基于数据挖掘的间歇性煤造气生产分析及异常诊断研究

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随着化工科技水平的不断进步,化工工业近年来取得了飞速发展,在国民经济中所占的比重越来越大。作为化工领域非再生能源消耗的主力军,合成氨工业的生产过程自动控制一直是化工领域研究的重点,而在合成氨工业中,煤造气工段是整个工序中能耗最高的工段。进行造气工段工艺与自动控制研究,将会提高煤造气工段的生产效率,降低能源浪费,对合成氨工业的发展起到重要的推动作用。间歇性煤造气工段的过程控制研究难度主要在于:造气工艺比较复杂,与生产状况密切关联的实时数据和数据关系不断发生变化,适合于化工实时生产的控制传递函数和控制模型难以建立。目前这一领域的研究一直较为薄弱,工艺技术人员一般都根据自身生产经验对造气生产过程进行操作控制,甚至一些中小型规模的化工企业基本采用手动远程人工控制,这导致化工操作人员难以对造气阶段的异常情况作出及时准确处理,造成合成氨工业原材料浪费、产能低下、环境污染严重等重要问题。因此,如果能够对造气工段的历史生产数据进行分析研究,并以此对实际自动化生产进行指导,间歇性煤造气自动控制系统的控制精度与控制智能化将大大提高,从而提高化工生产效率,降低能源浪费,为合成氨化工企业带来更高的利润。本文即是在现行中小型合成氨化工企业面临此种困境的前提下,以顺昌富宝实业有限公司合成氨生产线的间歇性煤造气工段的自动控制整改项目为研究对象,以企业间歇性煤造气炉的历史生产数据为基础,对人工远程控制下采集的间歇性煤造气炉的历史生产数据进行生产分析及异常诊断与识别研究,为企业基于原始工艺流水线下的自动控制整改提供指导意见。综上所述,本文的主要研究内容如下:(1)对采集的历史生产数据进行缺失处理、异常处理和去噪处理。(2)在数据预处理的基础上,采用模糊C均值聚类法对造气炉单炉生产配方监控指标值进行聚类分析,得出造气炉的最佳生产配方监控指标值及最佳生产状态数据,为PID自动控制及后续异常监测诊断研究提供数据参考。(3)采用因子分析法对造气炉单炉生产环境监测指标进行分析,得出生产环境抽象监测因子。(4)采用基于PCA与KPCA的方法对间歇性煤造气炉进行生产异常诊断与识别研究,并得出适用于间歇性煤造气炉的生产异常自动诊断与识别方案。(5)构建多元回归模型寻找对间歇性煤造气炉产气量产生关键监控作用的监控指标,并基于实际造气炉设计,提出改进其指标采集位置的方案。研究结果显示:(1)采用阈值分别为1.4556、1.823、2.768的三层小波给定软阈值去噪法能够去除历史生产数据中包含的大量干扰白噪声,同时能够很好的保留原始数据的尖峰点和特征点。(2)间歇性煤造气炉的最佳生产配方监控指标数据为炉顶温度289个单位、炉底温度218个单位、吹风循环时间118个单位、空程高度1.4863个单位、夹套液位18个单位、炉篦转速218个单位,在控制整改方案中可将其作为最佳生产配方监控指标值,为PID自动调控提供参考。同时,这一生产配方监控指标值所属类数据即为造气炉的最佳生产状态数据,可将其作为后续异常监测诊断模型的对比及学习数据。(3)在因子分析得出的抽象因子中,因子Y1可用来衡量造气过程中各生产阶段产物是否符合工艺生产要求,因子Y2可用来衡量造气炉的生产环境温度是否符合造气生产要求,因子Y3可用来衡量造气炉造气结果是否达到下一工段操作要求,因子Y4可用来衡量造气炉生产系统中各阀门的反应灵敏度,因子Y5可用来衡量半水煤气产量和后续工段半水煤气使用平衡情况。操作人员可通过监测以上5个抽象因子是否处于正常水平对间隙性煤造气的生产环境状况进行大范围监测和整体判断。(4)间歇性煤造气炉为线性生产系统,可用PCA异常监测诊断法对其生产过程进行实时异常监测与诊断。(5)在上送气管和下送气管分别增加温度计,在上进气管和下进气管分别增加压强表及控制阀即可实现对炉内两类反应分别进行监测的目的,进而精准的控制最终产气量。
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