水泥回转窑窑况的判断方法、系统及信息数据处理终端

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，特别是涉及一种水泥回转窑窑况的判断方法、系统及信息数据处理终端。

背景技术

水泥回转窑是水泥熟料生产的关键工艺设备。目前我国水泥回转窑数量在1500条左右。在水泥熟料生产过程需要合理地进行风、煤、料和回转窑操作的相互配合和稳定的热工制度，在异常情况及时进行工艺操作调整，如果不能及时处理会影响水泥熟料的产量和质量，甚至出现严重的设备和安全问题。

在水泥回转窑运行中，熟料的煅烧是保证熟料质量水平的绝对关键因素，其中最为核心的是回转窑内的火焰温度，但是水泥回转窑的特殊性导致无法对其进行直接测量。水泥回转窑操作员往往通过熟料烧结状态(包括熟料的游离钙含量，熟料的立升重，肉眼观测熟料的结粒情况等)，烧成带燃烧状态(包括肉眼观测火焰摄像机，烟室的氧气实测浓度、一氧化碳实测浓度、氮氧化物实测浓度、温度等)及窑运行的物理参数(包括回转窑筒体表面温度分布、窑电流曲线等)等因素进行综合的判断，这些因素组合在一起笼统地被称为“窑况”。窑况好坏的判断，严重依靠回转窑操作员个人的经验判断，劳动强度大，判断的随机性大，目前还没有明确的数学模型和算法能够给出比较理想的判断方法。因此，水泥工业急需能够快速判断窑况的数学模型和方法，对实际工业生产的稳定性，产品质量都有着重要的意义。同时，很多水泥工业的减排技术已经进入智能化、智慧化阶段如CN114067933A在一定程度上实现了智能化脱硝，但是仍然急需水泥工艺自身的智能化水平提升给予其相应的支持。

专利CN113834323A将氮氧化物实测浓度值限定在一个固定数值，认为超过该数值说明火焰温度较高，但是忽略了氧气与氮氧化物实测浓度的相互影响，使用NOx实测浓度并未采用NOx基准浓度进行判断，同时用根本无法准确测量的火焰温度作为判断参数之一。而CN102629104B采集水泥回转窑煅烧过程的现场数据并对其进行分类，对其数据分裂进行模型辨识，并将其有机结合，建立预测模型并用模型对煅烧过程的历史和未来的数据信息预测出煅烧过程的输出，并利用模型输出轨迹，打造出非线性目标函数，用序列二次规划法对目标函数求最优解，得到煅烧控制量的预测值，适应水泥回转窑煅烧过程的动态性、多变量之间的耦合性、非线性、时滞性。但是CN102629104B简单地用实测NOx含量反映烧成带温度，用实测氧气含量反映窑内煤的燃烧状态，从水泥工艺来讲，并不完善，因为NOx含量，氧气含量等本身存在较强的关联，单独以实测NOx含量反映烧成带温度未免过于绝对，同样氧气含量高为不能简单说明煤的燃烧状态好。同时CN102629104B仅适用于单一水泥生产线，针对不同水泥生产线必须重新学习，不同水泥生产线之间的数据如实测NOx含量也不能直接比较用于判断烧成带温度。此外，CN102629104B也没有考虑煤粉成分的影响，当变更煤粉后，水泥回转窑的工况将发生巨大变化，原有的规律和总结都将不再适用。

发明内容

技术目的

本发明提供一种水泥回转窑窑况的判断方法、系统及信息数据处理终端；用于解决的技术问题如下：

第一，如何通过快速可测量的数据，迅速地判断水泥回转窑的窑况；

第二，对窑况好坏的原因进行分析；

第三，通过判断出来的窑况迅速调整水泥生产的相关参数，保证水泥熟料的产量和质量。

为了解决上述问题，本发明提供一种判断水泥回转窑窑况的方法，利用煤粉的工业分析和水泥窑烟室的气体成分作为主要的判断依据，快速的判断回转窑内的窑况。

技术方案

本发明的第一目的是提供一种水泥回转窑窑况的判断方法，在每个设定的时段T

S1、获取基础数据；具体为：

获取水泥回转窑煅烧过程中的输入量的平均值和输出量的平均值，其中：所述输入量包括煤的工业分析挥发份Vad；所述输出量包括烟室氮氧化物基准浓度C

S2、基础数据分析；具体为：

首先根据所述烟室氧气实测浓度C

C

然后计算绝对值和偏差：

绝对值计算公式：abs(C

偏差计算公式：ε(C

S3、初次判断；具体为：

如果烟室一氧化碳实测浓度C

S4、二次判断；具体为：

如果ε(C

如果ε(C

如果ε(C

优选地，在S1之前还包括：按照不同的参数进行分组，分组的条目包括：

生料参数：生料喂料量M，生料的KH值；

煤粉参数：煤的工业分析挥发份Vad；

在水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内，在以不同分组的情况下不同时段T0内的所有窑头喂煤量F，生成样本数据库；所述样本数据库包括不同分组的平均值average(F)及标准偏差ε(F)随着时间的延长自动更新数据。

优选地，当S3和/或S4判定为窑况不好时，通过如下步骤进行原因分析：

第一步，根据目前生产线实际运行的参数，选择样本数据库对应单元的平均值average(F)及标准偏差ε(F)，设定偏离系数ke；

第二步，在当前时段T0内，average(F)-ke*ε(F)

第三步，在当前时段T0内，F

第四步，在当前时段T0内，F>average(F)+ke*ε(F)，则窑况不好的原因是回转窑内燃料加入过量，应该减少窑头喂煤量F。

优选地，当S3和/或S4判定为窑况不好时或窑内过烧时，且应该增加或减少窑头喂煤量F时，在一个时段T0内，执行如下操作：

当ε(C

当ε(C

当ε(C

本发明的第二目的是提供一种水泥回转窑窑况的判断系统，至少包括：

基础数据获取模块：获取水泥回转窑煅烧过程中的输入量的平均值和输出量的平均值，其中：所述输入量包括煤的工业分析挥发份Vad；所述输出量包括烟室氮氧化物基准浓度C

基础数据分析模块：首先根据所述烟室氧气实测浓度C

C

然后计算绝对值和偏差：

绝对值计算公式：abs(C

偏差计算公式：ε(C

初次判断模块：如果烟室一氧化碳实测浓度C

二次判断模块：

如果ε(C

如果ε(C

如果ε(C

优选地，还包括分组模块：按照不同的参数进行分组，分组的条目包括：

生料参数：生料喂料量M，生料的KH值；

煤粉参数：煤的工业分析挥发份Vad；

在水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内，在以不同分组的情况下不同时段T0内的所有窑头喂煤量F，生成样本数据库；所述样本数据库包括不同分组的平均值average(F)及标准偏差ε(F)随着时间的延长自动更新数据。

优选地，当初次判断模块和/或二次判断模块判定为窑况不好时，通过如下步骤进行原因分析：

第一步，根据目前生产线实际运行的参数，选择样本数据库对应单元的平均值average(F)及标准偏差ε(F)，设定偏离系数ke；

第二步，在当前时段T0内，average(F)-ke*ε(F)

第三步，在当前时段T0内，F

第四步，在当前时段T0内，F>average(F)+ke*ε(F)，则窑况不好的原因是回转窑内燃料加入过量，应该减少窑头喂煤量F。

优选地，当初次判断模块和/或二次判断模块判定为窑况不好或窑内过烧时，且应该增加或减少窑头喂煤量F时，在一个时段T0内，执行如下操作：

当ε(C

当ε(C

当ε(C

本专利的第三发明目的是提供一种实现上述水泥回转窑窑况的判断方法的信息数据处理终端。

本专利的第四发明目的是提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的水泥回转窑窑况的判断方法。

本发明的优点及积极效果为：

第一，通过煤的工业分析的挥发分和烟室氮氧化物基准浓度、氧气实测浓度、一氧化碳实测浓度，综合判断水泥回转窑内煤粉的燃烧状态即窑况；

第二，通过判断出来的水泥回转窑窑况好坏的原因进行分析；

第三，结合水泥回转窑窑况好坏对水泥生产工艺进行有针对性地调整，保证水泥熟料的产量和质量；

第四，在大多数情况下实现水泥窑的智能化连续运行。

附图说明

图1是本发明优选实施例中的流程图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并详细说明如下。

请参阅图1，一种水泥回转窑窑况的判断方法，包括以下几个步骤：

第一步，在每一个人工设定的时段T

第二步，在每一个人工设定的时段T

C

C

求绝对值abs(C

第三步，在每一个人工设定的时段T

第四步，在每一个人工设定的时段T

为了进一步判断窑况不好的原因，按照不同的参数进行分组，分组的条目包括，

生料参数：生料喂料量M，生料的KH值。

煤粉参数：煤的工业分析的挥发份Vad。

在水泥工艺操作员认为的水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内在以不同分组的情况下不同时段的T

常见数据库单元数据为如下形式：

数据分组：生料喂料量M＝人工设定的投料量±波动范围t/h，生料的KH值＝实测值±0.005，煤粉挥发分挥发份Vad＝实测值±0.5。

对应数据：average(F)＝人工设定的窑头喂煤量。

调整窑况的方法，按照如下步骤：

第一步，根据目前生产线实际运行参数选择样本库对应单元的平均值average(F)及标准偏差ε(F)，人工设定偏离系数ke。

第二步，在当前时段T

第三步，在当前时段T

第四步，在当前时段T

若已经判断出窑况不好或窑内过烧，且应增加或减少窑头喂煤量F时，水泥回转窑在调整操作参数的范围如下规定：

F的调整范围在一个T

具体实施方式一：

在浙江某日产量6000吨水泥熟料生产线水泥窑连续生产的情况下，进行计算判断。

在水泥工艺操作员认为的水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内在以不同分组的情况下不同时段的T0内的所有的窑头喂煤量F。该总样本数据库针对不同单元下的平均值average(F)及标准偏差ε(F)随着时间的延长自动更新。人工设定偏离系数ke＝3。

在设定的时段T0＝10秒内，确定水泥回转窑煅烧过程的主要输入量和输出量的平均值，输入量包括：煤的工业分析挥发份Vad(单位：％)＝27.0；输出量包括：在线烟气分析仪测试的烟室氮氧化物基准浓度C

在T0＝10分钟内，根据已知的烟室氧气实测浓度C

C

＝1.15*27.0*27.0-75*27.0+1800+500*(1.8-1.5)

＝763

abs(C

ε(C

C

ε(C

查询数据库单元数据：

数据分组：生料喂料量M＝380±5t/h，生料的KH值＝0.91±0.005，煤粉挥发分挥发份Vad＝27.0±0.5。对应数据：average(F)＝13.00t/h，ε(F)＝0.10。

当前时段F＝13.90t/h。

F＝13.90>average(F)+ke*ε(F)＝13.00+3*0.10＝13.30，则窑况不好的原因是回转窑内燃料加入过量，应该减少F。

ε(C

具体实施方式二：

在浙江某日产量6000吨水泥熟料生产线水泥窑连续生产的情况下，进行计算判断。

在水泥工艺操作员认为的水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内在以不同分组的情况下不同时段的T0内的所有的窑头喂煤量F。该总样本数据库针对不同单元下的平均值average(F)及标准偏差ε(F)随着时间的延长自动更新。人工设定偏离系数ke＝3。

在设定的时段T0＝10秒内，确定水泥回转窑煅烧过程的主要输入量和输出量的平均值，输入量包括：煤的工业分析挥发份Vad(单位：％)＝27.0；输出量包括：在线烟气分析仪测试的烟室氮氧化物基准浓度C

在T0＝10分钟内，根据已知的烟室氧气实测浓度C

C

＝1.15*27.0*27.0-75*27.0+1800+500*(1.8-1.5)

＝763

abs(C

ε(C

C

ε(C

ε(C

请参阅图1，一种水泥回转窑窑况的判断系统，包括：

基础数据获取模块：在每一个人工设定的时段T

基础数据分析模块：在每一个人工设定的时段T

C

然后计算绝对值和偏差：

绝对值计算公式：abs(C

偏差计算公式：ε(C

初次判断模块：在每一个人工设定的时段T

二次判断模块：在每一个人工设定的时段T

如果ε(C

如果ε(C

如果ε(C

优选地，还包括分组模块：按照不同的参数进行分组，分组的条目包括：

生料参数：生料喂料量M，生料的KH值；

煤粉参数：煤的工业分析挥发份Vad；

在水泥工艺正常稳定情况下，记录一定时间内，在以不同分组的情况下不同时段T0内的所有窑头喂煤量F，生成样本数据库；所述样本数据库包括不同分组的平均值average(F)及标准偏差ε(F)随着时间的延长自动更新数据。

当初次判断模块和/或二次判断模块判定为窑况不好时，通过如下步骤进行原因分析：

第一步，根据目前生产线实际运行的参数，选择样本数据库对应单元的平均值average(F)及标准偏差ε(F)，设定偏离系数ke；

第二步，在当前时段T0内，average(F)-ke*ε(F)

第三步，在当前时段T0内，F

第四步，在当前时段T0内，F>average(F)+ke*ε(F)，则窑况不好的原因是回转窑内燃料加入过量，应该减少窑头喂煤量F。

当初次判断模块和/或二次判断模块判定为窑况不好或窑内过烧，且应增加或减少窑头喂煤量F时，在一个时段T0内，执行如下操作：

当ε(C

当ε(C

当ε(C

一种实现上述水泥回转窑窑况的判断方法的信息数据处理终端。

一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的水泥回转窑窑况的判断方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。