用于纸浆厂中的粗浆洗涤处理的预测控制系统和方法

技术领域

本发明总体上涉及用于纸浆厂的控制系统和方法。更特别地，本发明涉及跨越多种潜在配置的粗浆(brown stock)洗涤的监督和独立(脱机，standalone)控制系统和方法。

背景技术

纸浆厂中的常规粗浆洗涤系统被设计用于将纸浆与黑液分离。水在逆流洗涤系统中使用以促进从纸浆洗涤黑液。纸浆厂运营者(操作者)面临平衡改进的分离与使用水进行分离的成本的挑战。来自一系列因素(包括，例如，温度、pH、电导率、卡伯值(Kappa)、木材物种、稠度、夹带空气、纤维游离度、皂浓度、残留碱等)的过程可变性使得难以保持峰值洗涤效率。结果是效率降低，这导致更高的制造成本或来自更低生产速率的收入损失。

纸浆和纸工业中最常用的技术是被动的(反作用的，反应性的，reactive)。基于在最终洗涤阶段(段，级，stage)的滤液的电导率调整粗浆洗涤过程的喷淋流速。通过操作者手动调整洗涤机上的桶稀释率，以对洗涤机速度和/或桶水平(液位)进行进程(过程，course)控制。可基于生产速率按比例控制消泡剂和助滤剂，其中由操作者响应于桶水平、洗涤机速度和电导率的变化进行手动调整。

常规方法的一个固有限制是它们本质上是被动的。这些技术响应于洗涤系统平衡中的移动，并且常常依赖于手动操作者干预。本领域技术人员可领会，操作者在线进行的改变可实际上导致更多的过程变动。

将期望提供粗浆洗涤过程的全面过程控制，以允许基本上实时地或在任何给定的所选择时间主动(前作用的，proactive)控制粗浆洗涤系统。然而，粗浆洗涤过程固有的动态性质一直在传统上使预测分析和相关的过程校正极其困难和不可靠。

发明内容

根据如本文公开的各种实施方式，上述的粗浆洗涤过程的整体过程控制的目的通过如下而实现：保持各洗涤机的最优效率，从而导致更稳定的粗浆洗涤过程控制和改进的洗涤效率。

简而言之，本公开的系统和方法降低过程可变性并进一步优化关键操作参数，例如洗涤机速度、喷淋流量、稀释比率和化学进料(例如，消泡剂和助滤剂)。用于粗浆洗涤的示例性独立控制系统将传感(感测)装置(例如，

粗浆洗涤控制系统和方法可优选地优化多种类型的粗浆洗涤配置，包括但不限于具有真空转鼓洗涤机、压实挡板洗涤机、化学洗涤机、直接置换式洗涤机、水平带式洗涤机、压力扩散机和洗涤压机的系统。

在用于预测控制在纸浆厂处的粗浆处理的如本文公开的系统的特定实施方式中，配置多个在线传感器以产生代表相应过程特性的实际值的输出信号。例如，第一在线传感器产生代表第一过程特性的实际值的输出信号，该第一过程特性直接受到对至少第一过程变量的调整的影响，且第二在线传感器产生代表第二过程特性的实际值的输出信号，该第二过程特性直接受到对至少第二过程变量的调整的影响。第二过程变量至少间接地受到对第一过程变量的调整的影响。配置至少第一和第二致动器以分别调节第一和第二过程变量的实际值。控制器采集来自多个在线传感器的输出信号并确定与至少第一和第二过程特性的实际值对应的测量数据。控制器基于所预测的对至少第一过程变量和第二过程变量的对应控制响应的影响分别为第一过程特性和第二过程特性动态设定目标值。然后，控制器基于所检测的相应实际值和目标值之间的差异向与至少第一过程变量和第二过程变量的一个或多个相关联的致动器产生控制信号。

在前述实施方式的一个示例性方面中，相应的第一和第二过程变量的每一个具有对应的最佳范围或阈值水平。进一步基于最佳范围或阈值水平以及所预测的对至少第一过程变量和第二过程变量的对应控制响应对其的影响，分别为第一过程特性和第二过程特性动态设定目标值。

在另一个示例性方面中，用户界面(interface，接口)是与用户计算装置相关联地产生的，并且控制器提供与至少第一和第二过程特性的实际值对应的采集信号或测量数据以经由用户界面进行显示。用户界面可进一步使得用户能够规定分别与第一和第二过程变量对应的最佳范围或阈值水平的一个或多个。

在另一个示例性方面中，第一传感器可为配置成产生代表夹带空气水平作为第一过程特性的输出信号的夹带空气传感器(例如，由申请人提供的

在另一个示例性方面中，第二传感器为配置成产生代表洗涤机速度作为第二过程特性的输出信号的洗涤机速度传感器，并且第二过程变量对应于桶稀释率。

第二传感器可替代地为配置成产生代表洗涤机速度作为第二过程特性的输出信号的洗涤机速度传感器，并且第二过程变量对应于消泡剂流速。

第二传感器可替代地为配置成产生代表洗涤机速度作为第二过程特性的输出信号的洗涤机速度传感器，并且第二过程变量对应于消泡剂泵速度和桶稀释率。

第二传感器可替代地为配置成产生代表到洗涤机的稀释流量作为第二过程特性的输出信号的流量计，并且第二过程变量对应于消泡剂泵速度。

在另一个示例性方面中，多个在线传感器进一步包括产生代表第三过程特性的实际值的输出信号的第三在线传感器，该第三过程特性直接受到对至少第三过程变量的调整的影响，并且第三过程变量至少间接地受到对第一和第二过程变量的调整的影响。控制器进一步基于所预测的对至少第一、第二和第三过程变量的对应控制响应的影响为第三过程特性动态设定目标值，并因而基于所检测的第三过程特性的实际值和目标值之间的差异向第三致动器产生控制信号。

在另一个示例性方面中：第一传感器产生代表夹带空气水平作为第一过程特性的输出信号，并且第一过程变量对应于消泡剂流速；第二传感器产生代表洗涤机速度作为第二过程特性的输出信号，并且第二过程变量对应于桶稀释率；第三传感器为配置成产生代表液体固体水平作为第三过程特性的输出信号的液体固体计，并且第三过程变量对应于喷淋流速。

在其中系统进一步包括多个级联滤液罐以及对应的多个洗涤机和喷淋流的另一个示例性方面中，液体固体计与多个级联滤液罐中的第一滤液罐相关联地提供。控制器基于所检测的第三过程特性的实际值和目标值之间的差异，向第三致动器产生与第一洗涤机相关联的喷淋流速的控制信号。

在另一个示例性方面中，提供电导率传感器以测量实际电导率值，其中实际电导率值受到包括第一、第二和第三过程特性的多个过程特性以及包括第一、第二和第三过程变量的多个过程变量的每一个的影响。控制器进一步鉴于所预测的对应控制响应相对于最佳电导率值的影响为第一、第二和第三过程特性动态设定目标值，并进一步鉴于动态设定的目标值向第一、第二和第三致动器产生控制信号。

简而言之，这样的实施方式(进一步例如根据如上所述的一个或多个示例性方面)可使得能够使用机器学习环境来为纸浆厂操作者或第三方管理者创建动态算法以解决至少纸浆清洁度和制造成本。与简单的控制算法不同，该系统可允许实施基于各个过程的多变量算法。

这种用于粗浆洗涤的综合控制系统的益处可涉及洗涤效率的优化，这可进一步为纸浆厂操作者带来各种各样的益处，例如：提高的纸浆产量；提高的纸产量；降低的漂白成本；降低的造纸机化学品成本；降低的消泡剂和助滤剂用量(使用，usage)；降低的能源成本；降低的苏打损失(苏打补充)；和/或改进的纸浆品质。

在结合附图阅读以下公开内容时，本领域技术人员将容易明晰本文阐述的实施方式的许多目的、特征和优点。

附图说明

图1是表示如本文公开的预测控制系统的实施方式的框图。

图2是表示如本文公开的预测控制方法的实施方式的流程图。

具体实施方式

虽然下面详细讨论了本发明的各种实施方式的进行和使用，但是应领会，本发明提供了可在各种各样的具体背景中体现的许多可适用的发明概念。本文讨论的具体实施方式仅用于说明进行和使用本发明的具体方式，且不界定本发明的范围。

以下对本公开的实施方式的详细描述参考一个或多个附图。各附图是为了解释本公开而提供的，且并非限制。本领域技术人员将理解，可对本公开的教导进行各种修改和变型而不脱离本公开的范围。例如，作为一个实施方式的一部分示出或描述的特征可与另一个实施方式一起使用而产生又一个实施方式。

本公开旨在涵盖落在所附权利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。本公开的其它目的、特征和方面在以下详细描述中公开。本领域普通技术人员将理解，本讨论仅是对示例性实施方式的描述，且并不旨在限制本公开的更宽泛的方面。

在整个说明书和权利要求书中，除非上下文另外指明，否则以下术语至少采用本文明确相关联的含义。下面确认的含义不一定限制所述术语，而只是为所述术语提供说明性示例。“一(个)”、“一(种)”和“所述(该)”的含义可包括复数指代物，并且“(在……)中(的)”的含义可包括“(在……)中(的)”和“(在……)上(的)”。如本文使用的短语“在一个实施方式中”不一定是指相同的实施方式，尽管有可能如此。

首先参考图1，关于纸浆厂中的粗浆处理系统和过程，可提供如本文公开的预测控制系统100的实施方式。如下面详细描述的，该系统包括从各种传感装置和继电器(例如，夹带空气计、折射计、科里奥利(coriolis)质量计、流量计、热电偶、稠度发射器(变送器，transmitter)等)接收过程信息的控制器。该数据用作动态过程控制算法的输入以为粗浆洗涤中的多个过程参数提供推荐的控制输出，包括例如喷淋流量、助滤剂流量、消泡剂流量和稀释因子。遥测技术使得能够实现基于云的实时分析、对操作者和管理者的连续可见性、以及控制逻辑的远程微调(tuning)以保持控制回路的健康、异常检测和报警。送到云的数据可与机器学习环境集成，以定制各个控制回路和不断增强那些回路。

生产阶段110的实施方式可包括与过程变量112和过程特性114相关联的各种系统组件。如本文使用的，各种过程特性的每一个可直接受到对过程变量的至少一个的调整的影响。例如，本领域技术人员可领会(作为过程特性的)夹带空气的量可直接受到对(作为受控过程变量的)消泡剂流量的调整的影响。

因而，向系统100中增加数据采集阶段120的实施方式，以提供对至少以上提到的过程特性的实时测量。配置一个或多个在线传感器122以提供代表过程特性的基本连续的控制信号。术语“传感器”可包括传感器、继电器和等效监测装置，其可被提供以直接测量过程特性的值，或者测量可由其度量或计算过程特性的适当衍生的值。出于连续传感或计算例如夹带空气、洗涤机速度、液体固体、和电导率等特性的目的的各种常规装置为本领域中熟知的，并且示例性的此类传感器被认为与如本文公开的系统和方法的范围充分兼容。如本文使用的术语“在线”通常可指使用位于机器或相关过程元件附近并实时产生与所需的过程特性对应的输出信号的装置、传感器或对应元件，这区别于由一名或多名操作者通过目视观察或者在实验室中进行的手动或自动样品采集和“离线”分析。

各个传感器可对要采集的相应输出信号单独实施，或者在一些实施方式中，一个或多个各个传感器可提供对多个变量的计算实施的相应输出信号。各个传感器可单独安装和配置，或者系统可提供包括多个传感器或传感元件的模块外壳。传感器或传感器元件可永久地或便携地安装在生产阶段相应的特定位置中，或者可动态地位置可调整以便在操作期间从多个位置采集数据。

一个或多个附加在线传感器可提供关于多种受控过程变量的基本连续的测量。

进一步提供用户界面124且其配置成显示过程信息和/或使操作者能够实现关于附加参数和/或系数的输入。例如，操作者可能够选择性地实时监测过程特性和过程变量，并且还可为受控过程特性的一个或多个选择控制参数，例如阈值水平和/或最佳范围。除非另有说明，否则如本文使用的术语“用户界面”可包括关于控制器和/或托管(hosted)数据服务器的任何输入-输出模块，包括但不限于：具有按键控数据录入(输入，entry)、触摸屏、按钮、或拨号盘等的固定操作者面板；网络门户，例如各个网页或者共同定义托管网站的那些网页；以及移动装置应用程序等。因而，用户界面的一个示例可为如在用户计算装置150上远程产生的并且通信连接到远程服务器134和/或本地控制器132。

如本文使用的术语“连续(的)”，至少就所公开的测量而言，不要求明确程度的连续性，而是可总体上描述对应于如下的一系列在线测量：传感器的物理和工艺(技术)能力、传输介质的物理和工艺能力、配置成接收传感器输出信号的界面(接口)和/或控制器的物理和工艺能力、和/或相关控制回路的要求。例如，基于使输入值随时间平滑或相反并不受益于提高的输入数据频率的控制配置，测量可周期性地并以比基于相关硬件组件的最大可能速率低的速率进行和提供，且仍然被认为是“连续的”。

将来自各种传感器122的在线测量数据和来自一个或多个用户的经由用户界面的输入数据提供给处理和控制阶段130，其实施方式在图1中表示为包括控制器132。控制器132可为“本地”控制器，其配置成直接接收前述信号并执行规定的数据处理和控制功能，同时经由通信网络138与远程服务器134(或基于云的计算网络)单独通讯。一般而言，输出信号可从各个传感器提供给DCS 136，其然后将输出信号或由其衍生的测量数据传递给控制器。在某些情况下，DCS本身可从其它传感值得出(衍生)一个或多个过程特性的测量值，并向控制器产生代表性的输出信号。在另外的情况下，控制器可直接从一个或多个在线传感器接收输出信号并绕过DCS。本领域技术人员可领会，这些和其它潜在配置在本公开的范围内，除非另外具体指出。

在一个实施方式(未示出)中，出于将来自一个或多个在线传感器122的原始信号转换为与DCS 136或控制器132的输入要求兼容的信号的目的，可增加转换阶段。替代地或者另外地，可提供转换阶段(或单元)转换来自DCS的原始信号以满足控制器的输入要求。转换阶段可不仅涉及输入要求，而且还可进一步提供用于在如上所述的一个或多个传感器与DCS或控制器之间、和/或进一步在DCS与控制器之间、和/或在控制器与用户计算装置之间的数据安全，例如以加密、解密或以其它方式选择性地实现对相应装置之间信号的访问。

如本文关于在两个或更多个系统组件之间或者以其它方式在与两个或更多个系统组件相关联的通信网络接口之间的数据通信使用的术语“通信网络”可指代电信网络(无论是有线、无线、或蜂窝等)、全球网络(例如互联网)、本地网络、网络连接、互联网服务提供商(Internet Service Providers，ISP)和中间通信接口的任何一个、或者任何两个或更多个的组合。任何一个或多个公认的接口标准可与其一起实施，包括但不限于蓝牙、RF、和以太网等。

控制器132可集成在纸浆厂组件的现有的分布控制系统136内或以其它方式与其一道协同操作。例如，控制器132可典型地经由DCS 136向各种致动器产生控制信号，或者在一些实施方式中，控制器132可直接向与控制器过程变量相关联的各种致动器的一些或全部产生控制信号。在一种实施方式中，控制器132可配置成执行DCS 136的以其它方式区分的本地和分布功能的每一个。

与数据采集阶段120和纸浆厂DCS 136相关联的在线传感器、继电器和测量的示例性和非限制性叙述可包括流量计、阀位置、真空表、电机负载、水平指示器、温度计、pH计、质量计、折射计、夹带空气监测器(例如

控制器132可被设计成经由Modbus RTU、TCP/IP或经由离散信号向和从DCS 136或其它过程测量、监测和控制装置通信。此外，控制器可使用发射器和接收器与任何ModbusRTU、TCP/IP或能分立的装置(discrete capable device)无线通信。

如本文使用的例如“控制器”或“计算机”的术语可指代如下机器、通过如下机器体现或以其它方式包括在如下机器内，所述机器例如通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置、分立门或晶体管逻辑、分立硬件组件或其任何组合，其被设计和编程为执行或导致执行本文所述的某些动作、功能和算法。通用处理器可为微处理器，但在替代方案中，处理器可为微控制器、或状态机、或它们的组合等。处理器还可作为如下实施：计算装置的组合，例如，DSP和微处理器的组合，多个微处理器，一个或多个微处理器结合有DSP核，或任何其它这样的配置。

取决于实施方式，本文描述的算法的任意者的某些动作、事件或功能可以不同的顺序执行，可被增加、合并或完全省略(例如，并非所有描述的动作或事件都是算法实践所必需的)。此外，在某些实施方式中，动作或事件可同时执行(例如通过多线程处理、中断处理、或者多个处理器或处理器核或在其它并行架构上)，而不是顺序执行。

结合本文公开的实施方式描述的计算机实施的方法、过程或算法的步骤可直接体现在控制器硬件中、通过处理器执行的软件模块中、或这两者的组合中。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域已知的任何其它形式的计算机可读介质中。示例性计算机可读介质可耦合到处理器，使得处理器可从存储器/存储介质读取信息和向存储器/存储介质写入信息。在替代方案中，介质可集成到处理器。处理器和介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

在一种实施方式中，来自数据处理和控制阶段130的本地控制器132和/或远程服务器134可通信连接到专有的基于云的数据存储器。出于如下目的，数据存储器可例如配置成获得、处理和收集/存储数据：随时间发展相关性，改进现有的线性回归或其它相关的迭代算法等。控制器132可配置成在本地数据存储器中包括某些相关性、方程和/或算法，同时连续地或周期性地向远程服务器传输(发射)相关数据，并例如周期性地检索对相关性、方程和/或算法的任何变化，其可经由例如机器学习随时间用附加的输入数据确定。

在某些实施方式中，系统的远程数据能力可使得机器学习概念能够应用于粗浆洗涤系统，以随时间增强控制。粗浆洗涤领域的技术人员可领会或以其它方式能够确定控制算法中的许多其它变量的值。以下是可能包括在系统建模中的输入的非穷尽列表：浆层(mat)厚度测量(使用工具来测量厚度，而不是由输入计算来假设厚度)；浆层稠度测量(使用例如近红外光或等效装置来实时测量浆层的稠度)；浆液(粗浆，stock)温度；滤液温度；喷淋温度；浆液和滤液的pH；离开蒸煮器的浆液中的残留碱；洗涤机桶和/或滤液中的电导率；滤液罐水平；下降腿(dropleg)真空；浆液的卡伯值测量；纤维物种；磨浆机装载；浆液稠度；水平带式洗涤机上的真空箱水平；水平带式洗涤机上的真空；直接置换式和压实挡板洗涤机上的流浆箱(headbox)压力；洗涤机转鼓电机负载；再打浆机(repulper)电机负载；和/或浆液泵电机负载。

现在参考图2，现可对基本上根据如上所述的系统100的实施方式的用于实时预测控制粗浆处理的示例性方法200描述实施方式。

在特定实施方式中，在开始过程(步骤201)时，在线传感器122连续地产生对应于相应过程特性114的实际值的输出信号(步骤202)。输出信号可以原始形式提供以用于转换、校正和以其它方式用于测量过程特性的实际值，或者测量结果可直接从传感器输出到本地控制器132。

以下步骤可通过本地控制器或远程服务器执行。在一个特定的示例性实施方式中，本地控制器执行过程的正常运行所需的所有数据处理和控制操作，但可将信息传递到远程服务器以进行基于云的分析和数据处理。在一种实施方式中，控制器可配置成访问远程服务器，或者提供对远程服务器的访问，以进行系统更新，例如更新软件或算法编程、和配置等。然而，如本文公开的过程的范围在结构上不限于这种配置，除非另外具体指出。

在本实施方式的步骤203中，控制器132将测量的实际值(或者所述值直接从对应的在线传感器122提供)呈现给用户界面124，用于显示和监测目的。用户界面的各种示例性屏幕可被设计成确认例如操作、配置、分析和系统报警的功能。控制器还可通过密码保护这些功能或基于用户分类为用户提供受限的可访问性来提供一层安全性。在步骤204中，用户界面可使得用户能够实现关于一个或多个可控过程变量的最佳范围或阈值水平的输入。

在本实施方式的步骤205中，控制器132预测对过程特性的后续控制响应对相对应的过程变量的影响。换言之，控制器不仅考虑如何通过控制响应优化过程特性本身，而且还考虑这些控制响应将如何影响某些过程特性。基于控制器的算法有效地对这些交互和相关性进行建模，以针对过程变量和受影响的过程特性的每一个优化执行，从而使可变性和负反馈回路的可能性最小化。

基于前一步骤中的预测，控制器在步骤206中通过为过程特性动态设定目标值来继续。然后这些目标值可直接实施或以其它方式传送到工厂的DCS或等效物以进行本地实施。例如，在步骤208中，控制器可基于所检测的实测值和动态设定的目标值之间的差异向DCS和/或任何一个或多个系统致动器产生控制信号以调节相应的过程特性。

在一种实施方式中，控制器可在步骤209中进一步连续地或周期性地将数据(以原始形式或例如作为随时间收集的)传送到远程服务器以进行分析。

系统100和方法200的前述实施方式可进一步通过说明性地参考如本领域中公知的真空转鼓洗涤机配置来描述。应注意，所述系统和方法的创造性方面可应用于许多替代的粗浆洗涤机实施方案，并且真空转鼓洗涤机仅出于说明性目的而被参考。

常规来说，在此类配置中，脏纸浆从开始到结束经过所述过程并变得更清洁，因为脏液使用在“清洁”端提供的清洁水与纸浆分离并向后移动到过程的“脏”端。

水经由洗涤喷淋施加到真空转鼓洗涤机。纸浆和稀释水的浆料进入进口箱并溢出到穿孔转鼓在其中旋转的桶中。水通过转鼓上的筛网(即真空形成区)排出，从下降腿落下并形成真空。该真空有助于将更多的浆液和液体吸引到转鼓上。液体通过下降腿排出，但浆液(纸浆)留在转鼓表面上。当转鼓转动时，在转鼓上形成的纸浆浆层从桶(即提取区)中出来，和然后被洗涤喷淋撞到，所述洗涤喷淋将更清洁的水置于浆层(即置换区)上。因此，在垫层中，脏液被来自喷淋的更清洁的水置换。该液体还通过转鼓沿下降腿流下。应用卸料刮刀以刮掉浆层(经清洁的纸浆)，该浆层进入再打浆机以传递到下一阶段的洗涤。清洁的洗涤机表面现浸没在桶水平下，并且该过程重复。

消泡剂典型地在洗涤机之前与纸浆一起加入或者加入到清洁用喷淋中。消泡剂有助于除去空气，这容许液体更容易通过纤维浆层排出。纤维浆层中的空气气泡阻塞液体的通道并阻碍排液。

常规的消泡剂控制典型地涉及手动设定流量(例如通过调整泵速度)，或基于操作者选择的生产速率变化进行自动调整。然而，此类技术固有地是被动的，因为操作者只能响应于过程中观察到的变化，并且即使然后也只是通过做出不精确的调整来响应。这样的被动控制的一个问题是消泡剂的过量使用驱使成本上升，并可导致最终纸浆中的有机硅携带问题(品质问题)。此外，虽然消泡剂可消除夹带空气对排液的负面影响，但它并不从根本上解决影响排液的其它变量，包括温度、稠度、电导率、碱含量、纤维游离度、和皂等。

如本文公开的预测控制系统和方法的实施方式可应用在该示例性配置中以引入对作为具有相关影响和相关性的许多可控过程特性和过程变量之一的该问题更全面的途径。可使用夹带空气监测器(例如，如前指出的

取决于夹带空气传感器的位置和消泡剂添加点，所述控制可作为反馈或前馈控制施加。如果消泡剂在其中空气可被释放的点之前添加并且传感器在该点之后，则可实施反馈控制，其中系统动态地为夹带空气提供设定点，和然后调整消泡剂以保持该设定点。如果传感器位于消泡剂添加点和空气可被释放之间且在空气可被释放之前，则实施前馈控制，因为在传感器读取空气之前空气无处可去。在这种情况下，系统可基于夹带空气的量和系统中的生产速率来预测要添加的消泡剂的量。系统可随时间调整初始假设，以基于这两个预测因素(生产速率变化和夹带空气水平)提供对消泡剂的最好可能控制。

这种技术的一个益处是系统添加对消泡剂能够控制的主要变量(即系统中有多少夹带空气)进行控制所需的消泡剂的量。这是主动的，因为在夹带空气的增加导致桶水平上升或洗涤机加速

如果这种技术仅为了保持典型的夹带空气水平而实施，则可实质上减少消泡剂用量。然而，通过主动降低夹带空气水平，系统可能够运行约相同量的消泡剂并使用额外的排液来优化所述过程，从而为纸浆厂运营者提供显著的价值。例如，通过为主动的，系统可将桶水平和洗涤机速度保持在更一致的设定，这容许优化过程，而不是不断地追随夹带空气的影响。这可导致在各种领域中的节约，包括例如以下的一个或多个：提高的生产性、更清洁的纸浆、漂白厂中更低的漂白成本、未漂白厂中更低的化学成本、更低的能源成本、使用更少的水来洗涤纸浆(其必须以一定成本蒸发)、和减少的消泡剂用量。

因而，如本文公开的示例性实施方式中的预测系统测量夹带空气作为第一过程特性(其直接受到作为第一过程变量的消泡剂流量的变化的影响)，并且进一步预测桶水平和洗涤机速度将对应发生的变化，并在这些变量响应之前调整消泡剂，从而防止它们发生变化。

洗涤机速度常规地自动或通过操作者手动调节以控制桶水平并由此防止溢出。使用自动控制示例，随着桶水平升高，洗涤机速度加快，且随着桶水平降低，洗涤机速度减慢。可为桶水平录入设定值，并对洗涤机速度实施简单的PID控制。

当洗涤机运行“过快”时，操作者知晓桶可在任意时刻溢出，并且当洗涤机运行“慢”时，洗涤机速度具有足够的响应桶水平突然上升的能力。桶水平可由于例如生产速率变化或由于缺乏排液而上升。因此，操作者可典型地更愿意保持洗涤机运行慢，从而容许在桶溢出之前有足够的容错空间。

对于保持洗涤机慢运行，存在许多技术，包括：增加消泡剂、降低桶稀释阀位置、削减洗涤机上的喷淋流量、和/或减慢生产速率。然而，这些技术仅仅专注于控制桶以确保它不溢出，并且未适当考虑对于该洗涤机最佳的洗涤效率，且从而未将系统作为整体适当考虑。例如，在不使用更多水(其需要被蒸发)的情况下，桶稀释改进洗涤效率，且削减桶稀释降低洗涤机的洗涤效率。在消泡剂已经增加以减慢洗涤机后，其应优选在桶水平一旦回落时就再减少，但操作者常常出于谨慎而选择保留消泡剂速率增加。削减喷淋流量最终导致降低的纸浆清洁度。削减生产速率显然降低系统的产出。

在一种实施方式中，夹带空气可进一步作为该控制方案的一部分实施。随着夹带空气上升，桶水平将提高，此时洗涤机速度将增加，桶稀释将降低，和然后消泡剂将增加。控制算法配置成预测这些事件并先于它们，通过观察夹带空气的变化来主动移动消泡剂，加快整个控制方案的响应，并最终提供更好的受控洗涤机速度和洗涤效率。

现可根据如本文公开的预测控制系统和方法来描述另一示例性控制方案，其涉及弱黑液固体和喷淋流量控制。

在一个常规示例中，操作者可测量从最后阶段洗涤机出来的经洗涤的纸浆中的电导率，并决定增加或减少喷淋水的流量设定点。在另一常规示例中，受控方法的不同之处在于，在向下落到最后阶段滤液罐的滤液上存在在线电导率探针，并且存在控制喷淋流量的电导率设定点。

无论工厂使用何种方法，这里的主要挑战是最终电导率(纸浆浆料的清洁度)与进入回收区的弱黑液固体(多少水)之间的平衡。更多的水意味着更清洁的纸浆，但在收取中要蒸发更多的水。更少的水意味着更少的水蒸发，但导致更脏的纸浆。

这些常规方法存在许多缺点，其中首先是控制响应方面不期望的滞后时间。洗涤机下方的滤液罐是大的，且当纸浆从喷放罐(blow tank)变成进入系统时，滤液罐可需要数小时达到平衡。因此，对于包括在最终阶段的电导率测量在内的应用，存在大量的滤液需要被交付以使过程移动。无论使用上述哪种常规控制方案，它们常常因追随过程中的摇摆而增加可变性。

另一个缺点涉及皂溶解度。这里存在影响溶解度曲线的多种因素，其中最大的因素包括固体(浓度)、温度和残留碱。一旦皂分离，其就不能回到溶液中。皂在阻碍排液的气泡中夹带空气，并且这些气泡不会受到消泡剂的影响。因此，皂分离典型地导致差的排液和高的消泡剂用量，因为操作者不成功地添加消泡剂以试图修复排液，最终结果是脏纸浆和/或低的弱黑液固体。

通过控制过程结束时的电导率，工厂在洗涤的早期阶段容易受到皂分离的影响，因为固体水平将基于针对最后阶段和纸浆中引入的可变性做出的喷淋流量变化而剧烈波动。电导率控制无法管理皂分离。因而，最安全的选项是运行固体低，从而使它们穿过溶解度线的频率最小化。

又一个缺点出现于当对过程结束时的电导率作出反应时，最终电导率测量中的部分变化是基于稀释。当操作者添加更多的喷淋水来清洁纸浆时，电导率立即降低，这不是因为更好的洗涤，而是因为已经稀释了测量点处的固体含量。这在面对样品被稀释时给出“控制”电导率的错误感觉。最终，这导致电导率得以控制的错误信念，而实际上在该过程中向前携带的材料量是仍然可变的。

根据如本文公开的预测控制系统的实施方式，测量离开第一阶段滤液罐的液体固体作为第三过程特性，并且可控地调整在对应的第一阶段洗涤机处的喷淋流量作为第三过程变量。前述液体固体测量可例如经由第一阶段滤液上的固体计(例如科里奥利质量流量计、或折射计等)来提供。

在如本文公开的示例性实施方式中，系统从整个过程获得综合数据点以对洗涤效率进行建模。换言之，控制器可接收来自于(或对应于)夹带空气传感器、洗涤机速度、消泡剂用量、电导率、质量计、生产速率、桶稀释流量、滤液罐水平、残留碱和/或温度的输入，并对最终电导率与第一阶段洗涤机引入的参数进行预测建模。

实施这种预测建模，可连续调整弱黑液固体目标以进一步保持电导率的控制。

作为一个示例，最初可为给定的工厂提供15.5％的固体目标，以防止穿过皂线。这个数字可随季节调整(例如，由于从冬季到夏季的温度变化)，但通常尽可能高地运行，而不容许跨越皂溶解度极限。

在如本文公开的预测系统中，可使用工厂中的附加数据以连续预测皂溶解度极限。这使得系统能够基于温度变化和进入洗涤机的残留碱保持适当的固体水平。在这种情况下，无需每年手动改变设定点数次，因为其现在是基于温度变化自动调整的。这可防止常规应用中典型地由于温度摇摆或蒸煮器蒸煮过程(残留碱)的变化而引起的偶然偏移。

此外，所有前述变量可用于在需要时迫使固体目标降低以帮助在更严格的控制中保持电导率。对于与保持液体固体以回收相比，更关注于电导率可变性对其过程(最终纸浆清洁度)的影响的工厂而言，系统可适应于系统中洗涤效率方面的变化而动态降低固体设定点和更好地保持远端处的电导率。即使为了说明而假设基于例如皂溶解度对固体有上限，系统也可调整固体设定点以保持可能最好的最终电导率。

简而言之，取决于以一致效率运行的各个阶段，基本上最佳的喷淋流量/固体控制可通过如本文公开的系统和方法提供。在示例性和非限制性实施方式中，所有三个前述方案可协同工作，其中各个洗涤机中的一致执行允许更好地关联固体变化将如何影响洗涤机线上的最终电导率。换言之，固体控制与其它控制一起可表现得好得多。与常规工厂中因过度可变性而可能的相比，通过微调各回路，且特别是鉴于夹带空气的测量和控制，过程的有效建模和预测变得可能。

本文使用的条件性语言，例如尤其是“可”、“可能”、“有可能”、和“例如”等，除非另外具体说明，或在所使用的上下文中以其它方式理解，否则通常旨在传达某些实施方式包括，而其它实施方式不包括，某些特征、要素和/或状态。因此，此类条件性语言通常不旨在暗示特征、要素和/或状态以任何方式对于一个或多个实施方式是必需的，或者一个或多个实施方式必然包括在有或没有作者输入或提示的情况下决定是否在任何特定实施方式中包括或执行这些特征、要素和/或状态的逻辑。

已经出于说明和描述的目的提供了前面的详细描述。因此，尽管已经描述了新的和有用的发明的特定实施方式，但除了在以下权利要求中所阐述的之外，这些参考并不意在被解释为对本发明范围的限制。