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软化水系统运行时间智能决策系统设计与应用论文

发布时间:2022-08-27 14:29:26 文章来源: SCI论文网 我要评论














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  摘要:针对某厂软化水系统运行时间智能控制的需求,分析了软化水工艺流程,采用传感器改造了现有设备,采集了来水软化前后的流速及电导率数据,并利用历史监测数据训练了运行时间的预测模型,在上位机上实现了对各传感器数据的实时监控、运行时间预测与控制等功能,实现对生产工艺的智能控制。通过测试,系统达到预期设计的目标。
 
  关键词:智能控制;运行时间预测;实时监控
 
  Design and Application of Intelligent Decision System for Run Time of Water Softening System
 
  LI Xin1,DAI Jun1,MA Rui1,WANG Xian1,YANG Chunming2
 
  (1.Mianyang Cigarette Factory,China Tobacco Sichuan Industrial Co.,Ltd.,Mianyang Sichuan 621000;2.Southwest University of Science and Technology School of Computer Science and Technology,Mianyang Sichuan 621010)
 
  【Abstract】:According to the demand of intelligent control of operation time of softened water system in a factory.This paper analyzes the processflow of softened water,and the existing system is transformed with sensors.The flow rate and conductivity data of incoming water before and after softening are collected.The prediction model of operation time is trained with historical monitoring data,and the functions of real-time monitoring of sensor data,prediction and control of operation time are realized on the host computer,so as to realize the intelligent control of production process.Through the test,the system achieves the expected design goal.
 
  【Key words】:intelligent control;run time prediction;real time monitoring
 
  0引言
 
  在以钠离子交换为原理的软化水系统中,将来水流经钠离子交换树脂,用不易结垢钠离子置换出易结垢的Ca2+,Mg2+离子,减少来水中的易结垢金属离子,达到硬水软化水的目的[1]。基于钠离子交换的软化水系统工艺流程为供水、反洗、进盐水再生、冲洗(慢冲洗、快冲洗)、注水[2],目前的系统中已采用可编程逻辑(Programmable Logic Controller,PLC)对其工艺流程进行了自动化控制,减少了大量的人工干预,提高了生产效率[3]。虽然系统的工艺流程实现了自动控制,但目前工艺每个环节的运行时间通常以经验知识人为设置,由于来水中的钙镁离子含量不稳定,固定运行时间会浪费较多资源,同时不能保证出水的质量。如对某厂软化水系统来水的电导率进行了连续10个月监测,最小值与最大值的差距达到了111.43%。

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  针对上述问题,文章分析了基于钠离子交换的软化水系统工艺流程,针对某厂软化水系统自动控制中存在的问题,设计了依据来水流速和电导率进行运行时间智能决策的系统。该系统通过在生产工艺流程中增加流速和电导率传感器,根据历史数据训练运行时间预测模型,并根据来水电导率预测运行时间,实现对生产工艺的智能控制。
 
  1软化水运行时间智能决策系统需求分析
 
  1.1软化水系统自动控制工艺流程
 
  基于离子交换的硬水软化是目前主流方法,具有技术发展比较成熟,设备运行稳定,生产成本合理等特点。该方法的主要原理是使用具有离子吸附能力的树脂,在生产中将原水连续通过交换树脂,使其吸附水中的硬离子,达到软化水的目的[4,5]。软化水过程中使用的树脂相当于氧化还原剂,含有活性基团用于吸附不同离子,通常是一种人工合成的高分子材料。
 
  为了达到软化水的目的,软化水系统的工艺通常由离子交换工艺和树脂再生工艺两部分组成,其工艺流程如图1所示。

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  离子交换工艺主要在树脂罐中进行,工业用水通过来水泵组的控制后,流入钠离子交换树脂罐,罐中字上而下由进水装置、再生液分流装置、交换剂层、石英垫层组成。原水从树脂罐上部流入,经过钠离子交换树脂的离子交换反应,实现钠离子与钙、镁离子的交换,实现原水的软化。产出的软水再从树脂罐的上部流出,经软化水泵组后进入软水箱储存备用。
 
  树脂再生工艺的目标是使不具备钠离子交换能力的树脂重新具有钠离子交换的能力。当树脂使用一段时间后,交换得到的离子接近饱和,离子交换的能力下降,此时需要进行树脂的再生。树脂再生工艺的流程是当树脂罐的出水硬度超标时,开始启动钠离子交换树脂的再生工作。钠离子交换树脂主要通过盐水进行,通过浓盐箱到稀盐箱将盐水浓度稀释到6~10mg/L后,从树脂罐的下部注入,将树脂上的目的离子和吸附的杂质去掉,使其具备再生能力。再生过程包括反洗、再生、慢冲洗(置换)和快冲洗四个过程。
 
  1.2运行时间智能决策系统需求分析
 
  某厂的工业用软水采用了基于离子交换的工艺,通过两个树脂罐轮流工作来提供软水,目前已采用PLC实现了来水、工作时间、再生的自动化控制,通过上位机的触摸屏,可以实现对来水开关、工作时间、再生时间的人工控制。但是该厂工业用水的来水中钙镁离子含量不稳定,连续10个月的来水电导率监测发现,其最小值与最大值的差距达到了111.43%。由于来水中钙镁离子含量不稳定,人工设置工作时间会致使出水的质量得不到保障,如时间设置过长,会浪费资源,时间设置过短,会使出水中硬度不达标。针对该问题,文章提出了通过来水的电导率,自动控制树脂罐的运行时间,以保证出水的质量。
 
  为了达到上述目标,需要解决以下两个关键问题:
 
  (1)改造现有的自动控制系统,在来水前和出水后增加流量和电导率传感器,实时采集来水和出水的电导率,根据来水情况实时调整树脂罐的运行时间。
 
  (2)采用机器学习的方法,利用已有的检测数据和人工经验,建立运行时间的预测模型,能根据来水的电导率情况,预测出树脂罐的运行时间。
 
  解决了上述两个关键问题后,在上位机上重新编写控制决策软件,为用户提供对软化水系统的运行过程监控与决策,实现如表1所示的功能。

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  2系统关键技术实现方法
 
  2.1电导率数据实施采集方案
 
  实时采集来水的电导率情况是运行时间智能决策的关键,某厂现有软化水自动控制系统中只实现了对来水开关、钠离子交换器运行时间、树脂再生时间的手动控制,为了达到自动决策的目标,需要对现有的自动控制系统进行改造。改造的目标是在来水进入树脂罐之前和之后增加流量和电导率传感器,以获取来水的速度和电导率。改造的示意图如图2所示。

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  通过增加传感器,实施采集来水和出水的电导率情况,将数据接入PLC模块,并通过上位机将接收到的传感器数据进行存储及分析,在上位机中实现对运行时间的预测。改造的设备选型如表2所示。

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  2.2运行时间智能决策方法
 
  软化水系统的运行时间主要与来水的电导率有关系,来水电导率高,运行时间长,电导率低,运行时间短;但具体的时间需要根据来水的电导率值及水的流速来确定。再增加了传感器后,采集的流速及电导率是时间序列数据,可用深度学习的方法来预测,如RBF、GBDT、KNN、LSTM等[6-8],也可用基于回归模型[9,10]。深度学习的方法通常计算量大,适合数据样本特征较多的情况,而软化水系统中采集的数据特征少,维度低,且要求较快的预测快速。因此,本文在选取预测模型时,采用历史监测的数据,将主流的回归模型进行对比实验,最后选取预测精度高、速度快的预测算法。
 
  针对某厂历时10个月的监测数据,采用岭回归(Ridge)、CART回归和多项式回归、GBDT进行了实验,并针对误差在1~6min的精度进行了对比分析,结果如图3所示。
 

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  从图3中可以得到,误差范围在3min以上后时,Ridge回归的准确率是最高的,达到了70%的准确率,而Ridge回归模型的平均误差也在3min左右。因此,在系统中主要选择了Ridge回归对于软化水系统的运行时间进行预测。
 
  3系统实现
 
  根据系统的需求,在上位机上实现了软化水运行时间智能决策系统,采用了标准化、模块化的设计方啊,利用KingView7.5开发,实现了某厂软化水系统两个离子交换器的运行关键参数实施监控与运行时间的预测。
 
  上位机的系统运行监控界面如图4所示,该节目可以直观了解软水生产工艺流程中各传感器的实时数据,同时还能根据设置的阈值进行实时报警。在该界面可选择已训练的预测模型来设置树脂罐的运行时间。运行数据的管理如图5所示,系统可查看实施数据的报表,同时能看到变化的曲线。根据需要,可以将数据进行导出和打印。
 

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  4结论
 
  文章以某厂软化水系统运行时间智能控制为目标,分析了软化水工艺流程,针对智能控制的需求,采用传感器改造了现有设备,并利用历史监测数据训练了运行时间的预测模型,在上位机上实现了该系统的相关功能。通过测试,该系统已达到预期设计的目标。随着工业物联网技术的发展,各种生产线上的智能决策要求会不断提高,后期将重点开展滞后控制系统的智能决策方法。
 
  参考文献
 
  [1]徐勇,陈青柏,王建友.离子交换水软化技术研究与应用进展[J].化工进展,2020,39(S2):319-328.
 
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  [3]冯涛,俞永江,邵天宝,等.基于反渗透和钠床双工艺链的电厂软化水监控系统的设计与应用[J].工业仪表与自动化装置,2021(2):3-8+16.
 
  [4]杨涛,程鑫.软化水系统自动控制系统分析与改进[J].中国设备工程,2017(17):95-96.
 
  [5]张琦.软化水反渗透系统集控方案及常见故障分析[J].山西建筑,2015,41(19):107-108.
 
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  [7]李文锋,程远,曹辉彬,等.利用梯度提升树预测公交车到站时间[J].福建电脑,2021,37(4):21-24.
 
  [8]李俸希.基于LSTM-RNN的公交车到达时间预测研究[D].重庆:重庆大学,2019.
 
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  [10]张云飞,闵丽,田侃,等.基于岭回归的电网调峰需求预测研究[J].水电与抽水蓄能,2021,7(6):74-76.
 
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