Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Исследование процесса электролиза алюминия . 10
1.1 .Металлургия алюминия 10
1.2. Электролитическое производство алюминия 13
1.3.Постановка задачи оптимизации управления процессом получения алюминия 26
ГЛАВА 2. Анализ методов синтеза систем управления многосвязными объектами 36
2.1 Анализ методов синтеза сложных многосвязных систем управления 36
2.2 Моделирование физических процессов современного электролизного производства 44
2.3. Топологический метод синтеза сложных систем 49
2.4. Метод синтеза сложных систем с применением регрессионного анализа 61
ГЛАВА 3. Построение математических моделей алюминиевого электролизера 74
3.1. Принципы построения моделей 74
3.2. Определение структуры модели количества выливаемого металла 76
3.3. Определение объема тестовых данных для построения адекватной модели 80
3.4. Проверка модели на статистическую значимость 88
3.5. Построение модели расхода фтористого алюминия 90
3.5.1. Проверки адекватности модели расхода фтористого алюминия 94
3.6. Построение модели значения среднего напряжения 95
3.6.1. Проверки адекватности модели значения среднего напряжения 99
ГЛАВА 4. Алгоритм оптимизации управления объектом по трем критериям управления 102
4.1. Принципы управления объектом 102
4.2. Управление электролизером по количеству вылитого металла 104
4.3 .Управление электролизером по расходу фтористого алюминия 110
4.4.Управление электролизером по значению среднего напряжения 115
4.5 .Управление электролизером по трем критериям управления 119
4.6. Система управления процессом электролиза алюминия по обобщенному критерию управления 126
4.6.1. Пример управления электролизером по трем критериям оптимальности 134
Заключение 142
Литература 144
Приложения 150
- Электролитическое производство алюминия
- Анализ методов синтеза сложных многосвязных систем управления
- Определение структуры модели количества выливаемого металла
- Управление электролизером по количеству вылитого металла
Введение к работе
к.т.н., доцент Игнатьев И.В.
Актуальность работы. Повышение технико-экономических показателей работы предприятий является основной задачей, стоящей перед алюминиевыми заводами современной России. Как показывает мировой опыт, наибольший эффект по повышению эффективности работы предприятия алюминиевой промышленности достигается при коренной реконструкции серий электролиза, заключающейся в переходе на технологию предварительно обожженных анодов. Однако, такая реконструкция по капитальным вложениям приближается к уровню затрат, требуемых для строительства новых заводов. В связи с этим в России широко используется способ повышения эффективности производства, заключающийся в модернизации действующей технологии и снижении издержек производства.
Существуют два пути снижения издержек производства: снижение закупочных цен на материально-энергетические ресурсы и снижение расходов материально-энергетических ресурсов на единицу продукции. Снижение закупочных цен на сырье и материалы ограничивается их качеством и рано или поздно приведет к убыткам, т.к. потери, вызванные применением некачественного сырья и материалов, не будут компенсироваться их низкой стоимостью. Остается второй путь сокращения издержек производства – снижение удельных расходов на единицу продукции за счет оптимального управления режимом работы электролизеров. Настоящая диссертационная работа посвящена решению актуальной проблемы-оптимизации управления электролизером, целью которой является возможность снижения удельных расходов сырья и электроэнергии без уменьшения объема производимого металла.
Целью диссертационной работы является:
разработка математических моделей объекта управления–электролизера;
разработка алгоритмов оптимального управления по отдельным критериям:
максимальному объему производимого металла,
минимальному значению среднего напряжения,
минимальному расходу фтористого алюминия;
разработка алгоритма оптимального управления электролизером по обобщенному критерию оптимальности – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия;
синтез многосвязного алгоритма управления технологическим процессом, обеспечивающего оптимальное управление электролизером по обобщенному критерию оптимальности – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия.
Методы исследования. В процессе синтеза многосвязной системы управления объектом– алюминиевым электролизером использовались методы теории графов, методы статистического моделирования, анализа и первичной обработки данных. Результаты работы получены с помощью программного пакета МАТLAB 5.2. и блока «анализ данных» программного пакета MS EXCEL.
Научная новизна заключается в следующем:
разработана методика параметрической идентификации на основе метода пассивного эксперимента;
разработаны регрессионные модели количества производимого электролизером металла, значения среднего напряжения электролизера, расхода фтористого алюминия;
- разработан метод определения объема тестовых данных, необходимого для
построения математических моделей электролизера;
разработан алгоритм управления объектом по локальным критериям управления: максимальному объему производимого металла, минимальному значению среднего напряжения, минимальному расходу фтористого алюминия;
произведен синтез алгоритма управления технологическим процессом по обобщенному критерию управления – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия.
Положения, выносимые на защиту:
постановка задачи синтеза системы управления процессом электролиза на отдельном электролизере;
метод синтеза обобщенного алгоритма управления процессом электролиза на отдельном электролизере: максимальное количество производимого алюминия из электролизера при минимальном значении среднего напряжения электролизной ванны и минимальном расходе фтористого алюминия;
метод реализации алгоритма оптимального управления по обобщенному критерию.
Практическая ценность. Исследования автора выполнялись в рамках госбюджетной тематики “Топологические методы идентификации и синтеза систем управления многосвязными объектами”, выполняемой в Братском государственном университете, и «Программы модернизации завода», внедряемой на Братском алюминиевом заводе в 2000 - 2004 году.
В диссертационной работе разработана методология синтеза системы оптимального управления сложным многосвязным объектом – электролизером. Эта методология позволит решить задачу многокритериального оптимального управления электролизером с дальнейшей реализацией алгоритма управления на АСУТП ОАО «РУСАЛ-Братск». Проведенная работа показывает возможность применения этой методологии для автоматизации любых других объектов электролизного производства.
Разработанная методология оптимального управления объектом применялась для стабилизации технологического состояния и повышения эффективности работы электролизеров корпуса №25 ОАО «БрАЗ» в период времени с 2000 по 2005 год.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на III Республиканской научно-технической конференции молодых ученых и специалистов алюминиевой и электродной промышленности (г.Иркутск, 2005г.), всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (2006; Новосибирск), научно-практической конференции «Перспективы развития технологии, экологии и автоматизации химических, пищевых и металлургических производств» (2006; Иркутск), II международной научно-практической конференции «Металлургия легких металлов. Проблемы и перспективы» (2006; Москва).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе 1 статья в изданиях, рекомендованных ВАК для кандидатских диссертаций.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Она изложена на 141 странице основного текста, содержит 31 рисунок, 30 таблиц, 5 приложений.
Электролитическое производство алюминия
В связи с тем, что алюминий в ряду напряжений находится среди наиболее электроотрицательных металлов, его электролитическое получение возможно только из электролитов, не содержащих в своем составе более электроположительных по сравнению с алюминием ионов. К таким электролитам относятся солевые расплавы, содержащие катионы щелочных и щелочноземельных элементов и обладающие достаточно хорошей растворимостью глинозема.
Основой современного промышленного электролита, используемого во всем мире, является система криолит - глинозем (Na3AlF6 - АЬОз), компоненты которой плавятся соответственно при 1100 и 2050 С. В системе определена эвтектика с содержанием 10% АЬОз (температура плавления 968 С). Увеличение содержания глинозема от нуля до эвтектической точки снижает температуру плавления сплава. Дальнейшее даже незначительное повышение концентрации глинозема вызывает резкое повышение плавкости бинарного электролита. При температуре около 1040...1050 С растворимость глинозема в криолите составляет 15 % .
Криолит 3NaF-AlF3 (или Na3AlFe) образован компонентами NaF и A1F3, которые характеризуются следующими свойствами. Фтористый натрий имеет температуру плавления 900С и температуру кипения около 1700С. Фтористый алюминий возгоняется, не плавясь, причем упругость его паров при 1260С достигает атмосферного давления. На практике всегда работают с некоторым избытком фтористого алюминия в электролите против состава криолита. Если молярное отношение NaF/AlF3 в криолите составляет 3, то в электролите промышленных ванн 2.3-2.7. Молярное отношение NaF/AlF3 носит название криолитового отношения (К.О.) и служит на практике основной характеристикой состава электролита. Одним из обязательных компонентов электролита алюминиевых ванн является CaF2, который всегда образуется в криолитовом расплаве в силу попадания в него примеси СаО с глиноземом, фтористыми солями и золой анодов:
Кроме того, фтористый кальций вводят в электролит, поэтому в электролите алюминиевых ванн присутствует 3-8% CaF2, а иногда и до 10%. Под влиянием CaF2 несколько снижается температура плавления электролита, что положительно влияет на процесс электролиза.
В последнее время исследования показали, что в электролит алюминиевых ванн целесообразно вводить MgF2, под влиянием которого в еще большей степени, чем под влиянием CaF2, снижается температура плавления электролита. Содержание MgF2 [6] в электролите алюминиевых ванн поддерживают в пределах 1-6% (по массе) с таким расчетом, чтобы суммарное количество CaF2+MgF2 не превышало 10%. Значительного снижения температуры алюминиевых ванн можно достигнуть также, вводя в него F, NaCl, ВаС12. Снижение температуры плавления электролита позволяет работать на более низком напряжении, что в свою очередь ведет к экономии электроэнергии.
Изучение растворимости глинозема в расплавленном криолите, обогащенном NaF, показывает, что с увеличением содержания NaF растворимость глинозема повышается до эвтектики NaF+3NaF-AlF3 [6]; дальнейшее увеличение концентрации NaF приводит к понижению растворимости А1203. В чистом расплавленном NaF глинозем практически не растворяется. В сплавах криолита с A1F3 растворимость глинозема уменьшается с повышением содержания A1F3.
Растворимость глинозема в расплавленном криолите уменьшается также под влиянием CaF2, MgF2 и других солевых добавок. В практике электролиза приходится считаться с понижением растворимости глинозема в расплавленном криолите под влиянием AIF3, CaF2, MgF2 и NaCl, так обычно работают с электролитом, в котором всегда имеется избыток фтористого алюминия по сравнению с криолитом и может содержаться до 10% (по массе) CaF2+MgF2+NaCl.
Содержание основных компонентов в промышленном электролите колеблется в следующих пределах , %: Na3AlF6 75...90; AIF3 5.... 12; CaF2 2... 10; АЬОз 1...10.
Оптимальная температура электролита в нормально работающем электролизере колеблется от 950 до 965 С. При этих температурах, максимальная растворимость АЬОз в электролите указанного состава составляет 8...10 %.
В процессе электролиза глинозема его концентрация в электролите непрерывно снижается до предельно допустимой (1 %). Обеднение электролита глиноземом приводит к снижению вязкости электролита, некоторому уменьшению его плотности и ухудшению смачиваемости анода расплавом. Последнее, при достижении минимально допустимого содержания АЬОз, приводит к нарушению технологического режима.
Плотность криолита, алюминия и глинозема в твердом состоянии соответственно равна 2950 , 2700 и 3900 кг/мЗ . При рабочих температурах в электролизерах плотность расплавленного алюминия снижается до 2300, а электролита почти до 2000 кг/мЗ. Это, несмотря на незначительную разность плотностей ( 10 %), обеспечивает удержание получаемого при электролизе алюминия на подине электролизера под слоем электролита. Уменьшению разности плотностей электролита и алюминия способствуют снижение температуры процесса и в некоторой степени уменьшение содержания в расплаве АЬОз.
Анализ методов синтеза сложных многосвязных систем управления
Проблеме синтеза систем автоматического управления в последнее время уделяется большое внимание. Связано это с тем, что в условиях рыночной экономики промышленные объекты должны работать с максимальной эффективностью, т.е. работать в режимах, наиболее приближенных к оптимальным.
Под синтезом систем автоматического управления понимают определение структуры, значений параметров и состава элементов рассматриваемой системы, при которых система удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям. Задачами синтеза являются построение математической модели системы (определение структурной схемы и значений параметров) и реализации этой модели на базе технических средств.
Методы синтеза и синтеза автоматических систем можно разделить на аналитические, позволяющие выразить результат в аналитической форме, и неаналитические (численные, графические, машинные).
Бурное развитие методов исследования систем управления позволило найти пути решения ряда задач, включающих задачи синтеза оптимальных систем различных классов. Однако, если для систем некоторых классов удалось получить полное решение проблемы синтеза оптимальных по заданному критерию систем с учетом комплекса ограничений в аналитической форме, то при решении проблемы синтеза сложных динамических систем выделяют ряд последовательных этапов, каждый из которых основан на использовании аналитических или численных методов. Современный уровень развития теории управления позволяет сформулировать следующие основные этапы разработки сложных динамических систем [30]: - Разработка общих технических и эксплуатационных требований к системе на основе анализа решаемых ею задач управления объектом. При этом необходимо обоснование всех технических требований, поскольку они в значительной степени влияют на сложность всей структуры модели. - Разработка математической модели объекта управления. Обычно математическая модель объекта должна учитывать не только сам объект, но и измерительные элементы системы, исполнительные органы. Математическая модель должна адекватно отражать условия работы системы и протекающие в ней физические процессы. Следует иметь в виду, что чем точнее описание объекта, тем сложнее его модель. Поэтому важно не только знать полную структуру объекта, но и установить основные (наиболее существенные) функциональные связи между отдельными элементами и подсистемами, выявить общую картину их взаимодействия, с тем, чтобы далее использовать известные методы синтеза. - Выбор критерия исследования. Значение критерия определяют на основе анализа реакций исследуемой системы. Выбранный критерий может быть использован на этапе аналитического исследования упрощенной системы или системы в целом. - Синтез предварительной структуры системы управления. Этот этап вводят в том случае, если структура исследуемого объекта при учете комплекса всех внешних воздействий описывается сложной математической моделью, к которой неприменимы разработанные методы аналитического конструирования. Сложные динамические модели принадлежат именно к указанному классу систем. - Анализ поведения модели с учетом реальной системы сложного объекта. На данном этапе переходят от упрощенной модели объекта к модели более сложной и более полно отражающей физические процессы, протекающие в системе. Критерий исследуемой системы на данном этапе может быть уточнен с учетом новых фазовых координат и параметров системы, исключенных на ранних стадиях исследования. - Оптимизация системы управления сложным динамическим объектом. Этап оптимизации - завершающий при решении задач синтеза. Оптимизации подвергаются как структура системы, так и ее параметры. В результате данной процедуры достигается наибольшее (наименьшее) значение выбранного критерия исследования системы. Следует отметить, что принципиально значение критерия системы можно определить на основе обработки данных натурного эксперимента или методом математического моделирования процесса на ЭВМ, причем моделирование обходится значительно дешевле натурного эксперимента. Последнее обстоятельство является чрезвычайно важным с точки зрения дальнейшей разработки и совершенствования методов математического моделирования сложных динамических систем. Процедура синтеза сложных динамических систем является достаточно сложной, поэтому ее разбивают на ряд последовательных этапов. Такой подход позволяет использовать все достижения теории управления в области аналитического конструирования [22,24] или проектировании систем на основе методов алгоритмической формы [1]. Под аналитическим конструированием понимают методы синтеза систем управления, позволяющие аналитически определить структуру и параметры управляющей системы, оптимальной в смысле минимума функционала или функции при заданных уравнениях объекта и заданных ограничениях[24]. Основным достоинством аналитических методов является возможность получения решения в общем вид, так что из полного решения вытекают различные частные случаи, и на основе найденного результата удобно выполнять анализ влияния различных факторов на характер решения задачи.
Методом, который позволяет решить задачу синтеза сложных статистически оптимальных динамических систем, является алгоритмический метод, включающий как отдельные составляющие методы математической статистики, аналитического конструирования и математического программирования.
Математическое программирование [1] не связано с необходимостью описания условий задачи в аналитическом виде и поэтому оно может быть использовано при решении значительно более широкого круга задач, с помощью которых получают решения в замкнутой, аналитической форме. Таким образом, используя комбинацию упомянутых выше методов, можно решить задачу синтеза сложных динамических систем.
Определение структуры модели количества выливаемого металла
Если имеется множество решений какой-либо задачи, то следует вести речь о выборе такого решения, которое с какой - либо точки зрения является наилучшим. В тех случаях, когда цель управления может быть достигнута несколькими различными способами, на способ управления можно наложить добавочные требования, степень выполнения которых может служить основанием для предпочтения одного способа управления всем другим.
Во многих случаях реализация процесса управления требует затраты каких-либо ресурсов: затрат времени, расхода материалов, топлива электроэнергии. Следовательно, при выборе способа управления следует говорить не только о том, достигается ли поставленная цель, но и о том, какие ресурсы придется затратить для достижения поставленной цели, выбрать одно, которое требует наименьшей затраты ресурсов.
В других случаях основанием для предпочтения одного способа управления другому может служить иные требования, налагаемые на систему управления: стоимость оборудования, надежность, степень близости, получаемого состояния системы к требуемому, степень достоверности знаний о состоянии природы и т.п.
Математическое выражение, дающее количественную оценку степени выполнения наложенных на способ управления требований, называется критерием качества управления. Наиболее предпочтительным или оптимальным способом управления будет такой, при котором критерий качества управления достигает минимального (или максимального) значения.
В предыдущей главе при помощи пошаговой регрессии на основе оптимального объема тестовых данных были получены регрессионные уравнения выливаемого металла, среднего напряжения, расхода фтористого алюминия, которые достаточно точно описывают реальные физические процессы. Задачу оптимального управления электролизером можно сформулировать так: получить максимум выливаемого алюминия при минимуме среднего напряжения электролизной ванны и минимуме расхода фтористого алюминия, с учетом технологических ограничений на процесс электролиза.
На практике управление объектом производится непосредственным воздействием на входные параметры системы (изменение значений выходного параметра определятся изменением входных параметров системы), поэтому задачу управления объектом можно свести к следующему: необходимо найти такие значения входных параметров, с которыми система стабильно будет работать с требуемым результатом (максимумом или минимумом). Входные параметры системы в свою очередь подразделяются на «управляемые», т.е. их возможно изменить в любое время и «наблюдаемые», изменить которые непосредственно нельзя, их изменение связано с изменением других величин системы. К «управляемым» параметрам относятся: сила тока серии, заданное напряжение, уровень электролита, расстояние от края газосборного колокола до анода - «ножка». К «наблюдаемым» относятся: количество анодных эффектов, уровень шума, КО, температура электролита, оценка настыли, высота настыли, состояние КПК, столб анода, температура КПК, среднее минимальное расстояние штырей, высота конуса спекания и т.д.. Практический интерес представляют «управляемые» параметры, поскольку по мере необходимости, изменяя «управляемые» входные параметры можно оперативно управлять объектом при максимальном (минимальном) значении выбранного критерия. Следовательно, для управления объектом необходимо определить такие значения силы тока серии, заданного напряжения, уровня электролита, «ножки», с которыми система стабильно будет работать с требуемым результатом. Также на практике нет необходимости характеризовать входные и выходной параметры системы полностью, обычно достаточно указать только отдельные числовые параметры распределения их значений, прежде всего, это характеристики положения: математическое ожидание (МО), медиана, мода; характеристики рассеяния: дисперсия, среднее квадратическое отклонение (СКО). МО и СКО позволяют оценить центр группирования значений исследуемой величины, меру их случайного рассеивания. Область значений случайной величины, ограничиваемая значениями МО +СКО, содержит наиболее «весомые» значения, избавлена от «случайных» значений и качественно описывает характер распределения случайной величины. Следовательно, определив область экстремума функции и найдя в полученной области экстремума значения «управляемых» входных параметров, ограниченные МО ±СКО, найдем требуемое решение -определим значения входных параметров, при которых система стабильно будет работать с требуемым результатом. Управление электролизером по количеству выливаемого металла Разработаем алгоритм управления объектом по критерию -максимальное количество выливаемого металла (Q— тах). Для этого необходимо: 1. определить область экстремума функции; 2. найти в полученной области экстремума вариацию значений «управляемых» входных параметров; 3. для полученных вариаций значений «управляемых» входных параметров найти МО и СКО; 4. полученные значения входных параметров (без учета погрешности систем измерения), с вариацией значений от МО - СКО до МО +СКО будут соответствовать искомой области решения. При управлении объектом по одному критерию, область экстремума в зависимости от предъявленных требований к качеству управления может ограничиваться 5 , 10 ...% наибольшими (наименьшими) значениями, но поскольку главной задачей данной работы является управление по нескольким критериям, область решений следует расширить до большего количества значений. Ограничим нужное решение областью значений функции равной 40 % (от всех возможных) наибольших значений. Объем значений, равный 40% (от всех возможных) наибольших значений функции, ограничивающий экстремальную область, был выбран исходя из проведенных опытов и расчетов, которые показали, что наиболее часто 40 % минимальных или максимальных значений функции достаточно для управления электролизером по нескольким критериям управления.
Управление электролизером по количеству вылитого металла
Разработанный в главах 4.2 - 4.5 алгоритм управления электролизером по трем критериям управления можно осуществить на практике, используя системы АСУТП и ИТС (информационно-технологические системы), разработанные и внедренные на ОАО «РУСАЛ-Братск».
В настоящее время на ОАО «РУСАЛ-Братск» работают системы АСУТП, имеющие вид распределенной двухуровневой системы. Верхний уровень служит для наблюдения за работой электролизеров в корпусе. С верхнего уровня осуществляется выдача запретов на различного рода автоматического регулирования и загрузка обновленных программ управления в память микроконтроллера ШУЭБМ-6, ШУЭБМ-7. На нижнем уровне производится непосредственный контроль за электролизными ваннами и управление ими. Промежуточным звеном между верхним и нижним уровнями служит контролер связи. Через него проходят потоки данных о состоянии электролизеров со шкафов управления на верхний уровень. С верхнего уровня поступают различные команды по режимам работы.
Система АСУТП, используемая на ОАО «РУСАЛ-Братск», состоит из следующих частей: - шкафы управления электролизерами ШУЭБМ-6, ШУЭБМ-7 (с контроллерами на базе промышленных компьютеров 386 SX OCTAGON SYSTEM), каждый из которых управляет двумя электролизерами. Шкафы управления устанавливаются в непосредственной близости от подключаемых электролизеров. - Концентраторы КО-24 (на базе промышленных компьютеров 386 SX OCTAGON SYSTEM), устанавливаются в пристройках корпусов в количестве двух штук на корпус. К каждому КО-24 может быть подключено до 32 шкафов ШУЭБМ любой модификации. - Автоматизированное рабочее место (АРМ) мастера смены, мастера технолога корпуса, старшего мастера (на базе персонального компьютера Pentium IV), устанавливаются в кабинетах старшего мастера, мастера-технолога. - АРМ оператора цеха, устанавливается в центральном пункте управления цеха (ЦПУ). - Файл-сервер корпуса, устанавливается в ЦПУ цеха. - База данных АСУТП устанавливается на файл-сервере корпуса. - Подсистема речевых сообщений подключена к АРМу оператора цеха и имеет отдельный выход для каждого корпуса. - Подсистема сигнализации анодных эффектов включает в себя независимые групповые блоки сигнализации анодных эффектов и подсистему автоматического речевого оповещения. Функциональная нагрузка верхнего уровня - выполнение информационной поддержки технологического персонала о состоянии работающего в корпусе оборудования. Кроме информационной поддержки верхний уровень обеспечивает возможность частичного управления алгоритмами работы микроконтроллера (установка запретов на регулирование и т.д.). АРМ мастера смены предназначено для получения информации о текущих технологических режимах и параметрах (напряжении электролизера, силе тока, режиме АПГ, наличии анодного эффекта и т.д.), состоянии оборудования. Параметры заносятся по мере поступления измерений и хранятся в архиве в течение нескольких лет. АРМ мастера смены позволяет оперативно управлять работой электролизеров, в оперативной режиме изменяя заданное напряжение, уставки работы АПГ, разрешая или запрещая отдельные режимы работы электролизеров, изменяя настроечные параметры алгоритмических задач регулирования, выливки, ликвидации волнений и т.д.. Файл - сервер предназначен для сбора и хранения информации корпуса (цеха, завода). АРМ оператора цеха предназначено для оперативного отображения состояния электролизеров по всему цеху. АРМ оператора цеха позволяет управлять работой электролизеров по всему цеху путем изменения уставок напряжения, уставок АПГ, изменения режимов работы электролизеров и т.д. Включает в себя автоматическое звуковое сопровождение по громкой связи технологических сообщений. Помимо системы АСУТП на заводе функционирует информационно-технологическая система (ИТС). Система строится как компьютерная сеть, охватывающая все структуры завода (корпуса электролиза, цеха электролиза, КПП, ЦЗЛ, литейные отделения, цех анодной массы, участок учета сырья, плановые отделы завода). Основу ИТС составляют автоматические рабочие места: АРМ старшего мастера и технолога, АРМ мастера анодного хозяйства, АРМ оператора КПП, АРМ оператора ЦЗЛ, АРМ оператора ЛО, АРМ оператора цеха анодной массы, АРМ оператора весовой (сырье), АРМ планового отдела. АРМ старшего мастера и мастера технолога (мастера анодного хозяйства) в составе ИТС предназначено для ведения информационного журнала корпуса, в который заносятся параметры электролизеров, получаемые путем ручных измерений и технологические данные, поступаемые из базы данных АСУТП корпуса. Ведение журнала технологического состояния корпуса подразумевает проведение следующих операций: - замеры уровня металла и электролита (каждый день); - замеры температуры электролита (каждый день); - замеры высоты настыли в одной точке (каждый день); - замеры длины настыли в одной точке и проверка состояния подины (два раза в неделю); - замеры длины настыли в шести точках и проверка состояния подины (раз в месяц); - отбор проб на содержание железа в металле (2 раза в неделю); - отбор проб на криолитовое отношение и %-е содержание CaF2 в электролите (2 раза в неделю); - определение скорости истечения глинозема (каждый день); - измерение «ножки» (каждый день); - оценка состояния поверхности анодов (каждый день); - определение высоты столба анода (1 раз в неделю - 100 %, 2 раза в неделю под перестановку анодных штырей); - определение уровня КПК (1 раз в неделю - 100 %, 2 раза в неделю под перестановку анодных штырей); - определение температуры КПК (1 раз в неделю - 100 %, 2 раза в неделю под перестановку анодных штырей); - определение высоты конуса спекания (1 раз в неделю - 100 %, 2 раза в неделю под перестановку анодных штырей); - определение пустоты анода (1 раз в неделю — 100 %, 2 раза в неделю под перестановку анодных штырей).
