Development of a human-machine interface for cascade control mills in obtaining nepheline ore charge

全文:

Введение

1. Глинозем (Al₂O₃) – это основной исходный материал, используемый в производстве первичного алюминия, который, в свою очередь, является основным материалом для космического машиностроения, как при производстве деталей аппаратов, так и в организации электроснабжения и электроники. В большинстве случаев, в качестве рудной базы при создании глинозема выступают бокситы, но также применяется нефелиновые и иные содержащие глинозем руды. Одним из самых распространенных способов производства глинозема является щелочной способ путем спекания. Суть этого способа состоит в связывании Аl₂О₃ в алюминат натрия путем спекания и последующего выщелачивания полученного спёка [1–7]. Такой способ производства глинозема используется на Ачинском глиноземном комбинате (АГК) – крупнейшем предприятии в области алюминиевой промышленности в России [8].
2. Подготовкой сырья для спекания занимается отделение приготовления шихты. Процесс подготовки шихты нефелиновой руды является одним из важнейших этапов получения глинозема, и при совершенствовании схемы управления можно добиться значительного экономического эффекта за счет снижения затрат энергии и материалов [9; 10].
3. Достичь такого эффекта можно, решив некоторые проблемы автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП):

• отсутствие автоматического контроля и индикации работы основного технологического оборудования (режим включения/отключения, индикация аварийного состояния);
• отсутствие вывода в АСУ ТП важных параметров оперативного контроля работы оборудования (температура подшипников, давление масла и др.);
• осуществление контроля параметров только по месту;
• отсутствие системы автоматического регулирования известкового и щелочного модулей сырьевой шихты;
• осуществление вывода на целевые показатели шихты в ручном режиме на основе результатов химического лабораторного анализа.

Описание технологического процесса

Отделение приготовления шихты предназначено для приготовления шихты из нефелиновой руды и известняка с заданными характеристиками. Состав шихты характеризуют:

• известняковый модуль – молярное отношение суммы оксида кальция к диоксиду кремния (М_изв = 1,07×(СаО/SiO₂));
• щелочной модуль – молярное отношение суммы оксидов натрия и калия в пересчете на Na₂O к оксиду алюминия (М_щел = 1,645×[ (Na₂O + 0,659K₂O) / Al₂O₃]);
• крупность помола, содержание фракции +0,08 мм, %;
• влажность (W), %;
• постоянство состава.

Размол нефелиновой руды и известняка с добавлением оборотного раствора производят в трубчатых шаровых мельницах.

На АГК существует четыре стадии приготовления шихты (рис. 1):

 

Рис. 1. Стадии приготовления шихты

Fig. 1. Stage of the mixing processes

 

После домольных мельниц четвертой стадии размола шихта собирается в сборную мешалку и насосами перекачивается в схемы проточного усреднения шихты в коррекционныхбассейнах.

Из схем проточного усреднения шихта перекачивается в расходные бассейны, откуда насосами подается на печи спекания. Избыток шихты по кольцевым трубопроводам возвращается в расходные бассейны.

Каскад мельниц как объект автоматизации

Рис. 2. Каскад как объект автоматизации Fig. 2. Cascade as automation object

 

На рис. 2 изображен каскад мельниц как объект автоматизации, где X(t) – вектор управляющих воздействий; F(t) и M(t) – векторы контролируемых и неконтролируемых возмущений, соответственно; Y(t) – вектор выходных параметров. Таблица содержит векторные переменные каскада мельниц.

После четвертой стадии шихта попадает в коррекционные бассейны, где путем лабораторного анализа измеряются главные выходные показатели каскада щелочной и известняковый модуль:

М_щел – щелочной модуль, 1,12±0,02 ед.;

М_изв – известняковый модуль, 2,04±0,02 ед.

Корректировка этих параметров заключается в регулировании входных показателей мельниц в каскаде (изменение расхода руды, раствора и т. д.). Это дает дополнительную сложность для автоматизированного управления, так как модули зависят не только от расхода входных показателей, но и от состава компонентов. Поэтому для достижения необходимых показателей щелочного и известнякового модуля можно иметь вариации показателя влажности в диапазоне 30–35 %.

 

 

 

 

Векторные переменные четырехстадийного каскада 

Стадии	Векторные переменные
	Управляющие воздействия X(t)	Выходные параметры Y(t)	Контролируемые возмущения F(t)	Неконтролируемые возмущения M(t)
Стадия 1	х1.1 – подача нефелиновой руды, 0–160 т/ч; х1.2 – подача оборотного раствора, 0–63 м3/ч	y1.1 – влажность шихты, 28–35 %; y1.2 – уровень шихты в шалке, 1,5–4,5 м; y1.3 – пульпа на выходе с мешалки, 0–200 т/ч	f1 – перегрев подшипников привода и редуктора мельницы, до 75°;   f2 – перегрев подшипников цапф мельницы, до 65°;   f3 – забитие загрузочной воронки мельницы, до 3 м;   f4 – отсутствие материала в бункере руды;   f5 – засорение маслофильтра (повышение давления)	m1 – выход из строя датчиков; m2 – износ оборудования
Стадия 2	х2 – подача пульпы с первой стадии помола, 0–200 т/ч	y2.1 – влажность шихты, 30–35 %; y2.2 – уровень шихты в мешалке, 1,5–4,5 м; y2.3 – пульпа на выходе с мешалки, 0–125 т/ч
Стадия 3	х3.1 – подача нефелиновой пульпы, 0–125 т/ч; х3.2 – подача известняка, 0–160 т/ч; х3.3 – подача оборотного раствора, 0–63 м3/ч	y3.1 – влажность шихты, 26,5–27 %; y3.2 – уровень шихты в мешалках, 1,5–4,5 м; y3.3 – пульпа на выходе с мешалки, 0–200 т/ч
Стадия 4	х4 – подача пульпы с третьей стадии помола, 0–200 т/ч;	y4.1 – влажность шихты, 30–35 %; y4.2 – уровень шихты в мешалках, 1,5–4,5 м; y4.3 – пульпа на выходе с мешалки, 0–200 т/ч

 

Для того чтобы отвечать требованиям процесса сразу по нескольким показателям и при этом делать это автоматически, необходимо разработать программу управления, содержащую контур автоматического регулирования химического состава шихты, и мнемосхему на основе современного программного обеспечения (ПО). Из ряда различных SCADA-систем была выбрана WinCC, так как она имеет мощный набор инструментов для любых задач в области автоматизации. Имитационные возможности ПО WinCC позволяют в реальном времени следить за изменениями технологического процесса, описанного с помощью программных и функциональных блоков, а также воздействовать на выходные переменные в ходе процесса [11; 12].

Разработка мнемосхемы для управления каскадом

Разработан проект виртуального управления, который включает несколько экранов.

Экран «Мельница 1» (рис. 3) является главным экраном управления мельницей первой стадии приготовления шихты. Верхняя часть экрана является общей панелью управления. Она включает в себя тумблеры управления мельницами, выбор режимов работы мельниц 1 и 3 стадии и задание расходов материалов на входе в мельницы и выходе из мешалок [13].

 

Рис. 3. Экран «Мельница 1»

Fig. 3. Screen «Mill 1»

 

В левой части экрана «Мельница 1» показана мельница, бункер руды, конвейер, трубопровод с раствором, мешалка и насос на выходе из мельницы. Также здесь расположены текущие показания датчиков. В нижней части расположена навигационная панель. Справа находятся тренды, на которых показаны расходы материалов текущий и заданный, а также тренд уровня пульпы в мешалке.

Имитация работы мельницы

Управление каскадом мельниц осуществляется в несколько этапов, которые во время работы могут повторяться. На рис. 4 отображена очередность работы блоков программы управления. Входные показатели на блок-схеме включают в себя управляющие воздействия и состав сырья.

Имитация показаний датчиков реализована при помощи скриптов на языке VBS.

Изменение значений расхода материалов в мельницу может изменить также и влажность поступающей смеси. Чтобы показать это на мнемосхеме, был разработан скрипт. Работа скрипта заключается в том, что непрерывно происходит проверка равенства между текущей влажностью в мешалке и влажностью поступающей смеси и, если равенство нарушено, то происходит уменьшение либо увеличение значения текущей влажности до необходимого значения [14].

 

Рис. 4. Блок-схема управления каскадом

Fig. 4. Block-diagram of the cascade control

 

Автоматический режим работы мельницы предполагает, что отклонение значения текущей влажности от заданного будет приводить к изменению значений расхода материалов, поступающих в мельницу. Например, если значение текущей влажности меньше заданного, необходимо повысить расход раствора, но при этом снизить расход руды, чтобы общая производительность мельницы не изменилась. Ниже на панели трендов показан такой случай (рис. 5) [15].

 

Рис. 5. Панель трендов расхода

Fig. 5. Bar of the flow trends

 

На рис. 6 показана панель задания состава сырья и расчета модулей. Перейти к ней можно через навигационную панель – вкладка «Анализ». Для имитации работы лабораторных анализаторов была разработана программа расчета щелочного и известнякового модулей на языке FBD. Благодаря программе, можно изменить состав сырья и увидеть изменение значения модулей в реальном времени. Известняковый и щелочной модули вычисляются на основе расчетных формул согласно технологическому регламенту, описанному выше.

 

Рис. 6. Панель задания состава входного сырья и расчета модулей

Fig. 6. Bar for specifying the raw material composition and module calculation

 

Заключение

Автоматизация процесса приготовления шихты при производстве глинозема имеет некоторые проблемы, которые были описаны выше. Разработанные мнемосхема и программы в SCADA-системе WinCC позволяют частично решить эти проблемы, а именно: осуществить контроль технологических параметров, вывод их значений в АСУ ТП и индикацию работы оборудования; реализовать автоматическое управление каскадом на основе сбора данных в АСУ ТП; рассчитать выходные показатели шихты на основе данных о составе входного сырья и объема входных потоков на каскад мельниц. Последнее позволяет задавать и регулировать соотношение подачи руды, известняка и воды для обеспечения нужного качества шихты.

作者简介

Roman Ivanov

Siberian Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: aronstoun.roman@mail.ru

Master’s Degree Student

俄罗斯联邦, 95, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660025

Galina Danykina

Siberian Federal University

Email: danykinagb-sfu@mail.ru

Cand. Sc., Associate Professor of the Department Automation of production processes in metallurgy

俄罗斯联邦, 95, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660025

Tatyana Piskazhova

Siberian Federal University

Email: piskazhova@yandex.ru

Dr. Sc., Professor of the department Automation of production processes in metallurgy

俄罗斯联邦, 95, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660025

Lyudmila Kolmakova

Siberian Federal University

Email: kolmakoval2010@mail.ru

Cand. Sc., Associate Professor of the Department of Non-Ferrous Metals Metallurgy

俄罗斯联邦, 95, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660025

参考

补充文件