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    基于AKF-PID的航天氣化爐氧煤比先進控制

    2023-12-25 07:54:06薛美盛謝忻南饒偉浩秦宇海
    化工自動化及儀表 2023年6期
    關鍵詞:碳減排

    薛美盛 謝忻南 饒偉浩 秦宇海

    作者簡介:薛美盛(1969-),副教授,從事先進控制與優(yōu)化的研究。

    通訊作者:謝忻南(1998-),碩士研究生,從事先進控制與優(yōu)化的研究,xxn98@mail.ustc.edu.cn。

    引用本文:薛美盛,謝忻南,饒偉浩,等. 基于AKF-PID的航天氣化爐氧煤比先進控制[J].化工自動化及儀表,2023,

    50(6):000-000.

    DOI:10.20030/j.cnki.1000-3932.202306000

    摘? 要? 在航天氣化爐生產(chǎn)系統(tǒng)中,氧煤比的自動控制對于提高航天氣化爐生產(chǎn)效率具有重要意義。氧煤比的調控通常由控制煤線流量完成,煤線流量具有大噪聲、強干擾特性,人工手動控制無法實現(xiàn)氧煤比的精確控制,使用常規(guī)PID控制器無法實現(xiàn)對氧煤比的自動控制。為此,提出一種基于AKF-PID的氧煤比先進控制方法,針對煤線流量大噪聲的特性,采用自適應卡爾曼濾波器(AKF),在保證濾波效果的同時避免了均值濾波帶來的時間滯后;針對強干擾特性,將給料罐與燒嘴壓差作為前饋量,克服煤線壓力波動干擾造成的產(chǎn)品質量下降問題。該算法已成功投運,極大地改善了氧煤比的控制品質。

    關鍵詞? 先進控制? AKF-PID控制算法? 航天氣化爐? 氧煤比? 前饋控制? 碳減排

    中圖分類號? TP273? ? ? 文獻標志碼? B? ? ? 文章編號? 1000-3932(2023)06-0000-00

    煤炭是我國可采儲量最多的化石能源,因此我國現(xiàn)代煤化工已形成具有一定影響力的規(guī)?;漠a(chǎn)業(yè)體系[1]。截至2019年,我國已經(jīng)建成8套煤制油、4套煤制天然氣、32套煤(甲醇)制烯烴、24套煤制乙二醇生產(chǎn)裝置[2]。截至2022年,航天氣化爐占煤氣化全國市場份額超過50%。但是,煤化工是高耗能產(chǎn)業(yè),煤化工行業(yè)是我國煤炭的主要消費者之一,也是二氧化碳的主要排放者之一[3]。在我國2030年前力爭實現(xiàn)“碳達峰”、2060年前力爭實現(xiàn)“碳中和”的大背景下,現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)碳減排需求十分迫切[4]。

    針對氣化爐的先進控制問題,有許多專家學者展開了大量研究。2006年WILSON J A等使用卡爾曼濾波器實現(xiàn)了煤質在線估計,結合常規(guī)反饋控制系統(tǒng)有效提高了氣化爐運行性能[5]。2014年劉晴等設計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測PID的氣化爐溫度控制算法,并在以整體煤氣化聯(lián)合循環(huán)電站為背景的仿真實驗中證明了算法的有效性[6]。2019年晁澄設計的先進過程控制(Advanced Process Control,APC)首次在GE單噴嘴水煤漿氣化爐成功應用[7]。2021年方薪暉使用PID算法實現(xiàn)了與氣化生產(chǎn)有關的35個回路的自動控制,并且建立數(shù)字孿生模型實現(xiàn)了對氣化過程的模擬[8]。2021年薛美盛等使用廣義預測控制實現(xiàn)了HT-L型航天氣化爐合成氣一氧化碳含量、氫氣含量與產(chǎn)率的先進控制[9]。

    筆者針對航天氣化爐中的氧煤比控制問題,提出一種基于自適應卡爾曼濾波(Adaptive Kalman Filter,AKF)-PID的控制算法,以克服航天氣化爐氧煤比大噪聲、強干擾特性帶來的難控問題,實現(xiàn)氧煤比的自動控制。

    1? 氧煤比控制問題分析

    1.1? 航天氣化爐工藝流程簡介

    航天氣化爐屬于粉煤加壓氣流床氣化爐,共有3根煤線和1根氧線。煤線將來自煤加壓單元的高壓煤粉/二氧化碳混合物送入航天氣化爐,氧線將來自上游空分裝置的高壓純氧送入航天氣化爐。航天氣化爐合成氣中的主要成分是一氧化碳和氫氣,稱為有效氣;主要副產(chǎn)物為二氧化碳與甲烷,其中甲烷含量可以指示航天氣化爐爐況。

    航天氣化爐內的化學反應主要由四大類構成,分別為碳氧間反應、碳水蒸氣間反應、甲烷生成反應與少量

    氮元素硫元素的反應。其中碳氧間反應、碳水蒸氣間反應、甲烷生成反應如下:

    碳氧間反應? C+O2=CO2-394.1 kJ/mol

    C+O2=CO-110.4 kJ/mol

    C+CO2=2CO+173.3 kJ/mol

    2CO+O2=2CO2-566.6 kJ/mol

    碳水蒸氣間反應? C+H2O=CO+H2+135.0 kJ/mol

    C+2H2O=CO2+2H2+96.6 kJ/mol

    CO+H2O=CO2+H2-38.4 kJ/mol

    甲烷生成反應? C+2H2=CH4+84.3 kJ/mol

    CO+3H2=CH4+H2O-219.3 kJ/mol

    2CO+2H2=CH4+CO2-12.2 kJ/mol

    2C+2H2O=CH4+CO2+7.65 kJ/mol

    在3根煤線中,煤粉的加壓輸送是通過粉煤鎖斗的間歇性操作來實現(xiàn)的。為了保證到燒嘴的粉煤流量穩(wěn)定,需控制粉煤給料罐和氣化爐之間保特相對穩(wěn)定的壓差(通常為0.7~0.8 MPa),此壓力的設定值取決于氣化爐的負荷。

    氧線流量與3根煤線流量之比稱為氧煤比。為了保證航天氣化爐的安全高效運行,需要根據(jù)實際進入航天氣化爐煤粉的煤質與航天氣化爐的運行狀態(tài)不斷調整氧煤比。過高的氧煤比會導致航天氣化爐超溫造成危險狀況,過低的氧煤比又會降低產(chǎn)氣效率。

    1.2? 氧煤比控制難點

    在實際的航天氣化爐生產(chǎn)現(xiàn)場,氧煤比控制存在兩個難點:

    a. 由于煤線中輸送的是高壓煤粉/二氧化碳混合物,煤線流量存在較大噪聲。使用傳統(tǒng)的均值濾波在保證濾波效果的前提下會引入一個較大的滯后時間,降低控制品質。

    b. 由于粉煤鎖斗間歇性卸料操作,煤線壓力會間歇出現(xiàn)較大擾動,導致流量計出現(xiàn)系統(tǒng)誤差。此時如果仍然根據(jù)流量計調整煤線流量,會導致實際進入航天氣化爐的煤粉流量波動加劇,造成航天氣化爐工況不穩(wěn)定,產(chǎn)品質量下降,具體表現(xiàn)為合成氣甲烷含量大幅波動。

    針對以上控制難點,筆者采用自適應卡爾曼濾波[10]解決由均值濾波帶來的時間滯后問題。提出一種以給料罐與燒嘴壓差作為前饋量的控制方法,解決粉煤鎖斗間歇性卸料造成的壓力擾動。

    2? 氧煤比控制算法設計

    2.1? PID控制算法

    針對氧煤比控制難點,設計氧煤比控制系統(tǒng),系統(tǒng)輸入為氧煤比設定值,氧煤比設定值由操作人員根據(jù)煤質與航天氣化爐工況設定。煤線流量計算模塊根據(jù)輸入的氧煤比設定值與氧氣流量濾波值計算得到煤線流量設定值,煤線流量設定值與煤線流量濾波值做差后進入PID控制器,由PID控制器對煤線流量進行控制。其中,PID控制器采用增量式PID算法:

    (1)

    其中,為控制量增量;為誤差;為比例系數(shù);為積分時間;為微分時間;為采樣周期。

    氧煤比AKF-PID控制框圖如圖1所示。

    2.2? 自適應卡爾曼濾波算法

    煤線流量計的噪聲較大,如果采用均值濾波器需要30 s的濾波時間才能有效去除噪聲,會帶來約15 s的純滯后時間。煤線流量的滯后時間較小,15 s的滯后對控制效果的影響較大。煤線流量噪聲如圖2所示。

    煤線流量噪聲滿足高斯分布(95%置信度),其中,煤線流量噪聲分布與擬合曲線如圖3所示。煤線流量噪聲符合高斯分布,且均值接近零,因此,煤線流量噪聲可以認為是一個高斯白噪聲。

    煤線流量系統(tǒng)的狀態(tài)方程可寫為:

    (2)

    其中,F(xiàn)為狀態(tài)轉移矩陣;G為控制矩陣,控制作用為差值;為系統(tǒng)噪聲,稱為過程噪聲協(xié)方差矩陣;為時刻系統(tǒng)狀態(tài);為時刻控制作用。

    觀測方程可寫為:

    (3)

    其中,為時刻觀測量;為測量噪聲,稱為測噪聲協(xié)方差矩陣;為觀測矩陣。

    處于濾波狀態(tài)的卡爾曼濾波器在預測階段首先預測k時刻的預測值與k時刻預測值的不確定度,其中為k時刻估計值:

    (4)

    (5)

    在更新階段,更新k時刻的卡爾曼增益、估計值、估計值不確定度:

    (6)

    (7)

    (8)

    卡爾曼濾波[11]的精確性依賴系統(tǒng)參數(shù)與噪聲參數(shù)的精確性。但是在實際工程應用中,過程噪聲協(xié)方差矩陣Q與測噪聲協(xié)方差矩陣R不易獲取,因此采用自適應卡爾曼濾波。過程噪聲協(xié)方差矩陣Q與測噪聲協(xié)方差矩陣R采用估計值與,估計方法如下[10]:

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    其中,為遺忘因子;為時刻系統(tǒng)測量值與估計值的差值。

    2.3? 前饋控制算法

    針對給料罐與燒嘴壓差的間歇性波動,當出現(xiàn)壓力波動時,煤線流量計系統(tǒng)誤差增大,導致表顯波動大于實際波動。此時不能大幅調節(jié)煤線閥門,否則會造成合成氣甲烷含量大幅波動。因此,將給料罐與燒嘴壓差作為前饋量進入控制器。根據(jù)現(xiàn)場工況,給料罐與燒嘴壓差通常穩(wěn)定在0.75 MPa,當壓差超出0.75 MPa±0.02 MPa時認為出現(xiàn)間歇性壓力波動,此時減小比例作用來減弱控制器作用,提高航天氣化爐爐況的穩(wěn)定性。

    3? 氧煤比控制系統(tǒng)實現(xiàn)

    筆者設計的氧煤比控制系統(tǒng)布署在一臺先進控制服務器上。先進控制服務器通過OPC與現(xiàn)場集散控制系統(tǒng)連接。氧煤比控制系統(tǒng)界面如圖4所示。

    現(xiàn)場煤線共分為3條,每條煤線分別顯示氧煤比濾波值、氧煤比設定值、煤線閥門開度(%)、煤線流量設定值(kg/h)、煤線流量實際值(kg/h),并提供滑動條供操作人員設置氧煤比設定值,“打開/關閉”開關可以單獨設定每條煤線是否自動控制?,F(xiàn)場操作人員根據(jù)煤質與航天氣化爐工況決定是否開啟氧煤比自控系統(tǒng),并設定氧煤比設定值。氧煤比控制系統(tǒng)根據(jù)氧煤比設定值計算得到煤線流量設定值,然后根據(jù)煤線流量設定值控制煤線閥門開度。

    4? 氧煤比控制系統(tǒng)投運效果

    在某氣化廠投運氧煤比控制算法,分別對比自適應卡爾曼濾波與均值濾波的濾波效果,給料罐與燒嘴壓差前饋控制投運前、后合成氣甲烷含量,氧煤比手動控制、均值濾波-PID控制效果、AKF-PID控制效果。

    自適應卡爾曼濾波與均值濾波的效果對比如圖5所示。使用均值濾波,由濾波環(huán)節(jié)產(chǎn)生的純滯后約15 s(濾波時間30 s)。使用自適應卡爾曼濾波,由濾波環(huán)節(jié)產(chǎn)生的純滯后約為3 s??梢?,自適應卡爾曼濾波可以有效減少由濾波產(chǎn)生的純滯后時間,提升控制品質。

    使用給料罐與燒嘴壓差前饋的控制效果如圖6、7所示。改善前合成氣甲烷含量的標準差為9.947 7,改善后的標準差為6.023 1。證實加入前饋控制可以明顯改善合成氣中甲烷含量的穩(wěn)定性。合成氣甲烷含量的穩(wěn)定就意味著航天氣化爐爐況的穩(wěn)定。

    1ppm=0.001‰

    氧煤比手動控制、均值濾波-PID控制、AKF-PID控制效果的24 h對比如圖8~10所示。4 h運行效果對比如圖11~13所示。

    在4 h控制效果對比中,手動控制氧煤比的期望值取4 h平均值0.716,均值濾波-PID控制氧煤比設定值0.675,AKF-PID控制氧煤比設定值0.710??刂菩Ч麑Ρ纫姳?。

    可以看出,采用AKF-PID氧煤比自動控制算法的控制效果要明顯優(yōu)于手動控制與均值濾波-PID自動控制算法。

    5? 結束語

    針對航天氣化爐中的氧煤比控制問題,提出基于AKF-PID的氧煤比控制算法,克服了氧煤比對象大噪聲、強干擾的問題,并在某氣化廠成功應用。該算法使得航天氣化爐中氧煤比的控制品質明顯改善,對比手動控制平均誤差下降21.2%,對比均值濾波-PID控制平均誤差下降8.8%。該算法的長期投運使用,為以氧煤比為基礎的航天氣化爐節(jié)能優(yōu)化控制打下了基礎。

    參? 考? 文? 獻

    [1] 周芳,姜波.“雙碳”“雙控”目標下現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)高質量發(fā)展途徑探討[J].煤化工,2022,50(1):5-8.

    [2] 田原宇,謝克昌,喬英云,等.碳中和約束下的煤化工產(chǎn)業(yè)展望[J].中外能源,2022,27(5):17-23.

    [3] 金玲,郝成亮.中國煤化工行業(yè)二氧化碳排放達峰路徑研究[J].環(huán)境科學研究,2022,35(2):368-376.

    [4] 呂品,羅濤,楊振中,等.現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)碳減排分析[J].中氮肥,2022(2):1-4.

    [5] WILSON J A,CHEW M,JONES W E.State Estimation-based Control of a Coal Gasifier[J].IEEE Proceedings-Control Theory and Applications,2006,153(3):268-276.

    [6] 劉晴,張正剛,丁維明.神經(jīng)網(wǎng)絡預測PID控制在氣化爐中的應用[J].自動化儀表,2014,35(5):60-62.

    [7] 晁澄.APC在GE單噴嘴水煤漿氣化爐控制中的首次應用[J].化工自動化及儀表,2019,46(10):785-788;805.

    [8]方薪暉.先進控制技術在超大型水煤漿氣化裝置中的應用[J].潔凈煤技術,2021,27(S2):190-196.

    [9]薛美盛,徐智康,秦宇海.航天氣化爐先進控制與優(yōu)化系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)[J].化工自動化及儀表,2021,48(3):206-211.

    [10] AKHLAGHI S,ZHOU N,HUANG Z.Adaptive Adjustment of Noise Covariance in Kalman Filter for Dynamic State Estimation[C]//2017 IEEE Power and Energy Society General Meeting.2017:1-5.

    [11] KALMAN R E.A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems[J].Journal of Basic Engineering,1960,82(1):35-51.

    (收稿日期:2022-11-28,修回日期:2023-02-08)

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