[发明专利]一种氧化铝蒸发装备出口碱液浓度的在线预测方法

摘要

一种氧化铝蒸发装备出口碱液浓度预测的在线预测方法，本发明在分析了蒸发过程工艺、运行状态及影响各设备出口物料浓度的相关因素后，建立了基于物料平衡、能量平衡原理的蒸发过程设备机理模型；在对历史工况数据分类的基础上建立了基于模糊聚类的末效出口碱液浓度的偏最小二乘模型。本发明利用基于末效出口碱液浓度预测模型对机理模型中关键参数进行在线修正，预测各主要单元设备的出口物料浓度。利用该模型，有效地解决了各设备出口物料浓度难以在线检测的问题，对整个蒸发过程的运行及优化指导具有重要意义。

主权项

1、一种氧化铝蒸发装备出口碱液浓度的在线预测方法，其特征在于先建立蒸发器与冷凝水罐模型：Di(CmoiTmoi-Hvi)=ss((F0d0-Σz=i+1nzDz+Σz=infEz+Dpi)(CmoiTmoi-CpiTpmi)]]>+DpiHvi-D0Hv0+giHvwi+(D0-gi)CwTwoi)]]>i＝1，2D_i(C_moiT_moi-H_vi)＝ss(-D_i-1H_vi-1-(D_i-2-g_i-1)C_wT_woi-1-g_i-1H_vwi-1-g_i-2H_vwi-2             +g_iH_vwi+D_piH_vi+(D_i-2+D_i-1+g_i-2-g_i)C_wT_woi                    (1)             +(F₀d₀-D_i+1+E_i+D_pi)(C_moiT_moi-C_piT_pmi))            i＝3D_iH_vi＝ss((F₀-F_0i)d₀(C_moiT_moi-C₀T_m0)-D_i-1(H_i-1-C_wT_woi))        i＝4g₁＝D₀-tπR²Δh式中nz为蒸发器总数，nf为物料闪蒸器总数；ss为热利用系数；F₀、F₀₄、d₀、C_p0、T_m0分别为原液的总流量、进IV效流量、密度、比热、温度；D₀、H_v0分别表示新蒸汽流量及热焓；D_i、H_vi分别为第i个蒸发器出口进第i+1个蒸发器的二次蒸汽(乏汽)热焓及流量，D_pi为第i个蒸发器出口进第i个预热器的二次蒸汽量；T_woi第i效蒸发器对应冷凝水罐的出口冷凝水温度；C_w为水的比热；C_moi、T_moi、第i效蒸发器出口物料比热、温度；C_pi、T_pmi分别为第i效预热器出口物料比热、温度；E_i、H_fi为第i个物料闪蒸器的出口乏汽量及热焓；g_i、H_vwi为第i效蒸发器对应的冷凝水罐出口冷凝水中蒸汽含量及蒸汽热焓值；R为合格冷凝水槽内经，t为采样时间间隔，Δh为采样间隔时间内冷凝水槽的液位变化，g₂、g₃根据仪表的温度及压力得到；再利用基于聚类偏最小二乘回归模型的在线修正方法对机理模型中的热利用系数因子进行修正，主要包括以下步骤：(1)对样本工况数据进行分析，采用基于主元分析法提取累计贡献率达到97％的主元变量构成的空间，在此空间上将数据分为4类；样本与类中心的相似性用模糊权重表示为：wik=1,dij=01/Σj=1c[dik/djk]2/(m-1),dij≠0,j=1,2,...,c0,dij=0;i≠j---(2)]]>其中w_ik，0≤w_ik≤1表示第i个样本属于第k类的程度；d_ij＝‖c_i-x_j‖为第i个聚类中心与第j个样本点间的欧几里德距离；m为加权指数；c为聚类个数；c_j为聚类中心，cj=Σk=1n(wkj)mxk/Σk=1n(wkj)m;]]>保存各个聚类中心点的位置c_i及划分的子类X_si；(2)对每个子类X_si选择其对应苛碱浓度数据构成对应的因变量子类Y_s1i、氧化铝浓度数据构成对应的因变量子类Y_s2i、全碱浓度数据构成对应的因变量子类Y_s3i；分别建立3种浓度的偏最小二乘模型；(3)对预测数据样本X_new，判断其与各聚类中心的相似系数，计算X_new与各个聚类中心c_i的相似度矩阵w_new，按最小隶属度值将其归类，并用对应类的偏最小二乘模型预测末效出口苛碱、氧化铝、全碱浓度Y_new＝{Y₁，Y₂，Y₃}；(4)末效出料浓度预测值的效验设N₀＝{N₀₁，N₀₂，N₀₃}，分别代表原液中苛碱、氧化铝、全碱浓度；计算R＝{R₁，R₂，R₃}＝{Y₁/N₀₁，Y₂/N₀₂，Y₃/N₀₃}，计算R₂与R₁，R₃之差的平均值ΔR＝R₂-(R₁+R₃)/2，设γ，ε，μ，η∈[0，0.25]为偏差变量根据历史实测数据分析得到，效验按如下原则进行：a)若R₂为R中最大值，且|ΔR|＞ε，则Y₂＝((R₁+R₃)/2+γ)*N₀₂；b)若R₂为R中最大值，且|ΔR|≤ε，保持Y₂不变；c)若R₂不为R中最大值，则Y₂＝((R₁+R₃)/2+η)*N₀₂；d)若abs(R₁-R₃)＞μ，则Y₁＝(R₁+R₃)*N₀₁/2；Y₃＝(R₁+R₃)*N₀₃/2(5)以最小化机理模型预测末效出口碱液浓度与Y_new误差为目标，以建立的蒸发装备机理模型为约束，寻求最优的热利用系数因子，热利用系数因子设定在[0.9，1]之间，用来平衡蒸发设备的不可测热量损失及结疤不确定因素的影响，最优条件下求解机理模型即可得到各设备出口碱液浓度预测值。