Автоматизация и управление технологическими процессами обжига клинкера при производстве цемента

    Явления теплопередачи через стенки печи при постоянном тепловом потоке (стационарный режим) включают теплоотдачу от газовой  смеси к стенке печи, теплопроводность стенки, теплоотдачу от наружной поверхности стенки в окружающую среду. Плотность теплового потока от горячих газов внутри печного канала определится формулой:

     

   (14)

    где  - температура газов в i–й зоне, - температура внутренней стенки, q - плотность теплового потока, - коэффициент теплоотдачи, N — количество зон. При стационарном режиме плотность теплового потока обусловлена теплопроводностью через печную стенку:

             (15)

    где  — температура газов в зоне, — наружная температура стенки, λ — коэффициент теплопроводности, h — толщина стенки.

 

      

    Рис.3. Исходный алгоритм.

 

      Тепловой  поток, передаваемый в окружающую среду через наружную поверхность, будет равен:

      

.  (16)

     Сложив  почленно полученные равенства, имеем:

     

  (17)

     Таким образом, общий тепловой поток будет  равен:

     

   (18)

Если  обозначить «коэффициент теплопередачи»:

     

   (19)

то уравнение  тепловых потерь через наружную поверхность примет вид:

     

   (20)

     В термодинамических расчетах часто  используется величина «полного термического сопротивления», обратная коэффициенту теплопередачи:

     

   (21)

     В общем случае коэффициент теплопередачи  зависит от условий перемешивания (характера потока, свойств составляющих, скорости течения газовой смеси и т. п.).

     Третья  глава посвящена вопросам моделирования технологических процессов обжига клинкера при производстве цемента.

     Обращаясь вновь к процессу обжига сырьевого  материала как объекта управления, представим его как внутренний элемент общей структуры, рис.4. Очевидно, что большая часть ранее перечисленных параметров недоступна для регулирования. Для задачи необходимо выделить параметры, доступные контролю и регулированию, с тем, чтобы обоснованно отнести их к вектору управления.

     В целом вектор управлений Х объединяет в себе множества функций вектора заданий и обратной связи. В состав вектора управлений при этом входят: скорость перемещения материала; количество включенных нагревателей (горелок); параметры регулируемой мощности нагревателей; открытие заслонок на дымососе.

     Заметим, что скорость перемещения материала  во вращающихся печах непосредственному управлению не подлежит: она представляется функцией свойств материала, которые также недоступны управлению и могут быть, скорее, отнесены к среде. На скорость перемещения непосредственно влияют вполне управляемые параметры печи — угол наклона, скорость вращения, а также свойства обрабатываемого материала (плотность, вязкость, размеры частиц), они тоже недоступны регулированию (но, тем не менее, доступны контролю). А также влияющие на скорость, точнее — на свойства материала — его плотность, вязкость и т. п., непосредственно зависящие, во-первых, от состава материала, а во-вторых — от его температуры.

     

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     В этом смысле имеем параметры управления Х: угол наклона печи jп; скорость вращения печи wп; температура материала Тм.

     Что касается последнего, температуры, то с ним тоже связаны определенные проблемы. Фактически он управляется не непосредственно, а путем регулирования подачи топлива в нагреватели, а также их расположением и включением. Температура материала не распределена по печи равномерно, хотя в принципе контролируема в любой точке (зоне) печи. Неопределенны и тепловые свойства обрабатываемого материала, в этом смысле их в некотором смысле можно отнести и к параметрам среды: они фактически неуправляемы и трудно контролируемы.

     К вектору управления Х добавятся параметры: количество включенных нагревателей (горелок); параметры регулирования мощности нагревателей;  открытие заслонок на дымососе.

     Вектор влияния среды У имеет смысл объединить с вектором состояния объекта Н и отнести к нему: тепловые свойства обрабатываемого материала; параметры нагнетаемых газов; температуру окружающей атмосферы; параметры теплоотвода; параметры газоотвода.

     Выходной  вектор Z: масса (расход) полученного клинкера; характеристики клинкера; параметры отводимых газов.

     Сложность объекта, неопределенность большинства  параметров и их взаимосвязей, указывают на целесообразность прибегнуть для решения задачи управления к методам имитационного моделирования.

     К наиболее популярным системам имитационного  моделирования относятся AnyLogic, Aimsun, Arena, GPSS, ИМИТАК, Triad.Net, РДО, PTV, Tecnomatix Plant Simulation, NS-2, Transyt, Vision VISSIM, eM-Plant, Powersim.

     Моделирование технологических процессов термической обработки цементного клинкера проведено в диссертации с использованием системы имитационного моделирования РДО (РЕСУРСЫ – ДЕЙСТВИЯ – ОПЕРАЦИИ), которая позволяет более глубоко и точно учитывать особенности динамики объекта автоматизации. В среде РДО удобно не только проводить имитационное моделирование технологического процесса, но и проводить анимацию для наблюдения его хода в реальном времени, что немаловажно при решении задач оптимизации управления.

     Сложная динамическая система на концептуальном уровне представляется в виде множества некоторых взаимодействующих между собой ресурсов.

     Ресурс  — это элемент сложной системы, внутренней структурой которого можно  пренебречь, в то время как его  наличие и свойства как целого важны для целей описания.

     Все ресурсы Сложных Дискретных Систем (СДС) образуют некоторое множество:

                             , (22)

       где: r_i — i-ый ресурс СДС, а N(t) — число ресурсов СДС в данный момент времени. Основным составляющим СДС, каковыми являются ее элементы, производственный процесс, законы функционирования, соответствуют следующие информационные объекты: ресурсы, действия, нерегулярные события и операции. Представление СДС в РДО-методе показано на рис.5.

 

     

 

Рис.5. Представление СДС в РДО-методе

 

     Ресурсы могут быть разбиты на несколько  типов; каждый ресурс определенного типа описывается одними и теми же параметрами.

     В среде РДО можно моделировать информационные потоки с различными законами распределения (равномерным, нормальным, экспоненциальным и т. п.). Обобщенно процесс анализа системы посредством вычислительной модели показан на рис.6.

     Процесс моделирования начинается с определения  структуры системы, на основе которого устанавливаются границы составляющих модели и необходимый уровень детализации моделируемых процессов. Обосновывается выбор зависимых и независимых переменных, определяется тип модели (стохастическая, детерминированная и др.). Исходные данные определяются на основе эмпирических данных, идентификации и спецификации определяемых переменных. Что касается рассматриваемого технологического процесса — термической обработки цементного клинкера, то для формирования исходных данных необходимо учитывать сложность объекта: процесс обжига клинкера в печи подвержен влиянию множества разнородных факторов. Главные из них — количество, химический состав шлама, расход, температура, калорийность топлива, расход и температура вторичного воздуха и множество других. 

        

Рис.6. Обобщенное  представление процесса моделирования

 

     Исходные  данные и начальные условия, уровень  детализации которых на начальном  этапе определяется оператором, могут  быть представлены, например, в виде некоторой матрицы, строки которой соответствуют определенной операции процесса, а столбцы как раз и являются характеристиками операции. Успешность моделирования зависит от того, насколько хорошо оператор умеет выделять существенные элементы и взаимосвязи между ними.

     Исходя из специфики технологического процесса, могут быть сформулированы следующие ограничения на:

• количество операций, заданных технологией;
• последовательность выполнения операций;
• расход шлама;
• производительность печи (по техническому паспорту печи);
• удельный расход условного топлива;
• влажность шлама, температура вторичного воздуха;
• скорость вращения печи (не более 1 об/мин).

     Частота поступления шлама в печь может  быть определена, например, законом  распределения, устанавливающим длительность интервалов между входными сигналами предыдущей операции.

     Перечисленные ограничения представляются общими для любого варианта исходных данных.

     В четвертой главе решаются задачи разработки имитационной модели и проведения имитационных экспериментов.

     Исходным  этапом моделирования представляется определение ресурсов модели, в данном случае — элементов вращающейся печи, которые непосредственно связаны с процессами обжига и охлаждения клинкера. В качестве таковых выступают определенные параметра агрегата, технологические зоны печи, устройства контроля и управления, так что для конкретной задачи могут быть предложены различные варианты моделей. Наиболее рациональным решением представляется рассмотрение печи в целом — агрегата для получения клинкера — как единого ресурса, поскольку именно в этой модели возможно размещение и хранение практически всей информации об его функционировании.

     С целью последовательного улучшения  технологического режима вращающегося печи и снижения удельного расхода топлива целесообразно обеспечить следующие условия:

• Нормализация работы шламопитателя.
• Снижение удельного расхода топлива на обжиг клинкера.
• Увеличение часовой производительности печи.

     Имитационное  моделирование представляет собой  процесс построения обобщенной компьютерной модели с алгоритмическим описанием основных правил ее поведения.

     В методе РДО знания о моделируемой системе представляются в виде модифицированных продукционных правил. Состояние любого моделируемого объекта системы определяется набором значений параметров всех элементов, принадлежащих системе и соответствующей базе данных (БД).

     Пусть характеристики системы Z_i(t) будут случайными функциями времени, зависящими от параметров τ₁, τ₂, …, τ_n. Разобьем эти параметры на две группы: управления — τ₁, τ₂, …, τ_m, определяющие дальнейший порядок функционирования системы, и собственные — τ_m+1, τ _m+2, …, τ_n , характеризующие свойства системы и ее элементов и не зависящие от управления. Пусть некоторое свойство системы описывается функционалом Ф, взятым в качестве показателя и определенным в пространстве Z_i(t):

     Ф = Ф(τ₁, τ₂, …, τ_m; τ_m+1, τ _m+2, …, τ_n). (23)

     На  величины τ_i накладываются ограничения вида:

    λ_i(τ₁, τ₂, …, τ_m; τ_m+1, τ _m+2, …, τ_n),   (24)

                      h = 1, 2, …, h^*, 0 ≤ τ_j ≤ α_i .     (25)

     Можно утверждать, что задача оптимального управления сведется к выбору параметров τ_m+1, τ _m+2, …, τ_n, удовлетворяющих условиям (24) и обеспечивающих минимум функционала Ф (23).

     Если  Ф = Ф(τ₁, τ₂, …, τ_n) и λ_h(τ₁, τ ₂, …, τ_n), заданные моделирующим алгоритмом, является выпуклыми и непрерывно дифференцируемыми функциями n переменных, то задача выбора оптимального управления асимптотически эквивалентна задаче нахождения минимума функции