一种综合纸浆性能和浆料成本的浆料配比自动寻优系统

沈文浩 刘 章

(华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州,510640)



·自动寻优系统·

一种综合纸浆性能和浆料成本的浆料配比自动寻优系统

沈文浩 刘 章

(华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室,广东广州,510640)

针对实际生产过程中依据人工经验配比浆料用量导致纸浆性能与预期差别较大的现状,本课题结合前期开发的纸浆性能预测模型,提出一种基于数据驱动的浆料配比自动寻优方法,并开发了包含浆料配比和纸浆性能指标统计功能、纸浆性能指标预测功能、浆料配比优化功能和生产数据对数据库的更新功能4种功能的浆料配比自动寻优系统。该系统操作简单,模型训练和预测速度快、预测精度高,不仅可以为生产工艺人员提供依据浆料配比预测纸浆性能的快速预测工具,而且可以在满足期望纸浆性能的前提下进一步提供使浆料采购成本最低的自动配比寻优工具。

纸浆性能；成本；浆料配比；预测；自动寻优

(* E-mail: ppwhshen@scut.edu.cn)

在过去的10年中,我国纸和纸机产量逐年增长,伴随着造纸企业越来越激烈的国内外竞争,如何更有效地利用资源,提高生产效率、降低生产成本、增强产品竞争力是每个造纸企业都必须思考的问题[1]。在同类型产品之间,这种竞争体现在如何更加高效地利用原料上,如今单一原料的抄纸满足不了纸种和质量的要求,大多数纸种都采用多种原料混合造纸的工艺；另外,客户要求、原材料供应和价格等因素的影响，生产厂家也需要经常改变浆料的配比。如何配浆,使得既能满足纸品综合性能指标的要求,又能达到减少工序或化学品用量、降低生产成本的目的,是一项非常重要且极具实际意义的工作。

通常用于配抄纸张的纤维原料对纸张的物理性能有着不同程度的影响,在浆料种类和各种浆料的打浆状况基本确定的情况下,浆料品种及配比是决定纸张性能的主要因素[2],尤其是对废纸制浆而言,废纸来源和品质受到更多复杂因素的影响,这些影响因素繁多且具有很大的不确定性[3],因此废纸浆的性能指标与废纸配比之间往往存在高度非线性关系,难以建立机理模型,使得废纸浆的性能更加难以掌控。目前,对于利用废纸制浆的造纸企业,废纸配比的选择确定主要凭借人工经验,导致纸浆的性能指标与预期存在很大差异[4]。鉴于纸厂的生产数据库管理系统保存着大量的历史生产数据,利用数据挖掘与机器学习的方法,可以直接建立浆料配比与纸浆重要性能指标之间的关系模型,利用计算机高速计算的优势,根据期望的纸浆性能指标要求,优化获得最佳的浆料配比。

基于以上思路,建立了基于数据的浆料配浆推优系统,利用制浆造纸厂积累的大量历史生产数据,采用支持向量机的算法快速准确地基于浆料配比预测出纸浆性能指标[5]；在此基础上,采用遗传算法,根据实时制浆原料的市场价格,以采购成本最低为原则,在满足纸浆性能的前提下,推荐出最优的浆料配比；并能将生产数据及时补充更新到建模数据库中,增强纸浆性能的预测模型和最优浆料配比推优的适应性[6]；同时还能根据企业的需要,对历史浆料用量变化、纸浆性能指标趋势以及浆料市场价格波动情况进行统计分析。鉴于篇幅的限制,具体的推优方法可参考文献[5- 6]。

该浆料配比自动寻优系统包含4部分：①浆料配比和纸浆性能指标统计；②纸浆性能指标预测；③浆料配比优化；④生产数据对数据库的更新。其登陆界面及主界面分别如图1和图2所示。

图1 浆料配比自动寻优系统登录界面

图2 浆料配比自动寻优系统主界面

下面以某造纸厂100%废纸抄造新闻纸生产线为例进行详细介绍。

1 浆料配比和纸浆性能指标统计

采集工厂2011年至2013年3年内的废纸配比和纸浆性能检测数据,作为建模数据库。生产线以100%废纸为原料,共使用了10种废纸,其中主要使用8#美废,平均占比超过60%；重要的纸浆性能指标包括：粗浆塔出口处纸浆的白度、灰分,贮浆塔送浆泵出口处纸浆的打浆度和抗张强度；3年间,受到废纸供应量、市场价格、所需纸浆性能要求等因素的影响,共更换了138次废纸配比,根据相应的TAPPI标准,工厂离线测量以上4种纸浆性能指标,由于对不同指标的检测频率差异,总共积累的性能指标数据量如下：纸浆白度9393个、灰分1502个、打浆度5530个、抗张强度894个。

一般工业现场数据都含有噪声,再加上人工录入的误操作等因素,存在一些异常的数据。在研究中采用3σ准则对生产数据库中的异常数据予以预处理和剔除[7],最后得到有效的性能指标数据量分别是：纸浆白度8390个、灰分1499个、打浆度5515个、抗张强度894个。

通过统计配比自动寻优系统数据库中已有的数据,可以实现对任何时段内(年、季度、月份等)浆料配比和纸浆性能指标变化的可视化呈现(如图3所示),实现从宏观上掌握统计期间原料供应和纸浆指标波动的趋势、浆料配比使用情况和原料价格变化情况。

2 纸浆性能指标预测

能预测纸浆性能对制浆造纸企业具有积极意义,如预知粗浆塔出口处纸浆白度可以减少后续漂白工段化学品用量,降低生产成本。一般,原材料很大程度上决定了纸浆性能的差异,同样不同种类的废纸也存在明显的差异,如8#美废、10#美废、37#欧废,无论是碎浆后浆料的白度,还是浮选与漂白后浆料的白度初始值明显不同,而且经过相同的工艺处理后浆料白度的增值也不尽相同[8-9]。

考虑到纸厂生产过程历史数据中隐含了废纸原材料的一些特性,利用数据挖掘与机器学习的方法,充分发挥历史数据的价值,挖掘隐含在数据背后的信息,可为浆料配比的优化提供决策依据。对纸厂的纸浆白度、打浆度、抗张强度、灰分4种性能指标,采用具有混合核函数的支持向量机算法,建立了依据历史生产数据的废纸配比与纸浆性能指标之间的关系模型,通过已有的生产数据检验后发现,对4种性能指标的预测精度分别为浆料白度±2%,打浆度±3.5°SR,抗张指数±5.3 N·m/g,灰分±3.4%。由于纸浆白度指标的数据量最多,因此其预测精度最高,这符合数据挖掘的预期结果。总体而言,该系统中依据浆料配比预测纸浆性能指标的结果可以满足实际生产过程的需要。图4所示为人工输入浆料配比,利用浆料配比自动寻优系统,实现对纸浆4种性能指标进行预测的人机界面。

图3 统计任何时段内浆料配比及纸浆性能指标变化情况

图4 依据浆料配比预测纸浆性能

3 浆料配比优化

在生产实际中仅仅实现纸浆性能的预测是不够的,造纸企业更希望通过优化浆料配比,在获得优良纸浆性能的同时尽可能地保证原料成本最低。由于浆料市场价格的波动,如何选择最优的浆料配比更像是一个数学问题。因此,在已有的浆料配比预测纸浆性能指标模型的基础上,根据纸厂所期望的纸浆性能和市场上浆料价格,借助计算机高速计算的优势,采用遗传算法,提供了一种在保证纸浆性能指标满足要求的前提下使原料采购成本最低的浆料配比优化方法。

该优化方法的具体操作是：以原料采购成本最低为原则,即浆料配比的原料成本作为遗传算法的适应性函数,在满足纸浆性能指标要求的前提下,如规定浆料的用量范围、期望的纸浆白度范围等,通过若干次遗传算法的运算,优化得到最佳的浆料配比组合。该优化方法不仅为造纸厂提供一种合理的浆料配比优化的定量化策略,满足既定的浆料性能指标要求,代替现行的人工经验方法,还可以依据实时的浆料价格及市场供应情况,在满足纸浆性能指标要求的同时使原料采购成本最低,这对于纸厂稳定纸浆质量,控制企业的生产成本,具有很强的可操作性和很高的实用价值。

该系统的浆料配比优化功能的操作过程如下：①输入当前市场上浆料原料的采购成本(见图5)；②选定浆料类型、规定浆料用量范围和期望的纸浆性能指标范围(见图6)；③优化计算得到具有代表性的浆料配比(见图6)。最终,系统提供2种推优结果输出：①以成本最低进行配比方案排序；②以纸浆性能指标最佳进行配比方案排序(见图7)。

图5 输入废纸原料采购成本

图6 设置期望的纸浆性能指标和浆料用量要求

图7 输出浆料配比优化结果

图8 添加最新生产数据实现对建模数据库的更新

4 生产数据对数据库的更新

添加生产过程中不断积累的新数据到建模数据库中,可以更新数据库,提高浆料配比推优模型的自适应性和准确性。将最新的浆料配比和纸浆性能指标数据添加到建模数据库中,实现对数据库的更新(见图8)。

5 结 语

为了避免人工经验带来的主观预测缺陷,本课题采用数据驱动的浆料配比优化方法,可以从生产历史数据中提取浆料配比与纸浆性能指标之间的定量关系,实现对纸浆性能的量化预测，特别是可以结合实时的市场因素实现对浆料配比的自动寻优,使制浆造纸企业实现在满足期望纸浆性能的同时,浆料的采购成本最低。配合该自动寻优技术,开发了人机互动性优良的计算机操作界面,简便易行,具有模型训练和预测速度快、预测精度高的优点,不仅可以为生产工艺人员提供依据浆料配比预测纸浆性能的快速预测工具,而且可以在满足期望纸浆性能的前提下进一步提供使浆料采购成本最低的自动配比寻优工具。

需要指出的是,本课题虽然只是以废纸制浆造纸为例加以说明,但是其应用范围完全可以扩展到生产新闻纸、生活用纸、文化用纸以及包装用纸等纸种的制浆造纸企业,该技术的应用对于提高企业的产品质量和经济效益将具有积极的推动作用。

[1] China Paper Association. 2014 Annual Report of China Paper Industry[J]. China Paper Newsletters, 2015(6): 16.

中国造纸协会. 中国造纸工业2014年度报告[J]. 造纸信息, 2015(6): 16.

[2] WU Xin-sheng, XIE Yi-min. Optimization of Paper Formulation Based on Artificial Neural Network[J]. China Pulp & Paper, 2005, 24(5): 44.

吴新生, 谢益民. 基于人工神经网络优化抄纸浆料配比[J]. 中国造纸, 2005, 24(5): 44.

[3] Behera S Patel, S Mishra B K. Effect of Blending of Sisal on Pulp Properties of Waste Papers in Handmade Papermaking[J]. Journal of Scientific & Industrial Research, 2015, 74(7): 416.

[4] Mayeli N， Talaeipour M. Influence of hydrophile-lipophile balance and sodium tripolyphosphate on the properties of biological deniked pulps[J]. International Journal of Environment Science and Technology, 2015, 12(11)： 3587.

[5] SHEN Wen-hao, LIU Zhang, YE Wen-xuan, el al. Data-driven Approach of Prediction Pulp Brightness Based the Ratio of Waste Papers Used[J]. China Pulp & Paper, 2015, 34(10): 36.

沈文浩, 刘 章, 叶文轩, 等. 基于数据的废纸配比预测纸浆白度的研究[J]. 中国造纸, 2015, 34(10)： 36.

[6] LIU Zhang, SHEN Wen-hao.Data-Driven Approach of Scheduling the Ratio of Waste Paper and Pulp Properties Prediction[C]//The 28thChinese Control and Decision Conference, 2016.

[7] Cheng D W, Wang W Y, Han D, et al. Study on the Fast Judgment of Abnormal Value with Excel[C]//2ndInternational Conference on Computer Science and Network Technology, 2012.

[8] LIU Cheng-liang, LIU Shu-guang, ZHAO Nian-zhen, el al. Pulping Properties of Waste Paper from Different Sources[J]. China Pulp & Paper, 2012, 31(5): 9.

刘成良, 刘曙光, 赵年珍， 等. 不同废纸脱墨制浆性能的研究[J]. 中国造纸, 2012, 31(5): 9.

[9] HU Hui-ren, LI Hai-ming, ZHANG Pen. Preliminary Study on Deinked Pulp Bleaching[J]. China Pulp & Paper, 2005, 24(3): 5.

(责任编辑：马 忻)

An Intelligent Pulps Mixing Ratio System Combining Pulp Properties and Pulp Cost

SHEN Wen-hao*LIU Zhang

(StateKeyLabofPulpandPaperEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou,GuangdongProvince, 510640)

It is the usual case in the paper mills that the selection of pulps mixing ratios depends on the artificial experience. Aiming at the great difference between the expected value and the actual pulp properties, this paper presented a data-driving intelligent pulps mixing ratio system for the selection of pulps mixing ratio. It contained four functions: statistics of pulps mixing ratio and pulp properties, prediction of pulp properties, optimization of pulps mixing ratio, update of system database. With the help of friendly graphic user interface, this system had the features of convenient operation, fast training speed and high prediction accuracy. It could not only act as a quantification prediction tool of pulp properties for paper mill, but also provide the optimal solutions of pulp mixing ratios which could achieve the lowest pulp purchasing cost and the required pulp properties simultaneously. The application of this technology would be significant for the improvements of pulp quality and economic benefits for paper mill.

pulp properties; cost; pulp mixing ratio; prediction; automatic optimization

沈文浩女士,博士,教授；主要从事制浆造纸工程计算机模拟与控制。

2016- 03- 05(修改稿)

教育部高等学校博士点项目(项目编号：20130172-110014)；华南理工大学本科教研教改重点项目。

TP27

A

10.11980/j.issn.0254- 508X.2016.08.009