АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КОНВЕРТИРОВАНИЯ В ЦВЕТНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ. Диплом_Фокина. Группа Дипломная работа Автоматизированная система управления процессом конвертирования в цветной металлургии Пояснительная записка Зав кафедрой

• Название: Группа Дипломная работа Автоматизированная система управления процессом конвертирования в цветной металлургии Пояснительная записка Зав кафедрой
• Анкор: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КОНВЕРТИРОВАНИЯ В ЦВЕТНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ
• Дата: 16.05.2023
• Размер: 467.5 Kb.
• Имя файла: Диплом_Фокина.doc
• Тип: Диплом; #1135326
• страница: 4 из 8

Выводы и постановка задач

Анализ процесса конвертирования медных штейнов, практики его ведения и состояния систем контроля и управления процессом, что:

• 
  существенное влияние на объект управления оказывают: количество и химический состав загружаемого штейна, расход воздуха, количество кварцевого флюса и холодных материалов, продолжительность циклов. Основными показателями, характеризующими эффективность ведения процесса, являются извлечение меди в черновую медь, содержание SO₂ в отходящих газах, температура ведения процесса;
  
• 
  процесс слабо автоматизирован и оснащен лишь несколькими локальными системами контроля (температуры расплавленного штейна, состава жидкого штейна и шлака по ходу процесса и на выпуске, положения воздушной фурмы и конвертера, времени продувки, мгновенного расхода воздуха) и управления (автоматическая подача исходных материалов в конвертер), а также мало изучен с точки зрения математического моделирования. При этом существующие системы контроля и управления обладают большим запаздыванием, что связано с отбором проб и их анализом.
  

Постановка задач

Для повышения эффективности систем управления процессом конвертирования медных штейнов и поддержания технико-экономических показателей на заданном уровне необходимо с использованием информационных технологий разработать модуль контроля и управления процессом конвертирования, который должен выполнять следующие функции:

• 
  прямой и косвенный контроль параметров процесса конвертирования;
  
• 
  обучение персонала, обслуживающего конвертеры;
  
• 
  управление процессом конвертирования в режиме «советчика» (расчет управляющих воздействий и выдача рекомендаций по управлению);
  
• 
  возможность управления в автоматическом режиме.
  

Для создания данного модуля необходимо решить следующие задачи:

• 
  разработать структуру и алгоритм работы модуля контроля и управления процессом конвертирования медных штейнов;
  
• 
  разработать элемент модуля контроля и управления – информационно-измерительную систему, позволяющую вести оперативный контроль за ходом процесса конвертирования и получать информацию об основных технологических параметрах.
  

2 Моделирование процесса конвертирования
медных штейнов

Операции по выработке и принятию управленческих решений основаны на математическом описании рассматриваемого процесса, поэтому первостепенной задачей разработки модуля контроля и управления процессом конвертирования медных штейнов является поиск адекватных математических моделей для контроля основных технологических параметров. Разработка методов контроля параметров на базе математических моделей необходима еще и потому, что серьезной сложностью процесса конвертирования штейнов является отсутствие текущей информации об изменении основных выходных показателей конвертирования по ходу процесса.

2.1 Математические модели процесса конвертирования
медных штейнов

Проведенный анализ позволил найти следующие зависимости извлечения меди в черновую медь С_извCu от основных входных и управляющих параметров:

1. 
   С_извCu от количества штейна:
   

СизвCu = 0.099Gшт + 93.162;

(2.1)

r =  0.995; Q = 1.42110^-14;

2. 
   С_извCu от расхода воздуха:
   

СизвCu = 0.0035Gв + 94.796;

(2.2)

r = 0.9553; Q = 0.012;

3. 
   С_извCu от количества SiO₂:
   

СизвCu = 91.067(GSiO2)2 + 56.881GSiO2 + 82.988;

(2.3)

 = 0.994; Q = 0.003;

4. 
   С_извCu от температуры процесса:
   

СизвCu = 0.000313Т2 + 0.8116Т  434.9;

(2.4)

 = 0.9948; Q = 0.71;

5. 
   С_извCu от содержания меди в штейне:
   

СизвCu = 0.0014(GCuшт)3 – 0.1299(GCuшт)2 + 4.2532GCuшт + 47.748;

(2.5)

 = 0.9938; Q = 0.36;

6. 
   С_извCu от содержания цинка в штейне:
   

СизвCu = 1.1893CZnшт + 98.545;

(2.6)

r = 0.98; Q = 0.001;

7. 
   С_извCu от продолжительности цикла:
   

СизвCu = 0.3228tц + 95.565;

(2.7)

r = 0.9789; Q = 0.003.

Зависимости содержания SO₂ в отходящих газах от основных входных и управляющих параметров имеют следующий вид:

1. 
   от количества штейна:
   

=  0.0007(Gшт)2 + 0.15Gшт +9.5234;

(2.8)

r = 0.9768; Q = 0.1;

2. 
   от расхода воздуха:
   

= 0.0068Gв + 7.72;

(2.9)

r = 0.989; Q = 0.1;

3. 
   от температуры процесса:
   

= 0.00015Т2 + 0.39Т – 239;

(2.10)

 = 0.9984; Q = 0.33;

4. 
   от содержания меди в штейне:
   

= 0.0029(CCuшт)2 – 0.319CCuшт + 17.659;

(2.11)

 = 0.9971; Q = 0.10;

5. 
   от содержания цинка в штейне:
   

= 0.0313CZnшт + 12.313;

(2.12)

r = 1; Q = 0.02;

6. 
   от продолжительности цикла:
   

= 0.0024tц2 + 0.2636tц + 7.8911;

(2.13)

 = 0.9963; Q = 0.24,

где r – коэффициент корреляции;

 – корреляционное отношение;

Q – суммарная ошибка моделирования.

Результаты корреляционного и регрессионного анализа показывают, что коэффициенты корреляции r и корреляционные отношения близки к единице, а ошибки моделей не превышают 1%, что говорит об адекватности моделей.

Практический интерес представляет обобщенная математическая модель зависимости извлечения меди (С_извCu) в черновую медь и процентного содержания SO₂ в отходящих газах ( ) от приведенных выше параметров.

СизвCu = f(ССuшт, СZnшт, Gшт, Gв, GSiO2, Т, tц), = f(ССuшт, СZnшт, Gшт, Gв, GSiO2, Т, tц).

(2.14)

А так же, найденные многопараметрические математические модели следующего вида:

,

(2.15)

где Y – выходные параметры, по которым производится оценка эффективности ведения процесса: извлечение меди в черновую медь (С_извCu), содержание SO₂ в отходящих газах ( );

x_i – входные и управляющие параметры, воздействующие на процесс: количество (G_шт) и химический состав (C_Cuшт, C_Znшт) загружаемого штейна, расход воздуха (G_в) и флюса (G_SiO2), температура (Т), продолжительность циклов (t_ц);

a_ij, b_i – коэффициенты математической модели, определенные из парных регрессионных зависимостей;

i = 1, 2 …n – номер параметра;

j = 1, 2 …m – степень полиномиальной модели.

	СизвCu = 0.25(-0.0035Gв + 94.796) + + 0.2(0.0014(CCuшт)3 – 0,1299(CCuшт)2 + 4.2532CCuшт + 42.748) + + 0.1(-1.1893CZnшт + 98.545) + 0.05(-0.099Gшт + 93.162) + + 0.15(-91.067(GSiO2)2 + 56.881GSiO2 + 82.988) + + 0.2(-0.000313Т2 + 0.8116Т434.9) + 0.05(-0.3228tц + 95.565)	(2.16)
	= 0.15(0.0029(CCuшт)2 – 0.319CCuшт + 17.659) + + 0.02(-0.0313CZnшт + 12.313) + 0.2·(0.0068Gв + 7.72) + + 0.3(-0.0007(Gшт)2 + 0.15Gшт + 9.5234) + + 0.2(-0.00015Т2 + 0.39Т – 239) + + 0.13(-0.0024tц2 + 0.2636tц + 7.8911)	(2.17)

Особенностью этих моделей (2.16, 2.17) является то, что они позволяют в интерактивном режиме исследовать влияние управляющих воздействий на выходные показатели процесса без учета инерционности объекта и в случае необходимости управлять процессом путем оперативного изменения параметров.

Еще одним параметром, который должен находиться в рабочих пределах по ходу процесса, является температура в конвертере. Ее обычно поддерживают в пределах 1280 ÷ 1320°С в первом периоде и в диапазона
1240 ÷ 1280°С во втором периоде.