德士古气化炉炉温软测量建模及其工程实现

检测与控制装置化工自动化及仪表，2006, 33(3) :59 ~63Control and Instruments in Chemical Industry德士古气化炉炉温软测量建模及其工程实现王新刚,侍洪波(华东理工大学自动化研究所,上海200237)摘要:以焦化厂 德士古煤气化炉为对象,根据媒气化流程的工艺分析,针对德士古气化炉膛温度软测量的需要，,研究了辅助变量选择,数据采集与处理,以及利用模糊神经网络和RBF网辂建立炉温软测量模型等问题，建立了炉温软测量系统。该系统在不增加设备投贵的条件下,通过工厂信息集成处理和先进的监控技术,提高生产装置的工艺操作水平和管理水平为目的。现场调试运行结果表明应用本文方法建模精度较高，系统效果良好。该系统能够充分发挥DCS系统和网络计算机的功能优点，完全克服了在测温元件损坏时对生产的不利影响。关键词:软测量;模型化;模糊神经网络;德士古气化炉中图分类号: TP273文献标识码: B文章编号: 100-3932(2006)03-0059-051引言氧气为4.5 MPa,氧气来自空分装置,正常情况下,气某焦化有限公司是以煤为主要原料的综合性大化炉中发生剧烈的氧化反应,放出大量热量,炉内反型化工企业,是我国煤气化、碳~化工 与煤焦油加工应温度达1 400 C以上,生成的合成气主要为H2和的研究与开发中心之- _”。 德土古煤气化炉为后续CO,另外还有CO2、水蒸气以及少量的H2S、CH,和系统提供合成气作为原料,它的稳定运行是后续系N2 ,煤渣和未转化的煤呈液体熔融态,热的合成气和统可靠运行的保证。但是对气化炉炉膛温度的测量熔融的灰渣进人充满水的激冷室，经冷却后,温度降-直是困扰着大家的一个难题,因为测量气化炉炉为220 C左右。随后,合成气进人洗涤塔除去夹带温[的测温元件必须能适应强气流、强腐蚀、高温度，的固体,送人后续工段。人炉氧气流量由FIC15控这种元件可选择余地少,且寿命短。为此，企业希望制,煤浆流量FIC11通过控制高压煤浆泵的转速来寻求一种新的气化炉温度测量技术，以克服在测温达到控制煤浆流量,目前炉内分布着多只高温热电元件损坏时对生产的不利影响。偶,反应温度由热电偶实时监测,出口混合气温度由2德士古煤浆工艺流程及其软测 模型的建立T117得到,合成气中的甲烷含量由AI03在线红外线2.1工艺流程分析仪器得到。德士古水煤浆气化的工艺流程主要包括三大部r--(IC15FICID分2) :煤浆制备、煤浆气化和黑水处理。煤浆的制备可以说是原料准备阶段，原料煤和水混合制备成- -食T109-定浓度的水煤浆,经煤浆泵输送至气化炉,与管网来T115-PDi12的高压氧气通过气化喷嘴进人燃烧室充分混合,迅冷却水FIC372Ty7 P12 FI3O0速气化,生成以CO和H,为主的合成气,进入激冷AI03合成气室冷却后,至洗涤塔洗涤,得到粗煤气;熔融的煤灰冷却后结渣,经破碎排人渣池;黑水经两级闪蒸分图1 气化炉工艺控制流程示意图离,沉降过滤,得到固体滤液和清液,清液循环使用。2.2反应机理煤浆的气化是在气化炉中发生的,气化炉是整水煤浆加压气化制合成气是发展我国煤化工工个德士古水煤浆气化工艺流程中是重要的设备,气业的一种比较先进、适合国情的气化工艺”。水煤化炉分成燃烧室和激冷室两个部分。燃烧室是发生浆气化炉属气流式反应器,水煤浆喷人炉膛后在短剧烈气化反应的地方,温度高达1 400 C ,因此必须短的5~7s内就完成了蒸发煤的热解挥发、燃烧和用多层耐火材料来保温,以维持所需反应温度,并防中国煤化工e无加压无催化止高温使壳体变形;激拎室主要完成高温合成气及CNMH G熔融灰渣的冷却。收桶日期:205-23(修改栅)图1为气化炉工艺控制流程示意图,其中,人炉基金項目:上海市曙光计划资助项目(03SG26)化工自动化及仪表第33卷条件下,水煤浆与气化剂(氧气)通过喷嘴喷人炉.度,有时热电偶会不能承受高温而被烧坏,致使该原内,煤颗粒夹带在气流中,与氧气发生部分氧化反件测量温度误差严重偏大。为了得到真实并且正确应,生成以Co和H2为有效组分的粗合成气,总反的数据,要合理地选择数据的采集时间段,过早或过应式可写为:迟的话都将会使模型产生较大的偏差,数据采样选C.H, +m/202一→+ mCO +n/2H2(1)择在炉子反应前一-段时期,生成刚进人稳定期,炉膛气化炉中发生的主要化学反应可分为:温度基本保持不变。氧化反应:焦化厂的数据库是采用Wonderware 公司的In-C_H,0+(m- 1/2 +n/4)O,无全有化，mCO2 + n/2H,Odustrial SQLServer 实时数据库,通过数据采集卡,同+Q(2下位机(PLC,智能仪表等)进行通信采集数据,本文C_H,0+ (m-1)/202部分氧化mC0 +n/2H, +Q (3)的数据直接来自这-实时数据库,以4*炉为例,选择某日8:00~ 20:00的数据,每隔15 s采集- -次共煤的热解或转化反应:2880组,作为模型的训练和测试样本,其中数据点C.H,0+(m- 1)H,0媒转化.mC0+(m-1 + n/2)H,所对应的位号如表1。-Q(4贺1 模型的辅助变及其对应的位号C。H,0+(2m- 1)H20展特化+mCO2 + (2m-1 +n/2)H2变量名称位号变量名称位号-((5氧气流量FC35415气化炉压差PDB5411C.H,0+ (m- 1)CO2城特化，(2m- 1)CO +n/2H2-Q(6氧气压力PB354102 气化炉 出口工艺气温度T135420煤浆流量F354123工艺气甲烷含量AI354038式中:Q一-反应热, 放热为正,吸热为负。煤浆压力PI354064炉膛温度TT35407上述反应多为放热反应,且是剧烈的放热反应,因此气化炉无需外供热量。气化反应生成的煤气其中氧煤比不是从现场直接采集得来的，而是中,主要含有H2、CO、CO2以及水蒸气,另外还含有通过氧气流量和煤浆流量之比计算得到的。少量的Ar、N2、CH,和H2S。从现场所采集的数据都不可避免地会受到各种2.3辅助变量的选取影响气化炉的操作和气化工艺指标的因素很噪声干扰,如流量这- -变量,可能存在比较大的噪声多,包括水煤浆浓度煤浆流量、煤浆压力、氧气流干扰,本文采用小波方法滤波和平滑滤波的方法两次去噪,得到需要的较为真实的数据。为了不使计量、氧气压力、气化温度氧煤比、气化炉人炉煤量、算可能造成丢失信息和计算上的不稳定,需要对该煤粉粒度、气化压力和原料煤煤种等。所以在选取数据进行归- -化处理,将所有数据归-化到[0 1]软测量辅助变量时,要经过对气化炉反应工艺过程之间,以改善算法的精度和计算的稳定性。的分析,认真地进行现场调查,咨询现场的工艺操作为了验证模型的泛化能力,连续每3组选取1人员,以便在选取辅助变量时有可靠的依据。组,共425组数据作为检验数据的样本,验证模型的针对气化反应炉这一对象,从生产的实际需要范化能力。和工艺分析出发,本着数量少而精、便于获取和维2.5软测模型的建立护、能满足模型精度要求的原则,我们选取入炉氧气2.5.1模糊神经网络建模流量、氧气压力、煤浆流量、煤浆压力、氧煤比、气化.模糊神经网络采用五层的网络结构,基于自适炉压差、工艺气甲烷含量、气化炉出口工艺气温度作应神经网络，我们将其转化为自适应神经模糊推理为输人参考变量,炉膛温度为输出变量,即八输人一系统ANFIS.由于ANFIS的良好性能,目前已经有输出建立软测量模型。-些研究者直接用它建模15.4]。2.4数据采集 与处理在模型的结构辨识中,采用减法聚类,这种方法焦化总厂德士古装置共有四座气化反应炉(三仅从已知的输人输出数据中,通过多次选代计算数开-.备),循环周期约25天。目前气化炉中测量炉据点密度值,找出合理的聚类中心,就能自动确定模温的设备热电偶,反应正常稳定的情况下,热电偶测糊规中国煤化工初始的模糊模量出的炉温一般在1 300~1500 C。由于工况复到。杂,在炉膛反应中后期易产生在热电偶表面结渣的CNMHG,模型的辨识和.现象,这时热电偶测量出的炉温很低,有时只有几百优化中,当模型的聚类数或规则数已经确定时,影响第3期王新刚等.德士古气化炉炉温软测量建模及其工程实现61●模型拟合精度和泛化能力的参数有聚类中心、聚类isg[x7,0. 1384 0. 1756]and x8 is g[x8,0. 1443半径和后件参数,本文中的聚类中心和聚类半径采0.487]用减法聚类的方法进行结构优化，模糊神经模型的Theny=xl *4. 926+x2*( -2. 744) +x3 *参数优化只局限于后件参数的优化。对于参数的调( -8.022) +x4*3.412 +x5*( -7.863) +x6*整和优化,固定前件参数值前向计算,利用最小二乘0.1745 +x7*(-1.434) +x8*( -1.009) +6.736 .辨识后件线性参数,设E, = 1/2.(Y-y)2 (其中yRule12:Ifx1 is g[x1 ,0. 1180. 2845]and x2 is g为实际输出;Y为期望输出;E,为平方误差函数)。[x2,0.149 0.686]and x3 is g[x3 ,0.1975 0. 4721]把E,作为优化的目标函数,即自适应模糊粒子群算andx4 is g[x4,0. 1749 0. 7583]and x5 is g[ x5,法中的适应度值,搜索最优解。0.1965 0. 469]and x6 is g[ x6 ,0.1278 0. 5151]and x7经过反复地调整聚类半径R ,最终得到在R =isg[x7,0. 194 0. 5893]and x8 is g[ x8 ,0. 1210.62]0.475时,模型产生21条规则,该模型的估计能力和Theny=x1*( -0.4619) +x2 *4.737 +x3*泛化能力最好,结果见图2。1. 852+x4*( -3.352) +x5*1. 523 + x6 * 0.08222模型输出与原始数据比较曲线+x7*0.6072 +x8 *0.2172+( -2.541)2.5.2径向基 函数神经网络( RBF)建模1365 t9 1360RBF是单隐层的前向网络,网络输出枚值、基函13855数的中心、隐含单元数目需学习确定。基函数的中1350 tMhwWM心可以用K-Means法竞争学习等方法获得,网络输1345模型输出曲线出权值可以采用正交最小二乘法OLS来实现。而13401 335原始输出曲线网络隐含层函数类型要针对具体问题选用不同的径100 200 300 400 500 600 700 800向基函数。由于RBF网络的学习算法不存在局部样本序列号最优问题,具有全局逼近性质,而且它的参数调整是图2模型训练结果线性的,所以训练方法快速易行。此外,RBF网络采其中部分规则如下:用局部逼近的方法,因而比BP网络具有更好的适.Rule1 :Ifx1 is g[x1 ,0.09909 0.4531]and x2 is g应性, RBF网络在一定程度 上解决了BP网络训练[x2 ,0. 16780. 4124]and x3 is g[ x3 ,0.1897 0. 5388]时间长和存在局部最小的问题,因而目前在建模研and x4 is g[x4,0. 1579 0. 4028]and x5 is g[x5,究中应用很多I9.6]。采用这种方法建立德士古气化0. 1816 0. 4477]and x6 is g[ x6 ,0.1632 0. 5035 ] and炉炉温软测量模型,在基函数半径R = 0. 12时效果x7 isg[x7,0.177 0. 2512]and x8 is g[x8,0. 1764最好 ,其中最大误差Error.. = 3. 9634,均方根误差0. 3985]MSE = 1. 1103。仿真结果如图3。Theny=xl *(-1.004) +2*3. 629+x3 *13703.244+x4*( -3.82) +x5 *3.686 + x6 * 0.01582+x7*(-0.3843) +x8*( -0.1027)+( -2.197)g 1360Rule5:Ifx1 is g[x1,0. 166 0.135]and x2 is g越1855[x2,0. 1659 0. 06012] and x3 is g[x3, 0. 21671350及13450. 3589]and x4 is g[x4,0. 1570. 142]and x5 is g[x5,-模型输出曲线0. 1998 0.496]and x6 is g[ x6,0.179 0. 5423]and x7100 200 8300 400 500 600 700 800 900is g[x7,0. 152 0. 758] and x8 is g[ x8,0.16830.3761]83 模型训练結果Theny=x1 *6.282 +x2* ( -7.096) +x3 * .(-11.19) +x4 *6.963 +x5*(-11.1) +x6*(-2.5.3两种方法的比较0. 4042) +x7*( -0.2188) +x8 *0. 1709 +9.262模糊神经网络(FNN)建模方法和RBF建模方Rule8:Ifx1 is g[x1,0. 1350.7395]and x2 is g中国煤化工良好的神经网络的[x2 ,0.1661 0. 7082]and x3 is g[ x3 ,0.1396 0. 7393]E据完全相同,两种网andx4 is g[x4,0. 1627 0. 6163]and x5 is g[x5,[HCNMHG0. 1577 0. 413]and x6 is g[ x6 ,0.1934 0. 4802 ]and x7由表2可以看出应用FNN建立的软测量模型62.化工自动化及仪表第33卷比RBF网络有更好的拟合性能。3.2历史数据趋势模块表2两种方法的仿真结果比较该模块可以查询某- -过 去时间段内的计算结果模型EroruMSE(炉温) ,历史数据查询界面上有历史数据曲线,同模糊神经网络3. 604 61. 1074时所对应的历史数据和时间以表格的形式显示出RBF神经网络4. 62031. 1103来。曲线和表格相辅相成,既简洁明了又清楚全面。3.3软测量模型校正模块3德士古软测量 系统的工程实施炉温软测量系统的设计基于C/S( Client/Serv-该模块主要是进行软测量模型的长期校正,在er)思想，该软件由两部分组成:Matlab高级语言在运行- -段时间后,发现模型计算值与现场仪表出现上位机上开发的炉膛温度软测量系统和Visual Basic较大的偏差,可以调用该模块,采集新的数据样本重语言开发的人机友好界面。软件系统的总体框图见新训练网络。该模型的校J正既可以在线进行也可以离线进行。图4。3.4辅助模块>[ 炉温软测量系统该模块主要是软件的分级管理等--些辅助功能,为了满足厂方的要求,防止不同的操作人员越级D|作。数据分析处理敏据库J参数辨识使用该软件,影响软件的正常运行,设计实行密码保二个护功能,只有特定的管理员可以开启软测量计算软H数指库人机显示界面件,可以有效地防止他人滥用上位机。..---控制操作4结束语采用减法聚类算法能够获得好的初始值,模糊图4软测量系统总体框图神经网络模型结构简化,粒子群算法规则简单,编程该软件包括数据采集系统和软测量系统两大主实现容易,是一种很有潜力的优化算法。本文对自要模块。在数据采集系统中,具有数据的采集和数适应模糊粒子群算法的实际应用做了有益的尝试。据处理功能,本软件数据库系统是以IndustrialSQL实践证明效果很好,使得模糊神经网络的计算大大实时数据库为数据源,采集得到中间数据并存储在加快,能够取得满意的结果,泛化精度能满足要求，变量数组中。软测量所需要的现场操作数据通过该提高了模型的精度。本文开发的软件系统,运用VB数组进行交换,并最终送到sQLServer关系数据库。和Matlab两大编程工具的优点,综合数据采集技术数据处理包括现场数据的滤波、校正、奇异数据剔滤波估计以及软测量技术,实现德士古气化炉炉膛除模型参数的校正等。在软测量系统中, Matlab软温度的在线软计算。本项目在不增加设备投资的条测量模型计算模块可以称为后台模块,以模型为基件下,通过工厂信息集成处理和先进的监控以及管础的软测量技术是利用计算机高速数据采集、计算理软件的开发,可以提高生产装置的工艺操作水平和存储的功能,把生产过程难以测量(如气化炉炉膛和管理水平,充分发挥DCS系统和网络计算机的功温度)的变量进行模型推理出来,替代经常失效的温能优点。解决了生产过程中的实际问题,具有十分度测量热电偶器件,对生产过程的炉膛温度进行在重要的工程意义,并取得了一定的经济效益。本软线的检测和显示，提供给操作人员实时、合理、可靠件系统经工程的投运、调试和考核,已经和工艺装置的参考值。连续同步运行。根据厂方有关领导和相关技术人员的要求,总参考文献:体上设计开发以下功能界面模块:实时趋势曲线模[1]骆仲泱， 王勤辉,方梦想,等.煤的热电气多联产技术及工程块历史数据趋势模块、软测量模型校正模块以及辅实例[ M].化学工业出版社,00.助模块。王文西,李青,等. 德士古水煤浆气化技术讲义[Z].上海:上海焦化总厂19993.1 实时趋势曲线模块[3] FELPE F.JULIO G. A Takaji; Sugeno Model wih Fuery Inputs该模块采用实时数据刷新方法对德士古1' ~4*炉的实时计算结果进行显示，当前两个小时的时间Vin中国煤化工[J]. Fuzy Selo段的数据趋势曲线滚动刷新,同时对所对应的数据、MHCNMH G[4] JANGJ on. nIr 15: ruppuve nerwors-Dnsco Fuzy Inference时间和数据的品质以表格的形式动态显示在界面System[J]. IEEE Trans SMC ( S0118-9472), 1993,23(3):第3期王新刚等.德士古气化炉炉温软测量建模及其工程实现665- 685.[6] RANK, ERHARD. Applcaion of Bayesian Trined RBF Net-[5]郭久楣. 反馈RBF神经网络及其在建模和优化中的应用works to Nonlinear Time series Modeling[J]. Signal Proessing[D].上海:华东理工大学,2003.(S0165-1684) ,2003 ,83:1393-1410.Modeling of Texaco Gasitfter Soft Measurement and Its Engineering ActualizationWANG Xin-gang ,SHI Hong-bo( Institute Rssearch of Automation，East China University of Science and Technology ，Shanghai 200237 ,China)Abstract:In light of the technical flow of coal gasification and demand of Texaco gasifier temperature soft measure-ment, many questions about modeling,such 8 selections of auxiliary variable , cllction and disposal of fields data,are discused. And the modeling of gasifer soft measurement is composed by two methods , which are fuzzy neural net-work and radial basic function network. Without increase of equipment , the technical operation and management levelcan be improved , through factory integrated information and advanced supervisal technology. The application resultsshow that the modeling method is exellent and the precision is high. The disadvantage of produce process caused bythe thermocouple burned out is eliminated.Key words: soft measurement ;modeling ;fuzzy neural network ;Texaco gasifier(上接第58页)方面的研究也正在展开,以设计适用于EAST托卡器精度的影响也很有限。马克装置的高精度、长时间积分器。从上面的分析可以看出,VFC式积分器的积分参考文献:精度仅取决于VFC器件的性能,其它参与脉冲计量[1]童诗白. 模拟电子技术基础[ M].第2版.北京:高等教育出与数值计算的因素不会造成积分误差的累积。因版社,1988.此,积分器设计的重点转移到VFC器件的选择上来2] 杨智,等.PID控制器设计与参数整定方法综述[J].化工自动化及仪表,2005 ,32(5);1-7.了,这将有助于降低系统设计和调试的难度,也有利3] 杨辉.基于DSP技术的长时间无零漂数字积分器[D].合于简化对积分误差的控制。肥:中国科学院等离子体物理研究所,2002.6结论4] Analog. AD7742 Dataheet [ B]. USA: Analg Devices Ine,基于电荷平衡式VFC的积分器系统,利用较低99的成本和简单而又可靠的控制逻辑实现了信号的隔5] Altera. EP1C6 Datasee[ B]. USA:Altena Intemational Limit-ed,2004.离和对输入信号的积分运算,同时也解决了因模拟[6] 张亮数字电路设计与Verilog HDL[ M].北京:人民邮电积分器溢出而造成的无法长时间积分的问题。虽然出版社,2001.受器件工艺水平限制,VFC器件在信号输人极性、响7] 潘松.SOPC技术实用教程[ M].北京:清华大学出版社，应速度等方面还有一定 的局限性,但随着微电子技2005.术的不断进步,该方案将逐步趋于完善。本所针对[8] 任爱锋.基于FPGA的嵌入式系统设计[ M].西安:西安电双积分型ADC和跨导放大器IVC102在积分器应用子科技大学出版社,00.Isolated Long-pulse Integrator Based on Charge-balance VFCWEI Yong-qing'.2 ,XIE Ji-kang2 , WAN Bao-nian'(1. Arillery Academe of PLA ,Hefei 230031 ,China;2. Institute of Plasma Physics , Chinese Academy of Sciences , Hefei 230031 ,China)Abstract:The characteristic that all input errors of integrator will accumulate up with integration time causes long-pulse low-drift integrator becomes a design difficulty in the magnetism measurement system. In order to enbance theprecision of long-pulse integrator and meet the need of experimental environment , using a charge-balance VFC compo~nent instead of analog integrator which is made up of discrete components to design a high isolation long-pulse inte-grator. The design scheme and error source are described and anal中国煤化工inegration wihlow drift has been abtained.Key words:integrator ;chargeblance; VFC;high igolation ;long-puTYHCNMHG