4. Использование ит для исследования гидро- и пирометаллургических процессов.
К гидрометаллургическим процессам относят процессы, в которых ТП протекает в водной сфере или в растворах электролита. К гидрометаллургическим процессам относят: - вскрытие сырья жидкофазным хлорированием, - аффинаж палладия и платины, - выщелачивание нефелиновых спёков. Особенностью процесса является то, что они протекают при относительно низкой температуре до 100С, чтобы избежать вскипания раствора.
Структурная схема АСУ гидрометаллургическим процессом на примере аффинажа палладия.
При построении АСУ ТП гидрометаллургическим процессами в качестве входных и выходных параметров необходимо привести конкретные технологические параметры. Для аффинажа: - кол-во подаваемого раствора, кол-во пара, кол-во воды, кол-во кислоты, кол-во аммиака. Выходные параметры: - температура и ОВП
Основой функционирования АСУ ТП является мат. модель. Для управления процессом аффинажа может использоваться управление программное, так и управление с обратной связью. ЭВМ включенная в контур управления может работать в режимах: режим советчика (система поддержки принятия решений), в этом режиме выдает ЭВМ рекомендации по управлению, а решение принимает человек. режим супервизорного управления, который реализуется через локальную АСР – регулирование отдельных входных параметров. ЭВМ рассчитывает настройки локальной АСР и автоматически выставляет их. Использование такого режима позволяет реализовать управление с позиции системного подхода и решение оптимизационных задач.
К пирометаллургическим процессам относят процессы, протекающие при высокой температуре в расплавах сырья или электролита. К пирометаллургическим относят: - электролиз алюминия, - плавка в РТП, - конвертирование штейнов, - плавка в жидкой ванне.
Структурная схема АСУ ТП пирометаллургического процесса на примере плавки в РТП:
Входные параметры для плавки в РТП: - Gш кол-во загружаемой шихты, - химический состав шихты, - заглубление электродов, - вводимая мощность, - расход охлаждающей воды. Выходные параметры: - температура, - производительность, - удельный расход электроэнергии. Основы функционирования как у гидрометалл процесса.
5. Алгоритмы контроля, диагностики и прогнозирования.
Алгоритм контроля (алгоритм сбора и первичной обработки информации). В зависимости от дисциплины опроса датчиков различают циклические и адресные алгоритмы сбора информации.
При циклическом опросе производится периодическое обращение к датчикам, сглаживание полученных текущих значений параметров и сравнение сглаженных значений с нормальными и аварийными уставками, которые задают нижние и верхние границы сравнения. При этом считается, что все датчики готовы выдавать информацию на ЭВМ.
При адресном опросе производится съем значений параметра с выхода датчика, номер которого задан в адресной части команды его опроса. Поэтому алгоритм адресного проса будет состоять из n-го числа таких команд, выполнение которых предусмотрено какими-либо условиями. Как правило, число опрашиваемых датчиков велико, обозначим его n. Очевидно, что для опроса n-го числа датчиков разрабатываемый алгоритм должен быть многократно повторяющимся.
Алгоритмы диагностики и прогнозирования. Известно, что 43 % всех аварий на производстве происходит по вине обслуживающего персонала, а 57 % аварий обусловлено следующими факторами: недостатками конструкции (26 %), скрытыми дефектами (14 %), износом (7 %) и другими причинами (10 %). Обнаружить скрытые дефекты и назревающие в ОУ отказы, определить степень износа оборудования и исключить неправильные действия обслуживающего персонала помогают диагностирование и прогнозирование состояния ОУ, осуществить которые позволяет сравнение текущих значений параметров с допустимыми и аварийными устав-ками. С помощью упомянутых видов контроля удается оценить степень работоспособности установок, а также предсказать их будущее состояние.
Алгоритмы диагностики ( обнаружения причин основных событий) выполняются в случайные моменты времени, задаваемые происходящими на производстве изменениями режима. В эти же моменты времени обычно вводится в систему необходимая для выполнения алгоритмов диагностики совокупность текущих значений измеряемых величин. Поскольку значения этих измеряемых величин за предыдущие моменты времени могут быть неизвестны ( не было необходимости в их определении), то отсутствует возможность произвести предварительную достаточно точную вычислительную обработку измерительной информации с целью уменьшения вероятности ошибок обнаружения. При этом возникает необходимость анализа двух возможных стратегий обнаружения: принятия решений на основе имеющейся информации ( работать в пространстве наблюдений Y) или накопления измерительной информации во времени и ее обработки ( работать в пространстве X) с целью уменьшения вероятности ошибок обнаружения, что в свою очередь ведет к увеличению времени диагностики. Выше указано, что данный случай сводится к выделению в пространстве наблюдений У зон неопределенности, при попадании в которые текущей точки состояния объекта производится дальнейшее накопление информации.