[发明专利]一种均化库建模方法

说明书

本发明公开了一种均化库建模方法，包括如下步骤，S1、根据均化库进料组分曲线和均化库出料组分曲线数值高峰的时间差，确定均化库的均化时间；S2、在均化库连续运行状态下，基于质量平衡方程，结合均化库的均化时间，利用投料组分和回灰组分预测均化库出料组分。优点是：利用由投料组分、回灰组分和出料组分构成的质量平衡方程，可以有效地预测均化库出料成分，也可以评价均化库运行的均化效果。

技术领域

本发明涉及水泥行业流程建模技术领域，尤其涉及一种均化库建模方法。

背景技术

新型干法水泥生产工艺是现代水泥生产工艺中最为先进的一种，该工艺在具体应用时希望提高生料成分稳定性以实现回转窑等主要装置的平稳运转。均化库的运行状态对实现水泥生产线的平稳运行十分重要，由于均化库的结构较为复杂、可能存在生料结块、进料与出料间存在时间差等影响因素，均化库的出料成分控制与预测较为困难。

当前国内外对均化库的研究主要集中在三个方向：

第一个方向是自控方法上的优化。利用过程控制相关原理，调整均化库内相关设备如计量仓、中转提升机的自控策略。与此同时，调节均化库内下料设备的运行状态，保证均化库各下料区下料量一致。自控优化可以帮助均化库实现更好的运行状态，缺点在于该方法依赖于均化库各设备的平稳运行，但实际操作中水泥生产厂家对均化库的设备维护通常不会到达这种水平，均化库内的生料结块和关键设备的运行状态都会影响自控策略的效果。

第二个方向是计算流体力学模拟(简称CFD模拟)。利用CFD软件，对均化库进行结构建模，利用生料颗粒的流化状态和物理特性，对生料在均化库内的均化过程进行模拟。CFD模拟可以直观地呈现出均化库对生料的均化效果，缺点在于计算过程过于复杂，选取和应用的理论模型较多，需要利用CFD软件进行模拟，不适用于整个系统的工艺优化。

第三个方向是利用神经网络模型实现对均化库生料预测。这个方向避免了复杂的计算和分析，利用现有的监控参数就可以建立相关模型，同时该模型也适用于整个系统的工艺优化。但该模型需要的初始数据量较大，水泥生产线能够提供的数据可能不足以用来训练神经网络模型。与此同时，建立的模型容易存在过饱或过拟合的问题，另外存在网络训练会受到主观因素影响的缺陷。

以上三个方向的均化库研究或者建模手段都无法满足当前对水泥熟料生产工艺进行流程建模及工艺优化的需求。因此，需要开发一种能应对用于工艺优化的流程建模的水泥工艺均化库建模方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种均化库建模方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种均化库建模方法，包括如下步骤，

S1、根据均化库进料组分曲线和均化库出料组分曲线数值高峰的时间差，确定均化库的均化时间；

S2、在均化库连续运行状态下，基于质量平衡方程，结合均化库的均化时间，利用投料组分和回灰组分预测均化库出料组分。

优选的，步骤S1具体为，调研所需建模的均化库运行情况，对比生料在线分析仪成分数据及厂家记录的均化库出料成分数据，根据组分数据峰值的时间差确定该均化库的均化时间。

优选的，步骤S2中均化库出料组分计算如下，

M_inlet(t-t₀)C_i-inlet(t-t₀)+M_ash(t-t₀)C_i-ash(t-t₀)

＝M_outlef(t)C_i-outlef(t)