Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ функционирования существующих автоматизированных систем управления технологическими процессами цветной металлургии 19
1.1 Анализ состояния технологического процесса переработки руд в цветной металлургии 21
1.2 Анализ процесса электроплавки сульфидных руд в руднотермических печах 23
1.3 Исследование технологического процесса аффинажа металлов платиновой группы 34
1.4 Анализ пирометаллургического процесса электролиза алюминия 36
1.5 Анализ состояния автоматизации технологических процессов плавки сульфидных руд и аффинажа металлов платиновой группы 46
1.6 Особенности моделирования сложных взаимосвязанных технологических процессов цветной металлургии 54
1.7 Системный подход к построению имитационных систем управления технологическими процессами цветной металлургии 63
Выводы 67
Глава 2. Имитационное моделирование взаимосвязанных технологических процессов цветной металлургии 70
2.1 Анализ требований к имитационным математическим моделям функционирования автоматизированных систем 71
2.2 Особенности построения имитационных моделей функционирования автоматизированных систем управления 76
2.3 Математическая модель контроля температуры в ванне РТП 79
2.4 Математическая модель контроля уровней расплавов в ванне РТП 92
2.5. Математическая модель контроля производительности руднотермиче-ских печей 100
2.6. Статистическая прогнозирующая модель процесса плавки в РТП 102
2.7. Математическая модель контроля состояния футеровки РТП 106
Выводы 111
Глава 3. Имитационная система управления технологическими процес сами цветной металлургии 114
3.1 Требования предъявляемые к построению автоматизированных систем управления технологическими процессами цветной металлургии 114
3.2 Имитационная система управления процессом электроплавки в РТП 121
3.3 Система диагностики процесса плавки в РТП 126
3.4 Модернизация АСУ энергетического режима РТП 134
3.5 Автоматизированная система расчета управляющих воздействий 137
3.6. Алгоритм управления процессом загрузки шихты в печь 142
3.7. Применение имитационной системы управления для расчета оптимального состава шихты 147
3.8. Адаптивная система управления тепловым режимом электропечи 152
Выводы 155
Глава 4. Имитационная система управления технологическим процессом плавки медно-никелевого агломерата в РТП 158
4.1 Основные принципы построения компьютерных тренажеров 159
4.2 Автоматизированная обучающая система для исследования процессов плавки в руднотермических печах 167
4.3 Использование имитационной системы управления для оптимизации процесса плавки в РТП 205
Выводы 212
Глава 5. Имитационная система управления гидрометаллургическим процессом аффинажа металлов платиновой группы 214
5.1 Имитационная система исследования процесса вскрытия сырья жидко-фазным хлорированием 214
5.2 Имитационная система исследования первой стадии аффинажа палладия 231
5.3 Компьютерный тренажёр для исследования процесса аффинажа платины 242
5.4 АСУ ТП вскрытия сырья жидкофазным хлорированием 263
Выводы 270
Глава 6. Имитационная система исследования процесса электролиза алюминия 272
6.1 Автоматизированная обучающая система для исследования процесса электролиза алюминия 273
6.2 Автоматизированная система управления технологическим процессом электролиза алюминия 311
Выводы 319
Заключение 322
Литература 326
Приложения 355
- Анализ состояния автоматизации технологических процессов плавки сульфидных руд и аффинажа металлов платиновой группы
- Особенности построения имитационных моделей функционирования автоматизированных систем управления
- Применение имитационной системы управления для расчета оптимального состава шихты
- Использование имитационной системы управления для оптимизации процесса плавки в РТП
Введение к работе
Актуальность проблемы. Развитие наукоемких производств и внедрение металлургических агрегатов большой единичной мощности обострило проблему автоматизации технологических процессов цветной металлургии. Технологические процессы на предприятиях цветной металлургии протекают, как правило, в высокотемпературных и химически агрессивных средах, в агрегатах большой единичной мощности, оснащенных, в основном, локальными системами автоматического регулирования, что до настоящего времени не позволяло решать вопросы комплексной автоматизации процессов по всему технологическому циклу с позиций классической теории управления.
Объектами исследования являются технологические процессы электроплавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы. Анализ функционирования процессов цветной металлургии показал, что технологические процессы электроплавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы имеют много общего. Установлено, что приведенные процессы относятся к стохастическим многосвязным динамическим процессам с большой постоянной времени, которые характеризуются дискретным контролем параметров и значительной неопределенностью параметров процесса. Опыт эксплуатации агрегатов цветной металлургии показал, что технологический персонал не обладает полной оперативной информацией о состоянии объекта управления, так как большинство технологических параметров контролируется вручную с большой дискретностью и часто со значительным запаздыванием. Причем запаздывание в получении информации составляет от трех часов до одних суток, в связи с чем, полученная информация не может быть использована для организации оперативного управления технологическим процессом.
автоматтеВД)ЩЩ^иетем:
I БИБЛИОТЕКА [
1 «ПЬйзі
Общей проблемой, сближающей данные процессы между собой, является отсутствие АСУ ТП, построенных на принципах многокритериального управления и системного подхода к управлению технологическими процессами цветной металлургии. Это, во первых, объясняется недостатком текущей информации об изменении основных технологических параметров по ходу процесса, во вторых, отсутствием математических Моделей описывающих функционирование технологических процессов и работающих в интерактивном режиме и, в третьих, наличием значительного количества случайных возмущений, воздействующих на процесс. Перспективным направлением повышения эффективности управления технологическими процессами цветной металлургии в данных условиях является использование автоматизированных систем управления на основе имитационных моделей изучаемьж процессов Под имитационной моделью понимается формализованное описание логики функционирования исследуемой системы и взаимодействия ее элементов во времени, учитывающее наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивающее проведение машинных экспериментов. Для создания
ления на основе имитационных моделей необходимо разработать математические модели контроля основных параметров технологических процессов, структуру и алгоритм функционирования системы.
Применение АСУ на основе имитации процессов управления позволяет в интерактивном режиме выбрать обоснованные управляющие воздействия на технологический процесс. При этом в результате интерактивного моделирования создается некоторый идеализированный процесс и набор управленческих решений для его реализации, который позволяет уменьшить потери цветньж металлов с отвальными шлаками, удельный расход электроэнергии, выбросы вредньж веществ в атмосферу, увеличить извлечение цветньж металлов из руд и улучшить условия труда рабочих. Для достижения высоких технико-экономических показателей технологических процессов используются методы управления, реализованные на базе современных средств вычислительной техники и последних достижений в области моделирования технологических процессов.
Различные аспекты решения задач для управления технологическими процессами с сосредоточенными и распределенными параметрами были отражены в публикациях научных школ В.В. Ажогина, В.И.Васильева, Г.М. Глинкова, НД. Демиденко, Е.В. Кафарова, А.В. Лапко, А.В. Медведева, В.П. Тарасенко, В.П. Цымбалаидр.
Конечной целью внедрения автоматизированных систем управления любым металлургическим производством вообще и на основе имитационных моделей, в частности, является получение металлов из перерабатываемого сырья в свободном металлическом состоянии или в виде химических соединений, например штейна. На практике это решается автоматизацией специальных технологических операций и приемов, обеспечивающих отделение компонентов пустой породы от ценньж составляющих сырья. В цветной металлургии перерабатывают, как правило, сравнительно бедное и сложное по составу полиметаллическое сырье. При его переработке металлургическим способом необходимо одновременно с получением основного металла обеспечить высокую степень извлечения всех других компонентов в самостоятельные товарные продукты. Эта задача может быть реализована на практике лишь при использовании нескольких последовательно проводимых процессов.
Анализ состояния контроля и автоматизации технологических процессов переработки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы (МП Г) показал, что существующий уровень автоматизации не удовлетворяет требованиям технологии и необходим нетрадиционный подход к автоматизации технологических процессов. Поэтому задача разработки автоматизированных систем управления технологическими процессами цветной металлургии на основе имитационных моделей является актуальной, так как позволяет повысить их технико-экономические показатели, как за счет применения высокоорганизованных АСУ, так и за счет повышения квалификации персонала, принимающего решения.
Целью исследования является разработка методологии построения и информационных средств автоматизации управления технологическими процессами цветной металлургии на основе принципов имитации систем, обеспечивающих повышение эффективности функционирования автоматизированных систем управления и технологических процессов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать методологию построения типовой структуры и алго
ритмы работы имитационной системы управления, позволяющих сократить
время на проектирование и настройку АСУ непрерывными и многостадий
ными технологическими процессами цветной металлургии '
-
Разработать методику построения автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) - компьютерных тренажеров, являющихся составной частью системы поддержки принятия решений (СППР). для исследования технологических процессов цветной металлургии.
-
Разработать интеллектуальные СППР для реализации управления технологическими процессами плавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы, функционирующие на основе упреждающего и диагностического контроля состояния технологического процесса или металлургического агрегата.
-
Создать информационные средства поддержки принятия решений для эффективного управления технологическими процессами и металлургическими агрегатами с использованием компьютерных тренажеров.
-
Разработать алгоритмы и математические модели функционирования подсистем диагностики и прогнозирования, являющихся составной частью имитационной системы управления технологическими процессами цветной металлургии.
6. Разработать методы и информационные средства контроля пара
метров нестационарных металлургических процессов электроплавки суль
фидных руд в РТП, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой
группы.
Методы исследований. Основные теоретические и прикладные результаты получены с использованием методологии системного анализа, имитационного моделирования технологических процессов цветной металлургии, метода аналогий физических явлений и процессов, статистической обработки экспериментальных данных, методов математического программирования и методов мгновенных материальных и тепловых балансов.
Достоверность научных результатов подтверждается:
обоснованием адекватности разработанных имитационных математических моделей закономерностям реального технологического процесса (установлено, что полученные математические модели обеспечивают контроль технологических параметров с погрешностью менее 5 %);
успешной проверкой и внедрением в условиях действующего производства разработанных АСУ и программных средств в составе СППР для управления технологическими процессами цветной металлургии;
результатами комплексной оценки разработанных программных средств и компьютерных тренажеров для исследования технологических процессов цветной металлургии.
Научная новизна работы заключается в разработке методологии управления технологическими процессами цветной металлургии на основе принципов имитации функционирования систем управления и технологических процессов, разработке имитационных моделей для построения компьютерных тренажеров для исследования сложных технологических процессов цветной металлургии и обучения персонала металлургических предприятий, а именно:
-
На основе современных математических методов и информационных технологий впервые разработана методология построения взаимосвязанных имитационных систем управления непрерывными и многостадийными технологическими процессами электроплавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа МПГ.
-
Разработана методология построения и применения компьютерных тренажеров, для исследования функционирования непрерывных и многостадийных технологических процессов плавки сульфидных руд в РТП, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы и систем управления технологическими процессами.
-
На основе методов компьютерного моделирования физических явлений и процессов разработан и обоснован способ и алгоритмы контроля уровней расплавов, производительности и состояния футеровки по напряженности магнитного поля. Предложен и обоснован способ, алгоритм и математическая модель для контроля температуры при электроплавке сульфидных руд и электролизе алюминия
-
Предложен способ автоматического управления технологическим процессом с коррекцией по температуре процесса. Разработана структура системы управления и алгоритм для реализации способа. Проведена оценка эффективности предложенного способа управления.
5.Построены математические модели прогнозирования изменения технологических параметров плавки сульфидных руд в РТП и электролиза алюминия, позволяющие рассчитывать изменение температуры, производительности и удельного расхода электроэнергии.
6. Разработана методика выбора обоснованных управляющих воздействий и алгоритм для ее реализации, позволяющая рассчитывать управляющие воздействия с учетом данных прогностического контроля или подбирать их с использованием компьютерных тренажеров и СППР.
7. Разработаны имитационные математические модели функционирования объектов цветной металлургии при наличии аварийных режимов работы и нештатньж ситуаций, позволившие исследовать с помощью компьютерных тренажеров алгоритмы управления в аварийных режимах и нештатных ситуациях.
Значение для теории. Разработана методология управления непрерывными и многостадийными технологическими процессами цветной металлургии на основе принципов имитации функционирования систем. Разрабо-
тана методология построения и применения СППР и компьютерных тренажеров для исследования металлургических процессов и обучения персонала. Разработаны способы, алгоритмы и математические модели для контроля технологических параметров металлургических процессов. Значение для практики.
Разработанные имитационные системы управления и СППР позволяют сократить на 25-30 % время, затрачиваемое на проектирование и отладку автоматизированных систем управления. Они так же предназначены для исследования эффективности функционирования проектируемых технологических процессов цветной металлургии и автоматизированных систем управления и могут использоваться для исследования особенностей функционирования существующих технологических процессов в нормальных и аварийных режимах работы и нештатных ситуациях.
Разработана структура, математическое и программное обеспечение автоматизированной системы управления загрузкой шихты с коррекцией по температуре, автоматизированной системы управления тепловым режимом электропечи и система диагностики процесса плавки в РТП.
Разработано математическое и программное обеспечение, позволившее реализовать СППР и компьютерные тренажеры для исследования технологических процессов и обучения персонала.
Разработана методика использования компьютерных тренажеров для обучения и оценки знаний персонала металлургических предприятий.
Разработана методика и алгоритм применения СППР для выбора обоснованных вариантов управления при реализации однокритериального и многокритериального управления технологическими процессами плавки сульфидных руд в РТП и электролиза алюминия.
Основные результаты, выдвигаемые на защиту:
-
Структура и методология построения СППР и имитационных систем управления непрерывными и многостадийными технологическими процессами электроплавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы.
-
Методика и практика использования СППР и компьютерных тренажеров для настройки параметров АСУ и исследования функционирования процессов плавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы в стационарных, переходных и аварийных режимах работы.
-
Автоматизированные обучающие системы, используемые для обучения персонала металлургических цехов навыкам рационального управления технологическими процессами.
-
Задача управления взаимосвязанными технологическими процессами электроплавки сульфидных руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы при неполной информации о процессе и ее реализация с помощью СППР и компьютерных тренажеров.
-
Математические модели оценивания основных параметров технологических процессов электроплавки сульфидньж руд, электролиза алюминия и аффинажа металлов платиновой группы.
-
Прогнозирующие математические модели и методика их применения для оценки состояния технологического процесса и расчета параметров автоматизированных систем управления технологическими процессами цветной металлургии.
-
Имитационные математические модели, являющиеся основой СППР и компьютерных тренажеров для исследования металлургических процессов.
Реализация результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в производство в виде автоматизированных систем контроля и автоматизированных систем управления и методик их использования на Новосибирском оловокомбинате, Норильском горно-металлургическом комбинате, Юргинском абразивном заводе, Красноярском заводе цветных металлов и ЗАО «Краспромавтоматика».
Разработана автоматизированная система контроля уровней расплавов на включенной электропечи с погрешностью 50 мм.
Разработана автоматизированная система контроля содержания никеля в шлаке с погрешностью 0,01 %.
Разработаны автоматизированные системы контроля температуры при электроплавке в руднотермических печах и при электролизе алюминия, позволяющие контролировать температуру с погрешностью (3-5) С.
Построена автоматизированная система загрузки шихты в электропечь с коррекцией по температуре расплава, позволившая снизить удельный расход электроэнергии на 60 кВт-ч/т и содержание олова в шлаке на 0,7 %.
Разработана автоматизированная система диагностики процесса электроплавки в руднотермических печах, позволившая сократить потери олова с отвальными шлаками на 0,404 % и увеличить извлечение олова в черновой металл на 0,6 % за счет- стабилизации температурного режима электропечи.
Отдельные результаты диссертационной работы используются в учебном процессе при чтении курсов «Моделирование процессов и объектов в металлургии», «Информационные технологии», «Имитационное моделирование технологических систем в металлургии», «Применение ЭВМ для управления технологическими процессами в металлургии», «АСУ ТП», «Металлургия цветных металлов», «Автоматизация технологических процессов».
Программные системы, построенные на основе результатов диссертации, используются при выполнении лабораторных работ, курсовом и дипломном проектировании в Государственном университете цветных металлов и золота, Иркутском государственном техническом университете, Сибирском государственном технологическом университете, Саяногорском политехническом техникуме, Красноярском промышленном колледже, Красноярском индустриально-металлургическом техникуме.
Апробация результатов диссертации. Результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и симпо зиумах: конференции, посвященной 50-летию основания Норильского комбината (Норильск, 1985 г.); краевой научно-технической конференции «Автоматизация электроприводов и оптимизация режимов электропотребления» (Красноярск, 1985, 1988 гг.); семинаре-совещании исполнителей программы «Сибирь» АН СССР (Сибирское отделение, 1988 г.); краевой конференции «Создание автоматизированных систем управления на предприятиях цветной
металлургии» (Красноярск, 1988, 1989 гг.); Всесоюзном научно-техническом совещании «Состояние и перспективы применения микропроцессорной техники и автоматизации» (Москва, 1990 г.); Международной конференции «Непараметрика-97» (Красноярск, 1997 г.); Международной научно-практической конференции «Технология обучения как фактор творческого потенциала личности» (Красноярск, 1997, 1998 гг.); Межвузовской научно-методической конференции с международным участием «Высшее техническое образование в новых социально-экономических условиях» (Красноярск, 1994 г.); Международной конференции «Металлургия XXI века: шаг в будущее» (Красноярск, 1998 г.); Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Достижения науки и техники - развитию сибирских регионов (инновационный и инвестиционный потенциалы)» (Красноярск, 2000 г.); Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 20-летию кафедры ИТ в металлургии «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2001 г.); Международной конференции «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров» (Пенза, 1998,2001 гг).
Исследования проводились в соответствии с планом НИР Красноярской государственной академии цветных металлов и золота по теме «Разработка и исследование методов автоматического управления и оптимизации процессов комплексной переработки сырья в электрометаллургических агрегатах» и хоздоговорных работ Красноярской государственной академии цветных металлов и золота (1984-1991 гг.), выполняемых с предприятиями цветной металлургии.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, списка использованных источников и 12 приложений. Работа содержит 354 страницы машинописного текста и 21 страницу приложений, 73 рисунка, три таблицы. Список использованных источников включает 277 наименований.
Работа выполнена на кафедре «Прикладная математика и АСУ» Государственного университета цветных металлов и золота и в докторантуре Красноярского государственного технического университета.
Анализ состояния автоматизации технологических процессов плавки сульфидных руд и аффинажа металлов платиновой группы
Анализ состояния автоматизации руднотермических печей показывает, что для автоматического управления в основном используются локальные системы автоматизации, которые не позволяют достичь высоких технико-экономических показателей процесса плавки [7-10, 21, 22,207-211]. Низкий уровень автоматизации РТП в первую очередь объясняется отсутствием точных, удобных и надежных в эксплуатации методов и устройств автоматического контроля основных технологических параметров и приемлемых математических моделей. Это не позволяет строить автоматизированные системы управления процессом электроплавки как на верхнем уровне (АСУ ТП процессом плавки), так и на нижней ступени иерархической лестницы (локальные АСР основных технологических параметров).
В настоящее время для автоматизации процессов плавки в РТП практически используются локальные АСР следующих параметров: - АСР энергетического режима РТП, - АСР уровня шихты в загрузочных бункерах левой и правой стороны РТП; - АСР теплового режима (при плавке оловянных концентратов в РТП). АСР энергетического режима предназначена для регулирования вводимой в электропечь мощности посредством переключения отпаек силовых трансформаторов (изменение напряжения на электропечи) и изменением заглубления электродов путем их вертикального перемещения (изменение тока нагрузки электропечи). Принцип действия АСР энергетического режима РТП заключается в стабилизации вводимой в электропечь мощности на уровне, определенном расчетным путем. При этом серьезным недостатком принятого закона управления является невозможность учета влияния изменения неконтролируемых факторов (например, изменение влажности загружаемой шихты, колебания химического состава шихты и. т. д.) на эффективность технологического процесса.
Поэтому принятый закон управления не обеспечивает регулирования вводимой в электропечь мощности ь зависимости от учета текущего состояния технологического процесса. Принятый закон управления энергетическим режимом приводит к значительному удельному перерасходу электроэнергии, снижению производительности электропечи, отклонению теплового состояния расплава от оптимального значения, вследствие чего возникают дополнительные потери цветных металлов с отвальными шлаками.
Приведенный выше анализ функционирования АСР энергетического режима РТП показывает, что она нуждается в значительной модернизации. В первую очередь следует изменить алгоритм управления вводимой в электропечь мощностью, поставив ее в зависимость от изменения основных технологических параметров РТП (тепловое состояние расплава, содержания цветных металлов в шлаке, химического состава и влажности загружаемой шихты и. т. д.). Это позволит более рационально использовать вводимую в электропечь мощность и снизить удельный расход электроэнергии на одну тонну перерабатываемой шихты.
АСР уровня шихты в загрузочных бункерах левой и правой стороны РТП предусматривает автоматический выбор бункера для загрузки в зависимости от уровня шихты в нем. Данная АСР предусматривает автоматическую работу ка-тучего и стационарного транспортеров и вибропитателей главных бункеров. От правильной работы АСР уровня шихты в бункерах зависит безаварийная работа РТП. Это связано с тем, что в случае отсутствия шихты в загрузочных бункерах, может происходить воздействие высокотемпературной среды печного пространства на технологическое оборудование РТП (например, транспортеры) которое может выйти из строя или может возникнуть аварийная ситуация. Для обеспечения безаварийной работы РТП режим работы АСР загрузки определяется технологическим персоналом на уровне, обеспечивающем наличие заданного количества шихты в бункерах за счет взаимосвязанного регулирования количества поступающей и проплавляемой шихты. Однако, как и в АСР энергетического режима, подача шихты не зависит от состояния расплава и технологических показателей процесса Е целом в текущий момент времени.
Анализ процесса электроплавки показывает, что основными технологическими параметрами процесса являются: - рабочая мощность печи; - рабочее напряжение; - количество и состав загружаемой шихты; - уровни общей и штейновой ванн; - количество и состав продуктов плавки; - температура расплава шлака и штейна; - уровень металлизированной настыли на подине; - количество заливаемого конвертерного шлака и др. Для создания систем автоматизированного управления процессом электроплавки необходима организация оперативного автоматического контроля приведенных выше параметров. Однако существующие в настоящее время методы и устройства позволяют реализовать только «ручной» контроль большинства из приведенных выше параметров. Автоматически контролируются только электрические параметры рудотермической печи.[3,4,22,94-96].
Электрические параметры печи (мощность, вводимая в электропечь, ток и напряжение) являются по существу единственными параметрами, которые контролируются автоматически с допустимой для практических целей погрешностью ( 1%) на пульте управления РТП [4,21,22,112-116]. Следует отметить, что для контроля энергетических параметров используются электрические измерения, которые обладают рядом значительных преимуществ, к которым относится возможность хранения, передачи и обработки информации в виде электрических сигналов и цифрового кода [71,94]. Электрические параметры печи используются для автоматического управления процессом плавки в составе АСР энергетического режима, которая работает по принципу стабилизации энергетического режима РТП.
В заводской практике химический состав сырья, загружаемого в электропечь, определяется рентгеноспектральным или химическим методом, путем анализа отобранных проб. Однако такой анализ связан со значительными трудовыми затратами и требует для проведения значительных затрат времени (от 3 до 24 часов). Количество загружаемой шихты контролируется автоматически с помощью тензодатчиков и может быть использовано в системах автоматического управления.
Особенности построения имитационных моделей функционирования автоматизированных систем управления
Анализ требований, предъявляемых к имитационным математическим моделям и алгоритмам оптимального управления [14-17,45-47,79-81 Доказывает, что для реализации управления необходимо иметь текущую информацию об изменении основных технологических параметров по ходу процесса. Однако анализ литературных данных и практика ведения технологического процесса в заводских условиях показывает, что большинство параметров, входящих в модели (1.22, 1.23, 1.25, 1.26 и 2.1) или не контролируются автоматически вообще, или контролируются с большой дискретностью, что не позволяет использовать данную информацию в автоматизированных системах управления технологическими процессами или агрегатами.
Исходя из вышесказанного, построение имитационных систем управления может быть реализовано только в том случае, если будет налажен контроль основных параметров технологического процесса. При этом в математическую модель, реализующую оптимальное управление, необходимо включать технологические параметры, которые контролируются автоматически с помощью существующих методов и устройств автоматического контроля или включать параметры, которые рассчитываются по математическим моделям контроля основных параметров с помощью математических зависимостей.
Для построения математических моделей контроля основных технологических параметров могут быть использованы методы корреляционного и регрессионного анализа, метод непараметрического моделирования и математические модели, построенные на основании уравнений физико-химических превращений [3, 4, 12, 18, 41-50, 82-85]. Практика использования приведённых выше моделей для контроля основных технологических параметров показывает, что не может быть универсального подхода по использованию того или иного типа моделей для описания технологических процессов. Это объясняется следующими причинами. Так, например, использование математических моделей построенных по уравнениям физико-химических превращений и материального и теплового балансов для описания технологических процессов цветной металлургии носит ограниченный характер. Это объясняется тем, что построить уравнения физико-химических превращений, протекающих в промышленных металлургических агрегатах, представляет значительную трудность в связи с тем, что на технологические процессы цветной металлургии воздействует большое количество случайных возмущений и большинство параметров входящих в модель и характеризующих текущее состояние технологического процесса автоматически не контролируется [3-9, 12, 18]. Поэтому математические модели контроля параметров, построенные по уравнениям материального и теплового баланса, будут иметь идеализированный характер. Для большинства технологических процессов цветной металлургии, которые имеют стохастический характер, они являются неприемлемыми, так как не отражают реальное состояние процесса.. Математические модели контроля основных параметров построенные по уравнениям материального и теплового баланса целесообразно использовать при моделировании процессов аффинажа металлов платиновой группы. Это объясняется тем, что данные технологические процессы имеют ограниченное количество возмущающих воздействий и для них реализован удовлетворительный контроль входных параметров процесса, что связано со значительными капитальными затратами на исходное сырьё и реактивы [6, 19, 20, 66]. Построение математических моделей по уравнениям материального и теплового баланса возможно и для пирометаллургических процессов, подверженных случайным возмущениям для расчета параметров, которые автоматически не контролируются из-за отсутствия датчиков автоматического контроля данных параметров или из-за нежелания иметь и знать истинную картину изменения данного параметра. К таким параметрам относятся количество и состав отходящих газов при электроплавке сульфидных руд в РТП и электролизе алюминия [12, 18, 67, 81, 86, 87]. Поэтому рассчитать количество и состав отходящих газов представляется возможным только по уравнениям физико-химических превращений для идеальных условий функционирования технологических агрегатов. С этой целью составляются математические модели вида (1.20, 1.21 и 1.24).
Использование вероятностных и непараметрических моделей для описания функционирования технологических процессов цветной металлургии целесообразно в тех случаях, когда имеется значительное количество данных, полученных экспериментальным путём [12, 18, 32-34, 65, 67, 82-85]. При этом преимущество стохастических моделей заключается в том, что они позволяют учесть вероятностный характер воздействия случайных возмущений. Недостатком вероятностных моделей является сложность получения значительного количества экспериментальных данных (100 и более), что требует значительных капитальных и временных затрат (до 3-6 месяцев). При сборе экспериментальных данных за такой продолжительный период времени могут значительно измениться технологические условия функционирования металлургических агрегатов, например температура окружающей среды, химический состав и влажность шихты и некоторые другие параметры. Другим недостатком использования вероятностных (регрессионных) математических моделей является сложность правильного выбора типа модели, что в итоге влияет на точность оценки технологических параметров по вероятностным математическим моделям.
Непараметрические модели позволяют по результатам расчета получить искомый тип математической модели, но требуют для своей реализации ещё большего количества экспериментальных данных (300 и более) [82-86].
В соответствии с приведенным выше, в зависимости от конкретных условий, в работе использованы все три подхода к построению математических моделей технологических процессов. Рассмотрим некоторые нетипичные математические модели, используемые для контроля основных технологических параметров процессов цветной металлургии.
В качестве основных выходных параметров процесса электроплавки медно-никелевого агломерата в РТП принимаем температуру расплава, производительность, удельный расход электроэнергии, потери цветных металлов с отвальными шлаками и выбросы вредных веществ в атмосферу [2-6, 81]. Анализ литературных данных и опыт эксплуатации рудно-термических печей показал, что наиболее важным параметром, оказывающим определяющее влияние на процесс, является температура расплава [2-6, 23, 24]. Поэтому рассмотрим математическую модель контроля температуры шлака в ванне РТП.
Применение имитационной системы управления для расчета оптимального состава шихты
Основная управляющая программа является циклической. На основании всех доступных измерению параметров процесса система осуществляет оценку значений составляющих вектора параметров состояния с использованием моделей приведенных в главе 2. Затем производится оценка отклонения текущих значений параметров состояния Т 1І+1 и V д іі+1 от заданных. Если эти отклонения превышают предельно допустимые (аварийные) значения, то осуществляется сигнализация аварийного состояния печи и решается аварийная задача по выявлению и устранению этих аномальных состояний. Если отклонения параметров превышают предельно допустимых значений, то в соответствии с моделью (3.4) рассчитывается вектор управления на последующий интервал времени.
Управление осуществляется либо в автоматическом режиме, либо с пульта оператора вручную. При этом управление может реализовываться по каналам изменения вводимой мощности в электропечь на проплавление данного количества загружаемых материалов, изменения состава загружаемых компонентов или изменения количества загружаемой шихты. Управление процессом ших-топодготовки в настоящее время невозможно из-за отсутствия непрерывного автоматического контроля химического состава загружаемых материалов, а также это связано с изменением конструкции загрузочного блока печи, что трудно реализовать в условиях действующего производства.
Использование такого типа моделей позволяет вести процесс в режиме, близком к оптимальному. При этом уменьшается содержание цветных металлов в шлаке на 0,1% и сокращается расход электроэнергии на (2 -j- 5)% за счет стабилизации температурного режима работы электропечи.
Анализ полученных результатов показывает, что повышение ТЭП будет более существенным, если перейти от локальных АСР к взаимосвязанной АСУ с применением ЭВМ, где управляющие воздействия рассчитываются в зависимости от состояния процесса в целом, а управление ведется не путем стабилизации отдельных параметров, а комплексно, с учетом системного подхода. Управление производится путем согласованного изменения ввода электрической мощности и изменения количества загружаемых в печь материалов. Такой выбор управляющих воздействий объясняется производственной необходимостью стабилизации теплового и электрического режимов работы печи и особенностями РТП, как объекта управления, имеющего большую постоянную времени.
Отличительной особенностью данной системы является наличие в ее составе диагностического и прогностического контроля. Диагностика осуществляется в соответствии с алгоритмом работы СД, управление которой производится с пульта оператора. Полученная при этом информация используется при определении управляющих воздействии согласно формуле (3.4). Еще одним важным моментом является то, что управляющие воздействия рассчитываются по отклонению прогнозируемого параметра от его оптимального значения, установленного технологом. Данная модель, полученная с применением теории вероятности и математической статистики, позволяет производить периодическое ее обновление по результатам текущих наблюдений.
Система управления опробована в промышленных условиях на НОКе, при этом в процессе эксплуатации определена эффективность использования комплексного управления: ввода электрической мощности и загрузки шихты. Анализ данных показывает, что производительность печи при работе с АСУ и без нее остается одинаковой, но при этом содержание олова в шлаке уменьшается на (3-4)%, а также снижается расход электроэнергии на 0,6%, что в конечном итоге приводит к улучшению ТЭП плавки.
Аналогичные результаты повышения технико-экономических показателей при электроплавке медно-никелевого агломерата в РТП получены и на Норильском ГМК. Эксплуатация системы позволила стабилизировать температуру шлака на уровне (1258-1275) С, что снизило расход электроэнергии на 3,5% и снизило содержание цветных металлов в отвальном шлаке на 0,01%. Еще лучшие результаты могут быть достигнуты при применении взаимосвязанных АСУ процессом плавки.
Повышение требований к технико-экономическим показателям процесса электроплавки цветных металлов в мощных руднотермических и дуговых электропечах определяет актуальность работ по оптимизации управления процессом электроплавки. Взаимосвязь входных и выходных потоков сырья и электроэнергии существенно влияет на технико-экономические показатели металлургического производства. Поэтому значительное внимание в настоящее время уделяется вопросу улучшения показателей действующих агрегатов на основе создания и внедрения автоматизированных систем управления (АСУ) процессом.
При разработке АСУ электроплавки одной из основных задач является создание математического обеспечения системы оптимального управления и, в частности, системы управления загрузкой шихты. Решение этой задачи связано с обоснованием выбора критериев управления, математическим описанием и разработкой алгоритма оптимального управления загрузкой шихты и оборотных материалов ориентированного на современные управляющие вычислительные машины. [65,121-124,137,138,160-172]
Анализ существующей практики ведения процесса показывает, что процесс электроплавки не отвечает требованиям сегодняшнего дня, слабо автоматизирован, так как автоматически контролируются лишь некоторые технологические параметры.
Обзор литературных данных [2-6] и практика рудной электроплавки показывает, что основными показателями, характеризующими процесс, являются производительность печи, удельный расход электроэнергии, содержание цветных металлов в шлаке, выбросы вредных веществ в атмосферу. Определяющее влияние на эти показатели оказывают количество и химический состав загружаемых в электропечь материалов, вводимая в электропечь мощность или энергия.
Использование имитационной системы управления для оптимизации процесса плавки в РТП
Среди множества методов вскрытия платино-палладиевого сырья на аффинажных предприятиях России применяют метод жидкофазного хлорирования. Процесс хлорирования концентрата включает операции загрузки, хлорирования, фильтрации пульпы, подготовки раствора к аффинажу [19,20].
Концентрат в виде мелкодисперсного порошка загружают в аппарат хлорирования и туда же заливают раствор соляной кислоты. Пульпа перемешивается высокоскоростной мешалкой до однородной массы. На начальный период хлорирования хлор подают небольшим расходом, а дальше постоянно увеличивается до максимального значения. Процесс жидкофазного хлорирования проводят при оптимальной температуре t=(6(b-70)C. Реакция хлорирования экзотермическая. После завершения процесса хлорирования пульпу охлаждают и определяют плотность раствора, выгружают на нутч-фильтры для отделения раствора от нерастворимого остатка. После завершения процесса фильтрации, полученный нерастворимый осадок поступает на отмывку от растворенных платины, палладия и золота. Полученный основной раствор после фильтрации поступает на операцию восстановительного осаждения золота. После осаждения золота пульпу отфильтровывают на нутч-фильтре. Осадок золотого концентрата отправляют на извлечение золота. Раствор после фильтрации отправляют на аффинаж платины и палладия.
К достоинствам метода хлорирования относятся: - высокая технологичность; - дешевизна реагентов; - возможность получения растворов металлов платиновой группы (МПГ) в удобных формах для последующего аффинажа; - высокая производительность. Недостатками метода хлорирования являются: - агрессивность среды; - токсичность газообразного хлора и связанные с этим затраты на охрану труда. В концентрате КПП значительное количество палладия содержится в оксидной форме, которая практически не переходит в раствор при жидкофазном хлорировании. Разработаны методы перевода оксида палладия в палладий металлический. 1. Прокаливание концентрата КПП при температуре (1000-Ч050)С, с термиче ским разложением оксида палладия до палладия металлического; 2. Восстановление палладия в пульпе металлическим железом. Предложенные методы перевода оксида палладия в палладий металлический об ладают следующими преимуществами: - повышение прямого извлечения палладия на переделе аффинажа платина и палладия; - получение нерастворимых остатков после хлорирования; - снижение непроизводственных затрат на выведении палладия на переделе аффинажа родия, иридия и рутения. На зарубежных предприятиях используют другие схемы аффинажа при восстановлении золота. Применяют другие селективные реагенты: FeSo4, Н2С204. Достоинства - получение богатого по содержанию золота продукта. Недостаток- загрязнение растворов веществами, осложняющие дальнейший аффинаж и большой расход реагентов. Участок хлорирования включает следующие основные переделы; Хлорирование концентратов и промпродуктов; Фильтрация растворов; Цементация золота; Хлорирование платины и палладия для черни; Отмывка нерастворимых остатков и получения палладия кека. Среди множества методов вскрытия платино-палладиевого сырья на аффинажных предприятиях России применяют метод жидкофазного хлорирования. Процесс хлорирования концентрата включает операции загрузки, хлорирования, фильтрации пульпы, подготовки раствора к аффинажу. Концентрат в виде мелкодисперсного порошка загружают в аппарат хлорирования и туда же заливают раствор соляной кислоты. Пульпа перемешивается мешалкой до однородной массы. На начальной стадии хлорирования хлор подают небольшими порциями, постоянно увеличивая расход до максимального значения. Процесс жидкофазного хлорирования проводят при температуре 60-70 С. Реакция хлорирования является экзотермической, поэтому по завершению процесса хлорирования пульпа охлаждают и определяют плотность раствора. Полученный раствор выгружают на нугч-фильтры для отделения раствора от нерастворимого остатка. После завершения процесса фильтрации, нерастворимый осадок поступает на отмывку от растворенных платины, палладия и золота. Полученный основной раствор после фильтрации поступает на операцию восстановительного осаждения золота. После осаждения золота пульпу отфильтровывают на нутч-фильтре. Осадок золотого концентрата отправляют на извлечение золота. Раствор после фильтрации отправляют на аффинаж платины и палладия. В концентрате значительное количество палладия содержится в оксидной форме, которая практически не переходит в раствор при жидкофазном хлорировании. Поэтому разработаны методы перевода оксида палладия в палладий металлический. Эти методы включают в себя следующие операции: 1. прокаливание концентрата при температуре (1000- 1050)С с термическим разложением оксида палладия до палладия металлического; 2. восстановление палладия в пульпе металлическим железом. Прокаливание проводят при температуре (1000- 1050)С в течение 1,5 часов. При прокаливании осуществляют периодическое помешивание концентрата. После прокаливания обожженный концентрат выгружают и охлаждают, затем загружают в бункер и далее в мельницу. После измельчения в шаровой мельнице осуществляют просеивание на вибросите. В течение обжига происходит интенсивное разложение оксидных соединений палладия с выделением его в металлической форме, а металлические формы редких платиновых металлов частично окисляются кислородом воздуха до оксидов:
При последующем жидкофазном хлорировании металлический палладий практически полностью переходит в раствор, а оксидные формы родия, иридия, рутения не растворяются. Полученный огарок концентрата отправляется на участок жидкофаз-ного хлорирования.
Огарок, поступивший на участок жидкофазного хлорирования, загружают по 120-140кг в аппарат хлорирования, в который подают раствор хлорида водорода НО, выполняющего роль комплексообразующей добавки. В качестве среды хлорирования используют промышленные воды и маточные растворы аффинажного производства, содержащие соляную кислоту. Промышленные воды и маточные растворы составляют большую часть от необходимого объема, и лишь незначительную часть составляет раствор соляной кислоты с плотностью 1,06-1,07 г/см3.
Хлорирование ведут при соотношении Ж : Т = 3 : 1. Пульпа после загрузки перемешивается высокоскоростной мешалкой до однородности и подогревается до температуры 80-85С. После прогрева в течении двух часов при перемешивании пульпы ее охлаждают до температуры 60-65С и начинают подачу хлора в хлоратор. Вначале хлор подают с небольшим расходом, постепенно увеличивая расход хлора. Так как реакция является экзотермической, то оптимальную температуру поддерживают, регулируя расход хлора и оборотной воды.
