应用于危险废物焚烧回转窑的数据驱动建模炉温控制方法与流程

本发明涉及回转窑控制技术领域，具体涉及一种应用于危险废物焚烧回转窑的数据驱动建模炉温控制方法。

背景技术：

伴随着我国经济的迅速发展，工业生产能力和人民生活水平得以大幅提高，但同时也产生了大量固体废物需要合理妥善的处置。这其中尤以危险废物这一特殊分类最应引起关注。危险废物作为一种特殊的固体废弃物，其往往具有毒害性、易燃性、爆炸性、腐蚀性、致病原传染性等一种或几种对于人类健康以及自然环境存在潜在巨大破坏力的特性。在各种危险废物处理方法中，焚烧法由于其能够利用高温分解氧化危险废物中绝大部分有害物质并能够有效达到废弃物减量的目的，是危废处理中心的首选处理手段。而随着环保意识的逐步提高以及各地方环保压力的增大，对于危险废物的处理尤其是焚烧处理也提出了更高的要求。

由于不同种类的危险废物具有各异的物理性质，各地已建成的危废集中处理中心多采用回转窑焚烧炉作为首选的垃圾焚烧设备，并搭配使用高温二燃室最大程度减少焚烧尾气中的有害物质。回转窑焚烧炉本身可以同时处理固态、污泥、液态和气态类废弃物，有着很强的兼容性，适用于多种类型的垃圾焚烧系统，尤其适合危险废物这类需要同时处理多相废弃物的情况。在炉内焚烧过程中，危险废物会由固态、液态转化为气态，再通过进一步的加热与氧气反应，最终炉内生成气体产物以及不能继续燃烧的固体残留物(一般包括炉渣和飞灰)。经过焚烧过程后，绝大部分固态危险废物的体积会减少80％以上，重金属等不能燃烧的有害物将残留在炉渣和飞灰中，而有机物等可燃危害物将被彻底氧化为二氧化碳和水等无害成分安全排放到大气中。由此可见，使用焚烧炉处理危险废物可以同时达到减量与无害化的目的，同时燃烧产生的热量可以使用余热锅炉回收再利用，是一种理想的危险废物处理技术。

虽然回转窑焚烧法是一种广泛使用的危险废物处理技术，但是在操作过程中也会有产生二次污染的可能，尤其是燃烧过程中可能产生的剧毒物质二噁英，是在焚烧处理过程中必须考虑的重要环保控制指标。另外由于危险废物本身的组成原因，其中往往含有硫、氯等元素，这些元素在焚烧过程中容易形成酸性有害气体二氧化硫和氯化氢，如果直接排放入大气，将对环境造成严重的危害。因此在焚烧炉实际运行中，有着“3t”原则，既燃烧过程要保持足够高的温度、烟气要在炉内有足够的停留时间、炉内要有足够强的湍流以便空气与危险废物能够充分混合。在实际危险废物焚烧处置过程中合适的控制调整，尤其是炉温的调整是决定危险废物焚烧处理效果的最关键因素。

现有回转窑温度控制技术多集中研究水泥煅烧回转窑等进料物质组成相对稳定，进料量随时间波动不大的情况。而对于危险废物回转窑，由于进料组成复杂，进料量波动大，传统的方法难以进行有效的控制。而在危废处理过程中对于回转窑的温度稳定性有比较高的要求，温度过高会导致炉内保温层损坏、炉内大量结焦结渣；温度过低会造成危险废物焚烧不完全，不能有效摧毁有害物质。目前处理过程中主要依靠现场操作人员依据经验进行相应调整，效率低，容易出现炉温过高或过低等情况，造成非计划停机，带来重大经济损失。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种应用于危险废物焚烧回转窑的数据驱动建模炉温控制方法，通过采集回转窑运行数据并应用自回归滑动平均建模方法对回转窑炉温进行拟合，利用建立的温度模型对回转窑运行进行预测控制，以实现增强危险废物焚烧处理过程控制自动化程度，减少人工干预不确定性，提高回转窑运行过程稳定性，减少运行过程中的炉温波动，最大限度避免因尾气排放不达标或炉内结焦结渣引起的非计划停机。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种应用于危险废物焚烧回转窑的数据驱动建模炉温控制方法，包括以下步骤：

步骤s1：对待处理危险废物进行基础物性数据采样检测，得到危险废物基础物性数据库；

步骤s2：利用焚烧炉dcs系统采集回转窑运行数据；

步骤s3：根据回转窑运行数据和危险废物基础物性数据库，采用自回归滑动平均建模方法建立回转窑温度拟合预测模型；

步骤s4：根据回转窑温度拟合预测模型对回转窑运行中的温度变化进行预测并根据预测温度提出控制参数修正值；

步骤s5：根据修正后的控制参数实时对回转窑运行进行自适应控制，回转窑自动平稳运行的。

进一步的，所述危险废物基础物性数据包括：物料密度数据、热值数据、工业分析数据、元素分析数据。

进一步的，所述回转窑运行数据具体包括：焚烧炉进料种类、进料量，回转窑转速，补风量，辅助燃料用量。

进一步的，所述步骤s3具体为：

步骤s31：根据回转窑操作过程各条件的影响，建立操作条件与温度的对应关系基本式：

a(z^-1)tx＝b(z^-1)u1x+c(z^-1)u2x+d(z^-1)mx+ε(z^-1)δx

步骤s32：利用matlab系统辨识工具包将采集到的运行数据与基本式相关联，得到基本式架构参数na、nb、nc、nd，确定模型构成；

步骤s33：带入回转窑运行数据和危险废物基础物性数据库并利用递推增广最小二乘法估计最适合的模型参数a1、a2、b1、b2，得到回转窑温度拟合预测模型。

进一步的，所述步骤s4具体为：

步骤s41：dcs系统实时采集回转窑温度数据topt(k)；

步骤s42：将运行控制参数cr输入回转窑温度拟合预测模型计算在当前回转窑温度以及操作条件下预计下一时刻的回转窑温度tpredict；

步骤s43：将tpredict与dcs采集的实际下一时刻温度数据topt(k+1)进行对比计算tpredict′，若tpredict与topt(k+1)之间误差在可接受范围εt内，则接受tpredict′＝tpredict，否则采用修正方案tpredict′＝topt(k+1)，同时由于模拟预测计算速度比实际运行快，在topt(k+1)未采集到时默认tpredict′＝tpredict；

步骤s44：将tpredict′与预设的回转窑标准运行温度tset误差分析，若误差分析结果在接受范围αt之内，则默认保持现有操作控制参数cr不变并将tpredict′作为下一步计算的topt(k)继续预测炉温，直到误差分析结果超出接受范围αt时，则修改回转窑运行控制参数cr并重新计算更新后的tpredict′，当误差分析结果重新回到接受范围αt以内时，输出修正后的控制参数cr′；当出现需要采用修正方案tpredict′＝topt(k+1)的情况时，则删除当前时刻后的所有预测值并跳转至步骤s42进行重新计算；

步骤s45：输出修正后的控制参数cr′；

进一步的，所述运行控制参数cr具体包括危险废物成分组成、进料量，辅助燃料用量，补风量以及回转窑转速。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明基于危险废物回转窑运行数据，对回转窑温度进行拟合预测，以实现对回转窑运行情况的预判及自动控制。相较以往控制技术，本发明利用数据驱动建模的方法避免了对于危险废物处理时进料复杂所带来的运行控制困难，预测模型本身能够很好地支持回转窑运行过程中大惯性、长时滞等特点，使用一套系统就实现了对回转窑进料、助燃、补风、转速调整的全过程自动优化控制，大大降低了危险废物回转窑运行控制难度，减少回转窑运行中对于现场人员经验技术的依赖程度，极大地提高了危险废物焚烧处理的稳定性，对于提升危险废物回转窑处置的经济效益有很大的帮助。

附图说明

图1是本发明模型预测控制流程图

图2是本发明回转窑控制框图

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

请参照图1，本发明提供一种应用于危险废物焚烧回转窑的数据驱动建模炉温控制方法，包括以下步骤：

步骤s1：对待处理危险废物进行基础物性数据采样检测，得到危险废物基础物性数据库；

步骤s2：利用焚烧炉dcs系统采集回转窑运行数据；

步骤s3：根据回转窑运行数据和危险废物基础物性数据库，采用自回归滑动平均建模方法建立回转窑温度拟合预测模型；

步骤s4：根据回转窑温度拟合预测模型对回转窑运行中的温度变化进行预测并根据预测温度提出控制参数修正值；

步骤s5：根据修正后的控制参数实时对回转窑运行进行自适应控制，回转窑自动平稳运行的。

本发明一实施例中，所述危险废物基础物性数据包括：物料密度数据、热值数据、工业分析数据、元素分析数据。

本发明一实施例中，所述回转窑运行数据具体包括：焚烧炉进料种类、进料量，回转窑转速，补风量，辅助燃料用量。

本发明一实施例中，所述步骤s3具体为：

步骤s31：根据回转窑操作过程各条件的影响，建立操作条件与温度的对应关系基本式：

a(z^-1)tx＝b(z^-1)u1x+c(z^-1)u2x+d(z^-1)mx+ε(z^-1)δx

步骤s32：利用matlab系统辨识工具包将采集到的运行数据与基本式相关联，得到基本式架构参数na、nb、nc、nd，确定模型构成；

步骤s33：带入回转窑运行数据和危险废物基础物性数据库并利用递推增广最小二乘法估计最适合的模型参数a1、a2、b1、b2，得到回转窑温度拟合预测模型。

本发明一实施例中，所述步骤s4具体为：

步骤s41：dcs系统实时采集回转窑温度数据topt(k)；

步骤s42：将运行控制参数cr输入回转窑温度拟合预测模型计算在当前回转窑温度以及操作条件下预计下一时刻的回转窑温度tpredict；

步骤s43：将tpredict与dcs采集的实际下一时刻温度数据topt(k+1)进行对比计算tpredict′，若tpredict与topt(k+1)之间误差在可接受范围εt内，则接受tpredict′＝tpredict，否则采用修正方案tpredict′＝topt(k+1)，同时由于模拟预测计算速度比实际运行快，在topt(k+1)未采集到时默认tpredict′＝tpredict；

步骤s44：将tpredict′与预设的回转窑标准运行温度tset误差分析，若误差分析结果在接受范围αt之内，则默认保持现有操作控制参数cr不变并将tpredict′作为下一步计算的topt(k)继续预测炉温，直到误差分析结果超出接受范围αt时，则修改回转窑运行控制参数cr并重新计算更新后的tpredict′，当误差分析结果重新回到接受范围αt以内时，输出修正后的控制参数cr′；当出现需要采用修正方案tpredict′＝topt(k+1)的情况时，则删除当前时刻后的所有预测值并跳转至步骤s42进行重新计算；

步骤s45：输出修正后的控制参数cr′；

本发明一实施例中，所述运行控制参数cr具体包括危险废物成分组成、进料量，辅助燃料用量，补风量以及回转窑转速。

实施例1：

本实施例利用回转要历史运行数据进行预测模型拟合，通过自回归滑动平均建模方法建立回转窑控制参数与回转窑温度的非线性关系并得到模型结构参数以及模型估计参数。将得到的温度预测模型输入回转窑模型预测控制单元。

将准备进入回转窑进行焚烧处理的危险废物按类别采样、分析，得到危险废物的物性数据、工业分析数据以及元素分析数据。将得到的数据整理、打包为危险废物数据库，以便模型预测计算过程中调用。

回转窑开机，喷入辅助燃料以便窑内温度上升至预定操作温度。待回转窑温度稳定后，开始投入待处理物料，同时通过dcs系统实时采集回转窑进料量、辅助燃料量、补风量和回转窑转速等控制参数以及回转窑运行温度，将采集到的数据传输至模型预测控制单元。

模型预测控制单元将dcs传输来的数据导入回转窑温度预测模型进行计算，通过模型预测方法输出优化后的回转窑控制参数。

经过控制单元计算得到的新控制参数传输回dcs系统并应用到回转窑的控制上，按照模型预测控制单元给出的优化参数调整回转窑进料量、辅助燃料量、补风量和回转窑转速。

上述控制参数调整后，回转窑运行状态会发生改变，新的运行温度会作为输入变量传输进模型预测控制系统并开始新一次的预测控制。

通过重复上述控制过程，实现危险废物回转窑焚烧处理过程的自动稳定运行控制。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。