基于能效分析的氧化鋁蒸發(fā)過程優(yōu)化控制.pdf

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、能源危機和市場競爭的日益加劇，在現(xiàn)有工藝設備條件下，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;且

2、過程受其它工序排出溶液、設備結(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)過程母液濃度的預測、蒸發(fā)過程能耗分析及優(yōu)化、以達到最優(yōu)能效狀態(tài)為目標的蒸發(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的

3、末效出口母液濃度預測方法。首先采用獨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，在此基礎上，建立了基于最小二乘支持向量機的末效出口母液濃度預測模型。工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明預測精度滿足現(xiàn)場實際生產(chǎn)工藝要求，為生產(chǎn)操作提供依據(jù)。
　　2)針對影響設備性能的關(guān)鍵因素無法檢測的問題，提出了基于魯棒估計函數(shù)的蒸發(fā)過程數(shù)值計算方法，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函數(shù)

4、為評價指標，基于平衡機理級聯(lián)模型修正數(shù)值計算誤差。蒸發(fā)過程數(shù)值計算結(jié)果為過程能耗分析奠定了基礎。
　　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)過程工藝機理和能源消耗特點，基于數(shù)值計算結(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)設定值。實際數(shù)據(jù)實驗結(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雜性特點，設計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算函數(shù)增廣到目標函數(shù)中，形成近似優(yōu)化問題的適應度函數(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)模型中滯后時間未知的問題，提出了基于多特征時間點的滯后時間辨識方法。該方法以最小化多采樣點時刻模型輸出與實測值的偏差為目標，通過求解一組輔助時滯系統(tǒng)方程來獲得未知時滯參數(shù)的梯度信息，然后采用信賴域內(nèi)點優(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確性和快速性，可有效辨識蒸發(fā)過程動態(tài)模型滯后時間