大数据平台下的工业优化——面向节能降耗的水泥生产优化决策系统简介

本刊通讯员 凡福林

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大数据平台下的工业优化——面向节能降耗的水泥生产优化决策系统简介

本刊通讯员 凡福林

面对我国制造业产业过剩和产业转型的严峻挑战，国家提出“两化”深度融合战略、迈向工业4.0的目标，2015政府工作报告中又提出“中国制造2025”与“互联网+”行动计划，全面提升中国制造产业。在这种新形势下，南京朗坤软件有限公司及时把握产品方向，调整资源配置，致力于打造一个大数据平台下的水泥生产优化决策系统，通过对水泥生产工况数据的深度挖掘，以节能降耗为目标，以稳定水泥质量为突破口，以生产过程控制决策为手段，实现熟料生产、水泥生产工艺参数的最优组合，实现水泥生产优化。

系统总体架构

水泥生产优化决策系统包括水泥能耗控制决策和水泥质量控制决策两大功能。系统采集水泥生产自动化系统数据和化验室物理和化学质量检测数据，建立水泥能耗、质量控制数据模型和专家知识库，在水泥实时和历史生产工况数据的大数据平台下，对生产工况工艺参数识别和推理分析，通过专家知识库给出优化后的能耗控制、生料配比、入磨配比、生产控制决策等一揽子水泥生产控制决策方案。

系统实时预测，保障质量稳定

目前，水泥厂基于历史数据采用线性回归方程的方法来预测3天和28天水泥强度质量，无法达到实时控制水泥质量的要求。水泥质量控制决策系统基于水泥生产工艺参数与化验室的海量数据，能够实时预测分析水泥强度，实现水泥磨生产过程中配料、选粉、磨温等工艺参数的最优组合，保障水泥质量稳定。

1.建立出磨水泥抗压强度数学模型。水泥抗压强度分布曲线以目标值为中心线呈高斯分布，±3σ的分布概率达到99.7%，能保证出磨水泥抗压强度接近百分之百的合格率。

要降低出磨水泥抗压强度的标准偏差，意味着以抗压强度为给定的闭环控制系统实现无偏差控制，质量指标中的3天和28天的抗压强度决定着系统存在着严重的反馈滞后，系统的输出信号反馈对一个闭环控制系统起着非常重要的作用。针对这样的纯滞后系统，按照施密特滞后控制理论，通过滞后补偿使系统实现系统输出超前反馈。

2.水泥磨工况实时分析。水泥细度是决定出磨水泥抗压强度的一个重要因素，而水泥细度又与喂料量、磨主循环风机、选粉机转速、出磨斗提电流等工艺参数关系密切。

所以，实时掌握磨机工况，结合反馈的水泥强度预测值，优化水泥磨的各个工艺参数是稳定水泥质量的工作之一。在完成水泥质量预估和水泥磨工况分析基础上的水泥磨生产决策系统才是科学的、适用的。

建立设备能耗评价模型，优化工艺参数降耗增效

以生料磨电耗模型示例。

1.知识库的建立。依据水泥厂的生产工艺、能源基准和绩效参数制定知识库。

2.推理机制的建立。通过知识库建立各个主要工艺参数的隶属函数，结合实时数据库对各主要工艺参数进行模糊化处理。

3.分析结论。利用历史诊断模式可以对能耗 统计结果异常原因进行智能分析，模型通过识别设备运行工况，自动计算各主要能耗特征参数的劣化程度，自动识别具体能耗原因及建议优化控制策略，指导设备节能运行。

水泥生产优化决策系统在徐州中联和南阳中联水泥厂推广使用，实现降低综合能耗3%以上，降低水泥强度标准偏差0.2MPa，降低熟料掺合比1%，为水泥企业降耗减排、节能增效做出贡献。

图1　系统总体框架图