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文檔簡介
1、氧化鋁蒸發(fā)過程是回收有用資源、排除雜質(zhì)和維持整個(gè)氧化鋁生產(chǎn)循環(huán)系統(tǒng)中水量平衡的關(guān)鍵工序,也是主要的耗能工序。蒸發(fā)過程的母液質(zhì)量直接影響磨礦和溶出過程的堿粉消耗量,以及全流程生產(chǎn)的穩(wěn)定性。隨著資源、能源危機(jī)和市場競爭的日益加劇,在現(xiàn)有工藝設(shè)備條件下,利用優(yōu)化控制技術(shù)來降低蒸發(fā)過程能耗、保證母液質(zhì)量,對提高氧化鋁生產(chǎn)過程生產(chǎn)效率和降低能耗具有重要意義。
然而,氧化鋁蒸發(fā)過程流程長,過程參數(shù)檢測存在大滯后,參數(shù)間非線性耦合關(guān)系強(qiáng);且
2、過程受其它工序排出溶液、設(shè)備結(jié)垢等不確定因素的干擾,因此,蒸發(fā)過程仍采用人工控制的方法,存在母液和冷凝水質(zhì)量不合格、生蒸汽使用過量、能耗高等問題。針對上述問題,論文以四效逆流氧化鋁蒸發(fā)過程為研究對象,開展蒸發(fā)過程母液濃度的預(yù)測、蒸發(fā)過程能耗分析及優(yōu)化、以達(dá)到最優(yōu)能效狀態(tài)為目標(biāo)的蒸發(fā)過程控制方法的研究。主要研究工作和創(chuàng)新性成果如下:
1)針對長流程的蒸發(fā)過程工況復(fù)雜,末效出口母液濃度檢測滯后的問題,提出了基于最小二乘支持向量機(jī)的
3、末效出口母液濃度預(yù)測方法。首先采用獨(dú)立成分分析方法提取蒸發(fā)過程非平穩(wěn)性數(shù)據(jù)的主要特征信息,在此基礎(chǔ)上,建立了基于最小二乘支持向量機(jī)的末效出口母液濃度預(yù)測模型。工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明預(yù)測精度滿足現(xiàn)場實(shí)際生產(chǎn)工藝要求,為生產(chǎn)操作提供依據(jù)。
2)針對影響設(shè)備性能的關(guān)鍵因素?zé)o法檢測的問題,提出了基于魯棒估計(jì)函數(shù)的蒸發(fā)過程數(shù)值計(jì)算方法,獲得各單元母液濃度值。該方法利用末效出口母液濃度預(yù)測結(jié)果和過程參數(shù)檢測結(jié)果,以測量誤差的魯棒估計(jì)函數(shù)
4、為評價(jià)指標(biāo),基于平衡機(jī)理級聯(lián)模型修正數(shù)值計(jì)算誤差。蒸發(fā)過程數(shù)值計(jì)算結(jié)果為過程能耗分析奠定了基礎(chǔ)。
3)針對蒸發(fā)過程能耗高,一般優(yōu)化問題無法兼顧過程能耗和母液質(zhì)量的問題,構(gòu)建了最大化蒸發(fā)過程用能效率的優(yōu)化問題。首先,結(jié)合蒸發(fā)過程工藝機(jī)理和能源消耗特點(diǎn),基于數(shù)值計(jì)算結(jié)果和有效能分析法分析得到了蒸發(fā)過程各部分能源損耗情況。在此基礎(chǔ)上,建立了以最大化目的(火用)效率和最小化(火用)損失率為目標(biāo)的蒸發(fā)過程能效優(yōu)化模型,求解獲得能效最優(yōu)操
5、作參數(shù)設(shè)定值。實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該優(yōu)化方法保證了母液質(zhì)量,且過程目的(火用)效率平均提高了3%左右。
4)針對數(shù)值計(jì)算誤差修正問題和蒸發(fā)過程能效優(yōu)化問題中約束條件的復(fù)雜性特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于不可行度的渦旋粒子群算法來求解約束優(yōu)化問題。該方法將基于不可行解有效信息的不可行度計(jì)算函數(shù)增廣到目標(biāo)函數(shù)中,形成近似優(yōu)化問題的適應(yīng)度函數(shù),然后采用具有自組織特性的渦旋粒子群算法來求解近似優(yōu)化問題。測試函數(shù)優(yōu)化結(jié)果表明了優(yōu)化算法求解約束優(yōu)化問
6、題的有效性。
5)為使蒸發(fā)過程過渡到能效最優(yōu)的操作條件,在研究蒸發(fā)過程動態(tài)特性的基礎(chǔ)上,建立了各單元蒸發(fā)室的動態(tài)特性模型,并針對動態(tài)模型中滯后時(shí)間未知的問題,提出了基于多特征時(shí)間點(diǎn)的滯后時(shí)間辨識方法。該方法以最小化多采樣點(diǎn)時(shí)刻模型輸出與實(shí)測值的偏差為目標(biāo),通過求解一組輔助時(shí)滯系統(tǒng)方程來獲得未知時(shí)滯參數(shù)的梯度信息,然后采用信賴域內(nèi)點(diǎn)優(yōu)化方法求解參數(shù)辨識問題。數(shù)值算例表明了該方法的準(zhǔn)確性和快速性,可有效辨識蒸發(fā)過程動態(tài)模型滯后時(shí)間
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