)搭建

圖3所示為炭素全流程智能管控平臺(tái)的主界面,其主要由四個(gè)子平臺(tái)搭建而成：數(shù)據(jù)信息集成平臺(tái)、生產(chǎn)監(jiān)督管理平臺(tái)、智能生產(chǎn)優(yōu)化平臺(tái)及后臺(tái)管理平臺(tái)。

圖3 炭素全流程智能管控平臺(tái)主界面

數(shù)據(jù)信息集成平臺(tái)是炭素全流程智能管控系統(tǒng)的核心基礎(chǔ),其通過靈活、多樣的數(shù)據(jù)接入,打破工廠信息孤島式的管理模式,并將數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、篩分、清洗、運(yùn)算,最終保存在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中,為智能管控系統(tǒng)提供多維數(shù)據(jù)服務(wù)；生產(chǎn)監(jiān)督管理平臺(tái)旨在數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上,為生產(chǎn)管理者提供科學(xué)的管理指導(dǎo),包括指標(biāo)監(jiān)控、生產(chǎn)報(bào)表及其分析、產(chǎn)品計(jì)劃、設(shè)備檢修計(jì)劃、原料采購計(jì)劃和產(chǎn)品銷售計(jì)劃都能自動(dòng)生成,為企業(yè)生產(chǎn)提供“一站式”決策支持；智能生產(chǎn)優(yōu)化平臺(tái)主要是將企業(yè)所迫切需求的核心功能模塊集成在這個(gè)子平臺(tái)上,滿足企業(yè)超出日常生產(chǎn)之外的額外功能要求,集成新的工藝技術(shù)和軟硬件技術(shù),使該模塊成為企業(yè)發(fā)展的特色亮點(diǎn)和效益增長(zhǎng)點(diǎn)；后臺(tái)管理平臺(tái)主要是供不同管理者,根據(jù)各自權(quán)限的不同,查詢過程數(shù)據(jù)和操作記錄,并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程和手機(jī)APP共享功能。

3.2 單耗管理模塊搭建

單耗管理模塊是基于實(shí)時(shí)產(chǎn)能和對(duì)應(yīng)能源消耗,通過數(shù)學(xué)模型,自動(dòng)計(jì)算出產(chǎn)品對(duì)應(yīng)單耗并具備實(shí)時(shí)顯示和區(qū)間段顯示的功能。模塊是建立在對(duì)不同車間所消耗能源介質(zhì)系統(tǒng)梳理的基礎(chǔ)上搭建起來的。本節(jié)以煅燒車間中的生石油焦單耗分析為例,對(duì)單耗管理模塊進(jìn)行功能和使用說明。

圖4為煅燒車間生石油焦單耗查詢圖,從圖中可以查詢到生石油焦在一定時(shí)期(可調(diào))內(nèi)的日消耗量和單臺(tái)罐式爐消耗量,并且從趨勢(shì)圖中可以清晰的看到生石油焦在這段時(shí)期內(nèi)的變化趨勢(shì),從而為后續(xù)的優(yōu)化分析做好基礎(chǔ)。

圖4 生石油焦單耗查詢圖

3.3 能源單耗優(yōu)化分析模塊搭建

通過單耗管理模塊,完成了炭素廠能源介質(zhì)的流量、消耗量和單耗量的查詢功能,為指導(dǎo)、優(yōu)化生產(chǎn),形成智能反饋?zhàn)匝h(huán)控制回路,在智能生產(chǎn)優(yōu)化子平臺(tái)上開發(fā)出了能源單耗優(yōu)化分析模塊。該模塊根據(jù)控制的目標(biāo)單耗,自動(dòng)采集影響該指標(biāo)的二級(jí)自變量數(shù)值,并通過與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中的單耗標(biāo)準(zhǔn)值做對(duì)比,對(duì)于超標(biāo)數(shù)值進(jìn)行影響因素分析,并按照標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重系數(shù)計(jì)算數(shù)學(xué)模型,對(duì)超標(biāo)影響因素按照關(guān)聯(lián)影響程度大小進(jìn)行排序。本節(jié)以煅燒車間中的生石油焦單耗優(yōu)化分析為例,對(duì)能源單耗優(yōu)化分析模塊進(jìn)行說明。

圖5為生石油焦單耗優(yōu)化分析圖,從圖中可以看到在一定時(shí)期(可調(diào))內(nèi)單臺(tái)罐式爐日石油焦用量的統(tǒng)計(jì)及與數(shù)據(jù)庫中正常區(qū)間值的對(duì)比。針對(duì)石油焦單耗的影響因素,對(duì)二級(jí)自變量在同樣時(shí)期內(nèi)進(jìn)行數(shù)值自動(dòng)采集并顯示。根據(jù)石油焦單耗影響因素在同段時(shí)期內(nèi)的數(shù)值,追蹤到對(duì)應(yīng)日期石油焦單耗偏高的原因,并對(duì)多種原因進(jìn)行權(quán)重分析,得到優(yōu)化結(jié)論。

圖5 生石油焦單耗優(yōu)化分析圖

3.4 應(yīng)用效果分析與預(yù)測(cè)

通過炭素全流程智能管控平臺(tái)的搭建,實(shí)現(xiàn)了智能化炭素廠數(shù)字化、可視化、模型化、自動(dòng)化和集成化的要求。同時(shí),通過智能化平臺(tái)搭建與物流、能源管控的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)炭素廠物流與能流運(yùn)行和消耗過程的分析、優(yōu)化、調(diào)度、預(yù)測(cè)和決策等智能化控制功能。

同時(shí),由于鋁用陽極單位產(chǎn)品綜合能耗中實(shí)物能耗占60%～80%,過程能耗占20%～40%。所以,預(yù)計(jì)通過炭素全流程智能管控平臺(tái)的引入,會(huì)給企業(yè)節(jié)約原料消耗成本1%左右、能源消耗成本10%～15%,為企業(yè)節(jié)能降耗的同時(shí),帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。

4 結(jié)語

(1)炭素全流程智能管控平臺(tái)的搭建可有效解決預(yù)焙陽極生產(chǎn)中,存在的高能耗、低自動(dòng)化水平等問題。

(2)炭素全流程智能管控平臺(tái)是基于MES系統(tǒng)基礎(chǔ)上的二次開發(fā),將人工智能移植到日常生產(chǎn)操作中,節(jié)省人力成本。

(3)耦合物質(zhì)流與能量流的模型搭建,有效解決了預(yù)焙陽極生產(chǎn)過程中多介質(zhì)、多因子、非穩(wěn)態(tài)交錯(cuò)存在的復(fù)雜問題。

(4)單耗管理模塊和能源單耗優(yōu)化分析模塊的搭建為后續(xù)開展智能決策工作提供了理論基礎(chǔ),并具有較大的理論指導(dǎo)意義。