AI融合水泥工业,构筑新一代智能过程控制系统(IPC)
在国家智能制造战略和建材工业数字化转型的双重驱动之下,水泥企业在智能控制方面快速布局和推广应用,争相打造智能制造行业标杆。
针对水泥行业整体生产制造成本分析,水泥行业能耗成本占水泥生产制造成本50%以上,智能专家系统给企业带来的效益价值非常大,稳定的专家优化系统能够通过比人工操作、PID控制更先进的手段,适应多变量、非线性、大时滞的水泥生产特性,全智能控制,进一步稳定生产状态,提高生产效率,降低劳动强度,延长设备全生命周期,为企业挖掘边际效益,助推产业升级为企业带来非常可观的收益。
新一代智能过程控制系统(IPC)
新一代智能过程控制系统(IPC)是将传统APC技术和智能控制深度融合,贯穿于设计、生产、管理、控制等各个环节,她以神经网络为基准,工业大脑为核心,苏畅工业互联网平台为媒介,实现多变量模型预测技术、反馈校正技术和滚动优化技术,通过大数据分析和决策,集成多种控制策略,对不同工况针对性控制,实现水泥的全流程智能控制;减少人工干预,同时达到节能、降耗、提产、提质的目标。
图:新一代智能过程控制系统(IPC)整体架构
●核心功能●
新一代智能过程控制系统(IPC),她比传统的DCS和APC系统更灵活,更智能,具有如下突出功能:
1)大数据集成中心
大数据集成中心是由云计算、机器智能、数据驱动和专家经验组成,她具有灵活扩展分析能力;建立完整数据仓库、深度挖掘数据价值;开放式接口;利用智能算法、算法破解和专家知识库等功能驱动水泥工艺流程的全自动驾驶。
2)神经网络和模糊控制
用于数据建模、自动调整和预测能力并且结合逆向差分不可测扰动抑制技术,抑制干扰因素对整个系统的影响,用于控制过程的各种决策和各种原因分析。
3)软仪表测量
通过数据处理,采用模型算法,经实验数据反复校正,获得不可测量参数的在线显示。
4)模型自适应功能
模型控制和模糊逻辑相结合,自适应水泥不同工况的变化,自动调节生产过程。
5)大容量数据库
海量数据存储功能,高倍数据压缩,多功能数据空间以及无限制数据接口功能。
6)数字化工厂
3D设计、仿真模拟技术构建虚拟工厂和数字化移交技术。
●特点●
1)通过机理建模、互联网技术进行全自动驾驶
智能专家系统在现有DCS系统的基础上,增加一套智能过程控制系统,通过对DCS上传数据的进行分析、优化,并结合工业大脑和大数据分析功能把最佳决策及时反馈给DCS系统,实现更精准、更智能控制,对被控装置进行全自动操控,最终实现水泥企业的全自动驾驶舱。
图:技术架构
2)针对水泥“两磨一烧”控制策略,形成多样化的控制单元模块
针对水泥工厂的“两磨一烧”原则,合理调整风、料、煤的比例控制,制定不同的控制器分项模块,包含分解炉控制器、篦冷机控制器、风量平衡控制器、煤磨控制器、脱硝控制器、余热发电控制器、生料磨控制器和水泥磨控制器;并基于异常工况判定机理,自动告警,并按照报警级别自动智能反馈给中控操作人员,实现异常过程快速响应,满足现场智能化控制需求,水泥产品子模块功能如下图所示:
图:智能专家系统产品模块
3)集成多种控制策略,实现稳定优化和故障预警
以人工智能算法模型为主要手段,对不同工况针对性控制,实现石灰石破碎、原料处理、原料粉磨、熟料烧成、水泥粉磨、成品出厂的全流程智能控制;实现工艺评估和仿真,对工艺持续优化,减少人工干预。
通过设备故障分析、预警提示和预测控制模块,减少异常停工时间、对设备的预防性维保,连续提高生产周期,节约人力成本。
4)通过大数据技术,实现自动寻优,节能降耗
通过海量数据进行分析、对比以及结合同类型生产线进行对标,给出最优控制数值,自动标定测量和执行单元模块,稳定操作、卡边控制、自动修复工艺缺陷和工艺模型参数错配情况,自动寻找生产过程最优的参数控制,达到节能降耗的目的。
基于AI人工智能的专家系统原理如下:
图:智能专家系统特性
●实施效果●
智能专家系统通过部署实施,阶跃测试、模型不断诊断优化调试,投用前后对比得出,投用后控制参数稳定性有大幅的提升,控制周期缩短,图形在设定点上下收敛,投用效果对比分析如下:
图:系统投用前后效果比较
●价值分析●
Ø关键参数变量(分解炉温度、篦冷机篦下压力、窑头负压、烟囱出口NOX含量等)标准偏差降低
Ø系统在线运行率达95%以上
Ø降低操作工劳动强度,提高三班操作的统一性
Ø延长耐火砖的使用寿命
Ø提高主要设备的使用年限和降低故障率
Ø稳定工况,提高生产效率,及时指导操作和管理
Ø提升熟料强度
Ø提高余热发电量
Ø提高水泥产品质量
Ø煤耗和电耗成本降低。
朗坤智慧依托20多年的工业基因、自主研发的平台架构以及水泥行业的应用积淀,全面打造水泥行业智能工厂整体解决方案,帮助水泥企业实现技术、功能、数据、模式、业务、管理的整合及统一,确保企业内部资源充分共享,实现资源和性能的最佳配比,助力水泥工业数字化转型升级。
编辑:李佳婷
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