朱豫才：水泥生產(chǎn)線的模型預(yù)測控制與運行優(yōu)化

一直以來，數(shù)字化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)催生巨大的流程工業(yè)智能制造市場。流程工業(yè)包括石化、化工、發(fā)電、鋼鐵、水泥、玻璃、造紙、采礦等，是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，同時是經(jīng)濟體中耗能最大、污染最多的行業(yè)。在雙碳目標形勢下，流程工業(yè)產(chǎn)能過剩，從靠產(chǎn)能賺錢，變?yōu)榭抠|(zhì)量和效率賺錢，環(huán)保壓力巨大，面臨很大挑戰(zhàn)。

近日，浙江大學(xué)控制學(xué)院教授朱豫才以《水泥生產(chǎn)線的模型預(yù)測控制與運行優(yōu)化》為主題進行精彩演講，詳細介紹了模型預(yù)測控制技術(shù)、水泥廠自動控制與優(yōu)化方案等內(nèi)容。

朱豫才表示，智能水泥廠應(yīng)基于智能建模的模型預(yù)測控制和運行優(yōu)化，模型預(yù)測控制與運行優(yōu)化大有可為。在流程工業(yè)實現(xiàn)全面自動化生產(chǎn)，即智能制造，可以提高生產(chǎn)的安全性，節(jié)能1% - 5%，提高收益1% - 5%，減少污染物生成5% - 50%。

一、緒論：水泥廠自動控制與優(yōu)化中的問題和挑戰(zhàn)

朱豫才指出，水泥工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能制造是一項迫切的任務(wù)，原因在于多數(shù)水泥生產(chǎn)線運行是遠程手動，自動化及優(yōu)化空間大。

水泥生產(chǎn)線運行中的干擾因素有生料成份變化和燃料成分波動；水泥裝置自動化的困難分別是干擾幅度大，復(fù)雜多變量約束控制問題，使用PID控制困難以及建模困難。

基于以上問題，故提出基于智能建模的水泥廠先進控制與優(yōu)化技術(shù)，同時介紹四條水泥生產(chǎn)線應(yīng)用案例，包括窯線和磨機。

水泥工業(yè)的智能制造現(xiàn)狀

動態(tài)模型的建立/維護，是實現(xiàn)每一層自動/閉環(huán)的關(guān)鍵。

二、模型預(yù)測控制技術(shù)簡介

使用過程模型對被控變量進行預(yù)測，使用過程模型和優(yōu)化算法計算控制變量控制動作。 

模型預(yù)測控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

模型預(yù)測控制技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)是智能建模。系統(tǒng)辨識就是用測試數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的理論和方法，已有60多年歷史。

基于智能建模的智能制造技術(shù)可以使建模效率提高3-10倍。多變量、閉環(huán)、自動系統(tǒng)辨識（建模）理論與技術(shù)可以實現(xiàn)“四個自動”。自動最優(yōu)激勵信號設(shè)計，多變量、閉環(huán)、自動測試，自動確定模型階次，自動模型參數(shù)估計，自動模型檢驗，給出每個模型A, B, C, D評級。智能制造技術(shù)的用戶包括，埃克森-美孚、霍尼韋爾、拜爾、巴斯夫等世界500強。

已開發(fā)基于智能建模關(guān)鍵技術(shù)

Tai-Ji MPC? 模型預(yù)測控制(MPC)技術(shù)是三個模塊的整合，是閉環(huán)、自動在線辨識技術(shù)和控制器參數(shù)的自動整定技術(shù)以及高精度、低成本、國際領(lǐng)先的建模技術(shù)。

三、水泥生產(chǎn)線模型預(yù)測控制與優(yōu)化系統(tǒng)

1、水泥窯線預(yù)測控制與優(yōu)化

控制目標有四個，分別是：降低分解爐出口溫度等溫度波動，降低O2、CO、NOx波動，降低窯頭負壓、篦冷機壓力、窯電流波動，降低f-CaO波動。

運行優(yōu)化目標有四個，分別是：提高f-CaO均值并/或提高f-CaO合格率，提高窯頭負壓均值，優(yōu)化O2，以優(yōu)化燃燒，進料極大化，以提高產(chǎn)量。

2、水泥生料磨預(yù)測控制與優(yōu)化

控制目標有兩個，分別是降低各被控變量波動和保證生料細度。

運行優(yōu)化目標: 是降低電耗并或者提高產(chǎn)量。

先進控制的兩個作用是降低波動和卡邊優(yōu)化。

水泥生產(chǎn)線控制優(yōu)化的運行改進與經(jīng)濟效益分別是：

（1）實現(xiàn)全面自動化，大大降低勞動強度，提高安全性

（2）降低溫度, 壓力, O2, NOx , f-CaO波動40~80%

（3）提高f-CaO合格率10~20%

（4）提高f-CaO均值20%

（5）增產(chǎn)1% ~ 3%

（6）節(jié)煤1% ~ 5%

（7）節(jié)電2% ~ 5%

（8）降低NOx生成10%

舉例說明控制優(yōu)化經(jīng)濟效益計算，假設(shè)某條水泥生產(chǎn)線日產(chǎn)5000噸，那么按照年耗煤成本2.1億元，年耗電成本0.5億元，年毛利2.2億元計算，控制優(yōu)化系統(tǒng)包括兩個生料磨、回轉(zhuǎn)窯和水泥磨，節(jié)煤2% 年經(jīng)濟效益420萬元，節(jié)電2% 年經(jīng)濟效益100萬元。得出結(jié)論，生產(chǎn)線總經(jīng)濟效益每年520萬元。

四、四個應(yīng)用案例及改進建議

案例一：山東泉興水泥#3窯線預(yù)測控制，2018年投運，產(chǎn)能5000t/d

1、主要被控變量（CV）

分解爐出口溫度

窯頭負壓

篦冷機一段壓力

2、主要控制（操縱）變量（MV）

窯尾給煤量

窯頭排風(fēng)機頻率

篦冷機轉(zhuǎn)速

3、主要干擾變量（DV）

喂料量

山東泉興水泥#3窯線預(yù)測控制，穩(wěn)定運行

山東泉興水泥#3窯線預(yù)測控制，最新f-CaO數(shù)據(jù)

案例二：山東泉興水泥#3窯線預(yù)測控制，2018年投運，產(chǎn)能5000t/d

1、主要被控變量（CV）

分解爐出口溫度

窯頭負壓

篦冷機一段壓力

窯電流

f-CaO

2、主要控制（操縱）變量（MV）

窯尾給煤量

窯頭排風(fēng)機頻率

篦冷機轉(zhuǎn)速

某3臺風(fēng)機

分解爐出口溫度設(shè)定值

窯電流設(shè)定值

山東平邑中聯(lián)水泥廠#1窯線預(yù)測控制，手動控制與自動控制比較

案例三：陜西北元化工水泥廠#1窯線控制，2020-11投運，產(chǎn)能2500t/d

1、主要被控變量（CV）

分解爐出口溫度

窯頭負壓

篦冷機一段壓力

窯電流

2、主要控制（操縱）變量（MV）

窯尾給煤量

窯頭排風(fēng)機頻率

篦冷機轉(zhuǎn)速

北元化工水泥廠#1窯線預(yù)測控制，2020-11投運

陜西北元化工水泥廠#1窯線控制，2020-11投運

案例四： 新疆阿克蘇青松建化水泥廠#1窯線預(yù)測控制，2021-03投運，產(chǎn)能2500t/d，項目范圍：煤磨、生料磨、水泥磨、窯線

案例經(jīng)濟效益匯總

1. 山東泉興水泥廠，5000t/d水泥線，2018年7月投運

實現(xiàn)分解爐溫度、窯頭負壓、篦冷機一段壓力自動控制

節(jié)煤15%，游離氧化鈣合格率從80%升到99%

2. 山東某中聯(lián)水泥廠，5000t/d水泥線， 2020年9月投運

實現(xiàn)窯線（分解爐、轉(zhuǎn)窯、篦冷機）自動控制

節(jié)煤2.09%；節(jié)電2.76%；增加熟料產(chǎn)量1.36%

3. 陜西北元化工水泥廠，2500t/d水泥線，電石渣原料，2020年11月投運

實現(xiàn)窯線（分解爐、轉(zhuǎn)窯、篦冷機）自動控制

節(jié)煤6.25%；節(jié)電2.07%

4. 新疆阿克蘇某水泥廠，2500t/d水泥線，2021年3月投運

實現(xiàn)煤磨、生料磨、水泥磨和窯線（分解爐、轉(zhuǎn)窯、篦冷機）自動控制

節(jié)煤2.68%；節(jié)電0.88%；水泥磨節(jié)電5.89%；水泥磨產(chǎn)量增加4.78%

改進建議：

1、穩(wěn)定轉(zhuǎn)窯內(nèi)工況

增加控制（調(diào)節(jié)）變量：尾煤、窯速、高溫風(fēng)機、進料

2、增加在線分析手段

一是使用生/熟料成分分析儀和粒度分析儀，二是應(yīng)用預(yù)測控制技術(shù)實現(xiàn)卡邊優(yōu)化，進一步節(jié)煤節(jié)電。

五、結(jié)論與展望

朱豫才指出，智能水泥廠是基于智能建模的模型預(yù)測控制和運行優(yōu)化，經(jīng)濟效益的技術(shù)基礎(chǔ)是顯著降低關(guān)鍵參數(shù)的波動，>60%。

智能水泥廠要想獲得典型效益，就要做到節(jié)煤2%，節(jié)電3%，增產(chǎn)1%，減少DCS人員50%。項目實施周期為2~4個月，半年內(nèi)收回投資成本。

針對智能水泥廠建設(shè)，他提出三條改進建議，第一，使用煙氣分析儀和窯內(nèi)測溫，以穩(wěn)定窯內(nèi)工況和優(yōu)化燃燒。第二，控制器調(diào)節(jié)進料、高溫風(fēng)機、頭煤、窯轉(zhuǎn)速，增加控制和優(yōu)化手段。第三，使用生/熟料成分分析儀和粒度分析儀，提高卡邊優(yōu)化精度。

此外，模型預(yù)測控制與運行優(yōu)化大有可為。