[发明专利]一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法有效

专利信息
申请号: 200710303616.6 申请日: 2007-12-20
公开(公告)号: CN101275249A 公开(公告)日: 2008-10-01
发明(设计)人: 李旺兴;冷正旭;赵庆云;邱世麟;王鑫健;张保伟;史志荣;柴登鹏 申请(专利权)人: 中国铝业股份有限公司
主分类号: C25C3/20 分类号: C25C3/20;G01N27/06
代理公司: 中国有色金属工业专利中心 代理人: 李迎春
地址: 100082北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 实时 预测 电解槽 氧化铝 浓度 方法
【说明书】:

技术领域

一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,涉及一种利用槽控机实时测量和显示电解槽内氧化铝浓度,用于电解槽氧化铝浓度的实时控制。

背景技术

20世纪八十年代,人们采用了极限电流法来测量铝电解的氧化铝浓度,同期许多学者还研究了电池电位法来测量氧化铝浓度,但是这些方法都误差大,成本高,可操作性等因素未能推广应用。自从根据dR/dt来控制氧化铝浓度之后,人们对氧化铝浓度的问题暂时失去了其紧迫性。目前几乎所有中间点式下料的铝电解槽全部采用dR/dt来控制氧化铝浓度。这种控制方法对提高铝电解技术经济指标起到了巨大的推动作用,电流效率从89%左右,提高到94%左右。但是,这种控制并未能将氧化铝浓度作为控制目标,人们在调整控制参数时难以将氧化铝浓度与控制参数有机地结合在一起。因此,测量铝电解槽中氧化铝浓度,将氧化铝浓度直接作为控制目标对提高铝电解控制水平无疑具有十分重要的作用。

发明内容

本发明的目的就是针对上述已有技术存在的不足,提供一种通过槽控机系统测量电解槽的系列电流和电压,建立起电解槽运行参数与氧化铝浓度的关系模型,使电解操作人员及时掌握电解槽的运行状态,有效提高铝电解控制水平的实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,其特征在于其实时预测过程是利用槽控系统通过实时检测电解槽的电压和系列电流,并控制氧化铝下料周期和时间,根据电解槽槽电阻随时间的变化率、下料间隔、时间,以及下料器容量参数,建立起电解槽运行参数与氧化铝浓度的关系模型,预测出电解槽中氧化铝浓度并在槽控机上显示电解槽内的实时氧化铝浓度。本发明的一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,其特征在于所述的实时预测过程通过槽控机,测量电解槽的系列电流和电压,计算其槽电阻R和电阻变化率dR/dt,根据电解槽槽电阻随时间变化率dR/dt随时间成线性关系和下料间隔、时间,以及下料器的容量等参数与电解质中相对氧化铝浓度关系的方法测算铝电解槽中电解质氧化铝浓度CAl2O3,其应用包括:(1)利用电解槽运行参数与氧化铝浓度关系建立氧化铝浓度测算模型;(2)利用该方法预测电解槽中氧化铝浓度并在电解槽控制系统上实时显示氧化铝浓度。

本发明的一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,其特征在于所述的槽控制系统,由监控工作站,槽控机,打壳下料系统,提升部分组成。

本发明的一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,其特征在于所述的槽控机包括:

(1)电压电流检测部分:检测电解槽的电压及系列电流变化值;

(2)通讯接口部分:接受上位机设定参数和上传运行参数;

(3)控制驱动部分:对打壳下料系统及提升部分的控制驱动;

(4)CPU微处理器与存储器部分:对检测信号解析与计算以及数据存储并根据控制策略发出控制指令控制打壳下料系统及提升部分的动作;

(5)显示与按键操作部分:操控机的人机接口部分。监控主机部分:设定槽控机运行控制参数,并通过现场控制总线对电解槽的工艺操作和物料配给进行集中控制,同时进行数据图表生成、存储、打印输出,一台监控主机监控多台槽控机;

(6)系统软件分:由槽控机程序和上位监控机程序组成,槽控机程序是固化在槽控机的存储器中,上位监控机程序是存放在上位监控机内,通过编程将其以软件功能模块的方式存储在槽控机和监控主机中,由控制系统来实现。

本发明的一种实时预测铝电解槽内氧化铝浓度的方法,其系统软件分包括:

1、槽控系统同步测量出电解槽的槽电压、系列电流值、槽电阻以及其变化率,这一部分以程序功能块的方式存储在槽控机的存储器内;

                           dR/dt=kt+c

在实际生产中,由于下料速度一定,可得dR/dt或dR/dC随氧化铝浓度的变化成线性关系,即:

                         dR/dC=K1C+K2

上式可采用通用表达式表示,即:

R=a×CAl2O32+b×CAl2O3+R0……………………………………………………(1)

式中CAl2O3为电解槽中氧化铝浓度实际值

2、相对氧化铝浓度的测算模型

根据式(1)可推导得到:

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