在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量的制作方法

专利名称：在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量的制作方法
技术领域：
本发明一般涉及生物燃料生产领域。更具体地，本发明涉及用于在生 物燃料生产过程中确定总碾磨流量的系统和方法。
背景技术：
生物燃料生产厂
在图1中示出生物燃料生产厂或生产过程的示例性高层设计，图1
图示了如何通过若干级处理生物质(biomass)以生产生物燃料和一个或 更多个副产品。可以看出，首先，将生物质提供给碾磨和蒸煮过程，其中， 生物质被分解以增加表面积体积比。这样增加表面积允许新鲜水(FW) 与生物质表面积充分相互作用以实现可发酵糖溶解在水中。更具体地，原 始给料生物质，例如谷物等等，(例如通过传送机)被输送给一个或更多 个碾磨机，碾磨机碾磨该给料并且将碾磨的生物质提供给浆体容器。蒸煮 水也被加入浆体容器中，其中蒸煮水可以是新鲜水、来自工厂中的其它过 程的循环水和可能包括小百分比生物质的回流的组合。于是可以蒸煮生物 质/水浆体的混合物以促使增加溶液中生物质- K^触的量并且增加碳水化 合物生物质与非碳7jc化合物生物质的分离。在蒸煮之后，生物质浆体被提 供给蒸煮和/或液热(hydro-heating)单元(例如快煮单元)，该蒸煮和/或流 体加热单元可以用于从生物质浆体将水份蒸发或去除。处理后的浆体于是 被存储在液化容器中，该液化容器用于进一步使浆体液化，并且发酵iW 从液化容器被提供给分批发酵器，如图所示。如图1所示，碾磨/蒸煮过 程通常是连续的过程，其中，通过各个碾磨和蒸煮子过程连续处理生物质。
因此，碾磨和蒸煮单元的输出(即发酵进料或浆体)，包括液化的输 出，于是被传送给发酵过程，在发酵过程中， 一个或更多个发酵单元(桶) 用于使碾磨和蒸煮过程所产生的生物质/水浆体发酵。发酵过程可能需要
称为发酵器)的物料的前后一致性。在发酵单元中，生物质通过酵母和酶 被转化成生物燃料，以及副产品如二氧化碳、水和不可发酵的生物质(固体)。随着发酵的进行，发酵醪或浆体中更多的糖被转化成生物燃料。
发酵过程的输出被传送给蒸馏过程，例如一个或更多个蒸馏单元，以 将生物燃料与水、二氧化碳和不可发酵的固体分离。如果生物燃料必须被
脱水成水分程度少于5% (按体积)，则可以通过称为分子筛的处理单元 处理生物燃料。然后，处理最后得到的生物燃料以保证其变性并且不用于 人类使用(human-consumption )。蒸馏单元将生物燃料与水分离。蒼馏 物(不可发酵的固体和酵母残留物)，即蒸馏单元的最重的输出，被传送 给蒼镏物处理，以便进一步开发来自生物燃料生产过程的副产品。爸馏物 处理单元将额外的水与块状固体分离，并且可以将这些7jc再循环到碾磨和 蒸煮单元。
回到碾磨过程，在现有技术系统中，到碾磨机和到浆体容器(在与蒸 煮7jc混合之后)的给料的流量是由星形给料器提供和调节的，并且通常通 过给料器的特定容量和旋转速率进行估计。但是，由于各种不可控制的影 响，如给料7JC份含量、流动性(粘性)等等，这种估计相当不精确。因此， 由于没有对该处理的输入的精确测量，所以不能精确确定生物燃料过程的 性能或效率。
因此，用于在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量的改进的系统和方 法是期望的。

发明内容
提出了用于在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量的系统和方法的 各个实施例。
可以接收来自由一个或多个碾磨机、回流(backset)、以及至少一个水 源供给的过程的、测量到的生物质浆体流量值和浆体密度值。所述过程优 选地包括一个或更多个浆体混合或保存容器，并且浆体包括生物质固体和 水。例如，所述过程可以包括或被包括在生物燃料工厂的碾磨/蒸煮过程 中。还可以接》^示浆体的生物质固体百分比的浆体成分值。要注意的是， 由于固体值和水值是互补的，所以浆体成分值可以直接表示浆体的生物质 固体百分比，例如30%固体，或者间接表示浆体的生物质固体百分比， 例如70%水。
可以接收测量到的回流流量值、回流密度值和指示回流的生物质固体 百分比的回流成分值。在优选实施例中，从耦合到生物燃料过程的传感器接收测量到的生物质浆体流量值和浆体密度值以及测量到的回流流量值。 例如，生物燃料生产过程，特别是碾磨/蒸煮过程，可以装备有各种传感 器以测量这些参数或值。如同浆体成分值一样，由于固体值和水值是互补
的，所以回流成分值可以直接表示回流的生物质固体百分比，例如30% 固体，或者间接表示回流的生物质固体百分比，例如70%水。
如以下更具体描述的那样，生物燃料生产工厂可以包括或包括在被配 置成实现本发明实施例的系统中。例如，该系统可以包括耦合到生物燃料 过程的多个传感器，用于提供上述测量值，例如，被配置成测量生物质浆 体流量的浆体流量传感器、被配置成从该过程中测量浆体密度的浆体密度 传感器、以及被配置成测量回流流量的回流流量传感器。而且，该系统还 可以包括耦合到该过程并且用于执行本文公开的方法实施例的 一个或更 多个计算机。
浆体的生物质固体和/或水的量可以基于测量到的生物质浆体流量值 和浆体密度值以及浆体成分值确定。回流的生物质固体和/或水的量可以 基于测量到的回流流量值、回流密度值、回流成分值、以M征回流流量 的测量和生物质浆体流量的测量之间的时间延迟和时间迟滞的系统滤波 器确定。于是，可以基于浆体的生物质固体和/或水的量以及回流的生物 质固体和/或水的量确定总碾磨流量。
要注意的是，由于碾磨/蒸煮过程随着时间的过去而发生，所以，(例 如来自回流的)输入变化需要花费 一些时间来使下游浆体发生变化，这导 致时间延迟和/或时间迟滞，通常由t表示。因此，特定时间在上游进行的 测量通常不与在相同时间在下游进行的测量对应，因此，在优选实施例中， 上述系统滤波器可以用于调节或考虑该随着时间的过去而发生的情况，以 及(例如来自回流的)输入变化需要时间以使下游浆体发生变化的情况。 换句话说，可能需要滤波器以保证输入值(例如，回流值)与下游值(例 如浆体值) 一致或者适合于下游值(例如浆体值)。该滤波器可以作用于 输入值，例如回流值等等，以#"改所述值使得所述值对应于下游的测量值， 例如浆体值。
在一些实施例中，用于确定总碾磨流量的物料衡算可以基于水而不是 固体，这可能带来不同的参数或条件，其中，最显著地，是水百分比％\￥ 而不是固体百分比。/。S。碾磨固体也可以称为总碾磨流量fm,其表示在特 定时间段(例如每天)由碾磨机处理(并最终转化成生物燃料)的生物质 的量。要注意的是，本发明的四个主要实施例涉及l)使用生物质固体的 物料衡算的情况下，刚出浆体容器之后的浆体；2)使用生物质水的物料 衡算的情况下，刚出浆体容器之后的浆体；3)使用生物质固体的物料衡 算的情况下，刚液化之后的浆体；4)使用生物质水的物料衡算的情况下， 刚液化之后的浆体。当然，也可以设想其它实施例，以上仅仅是示例性的， 并非旨在将在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量中的物料衡算应用限
制为任何特定的测量或计算。
所确定的总碾磨流量可以被存储，例如，被存储在计算机的存储介质 中。总碾磨流量于是可以用于确定生物燃料生产过程中的生产效率。例如， 在一个实施例中，所确定的总碾磨流量可以作为输入被提供给模型预测控 制器，并且模型预测控制器可以基于所确定的总碾磨流量控制碾磨速率。 另外，或者可替选地，所确定的总碾磨流量可以指示给生物燃料生产过程 的操作员，并且可以由该操作员用于控制生物燃料生产过程中的生物燃料 生产。如过程控制技术领域中公知的是，该控制可以以循环方式执行。
因此，本文描述的系统和方法的各个实施例可以用于在生物燃料生产 过程中确定总碾磨流量。


当结合以下附图考虑以下对优选实施例的详细描述时，能够更好地理 解本发明，在附图中
图1示出才艮据现有技术的示例性生物燃料处理工厂中的分批处理和 连续处理；
图2示出根据一个实施例的用于在生物燃料生产过程中确定总碾磨 流量的方法的高层流程图3示出根据一个实施例的生物燃料生产过程中的碾磨/蒸煮过程的 实现；
图4A和4B示出根据一个实施例的过程的时间延迟或时间迟滞；
图5示出才艮据一个实施例的用于确定经调整的总碾磨流量的计算框 图；以及
图6示出根据一个实施例的对生物燃料生产过程的模型预测控制。 尽管本发明允许有各种变型和替选形式，以示例的方式在附图中示出本发明的具体实施例，并且将在这里对这些具体实施例进行详细描述。然 而，应当理解，附图和对附图的详细描述不是要将本发明限制为所公开的 特定形式，相反，本发明将覆盖落入由所附权利要求限定的本发明的精神 和范围内的所有变型、等同方案以及替选方案。
具体实施方式
援引并入
以下参考文献通过引用而完整地并入于此，如同全面、完整地陈述于
此
2007年6月4日提交的、标题为"Model Predictive Control of a Fermentation Feed in Biofuel Production"的、序列号为11/757,557的美 国专利申请。
2007年9月27日提交的、标题为"Model Predictive Control of Distillation and Dehydration Sub-Processes in a Biofuel Production Process"的、序列号为11/862,391的美国专利申请。
2007年10月25日提交的、标题为"Model Predictive Control of Integrated Stillage Processing in a Biofuel Production Process"的、序歹'J 号为11/924,370的美国专利申请。
2007年10月30日提交的、标题为"Integrated Model Predictive Control of Batch and Continuous Processes in a Biofuel Production Process"的、序列号为11/928,186的美国专利申请。
2007年10月30日提交的、标题为"Model Predictive Control of Fermentation in Biofuel Production"的、序列号为11/927,889的美国专利 申请。
2007年10月30日提交的、标题为"Nonlinear Model Predictive Control of a Biofuel Fermentation Process，，的、序列号为11/927,960的美 国专利申请。
2007年10月30日提交的、标题为"Model Predictive Control of Fermentation Temperature in Biofuel Production"的、序列号为11/928,344 的美国专利申请。
定义-生物燃料生产过程生物燃料-从生物质、即从最近活着的有机物或其副产品获得的任何 燃料。
生物燃料生产过程-环绕有辅助处理单元的、用以生产生物燃料、其 它可发酵燃料酒精以及高性能食品级或化学级酒精的发酵过程。
生物燃料产量-在分批处理内或在分批处理结束时的生物燃料生产 的测量。可以包括量度比如浓度(例如，重量百分比(Wt。/。)、体积百分
比(volume。/。)或重量/体积百分比(wt/vol%))、体积(例如，发酵器内 的以加仑为单位的当前生物燃料)或质量(例如，发酵器内的以kg为单 位的当前生物燃料)。
分批处理-分阶段的不连续处理步骤，与例如在正常工作日或工作周 期间连续而没有停顿的连续处理相对比，其包括开始和结束。连续处理通 常表现为相当稳定的目标或操作，其中至少一些M在整个分批处理过程 中改变。例如，生物燃料产量(例如发酵)在分批处理的开始以低水平开 始，并且在整个分批处理过程中升高，在结束时会有或不会有表示降解率 高于生产率的降低。类似地，酵母细胞浓度以相当低的水平开始，并且通
常在整个分批处理中增长，尽管它们在一个分批处理中通常有迟滞(相对 恒定的浓度)阶段、指数增长阶段、稳定增长阶段以及降解阶段。
浆体-发酵进醪，包括将被发酵的双相(液体和固体)浆体。
固体或固体百分比-固体在发酵进料中所占的部分或百分比。
碾磨和蒸煮过程-用于发酵进料的预发酵的连续处理，其通常包括谷 物或茎杆碾磨、蒸煮、与水及处理化学品的混合、用于杀菌和提高固体中 的水浓度的蒸煮以及其它预发酵处理。
生物质浓度-由以下中的一项或多项所规定的发酵悉阡的含量属性 浆状固体、液化固体、浆体密度、液化密度、浆体百分比或组分碳氷化合 物，以及浆体百分比或組分可发酵糖。
M"量信息—包括水流量、再循环液体流量、蒸发器冷凝物再循环流 量、稀薄蒼熘物或离心液再循环流量、新鲜水添加流量、处理过的水的添 加流量、浆体流量、醪流量以及用于保存这些流量的存量的各种箱或中间 容器的各种水平或重量(例如甲烷转化器iW箱存量、浆体i^箱存量、 液化箱存量、蒸馏箱存量、谷物仓存量或其它生物质存量(非水)等)。
液化-用于具有高淀粉含量的谷物，通过添加酶或其它生物制剂而将 淀粉液化，以减小其碳水化合物链长度和黏度。酶 - 所添加的用以对发酵过程内的特定反应进行管理的高选择性、基 于生物的催化剂。目前最常用的酶包括用以将淀粉快速分解成糊精的阿尔 法淀粉酶、用以将糊精分解成葡萄糖的葡萄糖淀粉酶以及用以将谷物蛋白 质分解成可消化蛋白质以支持细胞生长的蛋白酶。以与如下所勤目同的方 式，对基于淀粉的发酵、特别用于将纤维素转化成生物燃料的酶或其它影 响酵母的酶(见以下)进行建模和控制，可以管理生长有效性或养分有效 性。
酵母—生产生物燃料的有机物。酵母目前是乙醇生产中最常用的有机
物，然而其它生产生物燃料的有机物包括基因工程大肠埃氏菌(E.coli) 可以完全替代酵母，因为所述技术可以不专用于酵母，而是可以适用于在 发酵过程中使用以生产生物燃料的多种有机物。
爸馏物/完整蒼馏物-从初级蒸馏单元的底部除去的不可发酵固体和 水液体。
稀薄蒼馏物—从不可发酵固体爸镏物分离出的液体。
糊浆(Syrup)-除去了大部分水分的浓缩的稀薄蒼馏物。糊浆中的固 体百分比通常在20-45%固体的范围内，但是也可能出现该范围之夕卜的百 分比。
生产力-生产力是在最好工作M (没有异常约束)下确定的过程、 子过程或单元的最大生产率。生产力在现有资本^内通常是恒定的。对 于新单元，其是厂家指定的生产力。对于已建立的单元，生产力通过已证 实的历史生产率来确定。
模型- 一种输入/输出表示，其表示各种模型输入的变化之间的关系 以及模型输入如何影响每个模型输出。
动态预测模型- 一种输入输出表示，其不仅反映当输入变化时输出变 化了多少，而且还反映输出将以何种速度和以何种时间相关曲线、基于一 个或多个输入变量变化。
模型预测控制(或MPC )-使用多元动态过程模型以使控制器目标 (目标控制器输出和约束)与调节控制器(现有的单输X/单输出控制器， 比如比率流量控制器、温度控制器、水平控制器、速度控制器或压力控制 器)在预定时间间隔内(例如，l分钟、30分钟、2小时、100小时等) 相关联。
目标函数-设置过程或单元的整体操作的目标。目标函数提供过程或单元努力实现的一种或多种相^值度量，过程或单元的性能可以通过所 述数值度量被测量，例如，最小化操作成本，或最大化操作利润或产量。
控制变量—控制器/优化器努力使其达到某个目标、例如达到目标值、 最大值等的那些变量(也称作受控变量)。
积分变量-积分控制变量是可变的即不稳定的、但通常利用作为时间
函数的稳定一阶导数进行积分。最常见的积分变量是箱水平，只要输入和
输出失衡，箱水平就将升高或降低。因此，当平衡时，输入或输出流量的
变化将导致箱随着时间累积而满到溢出或排干。控制器必须使用这些积分 计算以确定必须在何时以及如何快速地调整输入或输出流量。
操纵变量-如下的变量过程或单元的管理方例如通过用在线控制器 对过程进行调节而对这些变量具有管理权和控制权，并且这些变量由控制 器/优化器来改变或操纵以便实现控制变量的目标或目的。这些变量是其 值受约束限制的实际控制变量。就操纵变量可以在可控或固定约束的某个 范围内操作这方面而言，这不同于可控约束。管理是过程控制的替选术语。
扰动变量-表示对过程的外部影响的变量，除了目标变量和调节控制 器，其也处于控制器控制范围之外，因此其对目标变量起作用，但是独立 于所述控制器。扰动变量用于前馈扰动抑制。扰动变量也是过程或单元的 管理对其没有直接管理权或控制权的测量变量或非测量变量。例如，温度、 湿度、上行流量或质量都可以称为测量扰动变量。
设置点(目标)-用于操纵变量或目标控制变量的目标信号或值。
约束-约束表示对特定操作变量或条件的限制，其影响生产单元的可 实现生产率。约束有两种类型可控的和外部的，如以下所述。约束可以 包括但不限于安全性约束、设备约束、设备有效性约束、人员约束、业 务执行约束、控制约束、供应链约束、环境许可和法定约束。安全性约束 确保设备和人员的安全性。设备约束比如控制阀的最大打开位置、最大箱 容量等可以限制单元的物理吞吐量。设备有效性约束可以包括但不限于 由于维护规划和调度或由于意外的设^f亭机的预备状态、由供应链和生产 调度系统设置的授权生产水平。人员约束指的是由合同和政策施加的业务 规则和约束、对人员配备和支持功能的有效性的限制。业务执行约束是由 执行相关业务以及合同约定任务和责任所需要的时间施加的限制。控制约 束是对操纵变量的最大位置和变化率的限制。供应链约束是对原材料、能 量和生产供应的有效性的限制。环境许可和法定约束是对空气排放、废水和废物处理系统的限制，和/或对单元性能施加的环境约束比如河流水平 以及当前天气施加的限制。
可控约束-对过程或单元的管理方对其不具有管理权和自由控制权 的过程或单元的性能施加的约束。例如，蒸熘塔中的分离可能受蒸馏塔盘
污垢的影响。塔盘污垢受i^F被如何处理以及单元下线以便清洁的频率的 影响。由管理方决定单元何时接受服务。可控约束改变单元的吞吐量。
外部约束-外部约束是对过程、子过程或单元的管理方对其不具有管 理权或直接控制权的过程、子过程或单元的性能所施加的限制。这些外部 约束分为两种类型受工厂中或供应链中的其它实体或过程控制的外部约 束，以及由物理约束、安全性约束、环境约束或法定约束施加的、且不受 工厂或供应链中的任何一方控制的那些约束。
目标函数-目标函数对目标进行编码，其设置过程、子过程或单元的 整体操作的一个或多个目标。目标函数例如从业务立场提供过程、子过程 或单元努力实现的一个或多个相容数值度量，过程、子过程或单元的性能 可以通过所述数值度量被测量。
系统-系统可以由所述系统或过程的输入和特性来限定。在生物燃料 生产过程中，系统可以被限定为完整的生物燃料生产过程、生物生产过 程的子过程比如碾磨和蒸煮过程、或者子过程中的变量比如蒸煮温度。
开环系统-对输入进行响应的系统，但所述系统不会由于输出行为而 被#"改。例如，在生物燃料系统中，如果往复泵不具有压力控制系统，则 往复泵将独立于上游和下游压力而以固定体积的糊浆操作和移动。
闭环系统-系统输入可以被调整以补偿输出的变化。这些变化可以是 与系统目标的偏离，对系统或系统变量的约束影响，或输出变量的测量值。 闭环系统可以用于感测变化并反馈信号至过程输入。在生物燃料系统中， 闭环系统可以占主导地位，因为这些系统可以以比如生产(产品)质量、能 量消耗、过程单元生产力等的约束为^Ht进行调节。
控制系统-调节7jc平机构，操纵变量通过其被驱动到设置点。
响应-操纵变量的当前位置的测量。响应是响应于控制系统的动作而 尽力将操纵变量移动到设置点以达到设置点的反馈。
目标轮廊-变量值的期望轮廊或轨迹，即，控制变量或操纵变量的期 望行为。控制时间范围(control horizon)-计划移动或改变操纵变量的从现 在延续到将来的时间段。在该时间范围之外，MV被假定为恒定地停留在 其在控制时间范围内的最后或最近值。
预测时间范围(prediction horizon )-过程或系统响应被监-见并与期 望行为相比较的从现在延续到将来的时间段。
在生物燃料生产过程中确定总研磨流量
下面说明用于在生物燃料生产过程中确定总研磨流量的系统和方法 的各个实施例。应该注意，由这里所述的方法的实施例生产的一种或多种 生物燃料可以是从生物质产生的任何生物燃料，并且所考虑的生物质的类 型可以是任何期望的类型，其中包括但不限于诸如玉米、小麦、黑麦、稻 等的谷物，例如土豆、豆子等的蔬菜，诸如甘蔗和甜高粱的节茎植物，甚 至例如柳枝稷的草等。此外，这里公开的技^ii可以应用于其它批量材料 加工，例如，聚合物生产、批量粮食、石油加工和生产等。
这里公开的方法的实施例使用(固体和/或水的)物料衡算来确定供 给研磨过程的给料(固体)的流量。在下面说明的系统和方法的一些实施 例中，可以经由多个途径接收或得出关于总研磨流量的信息，并将它们一 起使用来生成比由单独任何一个途径提供的研磨流量信息更准确的研磨 流量信息。
现在参考图2对该方法进##细说明。
图2—一用于确定总^9f磨流量的方法
图2是根据一个实施例的用于在生物燃料生产过程中确定总研磨流 量的计算机实现方法的流程图。在各个实施例中，所示方法元素的一部分 可以同时执行、以与所示顺序不同的顺序执行、或者省略。还可以才艮据需 要执行附加的方法元素。如图所示，该方法可以如下操作。
在202中，可以接收来自由一个或多个研磨机、回流和至少一个水源 供给的过程的测量出的生物质浆体流量值和浆体密度值。该过程优选包括 一个或多个浆体混合或^M!"容器，且该浆体包括生物质固体和水。例如， 该过程可以包括或被包括在生物燃料工厂的研磨/蒸煮过程中。还可以接 收表示浆体的生物质固体百分比的浆体成分值。注意因为固体值和7K值 是互补的，所以浆体成分值可以直接表示浆体的生物质固体百分比，例如 30%固体，或间接表示该百分比，例如70%水。
在204中，可以接收测量出的回流流量值、回流密度值、以及表示回
14流的生物质固体百分比的回流成分值。在优选实施例中，从耦合到生物燃 料过程的传感器接收测量出的生物质浆体流量和浆体密度值，以及测量出 的回流流量值。例如，生物燃料生产过程(具体地说，研磨/蒸煮过程) 可以装备有各种传感器，以测量这些参数或值。如同浆体成分值一样，因 为固体值和7JC值是互补的，所以回流成分值可以直接表示回流的生物质固
体百分比，例如30%固体，或间接表示该百分比，例如70%水。
图3是才艮据一个实施例的生物燃料生产过程或工厂中的示例性研磨/ 蒸煮过程的高层图，其中，该过程已,皮配置成提供上面关于浆体流量、浆 体密度和回流流量的测量。图3的生物燃料生产工厂可以包括或被包括在 用于实现本发明实施例的系统中，下面将进行更详细的说明。例如，该系 统可以包括耦合到生物燃料过程的多个传感器，用于提供上面讨论的测量 值，例如，用于测量生物质浆体流量的浆体流量传感器、用于测量来自该 过程的浆体密度的浆体密度传感器，以及用于测量回流流量的回流流量传 感器。此外，系统还可以包括耦合到该过程并且用来执行这里公开的方法 的实施例的一个或多个计算机。
注意，在图3中，用圆圏表示传感器，标注有传感器类型的表示，例 如，"F"代表流量传感器，"D"代表密度传感器，而下标表示测量源， 例如，"FSI/，代表浆体流量传感器，"DB，，代表回流密度传感器。从该过 程取得样本并在实验室进行分析的实验测量用六边形表示，其被标注成表 示测量或确定的参数或度量，例如"％SSL"代表浆体的固体百分比，"％ SB，，代表回流的固体百分比等。
如图3所示，生物质传送机(例如， 一个或多个传送带)将诸如玉米、 柳枝稷等的原始生物质给料提供给一个或多个研磨机，在本示例情况下是 4个研磨机，已标注。这些研磨机中的每一个可以提供针对该研磨机的研
磨流量的测量，例如基于如由研磨流量传感器Fmi表示的星形给料器，其
中i表示特定的研磨机；然而，如上所述，这些流量值通常是不准确的。 注意，可以经由如由Q/。WFs六边形表示的实验分析来确定给料生物质的水 分含量百分比。该研磨后的生物质可以与可>^各种源揭_供的蒸煮水一起混 合并供给到浆体容器，该蒸煮水包括新鲜水以及来自该工厂中各个过程的 循环水且可以由标记Fcw表示的蒸煮水流量传感器进行测量。注意也可 以将回流提供到浆体容器，从而给生物质浆体增加额外的水分，其中回流 是指从工厂中的一个或多个其它过程提供的稀释浆体(例如，典型为大约 8%固体)。可以看出，可以利用回流流量传感器Fu测量回流流量，且可以利用回流密度侍感器Db測量回流密度。根据需要，可以通近如。/。Sb六
边形所示的实验分析来提供回流成分值，或者可选择地，可以经由在线测 量(来自传感器)或者通过任何其它手段来提供回流成分值。
类似地，可以利用浆体流量传感器F化测量来自浆体容器的浆体流
量，且可以利用浆体密度传感器DsL来测量浆体密度，如图所示。可以经 由。/。SsL六边形所示的实验分析来确定浆体的固体百分比。从而，可以针
对出浆体容器后的浆体来确定浆体流量和密度(及固体百分比)。在其它 实施例中，可以在该过程中的别处进行浆体测量，所述别处例如是浆体容
器的更下游处。例如，如图3所示，在出浆体容器之后，所述浆体可能通 过(加热浆体的)热交换机i^快速蒸煮(cook flash)单元，该快速蒸 煮单元可以用来从浆体将水分4^取为水蒸气(称为快速蒸气)，并将得到 的浆体提供给液化容器。 一旦浆体离开液化容器(例如，作为发酵给料提 供给分批发酵器)，就可以由传感器测量浆体流量和密度，如图所示。另 外，可以经由用％SSL六边形表示的实验分析来确定浆体的固体百分比。 从而，在一些实施例中，代替在刚出浆体容器之后，而是在液化之后确定 浆体流量、密度以及固体百分比。
注意，在其它实施例中，可以以与图3示出的以及上面描述的方式不 同的方式进行测量或^确定的一个或多个。例如，在实验分析提^t(由 六边形表示)或测量或确定密度(或实际上，任何值)的情况下，在各个 实施例中，可以通过测量、实验分析(从过程中取样并在实验室中进行分 析)和/或通过例如基于过程或设备的指定或经验行为的假设来确定值。 换句话说，图3的布置只是示例性的，而不欲将本发明限制到任何特定的 布置或数据采集方案。
在206中，可以基于测量出的生物质浆体流量和浆体密度值以及浆体 成分值，来确定浆体的生物质固体和/或水的量。例如，在一个实施例中， 可被称为浆体固体Ssl的生物质固体的量可以通过表达式(l)确定
Ssl = FslXDslx%Ssl/100 (1)
当然，可以使用浆体的水百分比％WSL来类似地确定浆体的水的量， 如本领域技术人员公知的，其简单地为100-%SSL。
在208中，可以基于测量出的回流流量值、回流密度值、回流成分值 以及系统滤波器来确定回流的生物质固体和/或水的量，该系统滤波器表 征回流流量的测量和生物质浆体流量的测量之间的时间延迟和时间迟滞。例如，可以经由表达式(2)来确定可称为回流固体SB的生物质固体的量
SB = FBxDBx%SB/100， (2) 其中，如同浆体一样，回流的水量可以类似地4吏用浆体的水百分比％
WsL来确定。
在210中，然后，可以基于浆体的生物质固体和/或水的量以及回流 的生物质固体和/或水的量，来确定总研磨流量。在一个实施例中，可以 经由表达式(3)来确定总研磨流量
Sm = Ssl - Sb, (3)
基于浆体中的全部生物质固体来自以下两个源的观察来自研磨机的 研磨生物质以及回流(典型地是大约8%固体)。从而，用SM表示的含义 是"研磨固体"的总研磨流量可以通it^浆体固体中减去回流固体来确定。 当然，在其它实施例中，等式(1)和(2)可以包含到等式(3)中，即，S化和 SB的中间计算可以不作为确定总研磨流量之前的独立计算来进行。
注意，由于碾磨/蒸煮过程随着时间的过去而发生，所以，(例如来自 回流的)输入变化需要花费一些时间来使下游浆体发生变化，这导致时间 延迟和/或时间迟滞，通常由t表示。图4A和4B分别示出过程时间延迟和 时间迟滞。如图4A所示，在一些情况下，可能在效果或事件(图中的原 点)和其预期的目标效果之间存在时间延迟，其中效果或事件例如是控制 效果或事件，诸如改变阀设置、触发开关等，这是因为出于多种原因中的 任一种，事件的效果到达下游，即传播到目的地要花费一定的有限时间。 例如，就打开水源来说，水管从源蓄水池到目标处的长度可能导致在目标 处接收水之前的可预测时间延迟，例如，传i!Ul迟。
图4B示出时间迟滞，其中效果(也位于图中的原点处)花费有限量 的时间在目标处达到充分完全强度(例如，最大效果的95%)。例如，在 浆体混合容器中，在从容器汲出浆体之前，输入到容器的水与生物质彻底 混合。因此，在某个特定时间到容器的水流量的改变将导致随某个时间段 的过去而得到的混合浆体的水分改变，所述某个时间段称为迟滞，并且假 设为稳态，在过去迟滞时间之后，浆体水分含量将达到某个操作上接近的 值，例如95%。例如，在混合容器的情况下，t与容器的驻留时间成比例 (驻留时间例如是元素从输入行进到输出的平均时间),假设完全混合(或 接近完全混合)，例如，1 =浆体容器容积/^容器的浆体流量。
因此，在特定时间在上游进行的测量一般与在相同时间在下游进行的
17测量不对应，这样，在优选实施例中，上面提到的系统滤波器(system filter) 可以被用来调整或考虑过程随着时间的过去而发生的情况，以及例如来自 回流的输入的改变花费一些时间来影响下游浆体的改变的情况。换句话 说，可能需要滤波器来确保例如回流值的输入值相对于例如浆体值的下游 值是一致或适当的。可以将滤波器应用到例如回流值的输入值等等，以修 改这些值，使得它们与例如浆体值的下游测量值相对应。
在一些实施例中，系统滤波器可以是一阶滤波器，尽管在其它实施例 中，可以根据需要使用任何类型的系统滤波器。如本领域公知的，使用t: 的一阶滤波器的例子是1/ (l+T )。这种滤波器通常^L应用到该过程的回流 值，例如Fb、 Db、 。/。Sb等，以改善时间延迟和时间迟滞的影响，如上所 述。
注意上面的表达式一般涉及在浆体刚出浆体容器之后就确定浆体流 量、密度以及成分的情况。在液化之后确定浆体值的情况下，可能需要其 它的项。例如，注意到因为快速蒸煮过程从浆体去除水蒸气，所以在确定 流量时应该考虑该因素。例如，在表达式1 =容器容量/进入容器的流量中， 容量项必须包括浆体容器容量、液化容器容量以及来自传输管道、快速蒸 煮的传输损失、或更一般地，获取附加容积或材料改变的辅助项。
类似地,如上所指出的，用来确定总研磨流量的物料衡算可以基于水， 而不是固体，这可能需要不同的参数或项，其中，特别是。/。W(水)，而 不是。/。S(固体)。研磨固体还可以称为总研磨流量FM，其是指在特定时 间段内(例如，每天)由研磨机处理的(且最终转化为生物燃料的)生物 质的量。因此，以其它方式表达
总研磨流量F*M = = SM/(1 - %WM/100) = SM+FM x %WM/100, (4)
其中，％WM=100-%SM，且其中，F*是由系统滤波器调整过的F。 应该注意等式(l)-(4)假设是稳态条件。
在另一个实施例中，FM可以如下确定
WSL = FSL x DSL x %WSL/100， (5) 其中，WsL是指浆体的水。现在，还可以是如下情形 wSL = WM + WCook + WSL
或者，在液化后的浆体的情况下，其中，Wc。。k是指总蒸煮水中的水，其可以通过(总)蒸煮水流量 Fc。。kx (总)煮水密度Dc。。k来确定，且其中，WFL是指快速蒸煮损失， 即在快速蒸煮过程中离开的水蒸气。注意，如同其他项一样，WFL可通 过测量、实验分析来确定，或者可基于例如经验数据、操作员直觉等来筒 单地进行假定。
类似地
WB = FB x DB x %WB/100, (7) 其中，WB是指回流的水。由此，
WM = WSL-\VCook—WB， (8) 或者，在液化后的浆体的情况下，
WM = W*SL-W*Cook-W*B + WFL = ^X,x%WM (9)
其中，W*SL， W*C。。k，以及W、(且或许WFL)通过适当的系统滤波 器被修正。
最后,可由此确定所述总研磨流量
FM = WM / %WM/100. (10)
应当注意，上述计算仅仅是示意性的，可以根据需要使用其他的功能 上等同的数学形式，关键是使用质量衡算考虑来确定总研磨流量。
注意，本发明的四个主要实施例涉及1)刚出浆体容器之后的浆体， 使用生物质固体的物料衡算，2)刚出浆体容器之后的浆体，使用生物质 水的物料衡算，3)刚液化之后的浆体，使用生物质固体的物料衡算，4)刚 液化之后的浆体，使用生物质水的物料衡算。当然，也可考虑其他实施例， 上述实施例仅是示例性的，并非旨在将在生物燃料生产过程中确定总研磨 流量中的物料衡算的应用限制为任何特定的测量或计算。
在212中，可将所确定的总研磨流量存储在例如计算机的存储介质 中。之后，所述总研磨流量可用于确定生物燃料生产过程中的生产效率。
例如，在一个实施例中，可将所确定的总研磨流量作为输入提供给才莫 型预测控制器，并且模型预测控制器可基于所确定的总研磨流量来控制研 磨速率。附加地或者替选地，可将所确定的总研磨流量指示给生物燃料生料生产。如在过程控制技术领域中所公知的，该控制可以以循环的方式进 行。
由此，在一些实施例中，所述方法可包括4吏用所确定的总研磨流量控 制生物燃料生产过程中的研磨速率，以及以循环的方式将以下操作执行多
次以控制生物燃料生产接收测量出的生物质浆体流量和浆体密度值，接 收浆体成分值，接收测量出的回流流量值，接收回流密度值，接收回流成 分值，确定浆体的生物质固体和/或水的量，确定回流的生物质固体和/或 水的量，确定总研磨流量，存储所确定的总>^磨流量，以及控制生物燃料 过程中的研磨速率。
由此，在一些实施例中，实施上述方法的系统可包括一个或多个耦接 到装有测量仪表的生物燃料生产工厂或过程的计算机，其中该方法的实施 例可通过可由一个或多个计算机执行的程序指令来实现。以下参考图5 和图6提供有关自动化过程控制系统的进一步的详细内容。
其它实施例
以下描述上述系统和方法的各个其它实施例，并且提出例示本发明的 变型的示例性技术和应用。
在一个实施例中，上述总研磨流量可结合通过不同手段得到的总研磨 流量值来使用。例如，可接收通过用于研磨机中的星式给料器确定或测量 的测量研磨流量值。作为另一个例子，可通过对原始生物质给料的重量测 量来确定测量到的研磨流量值，其中所述重量测量在从例如会计或后勤部 门或职能机构向研磨机给料之前进行，所述会计或后勤部门或职能机构例 如每日跟踪提供给工厂的给料。可使用给料成分值来修正生物质的毛重， 所述给料成分值表示给料的水值百分比％WFS，或者相反地，表示给料的 固体百分比，其可通过实验分析来确定(或者筒单地假定)。
然后，可将调整后的总研磨流量确定为所确定的总研磨流量和测量到 的研磨流量值的加权和。在一些实施例中，通过以加权和组合这些值，可 确定比任一单独的组成值更精确的结果值。此种加权和的一个例子是
FjvT = aF励+ bFMM， (11)
其中FM'是调整后的总研磨流量，FMD是所确定的总研磨流量(通 过图2的方法)，FMM是总研磨流量的测量值，且其中，fl和6是和为1 的加权系数，例如.5和.5, .2和.8，等。通过为这些系数选M当的值，例如，通过使这些系数适合于特定的工厂，可确定总研磨流量的更精确的 值。
由此，可通过加性偏置来确定调整后的总研磨流量FM'，由此对所确
定和测量的值进行加权并求和。例如，在优选实施例中，生物燃料生产工 厂或过程可包括或耦接到计算装置，例如， 一个或多个具有存储器的计算 机或控制器，所述存储器存储可由处理器执行的用以实现这里所述的方法 的实施例的程序指令。更具体地，在一个实施例中，所述程序指令可实现
如下计算或功能块其被配置成接收所确定和测量的值并且还有可能接收 系统滤波器(或用于系统滤波器的参数)，以及确定加权和，即调整后的 总研磨流量。在图5中示出此示例性计算块，其中，所确定的总研磨流量 和所测量的总研磨流量被输入到该计算块，且其中，所确定的总研磨流量 和所述测量的总研磨流量被输入到所述计算块，且其中，所测量的总研磨 流量首先被系统滤波器处理以使其与所确定的总研磨流量相称，然后输出 调整后的总研磨流量。注意，在一些实施例中，系统滤波器可以简单地存 储在计算块中，由此，其无需被输入。
在一些实施例中，所述方法可包括确定用于所确定的总研磨流量和 所测量的研磨流量值的标准化的加权值的这些加权系数。例如，在一个实 施例中，可以如下确定所述系数可接^指定时间段内生物质给料存量 变化的历史值，以及所确定的总研磨流量和所测量的研磨流量的历史值， 且可在该指定时间段内对其进行积分，以生成积分的总研磨流量和积分的 测量研磨流量。然后，可对积分的总研磨流量与积分的测量研磨流量的加 权和进行使所述加权和与所述历史值之间的误差最小化的回归分析，以确 定加权系数。
应当注意，上述仅描述了用于确定加权系数的一个示例性技术，可以 根据需要使用任何其他的技术，其中包括统计或随机搜索技术，例如模拟 退火、利维飞行等等。
然而，要注意的是，在其他实施例中，所述偏置可通过乘法偏置来实 现，其中，不是如上所述应用加权和的系数，其中所测量和所确定的项之 差的一部分可被用于调整测量的流量，所测量和所确定的项的乘法比率， 例如FMD / Fmm可被用于调整测量值以计算调整后的总研磨流量，例如
Fm' = Fmm x (FMd / FMM) x a， (12) 其中，a是可用于限制所述比率效果的加权系数，例如a =范围{0..1}。
由此，可使用多种偏置技术中的任一种来确定调整后的总研磨流量， 上述技术仅是示例性的。
应当注意，在确定调整后的总研磨流量时，可以与上述(未经调整的) 总研磨流量相同的方式使用该值。换句话说，可将调整后的总研磨流量作
为输入提供给模型预测控制器，并JL^型预测控制器可基于调整后的总研 磨流量来控制研磨速率。附加地或替选地，调整后的总研磨流量可被指示 给生物燃料生产过程的操作员，或可由该^作员用来控制生物燃料生产过 程中的生物燃料生产。如在过程处理技术领域中所公知的，该控制可以以 循环的方式进行。
由此，在一些实施例中，所述方法可包括使用调整后的总研磨流量控 制生物燃料生产过程中的研磨速率，以及以循环方式执行以下操作多次以 控制生物燃料生产接收测量到的生物质浆体流量和浆体密度值，接收浆 体成分值，接收测量的回流流量值，接收回流密度值，接收回流成分值， 确定浆体的生物质固体和/或水的量，确定回流的生物质固体和/或水的量， 确定总研磨流量，存 整后的总研磨流量，以及控制生物燃料过程中的 研磨速率。
图6-生物燃料生产过程的模型预测控制
如上所述，在优选实施例中，系统可包括一个或多个计算装置，例如 计算机，被配置用于存储和执行实现本发明的实施例的程序指令。例如， 除了执行图2的方法的实施例之外，所述程序指令还可执行用于实现可执 行用于如上所述接收所确定的总研磨流量(其可包括调整后的总研磨流 量)作为输入的模型预测控制器，以及基于所确定的总研磨流量来控制研 磨速率。
图6示出了用于生物燃料生产工厂614的自动化控制系统的筒化图。 如图所示，所述系统可包括一个或多个与被控制的生物燃料工厂614交互 作用的计算机系统612。所述计算机系统612可表示执行根据本发明各实 施例的软件程序的各种类型的计算机系统或计算机系统网络中的任一种。 如所指出的，所述计算机系统存储(和执行)实现本发明实施例的软件， 包括用于如上所述确定生物燃料工厂614中的总研磨流量(其可包括调整 后的总>^磨流量)的软件。所述软件程序可执行上^总研磨流量的确定， 且还可执行用于生物燃料工厂614的控制或管理功能，例如，可能包括研磨过程的建模、预测、最佳化和/或控制的各个方面。由此，所述控制系
测模型控制。所述系统可进一步提供用于使用最佳化解决器(即优化器) 进行最佳决策以及进行例如这些决策以控制工厂的环境。
由此，所述系统可提供用于以下调度过程的环境程序化地检索与所 述工厂的过程相关的过程信息616,并且如上所述地确定总研磨流量(其 可包括调整后的研磨流量)，以及产生动作618 (例如控制动作)，以控制 生物燃料生产过程，例如包括控制生物燃料工厂或过程的研磨率。
所述一个或多个计算机系统612优选地包括其上存储有根据本发明 的计算枳4呈序的存储介质。换句话说，这里描述的方法的实施例可通过软 件来实现，其中，所述软件存储在所述系统中或与该系统耦接的存储介质 上。术语"存储介质"旨在包括各种类型的存储器或储存器，包括安装介 质，例如，CD-ROM或软盘， 一个或多个计算机系统存储器或随机访问 存储器，例如DRAM, SRAM, EDO RAM, Rambus RAM等，或者如磁介 质的非易失性存储器，例如硬盘驱动器或光学存储器。所述存储介质也可 包括其他类型的存储器或其组合。此外，所述存储介质可位于其中执行程
序的第一计算机内，或可位于通过网络连接到所述第一计算机的不同的第
二计算机内。在后一情况下，所述第二计算机向第一计算积41供用于执行 的程序指令。所述存储介质可包括可能分布于多个计算机系统中的多个存 储介质。
此外，如上指出的，所述计算机系统612可采取多种形式，包括个人 计算机系统、主计算机系统、工作站、嵌入式控制器、网络设备、因特网 设备或其他设备。 一般地，术语"计算机系统"可被广义地限定为包括具 有执行来自存储介质的指令的处理器(多个处理器)的任何设备(或设备 的集合)。
所述存储介质(其可包括多个存储介质)优选存储一个或多个用于执 行上述方法的实施例的软件程序，且还可实现模型预测控制和最佳化的各 个方面。所述软件程序优选地使用基于组件的技术和/或面向对象的技术 来实现。例如，可根据需务使用ActiveX控制、C++对象、Java对象，微 M础类(MFC)或其他技术或方法来实现所述软件程序。所述软件程序 还可根据需要包括一个或多个非线性模型，例如人工神经网络、支撑矢量 机等。执行来自存储介质的代码和数据的CPU，例如主机CPU，包括用 于创建和执行根据下述方法或流程的软件程序的装置。在一些实施例中，如上所指出的，所述一个或多个计算机系统可实现一个或多个控制器。
应当注意，如这里所使用的，所述术语"最大"、"最小"以及"最佳" 可分别指"基本上最大"、"基本上最小"以及"基本上最佳，，，其中，"基 本上"是指在理论极值、最佳值或目标值的某一可接受的限度之内的值。
例如，在一个实施例中，"基本上"可表示在理论值的10%以内的值。 在另一个实施例中，"基本上，，可表示在理论值的5%以内的值。在另一 实施例中，"基本上，，可表示在理论值的2%以内的值。在又一实施例中， "基本上，，可表示在理论值的1%以内的值。换句话说，在所有实际的 情况下(非理论的)，存在最终和中间控制元件的物理限制，对用于稳定 控制的可接受时间频率的动态限制，或基于当前理解的化学和物理关系的 基本限制。在这些限制之内，所述控制系统通常将试图实现最佳操作，即 以尽可能靠近的目标值或约束(最大或最小)来进行操作。
用于生物燃料生产过程的虚拟分析器
在一些实施例中，可通过虚拟在线分析器(VOA)来实现上述方法。典 型的VOA是计算机实现的过程，通过该过程可估计或计算通过直接测量 不易获得的过程的值或M，用于替代测量的数据进行使用。在本发明的 一些实施例中，可以通过VOA来执行如上所述的对总研磨流量(和/或调 整后的总研磨流量)的确定。
由此，上述系统和方法的实施例可用来确定生物燃料生产过程的总研 磨流量(其可包括调整后的总研磨流量)，然后可利用其以基本最佳的方 式来操作生物燃料过程。
尽管已结合优选实施例描述了本发明的系统和方法，然而本发明的系 统和方法并非限于这里提出的特定的形式，相反地，本发明的系统和方法 可以覆盖这样的替换、修改和等同内容，如可以合理地包括在由所附权利 要求限定的本发明的精神和范围内的那样。
权利要求
1.一种用于在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量的计算机实现的方法，该方法包括接收(202)来自由一个或多个碾磨机、回流、以及至少一个水源供给的过程的测量到的生物质浆体流量值和浆体密度值，其中，所述过程包括一个或更多个浆体混合或保存容器，并且所述浆体包括生物质固体和水；接收(202)表示所述浆体的生物质固体百分比的浆体成分值；接收(204)测量到的回流流量值；接收(204)回流密度值；接收(204)表示所述回流的生物质固体百分比的回流成分值；基于测量到的生物质浆体流量值和浆体密度值以及所述浆体成分值确定(206)所述浆体的生物质固体和/或水的量；基于测量到的回流流量值、所述回流密度值、所述回流成分值、以及表征所述回流流量的测量和所述生物质浆体流量的测量之间的时间延迟和时间迟滞的系统滤波器，确定(208)所述回流的生物质固体和/或水的量；基于所述浆体的生物质固体和/或水的量以及所述回流的生物质固体和/或水的量确定(210)总碾磨流量；以及存储(212)所确定的总碾磨流量，其中，所述总碾磨流量能够用于确定所述生物燃料生产过程中的生产效率。
2. 根据权利要求l所述的方法，还包括 将所确定的总碾磨流量作为输入提供给模型预测控制器；以及 所述模块预测控制器基于所确定的总碾磨流量控制碾磨速率。
3. 根据权利要求l所述的方法，还包括将所确定的总碾磨流量指示给所述生物燃料生产过程的操作员；其中，所确定的总碾磨流量能够由所述操作员用于控制所述生物燃料 生产过程中的生物燃料生产。
4. 根据权利要求l所述的方法，还包括使用所确定的总碾磨流量控制所述生物燃料生产过程中的碾磨速率；以及以循环的方式多次执行所述接收测量到的生物质浆体流量值和浆体 密度值、所述接收浆体成分值、所述接收测量到的回流流量值、所述接收 回流密度值、所述接收回流成分值、所述确定所述浆体的生物质固体和/ 或水的量、所述确定所述回流的生物质固体和/或水的量、所述确定总碾 磨流量、所述存储所确定的总碾磨流量、以及所述控制所述生物燃料过程 中的碾磨速率，以控制生物燃料生产。
5. 才艮据权利要求l所述的方法，还包括 接收测量到的碾磨流量值；将调节后的总碾磨流量确定为所确定的总碾磨流量和所测量的碾磨 流量值的加权和。
6. 根据权利要求5所述的方法，还包括确定用于所确定的总碾磨流量和所测量的碾磨流量值的标准化加权 和的加权系数，包括接收在指定时间段内的生物质给料存量变化的历史值；接收所确定的总碾磨流量和所测量到的碾磨流量的历史值；在所述指定时间段内对所确定的总碾磨流量和所测量到的碾磨 流量的历史值进行积分，以生成积分的总碾磨流量和积分的测量碾磨 流量；以及对所述积分的总碾磨流量与积分的测量碾磨流量的加权和执行 使所述加权和与所述历史值之间的误差最小化的回归分析以确定所 述加权系数。
7. 根据权利要求5所述的方法，还包括将所述调节后的总碾磨流量作为输入提供给員预测控制器；以及 所ii^块预测控制器基于所述调节后的总碾磨流量控制碾磨速率。
8. 根据权利要求5所述的方法，还包括 将调节后的总碾磨流量指示给所述生物燃料生产过程的IMt员；其中，所述调节后的总碾磨流量能够由所述^作员用于控制所述生物 燃料生产过程中的生物燃料生产。
9.根据权利要求5所述的方法，还包括使用所述调节后的总碾磨流量控制所述生物燃料生产过程中的碾磨 速率；以及以循环的方式多次执行所述接收测量到的生物质浆体流量值和浆体 密度值、所述接收浆体成分值、所述接收测量到的回流流量值、所述接收 回流密度值、所述接收回流成分值、所述确定所述浆体的生物质固体和/ 或水的量、所述确定所述回流的生物质固体和/或水的量、所述确定总碾 磨流量、所述存储所确定的总碾磨流量、接收测量到的碾磨流量值、所述 确定调节后的总碾磨流量、以及所述控制所述生物燃料过程中的碾磨速 率，以控制生物燃料生产。
全文摘要
用于在生物燃料生产过程中确定总碾磨流量(TMF)的系统和方法。接收来自由碾磨机、回流和至少一个水源供给的过程的、测量到的浆体流量值和密度值。浆体包括生物质固体和水。接收测量到的回流流量值和密度值以及回流成分值，以及接收表示浆体的生物质固体百分比的浆体成分值。基于浆体流量、密度和成分确定浆体的生物质固体和/或水的量，并且基于回流流量和密度、回流成分、以及表征回流流量和生物质浆体流量的测量之间的时间延迟和迟滞的系统滤波器确定回流的生物质固体和/或水的量。基于浆体和回流的生物质固体和/或水的量确定总碾磨流量。
文档编号G05B19/418GK101539777SQ200910129650
公开日2009年9月23日 申请日期2009年3月20日 优先权日2008年3月20日
发明者布赖恩·K·斯蒂芬森, 帕特里克·D·诺尔, 马伊纳·A·马查里亚 申请人:洛克威尔自动控制股份有限公司