桂衛(wèi)華 岳偉超 謝永芳 張紅亮 陽(yáng)春華

鋁電解工業(yè)具有戰(zhàn)略基礎(chǔ)地位,鋁電解過(guò)程控制技術(shù)是現(xiàn)代鋁電解工業(yè)高效節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行的關(guān)鍵[1].鋁是僅次于鋼鐵的第二大有色金屬,是產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度極高(>91%)的工業(yè)基礎(chǔ)原材料,在國(guó)防、交通、機(jī)械制造、新能源、建筑、電力電子等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,鋁電解工業(yè)是具有戰(zhàn)略意義的國(guó)民經(jīng)濟(jì)支撐性行業(yè)[2].我國(guó)原鋁產(chǎn)量和消費(fèi)量連續(xù)十幾年保持世界第一,2015年產(chǎn)量和消費(fèi)量分別占全球的54%和53%,預(yù)計(jì)2018年我國(guó)電解鋁產(chǎn)量將達(dá)到2984萬(wàn)噸,同比增長(zhǎng)率達(dá)到1.83%.盡管發(fā)展迅猛,我國(guó)鋁行業(yè)卻也暴露出了深層次矛盾,即龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模(產(chǎn)能過(guò)剩)與全行業(yè)微利(乃至虧損)的矛盾,該矛盾在短時(shí)間內(nèi)難以調(diào)和,這是我國(guó)鋁電解工業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn).同時(shí)其可持續(xù)發(fā)展須應(yīng)對(duì)資源、能源和環(huán)保等方面的重大難題.據(jù)調(diào)查顯示,每生產(chǎn)1噸鋁,將會(huì)向大氣中排放1500m3的污染性氣體,消耗大概500kg的陽(yáng)極.由此可見(jiàn),鋁電解工業(yè)是一個(gè)高耗能和高污染的行業(yè)[3].隨著國(guó)家對(duì)鋁電解工業(yè)的約束和規(guī)范,我國(guó)現(xiàn)代電解鋁生產(chǎn)技術(shù)必然向大容量及高效節(jié)能方向發(fā)展[4].目前鋁電解產(chǎn)業(yè)一方面產(chǎn)能過(guò)剩30%以上,另一方面一些企業(yè)集團(tuán)憑借自己在資源、能源、投資與人力成本方面的比較優(yōu)勢(shì)以及新建生產(chǎn)系列先進(jìn)裝備帶來(lái)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),還在不斷擴(kuò)張產(chǎn)能,加速了企業(yè)朝著大規(guī)模、集團(tuán)化方向發(fā)展,產(chǎn)業(yè)集中度在快速提高[5].同時(shí),鋁電解生產(chǎn)與檢測(cè)裝備的自動(dòng)化與信息化水平不斷提升,生產(chǎn)過(guò)程中每天產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應(yīng)現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求.

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及自動(dòng)控制理論與實(shí)踐的發(fā)展,以及現(xiàn)代大型鋁電解設(shè)備及工藝的進(jìn)步,鋁電解自動(dòng)控制與管理功能不斷加強(qiáng),不僅極大地減輕了人工勞動(dòng)強(qiáng)度,也促使鋁電解槽逐步大型化與自動(dòng)化,實(shí)現(xiàn)了鋁電解過(guò)程能耗的大幅下降,對(duì)環(huán)境的破壞也極大減輕,使得自動(dòng)控制系統(tǒng)已經(jīng)成為現(xiàn)代煉鋁工業(yè)一項(xiàng)最基本的組成部分.現(xiàn)代大型鋁電解槽是一種多相(氣–熔液–固)–多場(chǎng)(電、磁、熱、流、力等物理場(chǎng))交互作用下的大型復(fù)雜高溫電化學(xué)反應(yīng)器[6].目前我國(guó)在建或擬建項(xiàng)目中,90%以上的產(chǎn)能采用500～600kA槽型.電解槽的大型化導(dǎo)致臨界條件下高效穩(wěn)定控制難度加大,同時(shí)綠色生產(chǎn)的要求導(dǎo)致優(yōu)化控制的復(fù)雜度增加,對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)水平提出了更高要求.鋁電解工藝技術(shù)的進(jìn)一步提升日益困難,例如噸鋁直流電耗指標(biāo)在12800～13000kWh停留了幾十年,鋁電解過(guò)程控制技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代鋁電解槽高效節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行的關(guān)鍵.

本文對(duì)鋁電解生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和我國(guó)鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行控制研究現(xiàn)狀以及存在的問(wèn)題進(jìn)行了綜述分析;探討了構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的必要性和可能性;給出了構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的相關(guān)研究方向和研究?jī)?nèi)容,以及鋁電解行業(yè)的發(fā)展目標(biāo)與愿景;提出了實(shí)施兩步走戰(zhàn)略以實(shí)現(xiàn)構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標(biāo),并對(duì)研究鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)作出了展望.

1 鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行控制系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

現(xiàn)代大型鋁電解槽控制技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從自適應(yīng)控制到智能控制的發(fā)展過(guò)程[7],系統(tǒng)架構(gòu)也經(jīng)歷了單機(jī)群控、集中式控制、集散式(或分布式)控制、先進(jìn)集散式(或網(wǎng)絡(luò)型)控制幾個(gè)階段[8].早期的電解槽系列控制由人工根據(jù)生產(chǎn)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)定.近年來(lái),隨著電解槽的容量與控制數(shù)據(jù)的增長(zhǎng),開(kāi)始出現(xiàn)了基于規(guī)則的電解槽自動(dòng)控制系統(tǒng).這些控制技術(shù)支撐了鋁電解各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)的優(yōu)化,也是我國(guó)大型鋁電解槽煉鋁技術(shù)飛速發(fā)展及能耗指標(biāo)居于國(guó)際領(lǐng)先水平的關(guān)鍵因素之一[9].國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者在電解槽智能控制系統(tǒng)[10]與關(guān)鍵工藝技術(shù)參數(shù)的控制[11?14]等方面開(kāi)展了深入研究,主要集中在以下幾方面.

1)氧化鋁濃度預(yù)測(cè)與控制

氧化鋁濃度的控制作為鋁電解生產(chǎn)控制核心,得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注.氧化鋁濃度控制方式主要有模糊專家控制系統(tǒng)[15]、自適應(yīng)控制[16]、智能跟蹤控制[17]、槽電阻斜率控制[18]以及多種方法的綜合控制[19]等.文獻(xiàn)[3]提出采用將電解質(zhì)分子比控制在較高范圍內(nèi),穩(wěn)定分子比的波動(dòng)范圍,并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則對(duì)氧化鋁濃度進(jìn)行控制.文獻(xiàn)[20]針對(duì)鋁電解生產(chǎn)數(shù)據(jù)存在噪聲的問(wèn)題,及鋁電解槽在不同槽況下氧化鋁濃度呈現(xiàn)出不同的特征,提出基于具有除噪功能模糊c均值算法的槽況分類和多支持向量機(jī)氧化鋁濃度預(yù)測(cè)方法.文獻(xiàn)[21]綜合考慮線性回歸預(yù)測(cè)法與正交變換預(yù)測(cè)法,給出了包含槽電壓、電解槽狀態(tài)和出鋁量三輸入的鋁電解槽氧化鋁濃度預(yù)測(cè)方案.文獻(xiàn)[22]采用帶遺忘因子的遞推最小二乘法辨識(shí)氧化鋁濃度特征模型參數(shù).文獻(xiàn)[23]采用一種自適應(yīng)模型對(duì)氧化鋁濃度和槽電阻間的關(guān)系進(jìn)行辨識(shí),以及對(duì)氧化鋁濃度進(jìn)行估計(jì).

雖然氧化鋁濃度的研究已有許多研究成果,但是鋁電解生產(chǎn)是物料平衡和能量平衡相互耦合的過(guò)程,并且存在大量的操作干擾,導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)存在許多誤差,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法無(wú)法精確實(shí)現(xiàn)氧化鋁濃度的有效控制.同時(shí),耦合性的存在須對(duì)多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行協(xié)同設(shè)定,才能保證電解槽的穩(wěn)定高效生產(chǎn).

2)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程操作決策優(yōu)化

鋁電解關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化決策關(guān)系到高效、穩(wěn)定、綠色化生產(chǎn),在這方面也獲得了相應(yīng)的研究成果.文獻(xiàn)[24]提出一種基于并行細(xì)胞熵的多目標(biāo)細(xì)菌覓食優(yōu)化方法找到電解槽最優(yōu)的操作方式,能夠使電流效率、能耗和CF4排放量得到優(yōu)化.文獻(xiàn)[1]提出強(qiáng)跟蹤平方根無(wú)跡Kalman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用其建立鋁電解槽工藝能耗的動(dòng)態(tài)演化模型.文獻(xiàn)[25]建立了溫度和槽棒厚度的三維動(dòng)態(tài)仿真模型來(lái)捕獲電解槽的動(dòng)態(tài)特征,進(jìn)而能夠優(yōu)化電解槽的操作.文獻(xiàn)[26]利用統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制方法設(shè)計(jì)的氟化鋁添加策略和調(diào)控電解槽熱平衡方式,能夠保障在降低鋁水平和槽電壓的同時(shí)保持電解生產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行.文獻(xiàn)[27]通過(guò)多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得鋁電解過(guò)程異構(gòu)信息的軟測(cè)量模型,能夠?qū)Σ缓侠砉r給出操作建議.雖然這些研究擬解決測(cè)量裝置缺失造成關(guān)鍵參數(shù)難以測(cè)量的問(wèn)題,但是關(guān)鍵參數(shù)測(cè)量問(wèn)題并未得到根本解決,同時(shí)電解槽的智能化程度也未得到有效的提升.文獻(xiàn)[28]構(gòu)建一種基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)推理模型,此模型融合經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、機(jī)理知識(shí)和從數(shù)據(jù)中提取的知識(shí)形成了一種多源知識(shí)表示模型,能夠?qū)Ξ惓２蹧r進(jìn)行溯因分析,在一定程度上彌補(bǔ)了由于鋁電解知識(shí)傳承困難和經(jīng)驗(yàn)豐富工藝人員在業(yè)內(nèi)頻繁流動(dòng)造成判斷準(zhǔn)確率下降的缺陷.

鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中的操作決策是一項(xiàng)復(fù)雜的知識(shí)型工作,并且鋁電解槽具有強(qiáng)耦合和高溫強(qiáng)腐蝕的反應(yīng)環(huán)境等特點(diǎn),無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化操作決策優(yōu)化.因此,知識(shí)自動(dòng)化是鋁電解槽實(shí)現(xiàn)鋁電解槽操作優(yōu)化決策的必由之路[28].雖然在這方面已有相關(guān)成果,但離實(shí)際應(yīng)用還有很大差距.

3)陽(yáng)極電流采集與應(yīng)用

隨著鋁電解信息控制技術(shù)和裝備的發(fā)展,陽(yáng)極電流采集裝置得以在鋁電解槽上應(yīng)用[29?30].文獻(xiàn)[30]認(rèn)為陽(yáng)極電流是最有價(jià)值也是最有可能被測(cè)量的信號(hào)之一,提出了一種陽(yáng)極電流測(cè)量的新方法.文獻(xiàn)[31?32]認(rèn)為陽(yáng)極電流信號(hào)可以提供電解槽中局部陽(yáng)極的信息,通過(guò)對(duì)陽(yáng)極電流進(jìn)行時(shí)頻分析獲得陽(yáng)極的狀態(tài).文獻(xiàn)[33]提出了基于陽(yáng)極電流信號(hào)的鋁電解槽能量分布及其對(duì)局部環(huán)境影響的熱模型,并對(duì)陽(yáng)極短路對(duì)電池?zé)崞胶獾挠绊戇M(jìn)行了模擬研究.文獻(xiàn)[34]對(duì)電解槽氧化鋁濃度分布不均進(jìn)行詳細(xì)分析,得到的每個(gè)陽(yáng)極電流的分布也不盡相同,根據(jù)這一信息構(gòu)建仿真模擬器指導(dǎo)鋁電解生產(chǎn),提高電流效率以及穩(wěn)定生產(chǎn).

陽(yáng)極電流采集裝置在一定程度上為鋁電解智能化控制提供了重要變量,但目前基于陽(yáng)極電流的鋁電解槽研究較少,未來(lái)這種方法可以為實(shí)現(xiàn)分布式下料提供新思路.

4)陽(yáng)極效應(yīng)預(yù)報(bào)與控制

陽(yáng)極效應(yīng)是鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中,陽(yáng)極和電解質(zhì)之間電流的傳輸受到抑制而產(chǎn)生的阻塞現(xiàn)象,導(dǎo)致槽電壓急劇升高,造成能量的巨大浪費(fèi)并伴隨產(chǎn)生大量的有害氣體.因此,陽(yáng)極效應(yīng)的預(yù)報(bào)也是鋁電解生產(chǎn)過(guò)程的研究重點(diǎn).文獻(xiàn)[35]對(duì)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程特征建立動(dòng)態(tài)模型,根據(jù)參數(shù)估計(jì)偏差來(lái)實(shí)現(xiàn)陽(yáng)極效應(yīng)預(yù)報(bào).文獻(xiàn)[36]開(kāi)發(fā)了以槽電阻斜率和累積斜率為主要判據(jù),以物料平衡估算值和電阻針振強(qiáng)度為輔助判據(jù)的陽(yáng)極效應(yīng)智能預(yù)報(bào)方法.文獻(xiàn)[37]認(rèn)為每次下料后,槽電壓的變化最初是小的,并且在陽(yáng)極效應(yīng)開(kāi)始之前急劇變化,在考慮氣相作用下對(duì)槽電壓構(gòu)成進(jìn)行估計(jì),從而做出相應(yīng)的操作措施防止陽(yáng)極效應(yīng)的發(fā)生.

由于電解槽控制系統(tǒng)水平的日益提升,陽(yáng)極效應(yīng)發(fā)生次數(shù)較少,但在大型電解槽爐底容易產(chǎn)生沉淀,有的工藝人員會(huì)通過(guò)陽(yáng)極效應(yīng)提升槽溫來(lái)溶解沉淀.但是總體看來(lái),陽(yáng)極效應(yīng)預(yù)報(bào)與控制方面的研究日趨減少.

5)鋁電解槽故障識(shí)別與診斷

鋁電解生產(chǎn)控制是一項(xiàng)知識(shí)型工作,如何將經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、機(jī)理知識(shí)和數(shù)據(jù)中提取的知識(shí)進(jìn)行有效融合成為提升鋁電解生產(chǎn)控制智能化的重要途徑.基于知識(shí)的故障診斷方法不需要系統(tǒng)的定量數(shù)學(xué)模型,引入了診斷對(duì)象的許多信息,特別是可以充分地利用專家的診斷知識(shí)等.文獻(xiàn)[38]針對(duì)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程故障診斷問(wèn)題優(yōu)化了相對(duì)變換矩陣,克服了傳統(tǒng)方法丟失特征的缺點(diǎn),提高了診斷的準(zhǔn)確性.文獻(xiàn)[39]圍繞鋁電解過(guò)程多維決策和數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)展了系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作,取得了應(yīng)用效果.文獻(xiàn)[40]提出了一種直覺(jué)模糊超圖語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示模型,結(jié)合火眼信息和專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建一種可進(jìn)行知識(shí)推理的模型,為現(xiàn)場(chǎng)工人對(duì)電解槽狀態(tài)的判斷提供了一種參考.文獻(xiàn)[41?42]構(gòu)建一種基于多路主成份統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷系統(tǒng),利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后分別建立多路模型,將新的觀測(cè)值與參考模型進(jìn)行比較,實(shí)現(xiàn)對(duì)陽(yáng)極效應(yīng)或陽(yáng)極長(zhǎng)包的提前預(yù)報(bào).

6)氟鹽添加量決策與分子比控制

現(xiàn)代鋁電解普遍采用了低分子比的工藝技術(shù)條件,電解質(zhì)成分的控制越來(lái)越受到重視.由于AlF3濃度與電解質(zhì)的初晶溫度的緊密聯(lián)系,同時(shí)為保持電解工藝技術(shù)條件的穩(wěn)定,正確的AlF3下料控制對(duì)于鋁電解控制系統(tǒng)提出了更高的要求.當(dāng)前添加方法可歸納為下列幾種類型:基于槽溫和分子比實(shí)測(cè)值的查表法[43]、基于分子比和槽溫等參數(shù)間的回歸方程控制法[44]、基于初晶溫度實(shí)測(cè)值的控制法[45?46]和基于先進(jìn)控制理論的控制法[47].文獻(xiàn)[48]認(rèn)為AlF3濃度的較大波動(dòng)主要是由于電解槽熱平衡的波動(dòng)引起的,溫度與AlF3濃度存在較好的線性關(guān)系,提出了一種關(guān)于溫度差和AlF3濃度差的線性模型來(lái)確定AlF3每天的添加量.文獻(xiàn)[49]基于模型和工藝知識(shí)提出了一種新的電解質(zhì)溫度與AlF3添加控制方法,實(shí)現(xiàn)鋁電解槽能量平衡與物料平衡的解耦控制.文獻(xiàn)[50]證明了溫度與過(guò)剩AlF3濃度的線性關(guān)系,基于溫度變化確定每天氟化鋁的添加量.

傳統(tǒng)的鋁電解溫度和電解質(zhì)分子比是分開(kāi)控制,沒(méi)有考慮溫度和AlF3濃度兩者的相互關(guān)系,往往會(huì)造成溫度及AlF3濃度的過(guò)控制或欠控制,這也是控制不夠精確的主要原因.隨著鋁電解過(guò)程控制的自動(dòng)化需求不斷提高,人們開(kāi)始尋求更加精確的控制手段,溫度與AlF3濃度的耦合控制開(kāi)始成為主流,一些溫度與AlF3濃度耦合控制模型的提出在不同程度上改善了電解槽的熱平衡.通過(guò)上述的研究分析可知,AlF3濃度的控制主要是基于專家經(jīng)驗(yàn)或基于分子比和溫度等參數(shù)的控制.然而,鋁電解是一個(gè)能量平衡與物料平衡相互耦合的系統(tǒng),需要將更多的參數(shù)考慮進(jìn)來(lái),建立起一個(gè)整槽控制系統(tǒng),協(xié)調(diào)各工藝參數(shù)之間的關(guān)系,將復(fù)雜電解槽的運(yùn)行轉(zhuǎn)化為一個(gè)可控的過(guò)程.

7)鋁電解槽過(guò)熱度估計(jì)與狀態(tài)識(shí)別

過(guò)熱度是電解質(zhì)溫度與初晶溫度的差值,合適的過(guò)熱度是保證氧化鋁有效溶解的必要條件,同時(shí)也是合理槽況的綜合表征.然而,過(guò)熱度的測(cè)試周期長(zhǎng)、成本較高,難以應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中[7],因此,過(guò)熱度狀態(tài)的在線判斷對(duì)評(píng)估槽況和高效綠色生產(chǎn)具有重要意義.文獻(xiàn)[51]確定了溫度和氟化鋁為主因素的氟化鋁揮發(fā)速率模型,并通過(guò)電解質(zhì)成分的分析和計(jì)算,給出了過(guò)熱度的軟測(cè)量模型.文獻(xiàn)[52]通過(guò)機(jī)理分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試確定了過(guò)熱度測(cè)試方案,并結(jié)合實(shí)際情況驗(yàn)證了方案的正確性.文獻(xiàn)[40]基于知識(shí)模型對(duì)過(guò)熱度狀態(tài)進(jìn)行推理分析,根據(jù)灰度變化速率確定電解槽的過(guò)熱度狀態(tài),不僅融合了火眼信息還包括經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和機(jī)理知識(shí)等,更符合工藝人員判斷過(guò)熱度狀態(tài)的方式.文獻(xiàn)[53]構(gòu)建氟化鋁揮發(fā)率模型,通過(guò)對(duì)電解液成分的分析計(jì)算,給出了過(guò)熱軟測(cè)量模型,并通過(guò)實(shí)測(cè)值對(duì)模型進(jìn)行了在線修正.文獻(xiàn)[54]中利用電解溫度、電解槽工作電壓、出鋁量和AlF3添加量等歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建了動(dòng)態(tài)回歸方程,通過(guò)正交矩陣變換得到回歸相關(guān)系數(shù),確定AlF3添加量的決策模型.文獻(xiàn)[55]采用光流法對(duì)鋁電解槽火眼口處電解質(zhì)跳動(dòng)頻率和幅度進(jìn)行跟蹤計(jì)算,基于專家規(guī)則并結(jié)合跳動(dòng)頻率和幅度值對(duì)過(guò)熱度狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),實(shí)驗(yàn)表明具有較高的準(zhǔn)確率.文獻(xiàn)[56]采用粗糙集理論中值約簡(jiǎn)方法對(duì)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)規(guī)則提取,基于新定義的規(guī)則樹(shù)構(gòu)造了規(guī)則增量更新方法,從而能夠?qū)^(guò)熱度狀態(tài)作出估計(jì).文獻(xiàn)[57]采用相對(duì)密度噪聲過(guò)濾的隨機(jī)森林方法對(duì)鋁電解過(guò)熱度預(yù)測(cè),從而達(dá)到控制過(guò)熱度的目的.

在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,過(guò)熱度的判斷通常是工藝人員根據(jù)報(bào)表信息并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)知識(shí)做出判斷決策,需要數(shù)據(jù)與知識(shí)進(jìn)行協(xié)同推理計(jì)算.然而現(xiàn)有的研究成果更多是采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法,難以囊括鋁電解槽的復(fù)雜特征,從而影響電解槽過(guò)熱度狀態(tài)的判斷.而基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的判斷方法難以避免主觀上的影響,導(dǎo)致過(guò)熱度狀態(tài)判斷準(zhǔn)確率下降.

總之,盡管在鋁電解生產(chǎn)控制方面取得了一系列成果,但由于鋁電解生產(chǎn)電化學(xué)反應(yīng)劇烈復(fù)雜、環(huán)境惡劣、工況變化大、影響因素多,特別是鋁電解工藝技術(shù)正向大容量和高效節(jié)能方向發(fā)展,大型鋁電解槽的生產(chǎn)一直面臨著關(guān)鍵參數(shù)檢測(cè)難、建模難、自動(dòng)控制難等挑戰(zhàn).在檢測(cè)方面,現(xiàn)行鋁電解過(guò)程能夠在線檢測(cè)的僅有槽電壓和系列電流這兩個(gè)參數(shù),離線檢測(cè)的諸如電解溫度、電解質(zhì)成分、電解質(zhì)高度和鋁液高度等參數(shù)采樣周期差異大、測(cè)量精度和可靠性不高,反映電解槽工況時(shí)空分布變化狀態(tài)的手段有限.為了改進(jìn)鋁電解過(guò)程控制效果,增加在線監(jiān)測(cè)的工況參數(shù)一直是過(guò)程檢測(cè)的研究熱點(diǎn),主要包括側(cè)壁溫度、陰極溫度、陰極電流和陽(yáng)極電流分布等.在建模和控制方面,我國(guó)鋁電解過(guò)程控制的智能化水平不高.在鋁電解過(guò)程控制上,一方面依賴經(jīng)驗(yàn)建立了一系列的電解槽自動(dòng)控制系統(tǒng),能夠依據(jù)槽電壓變化進(jìn)行自動(dòng)下料操作,但控制規(guī)則和關(guān)鍵控制參數(shù)依靠工藝專家結(jié)合電解槽槽況分析調(diào)試給定,本質(zhì)上仍是基于經(jīng)驗(yàn)的人工操作,難以自動(dòng)對(duì)工況分類建模,敏捷設(shè)定控制參數(shù),未能實(shí)現(xiàn)人機(jī)靈敏協(xié)同的智能優(yōu)化控制.

2 鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行控制系統(tǒng)存在的問(wèn)題

隨著鋁電解企業(yè)朝著大型化和集團(tuán)化的方向發(fā)展,現(xiàn)有的鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行控制系統(tǒng)存在的問(wèn)題日益突出,主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面.

2.1 原料、能源供應(yīng)波動(dòng)給控制技術(shù)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)

1)原料來(lái)源復(fù)雜給控制技術(shù)帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)

我國(guó)鋁電解工業(yè)的原材料(氧化鋁、炭素與氟鹽等)品質(zhì)差異大,雜質(zhì)成分與含量波動(dòng)頻繁,導(dǎo)致電解鋁工藝生產(chǎn)的原料來(lái)源復(fù)雜,鋁電解工業(yè)過(guò)程控制技術(shù)在電解生產(chǎn)工況穩(wěn)定優(yōu)化運(yùn)行方面面臨巨大挑戰(zhàn).加之來(lái)源多樣,導(dǎo)致資源不斷劣質(zhì)化.而資源劣質(zhì)化與生產(chǎn)工藝調(diào)整導(dǎo)致氧化鋁產(chǎn)品中的一些以前氧化鋁工業(yè)從來(lái)不用考慮凈化的微量雜質(zhì),近些年來(lái)含量大幅上升,導(dǎo)致了原料價(jià)格和成分具有很大的不確定性.例如我國(guó)鋁電解陽(yáng)極生產(chǎn)廠為降低成本而采購(gòu)配用低價(jià)高硫焦,但硫升高不僅影響陽(yáng)極質(zhì)量,而且對(duì)鋁電解槽況也會(huì)產(chǎn)生不利影響.上述氧化鋁和陽(yáng)極等鋁電解生產(chǎn)原料的變化特點(diǎn)給我國(guó)鋁電解企業(yè)(特別是大型企業(yè)集團(tuán))的工藝技術(shù)方案選擇、生產(chǎn)組織與經(jīng)營(yíng)決策帶來(lái)了重大挑戰(zhàn).由此可見(jiàn),原料復(fù)雜導(dǎo)致的電解質(zhì)成分復(fù)雜和電解工藝參數(shù)難控是中國(guó)鋁電解工業(yè)面臨的最大技術(shù)難題.這一問(wèn)題的關(guān)鍵是生產(chǎn)工況不穩(wěn)定和惡化風(fēng)險(xiǎn)難以預(yù)知,對(duì)于電解槽多物理場(chǎng)耦合系統(tǒng)缺乏敏感、可靠的分布參數(shù)感知手段,導(dǎo)致運(yùn)行控制的精確性、穩(wěn)定性、前瞻性存在不足.

2)外部不確定性增加控制決策難度

能源供應(yīng)模式和原料、產(chǎn)品雙重價(jià)格不確定性對(duì)電解槽的控制與決策產(chǎn)生嚴(yán)重影響.在我國(guó)原鋁的成本中,能源消耗成本占比最大,達(dá)到40%～50%,因此能源價(jià)格(即電價(jià))對(duì)于我國(guó)鋁電解有著決定性的影響.當(dāng)前由于電網(wǎng)的峰谷電價(jià)、季節(jié)電價(jià)和地域電價(jià)差異較大,鋁電解集團(tuán)內(nèi)各企業(yè)面臨的電價(jià)差異極為復(fù)雜,能源價(jià)格和供應(yīng)模式的差異對(duì)操作條件和控制方案具有重大影響.鋁電解生產(chǎn)的原料和產(chǎn)品價(jià)格具有不確定性,特別是原鋁價(jià)格受到市場(chǎng)影響很大,且短時(shí)間內(nèi)發(fā)生波動(dòng)的幅度不可預(yù)測(cè).集團(tuán)化運(yùn)行的鋁電解企業(yè)決策將受到產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格不確定的極大影響,必須系統(tǒng)地將市場(chǎng)大數(shù)據(jù)與企業(yè)的生產(chǎn)、技術(shù)和經(jīng)營(yíng)智能決策融合起來(lái),才能有效規(guī)避生產(chǎn)決策失誤帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn).如何在能源供應(yīng)模式和原料、產(chǎn)品雙重價(jià)格不確定性影響下,實(shí)現(xiàn)精細(xì)、可靠、智能的鋁電解生產(chǎn),管控決策一體化勢(shì)在必行.

2.2 智能化水平不高和數(shù)據(jù)利用率低給控制技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)

鋁電解過(guò)程是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性過(guò)程,具有大時(shí)變、大時(shí)滯和多輸入多輸出的特點(diǎn)[28].而鋁電解槽作為煉鋁的核心設(shè)備,自身具有電、熱、磁、流、力和物料分布間交互耦合的作用,同時(shí)由于必不可少的人工介入,例如周期性的出鋁、換極等,嚴(yán)重干擾鋁電解槽的運(yùn)行狀態(tài),使得對(duì)鋁電解槽的管理與控制難度極大.鋁電解槽中的高溫、高腐蝕氟化鹽熔體環(huán)境,限制了對(duì)鋁電解槽的參數(shù)測(cè)量和控制操作動(dòng)作,能進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)的參數(shù)只有電流和槽電壓,可執(zhí)行的操作僅有陽(yáng)極移動(dòng)、物料下料和調(diào)節(jié)出鋁量[58].

鋁電解作為高能耗生產(chǎn)過(guò)程,面臨日益嚴(yán)格的環(huán)保排放要求,多目標(biāo)綜合運(yùn)行優(yōu)化難度大,控制與操作的智能化水平不高,數(shù)據(jù)利用率低.目前我國(guó)鋁電解的智能優(yōu)化控制水平不高,對(duì)蘊(yùn)含機(jī)理知識(shí)、運(yùn)行特性和控制響應(yīng)規(guī)律的生產(chǎn)數(shù)據(jù)利用率低,主要依賴人工進(jìn)行槽況判斷、趨勢(shì)分析和運(yùn)行操作決策.鋁電解每個(gè)生產(chǎn)系列中數(shù)百臺(tái)鋁電解槽和其他輔助流程會(huì)產(chǎn)生海量的結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)數(shù)據(jù),蘊(yùn)含有豐富的知識(shí),這些知識(shí)如何獲取,如何與人工決策的非結(jié)構(gòu)化經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)基于生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的知識(shí)自動(dòng)獲取和數(shù)據(jù)–知識(shí)集成控制,目前缺乏有效的方案和技術(shù)途徑.

3 構(gòu)建鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的必要性與可能性分析

從整體來(lái)看,我國(guó)鋁電解行業(yè)處于國(guó)際領(lǐng)先水平,但鋁電解工業(yè)可持續(xù)發(fā)展也面臨資源、能源、環(huán)保和人力資源等方面的多重挑戰(zhàn)和一系列難題,亟需通過(guò)智能優(yōu)化制造實(shí)現(xiàn)鋁電解的綠色化與高效化.

目前,鋁電解行業(yè)普遍采用是由企業(yè)資源計(jì)劃(Enterprise resource planning,ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing execution system,MES)和過(guò)程控制系統(tǒng)(Process control system,PCS)三層結(jié)構(gòu)組成的綜合自動(dòng)化系統(tǒng)架構(gòu),而且大部分企業(yè)都部署了三層結(jié)構(gòu)系統(tǒng)或MES和PCS兩層結(jié)構(gòu)系統(tǒng),但是其主要實(shí)現(xiàn)信息集成和管理功能,企業(yè)目標(biāo)、資源計(jì)劃、調(diào)度、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指令與控制指令的決策處于人工憑經(jīng)驗(yàn)決策的狀態(tài),并且ERP,MES和PCS無(wú)法實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成.底層的控制系統(tǒng)也只是實(shí)現(xiàn)了回路控制,運(yùn)行過(guò)程中異常工況診斷與處理,均由運(yùn)行工程師靠觀測(cè)運(yùn)行工況和相關(guān)的運(yùn)行數(shù)據(jù),憑經(jīng)驗(yàn)判斷與處理單個(gè)電解槽或電解系列的異常工況,難以實(shí)現(xiàn)與其他工序控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化,難以實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化,難以決策出優(yōu)化運(yùn)行指標(biāo)目標(biāo)值,當(dāng)生產(chǎn)條件與運(yùn)行工況發(fā)生變化時(shí),難以及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)、判斷與處理異常工況,難以實(shí)現(xiàn)安全優(yōu)化運(yùn)行;高溫、強(qiáng)腐蝕等惡劣的生產(chǎn)環(huán)境,使得鋁電解生產(chǎn)過(guò)程高度黑盒化,缺乏協(xié)同控制、優(yōu)化決策、異常工況診斷與自優(yōu)化控制仿真實(shí)驗(yàn)及可視化功能,沒(méi)有實(shí)現(xiàn)鋁電解的虛擬制造,也無(wú)法做到工藝優(yōu)化和全流程的整體優(yōu)化.未來(lái)鋁電解智能優(yōu)化制造要實(shí)現(xiàn)高效化和綠色化,亟需擺脫或減少對(duì)知識(shí)型工作者的依賴.

當(dāng)前,智能制造被公認(rèn)為提升制造業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力的核心技術(shù),我國(guó)也提出了“中國(guó)制造2025”及“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃等一系列戰(zhàn)略部署.鋁電解工業(yè)是典型的流程工業(yè),迫切需要實(shí)現(xiàn)新一代信息技術(shù)與鋁電解工業(yè)的全方位融合.以工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)云、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬制造、知識(shí)自動(dòng)化等為技術(shù)支撐的智能優(yōu)化制造是實(shí)現(xiàn)鋁電解過(guò)程高效化和綠色化發(fā)展的有效解決方法和必經(jīng)之路,開(kāi)展鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的研究對(duì)促進(jìn)多學(xué)科交叉融合發(fā)展、鋁電解生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步、智能優(yōu)化制造實(shí)施戰(zhàn)略等方面具有重大科學(xué)意義和實(shí)際價(jià)值.

為應(yīng)對(duì)我國(guó)鋁電解行業(yè)智能優(yōu)化制造面臨著種種難題,研發(fā)具有自主控制系統(tǒng)、全流程智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化決策系統(tǒng)和虛擬制造系統(tǒng)的鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)是提升我國(guó)鋁電解行業(yè)搶占新一輪制造技術(shù)制高點(diǎn)的重要手段,也是世界制造業(yè)發(fā)展的客觀趨勢(shì).開(kāi)發(fā)鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)既符合我國(guó)鋁電解行業(yè)發(fā)展的內(nèi)在要求,也是重塑我國(guó)鋁電解行業(yè)新優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然選擇.

4 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的構(gòu)成和愿景目標(biāo)

未來(lái)鋁電解智能優(yōu)化制造要實(shí)現(xiàn)高效化和綠色化,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝優(yōu)化和生產(chǎn)全流程的整體優(yōu)化,亟需擺脫或減少對(duì)知識(shí)型工作者的依賴,研發(fā)集智能優(yōu)化決策系統(tǒng)、智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化控制系統(tǒng)、智能安全運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)和虛擬制造系統(tǒng)于一體的智慧優(yōu)化生產(chǎn)系統(tǒng),具體構(gòu)成如圖1所示.

4.1 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的構(gòu)成

4.1.1 鋁電解槽分布式智能感知系統(tǒng)

圖1 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)Fig.1 Aluminum reduction intelligent optimization manufacturing system

對(duì)于400kA以上的大型鋁電解槽,槽內(nèi)各區(qū)域狀態(tài)分布的差異性變得十分顯著,運(yùn)行故障往往是從槽內(nèi)某個(gè)局部開(kāi)始,再逐步擴(kuò)展到全槽.然而,現(xiàn)有鋁電解控制技術(shù)均屬于集總參數(shù)控制技術(shù),依賴的在線實(shí)時(shí)采集信號(hào)只有槽電壓和系列電流這兩個(gè)集總參數(shù)信號(hào),因此解析出的電解槽狀態(tài)只是反映電解槽物料平衡、熱平衡和運(yùn)行穩(wěn)定性的整體狀態(tài),缺乏反映電解槽不同區(qū)域狀態(tài)的分布信息.

針對(duì)鋁電解槽關(guān)鍵可測(cè)分布式狀態(tài)參數(shù)(主要包括陽(yáng)極電流、側(cè)部槽殼溫度、陰極鋼棒溫度和電流等),獲得鋁電解槽分布式狀態(tài);通過(guò)機(jī)器視覺(jué)等方法智能感知鋁電解槽內(nèi)運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)分布式多物理場(chǎng)建模,對(duì)反映工況變化的多時(shí)空狀態(tài)參數(shù)實(shí)現(xiàn)智能感知系統(tǒng)集成,研究?jī)?nèi)容主要包括:

1)鋁電解槽分布式狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)方法與裝置.針對(duì)鋁電解槽關(guān)鍵可測(cè)分布式狀態(tài)參數(shù)(主要包括陽(yáng)極電流、側(cè)部槽殼溫度、陰極鋼棒溫度和電流等),通過(guò)優(yōu)化核心傳感器并優(yōu)化檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì),獲得高精度、快速響應(yīng)的分布式參數(shù)檢測(cè)方法;同時(shí),通過(guò)研究檢測(cè)參數(shù)的分布式并行計(jì)算模型,完成檢測(cè)參數(shù)的初步融合,形成鋁電解槽分布式關(guān)鍵狀態(tài)參數(shù)在線檢測(cè)基礎(chǔ)理論,并研制分布在線檢測(cè)分析儀樣機(jī).

2)基于機(jī)器視覺(jué)的鋁電解槽運(yùn)行狀態(tài)感知理論與方法.研制高質(zhì)量鋁電解槽槽面火眼圖像視覺(jué)信號(hào)采集與比色測(cè)溫系統(tǒng),研究火眼圖像紋理特征分析、火眼大小與形狀、圖像中炭渣的圖像識(shí)別等算法,建立火眼圖像處理與槽內(nèi)運(yùn)行狀態(tài)的機(jī)器識(shí)別方法,開(kāi)發(fā)基于火眼視覺(jué)信息的槽內(nèi)狀態(tài)參數(shù)的理論基礎(chǔ)模型,智能辨識(shí)電解槽內(nèi)電解質(zhì)溫度、過(guò)熱度、流動(dòng)狀態(tài)及火眼等信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁電解槽內(nèi)運(yùn)行狀態(tài)的智能感知.

3)基于在線仿真及實(shí)測(cè)參數(shù)的關(guān)鍵物理場(chǎng)軟測(cè)量模型.研究鋁電解槽多相–多場(chǎng)系統(tǒng)的在線仿真計(jì)算機(jī)模型的建立,分析多相–多場(chǎng)數(shù)學(xué)模型計(jì)算問(wèn)題的時(shí)間和空間復(fù)雜度,研究多維參數(shù)對(duì)計(jì)算復(fù)雜性的影響,確定相關(guān)計(jì)算問(wèn)題的易解性和難解性;在此基礎(chǔ)上,基于分布式參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)獲得的實(shí)測(cè)參數(shù),建立鋁電解槽關(guān)鍵物理場(chǎng)(主要包括電流、溫度、流速、磁場(chǎng)與濃度等)的在線軟測(cè)量理論模型,對(duì)各物理場(chǎng)的在線分布進(jìn)行計(jì)算,形成槽內(nèi)物理場(chǎng)信息的計(jì)算機(jī)斷層軟掃描技術(shù).

4)鋁電解智能感知系統(tǒng)集成方法.研究鋁電解感知系統(tǒng)的構(gòu)建方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)鋁電解槽的實(shí)時(shí)控制信息、在線分布式傳感信息、火眼機(jī)器視覺(jué)信息、現(xiàn)場(chǎng)移動(dòng)狀態(tài)下的測(cè)量信息、天車狀態(tài)信息等集成;開(kāi)發(fā)感知終端儲(chǔ)備多種功能的處理算法庫(kù)及在線更新算法,使感知系統(tǒng)可適用于監(jiān)測(cè)不同狀態(tài)的電解槽,并針對(duì)不同工況參數(shù)檢測(cè)的需求和特點(diǎn),采取并行計(jì)算的模式同時(shí)實(shí)現(xiàn)多種在線感知任務(wù).

4.1.2 大型鋁電解槽智能優(yōu)化控制系統(tǒng)

大型鋁電解槽智能優(yōu)化控制系統(tǒng)的功能是智能感知鋁電解生產(chǎn)條件變化,自適應(yīng)決策控制回路設(shè)定值,使回路控制層的輸出跟蹤設(shè)定值,實(shí)現(xiàn)運(yùn)行指標(biāo)的優(yōu)化控制;對(duì)運(yùn)行工況進(jìn)行實(shí)時(shí)可視化監(jiān)控,及時(shí)預(yù)測(cè)和診斷異常工況,當(dāng)異常工況出現(xiàn)時(shí),通過(guò)自愈、控制和排除異常工況,實(shí)現(xiàn)安全優(yōu)化運(yùn)行.鋁電解生產(chǎn)過(guò)程積累了大量不同頻率和性質(zhì)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),同時(shí)也能夠?qū)崟r(shí)獲得圖像、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)反映了生產(chǎn)運(yùn)行規(guī)律與工藝操作之間關(guān)系的潛在信息,因此亟需研究充分利用鋁電解槽運(yùn)行大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)鋁電解操控過(guò)程綜合控制方法.以生產(chǎn)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究數(shù)據(jù)和知識(shí)融合的智能優(yōu)化集成控制方法,建立鋁電解槽綠色高效生產(chǎn)的智能優(yōu)化集成操控系統(tǒng).主要研究?jī)?nèi)容包括:

1)基于鋁電解工業(yè)大數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù).在現(xiàn)代流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,存在大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,包括在線檢測(cè)、離線分析和運(yùn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)價(jià)值稀疏,活化其價(jià)值的能力受限,從中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)分析具有重要意義,是人工智能驅(qū)動(dòng)決策方法優(yōu)于人類專家決策的重要方面.為此需要研究基于深度學(xué)習(xí)等方法研究如何發(fā)現(xiàn)不同工況條下生產(chǎn)過(guò)程的高效操作模式,基于頻繁項(xiàng)集對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源進(jìn)行大數(shù)據(jù)價(jià)值分析和標(biāo)定,根據(jù)個(gè)性化數(shù)據(jù)特征敏感度設(shè)計(jì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)觸發(fā)策略和潛在知識(shí)處理方法,形成人工智能驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)大數(shù)據(jù)價(jià)值分析方法與知識(shí)發(fā)現(xiàn)觸發(fā)機(jī)制.

2)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)引導(dǎo)融合的鋁電解智能優(yōu)化集成控制方法.在推理決策過(guò)程中,機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)更多反映對(duì)象的一般性描述和共性規(guī)律,而生產(chǎn)數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)運(yùn)行過(guò)程局部的、短期的、個(gè)性化的特征,特別是對(duì)于一些具有較多工序和系統(tǒng)的流程工業(yè)運(yùn)行過(guò)程較為明顯.運(yùn)行操作優(yōu)化決策要求在局部、短期、個(gè)性化數(shù)據(jù)特征的驅(qū)動(dòng)下,敏感發(fā)現(xiàn)運(yùn)行特性的動(dòng)態(tài)變化,從知識(shí)庫(kù)中提取引導(dǎo)性知識(shí)進(jìn)行決策,做出就地即時(shí)的快速響應(yīng),同時(shí)將數(shù)據(jù)特征反饋到動(dòng)態(tài)知識(shí)增量式關(guān)聯(lián)和自學(xué)習(xí)部分.因此需要研究如何將知識(shí)引導(dǎo)下的推理過(guò)程與個(gè)性化數(shù)據(jù)特征進(jìn)行協(xié)同,包括數(shù)據(jù)信息對(duì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和機(jī)理知識(shí)的豐富和補(bǔ)充,以及對(duì)知識(shí)屬性和知識(shí)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法,使決策結(jié)果既滿足一般的物理化學(xué)反應(yīng)規(guī)律和工藝約束條件,又符合局部系統(tǒng)和一定時(shí)域內(nèi)過(guò)程運(yùn)行的個(gè)性行為特征.

3)非結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域知識(shí)的有效獲取和顯性化描述.傳統(tǒng)框架表示等知識(shí)模型表示操作決策知識(shí)時(shí)難以表達(dá)跨領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化知識(shí)元之間的聯(lián)系,容易出現(xiàn)選擇難、多義性和可理解性差等問(wèn)題,造成決策知識(shí)難以應(yīng)用,必須結(jié)合其他后驗(yàn)信息進(jìn)行有效性度量和顯性化描述.為此將后驗(yàn)有效性概率信息與傳統(tǒng)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,研究建立具有后驗(yàn)有效性的跨域網(wǎng)絡(luò)化領(lǐng)域知識(shí)庫(kù),圍繞生產(chǎn)過(guò)程運(yùn)行條件、操作參數(shù)、決策對(duì)象等信息建立現(xiàn)象/參數(shù)狀態(tài)、工況特征、原因和操作對(duì)策等不同層級(jí)間的知識(shí)元聯(lián)系,從運(yùn)行數(shù)據(jù)中獲取后驗(yàn)有效性信息,形成具有數(shù)據(jù)頻繁度支撐的知識(shí)元節(jié)點(diǎn).

4)決策知識(shí)多屬性的深度分析.知識(shí)自動(dòng)化系統(tǒng)中決策知識(shí)不是靜態(tài)固定不變的,而是根據(jù)決策需要、工況變化和數(shù)據(jù)信息的積累自主動(dòng)態(tài)更新演化的.需要根據(jù)以下差異對(duì)各種知識(shí)進(jìn)行多屬性的動(dòng)態(tài)智能分析.a)知識(shí)的不同來(lái)源;b)應(yīng)用于管理決策、調(diào)度決策和操作決策等不同方面;c)數(shù)據(jù)支持積累的成熟度不同;d)根據(jù)其他知識(shí)源對(duì)其可靠性程度的協(xié)同判定.因此,決策知識(shí)應(yīng)當(dāng)是來(lái)源可分類、功能可分型、成熟度和可靠性可分級(jí)的.此外,還應(yīng)當(dāng)考慮知識(shí)的冗余度和相似性,以利于后續(xù)推理中的約簡(jiǎn).所以必須基于動(dòng)態(tài)多屬性智能分析方法研究分型分類知識(shí)的可靠性辨識(shí)、相似性度量和分級(jí)評(píng)價(jià),形成知識(shí)的動(dòng)態(tài)演化更新策略.

5)具有后驗(yàn)關(guān)聯(lián)性的分層跨域知識(shí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型.傳統(tǒng)知識(shí)模型表示鋁電解的槽況知識(shí)時(shí)凸顯出了許多不足.主要體現(xiàn)在:a)電解槽知識(shí)包含物理、化學(xué)、冶金和控制等多領(lǐng)域的知識(shí),并且各知識(shí)元的有效范圍和關(guān)聯(lián)層級(jí)不同,例如氧化鋁在電解質(zhì)中的溶解速度有半經(jīng)驗(yàn)公式、化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)方程、傳質(zhì)擴(kuò)散控制模型等多種適用范圍不同的知識(shí),因此傳統(tǒng)的語(yǔ)義網(wǎng)等知識(shí)模型難以表達(dá)分層跨域知識(shí)元之間的聯(lián)系.b)槽況知識(shí)具有模糊性和不確定性,例如電解槽冷槽和熱槽的判斷沒(méi)有明確的界線,電解槽火眼中某一種特征現(xiàn)象的出現(xiàn)既可能是冷槽特征也可能是熱槽特征,采用傳統(tǒng)的語(yǔ)義網(wǎng)等模型將出現(xiàn)選擇難、多義性和可理解性差等問(wèn)題,必須結(jié)合其他后驗(yàn)信息進(jìn)行判斷.為此本課題將后驗(yàn)關(guān)聯(lián)概率信息與傳統(tǒng)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出研究具有后驗(yàn)關(guān)聯(lián)性的分層跨域知識(shí)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型.該模型圍繞鋁電解生產(chǎn)過(guò)程工藝條件的知識(shí)關(guān)聯(lián)建立分層語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)模型,在知識(shí)元節(jié)點(diǎn)之間添加后驗(yàn)關(guān)聯(lián)信息,不僅能有效解決槽況判斷中模糊性、不確定性和知識(shí)表示選擇多義性的問(wèn)題,而且可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)自修正后驗(yàn)關(guān)聯(lián)權(quán)重,實(shí)現(xiàn)知識(shí)關(guān)系模型的智能化更新.

6)多粒度知識(shí)關(guān)聯(lián)模型的聯(lián)合推理計(jì)算.知識(shí)的多粒度結(jié)構(gòu)是在考慮知識(shí)領(lǐng)域、知識(shí)級(jí)別和時(shí)效關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上提出的,能夠降低大數(shù)據(jù)環(huán)境下的決策計(jì)算規(guī)模.多粒度聯(lián)合計(jì)算的核心是構(gòu)建以決策問(wèn)題為導(dǎo)向的多層求解器,研究多層求解器層數(shù)的確定、層間關(guān)系的建立和逐層求解器的構(gòu)造等問(wèn)題,研究知識(shí)決策自動(dòng)跨層學(xué)習(xí)的廣播式或遷移式策略,有效跨越車間/企業(yè)/集團(tuán)不同層級(jí)之間的信息壁壘,研發(fā)層次化和組件式的知識(shí)自推理學(xué)習(xí)方法.

7)異構(gòu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的個(gè)性化特征提取與知識(shí)協(xié)同方法.鋁電解生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括自動(dòng)檢測(cè)的槽電壓,人工檢測(cè)的項(xiàng)目(槽溫、氧化鋁濃度、電解質(zhì)水平、鋁水平等),以及操作相關(guān)的下料方式、氟鹽添加量、操作狀態(tài)(換極、出鋁)等.同時(shí),通過(guò)陽(yáng)極電流分布監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和火眼視頻自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等新技術(shù)能夠自動(dòng)獲取新的槽況信息(例如火眼中電解質(zhì)跳動(dòng)的頻率和幅度以及火苗情況與電解槽過(guò)熱度之間存在密切關(guān)系),結(jié)合下料時(shí)槽電壓變化特征可以對(duì)過(guò)熱度進(jìn)行識(shí)別.由此可見(jiàn),鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中不同類型的數(shù)據(jù)具有異構(gòu)關(guān)聯(lián)性.對(duì)于電解生產(chǎn)來(lái)說(shuō),不同系列、不同槽齡、不同槽況電解槽的反應(yīng)行為特征都不完全一樣,這些個(gè)性化特征反映在異構(gòu)關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)信息中,同時(shí)又遵循一般的物理化學(xué)反應(yīng)規(guī)律和工藝約束條件.為此,根據(jù)智能化操作決策需要,研究如何從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取和學(xué)習(xí)電解槽個(gè)性化特征,將基于數(shù)據(jù)的個(gè)性化特征和共性知識(shí)關(guān)系模型進(jìn)行聯(lián)接和融合,建立自洽統(tǒng)一的分層跨域知識(shí)協(xié)同機(jī)制,從而為實(shí)現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)一體化的溯因控制奠定基礎(chǔ).

4.1.3 大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)

目前鋁電解槽的管控基本以人工經(jīng)驗(yàn)為主,造成了同樣的工藝技術(shù)條件,不同的車間甚至不同的工區(qū)最終的技術(shù)指標(biāo)均不一樣的現(xiàn)象.由于鋁電解企業(yè)的原料、能源與設(shè)備狀態(tài)經(jīng)常變化,人工管控智能化程度低,難以實(shí)現(xiàn)鋁電解槽系列的智能協(xié)同優(yōu)化控制.大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)主要以系列鋁電解槽生產(chǎn)的協(xié)同優(yōu)化為目標(biāo),研究鋁電解槽系列工藝條件的協(xié)同優(yōu)化控制與管理,主要內(nèi)容包括:

1)能源供應(yīng)波動(dòng)條件下的鋁電解槽工藝與控制智能優(yōu)化.對(duì)鋁電解過(guò)程的能耗進(jìn)行系統(tǒng)的理論與機(jī)理分析,在現(xiàn)代規(guī)?；X電解系列企業(yè)的產(chǎn)能、設(shè)備布局、生產(chǎn)節(jié)奏等條件下,揭示鋁電解生產(chǎn)工藝約束及主體用能設(shè)備和系統(tǒng)的負(fù)荷運(yùn)行特性;并基于現(xiàn)代鋁電解集團(tuán)企業(yè)能耗的特點(diǎn),例如自備電廠、孤網(wǎng)運(yùn)行、獨(dú)立電網(wǎng)等,研究基于能源供應(yīng)的變負(fù)荷理論響應(yīng)潛力評(píng)估量化模型及技術(shù)經(jīng)濟(jì)適應(yīng)性理論模型,研究在不同的能源供應(yīng)條件下,規(guī)模鋁電解系列在不同的能源供應(yīng)條件下的工藝與控制優(yōu)化策略.

2)鋁電解槽系統(tǒng)運(yùn)行性能指標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化分解與協(xié)同控制方法.鋁電解槽系統(tǒng)是一個(gè)物料平衡和能量平衡相互耦合的系統(tǒng),在運(yùn)行過(guò)程中需要保證多個(gè)目標(biāo)在理想或可控范圍內(nèi),即不僅要保證系統(tǒng)的效率,同時(shí)還應(yīng)盡可能降低能耗,減少?gòu)U氣的產(chǎn)生.由于電解槽的特殊性,運(yùn)行過(guò)程有許多工藝條件限制,在調(diào)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)時(shí)應(yīng)盡可能小地減少對(duì)電解槽的干擾等.因此,研究電解槽系統(tǒng)運(yùn)行性能指標(biāo)可進(jìn)行優(yōu)化分解,并進(jìn)行協(xié)同控制,從而實(shí)現(xiàn)電解槽能夠平穩(wěn)高效運(yùn)行.

3)鋁電解槽系列協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)技術(shù).大型鋁電解槽系列智能協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)主要以系列鋁電解槽生產(chǎn)的協(xié)同優(yōu)化為目標(biāo),研究鋁電解槽系列工藝條件的協(xié)同優(yōu)化控制與管理,主要包括:a)大型鋁電解槽系列優(yōu)化運(yùn)行性能指標(biāo)、鋁電解槽運(yùn)行指標(biāo)及控制變量之間特性分析;b)多電解槽運(yùn)行過(guò)程智能協(xié)同優(yōu)化策略;c)鋁電解槽系統(tǒng)運(yùn)行性能指標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化分解與協(xié)同控制方法;d)鋁電解槽系列協(xié)同優(yōu)化控制系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)技術(shù).

4.1.4 鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化決策系統(tǒng)

鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化決策系統(tǒng)在外部市場(chǎng)動(dòng)態(tài)需求和內(nèi)部企業(yè)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)狀況(設(shè)備能力、資源消耗、環(huán)保)等約束條件下,以盡可能提高包含產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗、排放、成本等指標(biāo)在內(nèi)的制造綜合效益為目標(biāo),采用虛擬仿真制造實(shí)現(xiàn)前饋決策,通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)反饋智能決策,人機(jī)交互動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策反映質(zhì)量、效率、成本、消耗、安環(huán)等方面的企業(yè)全局指標(biāo)、生產(chǎn)流程指標(biāo)和工藝過(guò)程指標(biāo),進(jìn)而決策出規(guī)模化鋁電解生產(chǎn)系統(tǒng)在不同的原料和能源供應(yīng)條件下的工藝指標(biāo)、生產(chǎn)計(jì)劃及調(diào)度,為生產(chǎn)制造全流程的協(xié)同控制提供優(yōu)化目標(biāo).研究?jī)?nèi)容主要包括:

1)電解鋁智能優(yōu)化決策系統(tǒng)體系架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù).主要研究電解鋁智能優(yōu)化決策系統(tǒng)體系架構(gòu)實(shí)現(xiàn)技術(shù),基于機(jī)器學(xué)習(xí)與智能優(yōu)化技術(shù)的決策算法,大數(shù)據(jù)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)的一體化智能決策實(shí)現(xiàn)技術(shù),鋁電解生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置智能決策實(shí)現(xiàn)技術(shù).

2)面向決策的鋁電解工業(yè)云計(jì)算與智能云服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建技術(shù).物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)與過(guò)程控制網(wǎng)絡(luò)為鋁電解工業(yè)生產(chǎn)和管理提供了海量的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí),對(duì)這些資源進(jìn)行高效利用為生產(chǎn)和管理服務(wù),是鋁電解工業(yè)智能工廠構(gòu)建的一個(gè)核心技術(shù).因此,需要研究鋁電解工業(yè)云計(jì)算與云服務(wù)技術(shù),為海量信息的處理和智能計(jì)算提供重要的技術(shù)支持,為鋁電解工業(yè)仿真優(yōu)化、生產(chǎn)計(jì)劃、管理、決策提供高效服務(wù).包括:鋁電解工業(yè)各種資源的虛擬化;云服務(wù)平臺(tái)的體系架構(gòu)與構(gòu)建;云計(jì)算技術(shù)與應(yīng)用;高性能計(jì)算算法應(yīng)用;數(shù)據(jù)、信息與知識(shí)的智能處理、可視化與應(yīng)用技術(shù);基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的智能工廠服務(wù)模式的標(biāo)準(zhǔn)框架;云服務(wù)安全技術(shù).

3)鋁電解生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置智能決策實(shí)現(xiàn)技術(shù).鋁電解企業(yè)現(xiàn)如今朝著集團(tuán)化、電解槽朝著大型化方向發(fā)展,生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度及生產(chǎn)資源配置的人工決策已經(jīng)難以滿足鋁電解行業(yè)的發(fā)展需求.需要研究鋁電解在需求不確定以及資源不確定的情況下,如何根據(jù)獲取的市場(chǎng)變化、原料供應(yīng)、能源保障等,并綜合考慮自身情況,對(duì)資源實(shí)現(xiàn)智能決策,從而達(dá)到在生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度及生產(chǎn)配置智能決策下的綜合收益最大化的目標(biāo).

4)原料供應(yīng)波動(dòng)條件下的鋁電解槽工藝與控制智能優(yōu)化.針對(duì)大型鋁電解企業(yè)的原料來(lái)源復(fù)雜和原料性質(zhì)波動(dòng)頻繁的特性,基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論,建立外界原料市場(chǎng)數(shù)據(jù)、電化學(xué)機(jī)理知識(shí)與檢測(cè)數(shù)據(jù)知識(shí)融合的工藝技術(shù)指標(biāo)、效益和成本的智能過(guò)程模型;以原料的雜質(zhì)含量(例如炭素陽(yáng)極中硫含量、氧化鋁中鋰、鉀含量等)、原料物性參數(shù)(例如氧化鋁的安息角、粒度及晶型等)、原料價(jià)格及原料庫(kù)存情況等作為條件,以經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo),研究鋁電解槽的工藝條件和集成控制參數(shù)的優(yōu)化.

5)多類型操作決策知識(shí)的融合與演化.在結(jié)構(gòu)化關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)中,需要解決多屬性知識(shí)相互轉(zhuǎn)化利用的問(wèn)題,特別是數(shù)據(jù)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和機(jī)理知識(shí)的融合,能夠消除知識(shí)中的不確定性,提升決策價(jià)值.為此,需要研究具有不同屬性的知識(shí)的融合、重組與演化方法,形成新的知識(shí)關(guān)聯(lián),甚至產(chǎn)生更高層次上的綜合知識(shí).對(duì)于決策中常常遇到的未知情境(例如未記錄的工況),可以從相似條件中提取知識(shí)關(guān)聯(lián)進(jìn)行演化,完成推理演化決策,并通過(guò)反饋?zhàn)詫W(xué)習(xí)獲得校驗(yàn).

6)生產(chǎn)過(guò)程多操作參數(shù)精細(xì)化協(xié)同決策.現(xiàn)代流程工業(yè)中,隨著工藝水平提升,理想工藝條件下的最優(yōu)工作區(qū)域逐漸被掌握.但是由于原料波動(dòng)等原因運(yùn)行過(guò)程始終處在動(dòng)態(tài)變化中,需要通過(guò)各個(gè)操作參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化保持或趨于最優(yōu)的臨界工作區(qū)域.這一精細(xì)的協(xié)同操作優(yōu)化需要解決兩個(gè)決策問(wèn)題:a)根據(jù)知識(shí)關(guān)聯(lián)模型的聯(lián)合推理計(jì)算確定當(dāng)前工況下的多參數(shù)最優(yōu)工作區(qū)間,形成基于知識(shí)推理的優(yōu)化操作模式,包含操作參數(shù)、工況條件和運(yùn)行性能指標(biāo).b)操作參數(shù)的調(diào)整不是一蹴而就的,需結(jié)合具體流程的動(dòng)態(tài)特性,研究從當(dāng)前工況過(guò)渡到最優(yōu)工作區(qū)間的多參數(shù)協(xié)同遷移操作策略及滾動(dòng)優(yōu)化方法.

4.1.5 鋁電解運(yùn)行安全監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)

鋁電解運(yùn)行安全監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)鋁電解的智能化控制系統(tǒng)、智能協(xié)同控制系統(tǒng)、智能優(yōu)化決策系統(tǒng)的可視化和遠(yuǎn)程移動(dòng)監(jiān)控,預(yù)報(bào)異常工況進(jìn)行自優(yōu)化控制.主要研究?jī)?nèi)容包括:

1)鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行監(jiān)控與自優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu).主要研究:a)基于運(yùn)行大數(shù)據(jù)與知識(shí)自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)的鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行監(jiān)控與最優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu);b)基于運(yùn)行大數(shù)據(jù)的鋁電解關(guān)鍵參數(shù)演變特征分析;c)基于多信息源趨勢(shì)分析的鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行安全智能預(yù)警;d)基于運(yùn)行大數(shù)據(jù)和可視化的鋁電解生產(chǎn)全流程一體化優(yōu)化運(yùn)行的監(jiān)控;e)基于模型、圖像、數(shù)據(jù)特征的感知提取與人工智能學(xué)習(xí)的鋁電解異常工況監(jiān)控;f)基于決策–控制–設(shè)備溯源機(jī)制的鋁電解自愈與自優(yōu)化控制技術(shù).

2)基于運(yùn)行大數(shù)據(jù)的鋁電解關(guān)鍵參數(shù)演變特征分析方法.關(guān)鍵參數(shù)在鋁電解生產(chǎn)過(guò)程中主要用于調(diào)節(jié)電解槽的熱平衡和物料平衡,從而實(shí)現(xiàn)電解槽能夠在較為理想的平衡狀態(tài)下運(yùn)行.基于運(yùn)行大數(shù)據(jù)的分析方法對(duì)電解槽關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行分析,了解電解槽的運(yùn)行特性.同時(shí)為電解槽關(guān)鍵參數(shù)的演變做出判斷,從而能夠?yàn)楣に嚾藛T提供一種操作參考,減少人工設(shè)定關(guān)鍵參數(shù)不準(zhǔn)確情況的發(fā)生.

3)基于多信息源趨勢(shì)分析的鋁電解生產(chǎn)運(yùn)行安全智能預(yù)警.鋁電解生產(chǎn)過(guò)程積累了不同頻率和性質(zhì)的大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),同時(shí)也能夠?qū)崟r(shí)獲得圖像和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),呈現(xiàn)出一種多信息源的情況.通過(guò)鋁電解大數(shù)據(jù)處理的方法對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)電解槽當(dāng)前的安全性能做出評(píng)估,并對(duì)未來(lái)電解槽的安全性能變化趨勢(shì)做出判斷.為電解槽生產(chǎn)運(yùn)行安全提供一種全面的、多方位的評(píng)估和預(yù)警.

4)基于大數(shù)據(jù)的電解槽生命周期智能評(píng)估.根據(jù)鋁電解生產(chǎn)需求,以鋁電解系列的核心設(shè)備鋁電解槽為對(duì)象,基于其運(yùn)行狀態(tài)的歷史大數(shù)據(jù),分析自啟動(dòng)日開(kāi)始累計(jì)的各類電流、爐底壓降、原鋁鐵含量、槽殼溫度等數(shù)據(jù)的演變特征,研究槽內(nèi)襯材料的電化學(xué)滲透機(jī)理與熱應(yīng)力分布模型,建立電解槽壽命智能評(píng)估模型.同時(shí)基于對(duì)多源趨勢(shì)的分析,建立鋁電解槽生產(chǎn)運(yùn)行安全預(yù)警模型.通過(guò)模型的運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)對(duì)電解槽的壽命狀態(tài)進(jìn)行智能化安全監(jiān)控與預(yù)警,預(yù)防重大安全事故發(fā)生.

5)基于模型、圖像、數(shù)據(jù)特征提取的鋁電解異常工況監(jiān)控.鋁電解生產(chǎn)以提高電流效率和降低能耗為主要目標(biāo),穩(wěn)定工況是實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的重要保障.利用模型以及多源異構(gòu)信息融合技術(shù),從海量復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)和電解槽火眼圖像中發(fā)現(xiàn)異常工況發(fā)生及演變的規(guī)律,實(shí)現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程表征異常工況信息的一致性描述.從信息時(shí)間空間的角度對(duì)數(shù)據(jù)、機(jī)理知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行獲取和融合,采用遞進(jìn)式特征提取實(shí)現(xiàn)未來(lái)電解槽況的預(yù)測(cè)與評(píng)估,并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)提取的特征進(jìn)行定性標(biāo)注.根據(jù)電解槽當(dāng)前的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、火眼圖像、外來(lái)信息和標(biāo)注特征實(shí)現(xiàn)電解槽況監(jiān)控的目標(biāo).

4.1.6 鋁電解生產(chǎn)虛擬制造系統(tǒng)

鋁電解生產(chǎn)虛擬制造系統(tǒng)采用多物理場(chǎng)仿真和可視化技術(shù)呈現(xiàn)電解過(guò)程全時(shí)空的定量信息,為解析鋁電解機(jī)理、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化調(diào)控創(chuàng)造條件,構(gòu)建鋁電解生產(chǎn)過(guò)程物質(zhì)轉(zhuǎn)化和能量傳遞的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,為實(shí)現(xiàn)鋁電解過(guò)程優(yōu)化控制、協(xié)同控制、優(yōu)化決策、異常工況診斷與自優(yōu)化控制等各環(huán)節(jié)的仿真實(shí)驗(yàn)和可視化創(chuàng)造條件.主要研究?jī)?nèi)容包括:

1)融合機(jī)理、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的鋁電解槽多場(chǎng)多相反應(yīng)體系建模方法.鋁電解槽是一種多場(chǎng)多相的反應(yīng)體系,夾帶著劇烈的電化學(xué)和物理反應(yīng),同時(shí)產(chǎn)生大量氣體.多相多場(chǎng)在鋁電解槽內(nèi)產(chǎn)生、演變并相互作用,影響鋁電解生產(chǎn)的能耗、效率、槽壽命等技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo).同時(shí)由于電解槽內(nèi)是一個(gè)高溫、高腐蝕的環(huán)境,造成許多關(guān)鍵參數(shù)測(cè)量困難,導(dǎo)致電解槽內(nèi)存在諸多測(cè)量盲區(qū).因此僅采用機(jī)理、數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)知識(shí)難以捕獲電解槽主要特征,在基于數(shù)據(jù)分析建模的基礎(chǔ)上,需借助于機(jī)理分析和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行指導(dǎo)建模,實(shí)現(xiàn)構(gòu)建鋁電解槽多場(chǎng)多相的模型體系.

2)鋁電解多相多場(chǎng)數(shù)據(jù)的可視化理論與方法.從鋁電解的具體應(yīng)用出發(fā),例如鋁電解狀態(tài)分析、生產(chǎn)工藝與控制參數(shù)的調(diào)整等,研究基于多粒度的分級(jí)挖掘算法,基于鋁電解工業(yè)大數(shù)據(jù),建立各類型各種目的的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);研究多相多場(chǎng)計(jì)算數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)的融合理論方法,構(gòu)建一體化的高維數(shù)據(jù)場(chǎng),結(jié)合鋁電解實(shí)際生產(chǎn)與管理對(duì)數(shù)據(jù)精度的需要,研究面向可視化的高維數(shù)據(jù)降維理論與方法,給出鋁電解過(guò)程的多維、多尺度信息表達(dá)模型;研究多相多場(chǎng)交互作用過(guò)程的圖形映射,實(shí)現(xiàn)鋁電解時(shí)變高維數(shù)據(jù)場(chǎng)的可視化.

3)鋁電解虛擬生產(chǎn)與可視化.采用多物理場(chǎng)仿真和可視化技術(shù)呈現(xiàn)電解過(guò)程全時(shí)空的定量信息,為解析鋁電解機(jī)理、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化調(diào)控創(chuàng)造條件,實(shí)現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)過(guò)程物質(zhì)轉(zhuǎn)化和能量傳遞的虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景.針對(duì)鋁電解過(guò)程氣–液–固多相、分子–微團(tuán)–設(shè)備多尺度、速度–溫度–濃度多場(chǎng)相互耦合的復(fù)雜體系等特點(diǎn),研究多場(chǎng)多相反應(yīng)體系下鋁電解過(guò)程的物質(zhì)轉(zhuǎn)換與能量傳遞機(jī)理,以及大數(shù)據(jù)環(huán)境下融合機(jī)理、數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的多場(chǎng)多相反應(yīng)體系建模方法、鋁電解過(guò)程多尺度耦合計(jì)算方法、多相多場(chǎng)數(shù)據(jù)的可視化理論與方法以及可視化的實(shí)現(xiàn)和分析技術(shù)、全流程虛擬生產(chǎn)系統(tǒng)的構(gòu)建和實(shí)現(xiàn).

4)鋁電解過(guò)程運(yùn)行控制、工況診斷、優(yōu)化決策的仿真平臺(tái)與虛擬實(shí)現(xiàn).由于所研究方法難以保證鋁電解生產(chǎn)控制系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定運(yùn)行,需研發(fā)一種集鋁電解運(yùn)行控制、工況診斷、優(yōu)化決策的仿真平臺(tái),避免在鋁電解槽系統(tǒng)上直接運(yùn)行,并在該平臺(tái)進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)以保證鋁電解槽的運(yùn)行安全穩(wěn)定.

4.2 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標(biāo)與愿景

鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的目標(biāo)和愿景是在外部市場(chǎng)動(dòng)態(tài)需求、內(nèi)部企業(yè)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)狀況(電解槽生產(chǎn)能力、資源消耗、環(huán)保)、國(guó)家相關(guān)政策以及鋁價(jià)、原材料價(jià)格等市場(chǎng)環(huán)境約束條件下,能夠?qū)崟r(shí)地做出正確決策,盡可能提高鋁電解包含產(chǎn)量、質(zhì)量、能耗、排放、成本等指標(biāo)在內(nèi)的制造綜合效益.

采用鋁電解虛擬仿真制造實(shí)現(xiàn)前饋決策,通過(guò)工業(yè)大數(shù)據(jù)和知識(shí)自動(dòng)化方法實(shí)現(xiàn)反饋智能決策.人機(jī)交互動(dòng)態(tài)優(yōu)化決策反映質(zhì)量、效率、成本、消耗、安環(huán)等方面的鋁電解企業(yè)全局指標(biāo)、生產(chǎn)流程指標(biāo)和工藝過(guò)程指標(biāo),為生產(chǎn)制造全流程的協(xié)同控制提供優(yōu)化目標(biāo).最終真正實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)、資源計(jì)劃、調(diào)度、運(yùn)行指標(biāo)、生產(chǎn)指令與控制指令集成優(yōu)化,而且實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程、移動(dòng)與可視化監(jiān)控與決策,達(dá)到盡可能提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量,降低生產(chǎn)成本,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程環(huán)境足跡最小化,確保環(huán)境友好地可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo).

5 技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與展望

5.1 技術(shù)發(fā)展規(guī)劃

鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃如圖2所示.發(fā)展路線實(shí)施兩步走戰(zhàn)略,包括中短期規(guī)劃(2017年～2025年)和中長(zhǎng)期規(guī)劃(2025年～2050年).到2025年,基本解決鋁電解工業(yè)目前面臨的挑戰(zhàn)性難題,并在大型鋁電解企業(yè)進(jìn)行相關(guān)理論方法及技術(shù)驗(yàn)證;到2050年,實(shí)現(xiàn)鋁電解生產(chǎn)智能優(yōu)化制造系統(tǒng)的主要6大系統(tǒng)研發(fā),并取得明顯成效.各規(guī)劃的具體目標(biāo)如下:

1)中短期規(guī)劃(2017年～2025年)

到2025年,基本解決鋁電解工業(yè)過(guò)程控制中面臨的挑戰(zhàn)性難題,攻克鋁電解槽智能感知與工況識(shí)別、協(xié)同優(yōu)化控制、生產(chǎn)智能優(yōu)化決策等關(guān)鍵技術(shù),開(kāi)發(fā)形成鋁電解虛擬制造系統(tǒng)、安全評(píng)估與自優(yōu)化系統(tǒng)、智能云服務(wù)平臺(tái),并在大型鋁電解企業(yè)進(jìn)行相關(guān)理論方法及技術(shù)驗(yàn)證.

2)中長(zhǎng)期規(guī)劃(2025年～2050年)

到2050年,建立涵蓋感知、協(xié)同、決策、診斷、可視化的鋁電解智能制造服務(wù)體系,并取得明顯成效;形成具有世界領(lǐng)先水平的鋁電解智能制造科學(xué)理論和技術(shù)平臺(tái),產(chǎn)生顯著國(guó)際學(xué)術(shù)影響,引領(lǐng)鋁電解智能制造技術(shù)潮流,孕育出世界級(jí)的產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合體,依托專利技術(shù)產(chǎn)品形成相關(guān)高技術(shù)產(chǎn)業(yè).

5.2 發(fā)展展望

圖2 鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃Fig.2 Development planning of aluminum reduction intelligent manufacturing system

本文結(jié)合未來(lái)鋁電解的發(fā)展趨勢(shì)以及現(xiàn)有運(yùn)行控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀提出了構(gòu)建一種鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng).未來(lái)通過(guò)對(duì)鋁電解智能優(yōu)化制造系統(tǒng)構(gòu)成的研究,突破基于知識(shí)自動(dòng)化的全流程操作決策關(guān)鍵技術(shù),為降低或擺脫對(duì)高水平操作決策人員的依賴創(chuàng)造條件.在穩(wěn)定生產(chǎn)指標(biāo)、降低能耗物耗、降低人力成本和運(yùn)維成本、提高生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益方面具有十分可觀的應(yīng)用前景,有望為鋁電解行業(yè)的精細(xì)化、綠色化、高效化、智能化生產(chǎn)開(kāi)辟新的技術(shù)路徑.為構(gòu)建智能化、協(xié)同化和人機(jī)物高度融合的鋁電解生產(chǎn)決策系統(tǒng)奠定科學(xué)基礎(chǔ),并且能夠滿足高效、綠色、智能制造的新要求和中國(guó)制造2025的戰(zhàn)略行動(dòng)綱領(lǐng),適應(yīng)兩化深度融合的信息網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)環(huán)境.同時(shí),對(duì)提升我國(guó)鋁電解行業(yè)整體運(yùn)行技術(shù)水平和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力,實(shí)現(xiàn)鋁電解行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義.