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(已批)水煤浆气化装置配煤与气化炉操作优化系统开发项目立项可行性分析报告(存档) (已批)水煤浆气化装置配煤与气化炉操作优化系统开发项目立项可行性分析报告(存档)

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作优化模型,以稳定和操作工况动态优化为主要内容,从系统长期稳定运行整体角度出发优化综合传统优化方法和现代智能优化方法最新研究成果,提供高效气化炉生产操作优化算法,满足生产实时性复杂度需要基于模糊逻辑专家系统等技术,根据生产过程时滞性非线性不确定因素多等特点要求,设计气化炉塔操作优化方案。


采用专家系统方法,对优化操作工况模式进行及时采集特征提取等,建立专家数据库和知识库。


对气化炉生产过程进行操作优化。


气化炉气化过程具有非线性各参数耦合性强时滞等特点,在分析装置运行特点和各指标变化规律基础上,结合气化炉工艺特点和过程控制方法,设计可行气化炉操作优化方案。


优化系统设计开发在与现场应用人员广泛交流基础上,进行系统设计开发,提供友好人机界面和完善功能,满足工业应用需要。


具体如下功能模块程序设计通过与应用人员进行沟通交流,进行优化系统需求分析与系统设计,并在此基础上进行系统功能模块设计。


应用工业果实施优化,以节能计,年节煤吨,每吨煤以元计,效益万元节约蒸汽以计,年节约蒸汽吨,每吨按元计,效益万元。


三者合计年效益可达多万元。


我国煤化工发展十分迅速,目前硬件建设上马速度很快,通过优化,可以更充分地发挥硬件设备能力,提高企业竞争力,另方面由于煤气化设备建设,本项目成果具有可推广性。


通过优化,实现节能降耗,提高煤炭资源利用效率,对于煤炭这不可再生资源以及环境保护具有重要意义,具有明显社会效益。


十项目实施进度计划年月年月项目调研,收集资料建立总体方案。


年月年月搜集整理现场数据,建模和优化方案设计。


年月年月系统软件研制与完善。


年月年月系统软件现场调试与测试整体完成,总结验收。


十经费计划硬件购置费计算机通信网络设备等万元软件购置费万元系统服务器软件数据库软件实时数据库或商业数据库,取决于费用组态软件系统设计与开发实施维护设计开发实施数据采集调试维护万元设备安装费万元耗材及文印费万元调研资料项目查新差旅等费用万元项目测试费万元鉴定费用万元包括上报材料信息发布专家鉴定费用等。


总计约万元。


十二课题组人员构成本课题负责人吕运江兖矿鲁南化肥厂总工程师高级工程师本课题技术人员顾幸生,华东理工大学信息科学与工程学院教授,博士生导师孙自强,华东理工大学信息科学与工程学院自动化系主任,教授张凌波,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副教授,博士吴胜昔,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副教授,博士王学武,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副教授,博士黎冰,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副教授,博士徐震浩,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副研究员,博士曹萃文,华东理工大学信息科学与工程学院自动化研究所副研究员,博士项目的必要性目前我国的合成氨生产以煤为原料,约占国内无烟煤总产量的。


节能降耗是十五期间合成氨行业的个重要任务。


合成氨行业节能目标是年,全国吨合成氨能耗大中小加权平均,由年的标准煤降为标准煤,年,降为标准煤大中型装置吨合成氨能耗煤油气加权平均,分别由年的据气化炉等气化装置设计和运行要求,确定合理水煤浆浓度有效成分含量和灰熔点等和分析准确性。


拟结合实际系统机理分析和实际情况,将不同方法相互融合,建立智能集成模型。


配煤优化根据气化炉工艺要求,以保障水煤浆品质特性符合要求平稳为目标,建立配煤品质和水煤浆特性模型,实现配比优化调节。


气化炉生产过程综合优化模型在气化炉操作优化分析中,不局限于时刻生产优化,而是从较长生产周期内多个相关因素,不仅仅考虑气化炉气化效率本身,而且还从包括气化炉运行工况对装置耐火砖喷嘴等关键部件损耗等多角度出发综合考虑,建立气化炉生产过程综合优化模型,建立以造气过程转化率,降低能耗为目标气化炉工艺过程操作优化模型,为进步优化操作控制提供依据。


气化炉智能操作优化方法针对气化炉生产过程非线性耦合性强时滞等特点,基于模糊专家系统等技术,设计满足生产需要工况智能优化控制方法,充分利用线生产操作人员经验和数据工艺机理分析两方面结果,保证操作优化方案可行性。


面向生产过程新型高效优化算法传统优化算法无法在复杂非线性多不确定性新型优化问题求解中应用,现代智能算法如神经网络遗传算法等具有计算速度慢缺陷。


通过对优化模型特点分析,对现有优化方法集成与改进,开发具有针对性新型高效优化算法,满足生产应用需要。


状况主要指标参数与气化炉重要部件耐火砖喷嘴使用寿命和维护费用,以及黑水处理成本之间相关性,获得气化炉运行状况与气化炉长期稳定运行整体效益之间关系模型。


在此基础上,以转化率能耗装置损耗等长期整体效益作为目标,构建以综合优化为目标气化炉操作优化模型。


所建立模型不仅仅考虑短时间内,如个班次优化稳定运行,而是从中长期生产效益出发,考虑较长生产周期内气化效率关键部件使用寿命和维护费用以及关联效益等多个目标,以综合效益最大化为优化目标,提供气化炉操作优化模型。


气化炉智能优化操作控制方案设计根据建立气化炉操作优化模型,综合利用专家系统人工智能和数学方法,通过综合协调与优化计算,确定合理水煤浆品质特性要求气化炉关键操作参数范围,保证气化炉长期稳定运行综合效益。


在此基础上,根据气化炉实时动态变化情况,选择最有利于气化反应进行操作条件,实现优化控制操作,保证气化炉稳定性,提高气化炉有效气含量碳转化率,降低煤耗能耗。


由于气化炉各种因素关联复杂,许多情况下难以用准确数学模型表示特点,采用基于算法优化控制与基于规则专家系统和模糊控制相结合控制策略,实现气化炉智能操作优化和控制。


采用专家系统模糊控制和基于数学算法控制相结合方法,可以有效利用操作人员经验知识,并通过算法提高控制方案效果。


气化炉操作优化系统设计开发针对气化炉,开发操作优化软件,实现软件与系统连接,开发具有友好操作界面和较完善功能应用软件。


建立生产信息和操作规则数据库提供生产操作优化模块实现操作优化系统与系统可靠联接。


三主要经济技术指标项目最终目标通过工业过程建模技术实现水煤浆气化炉关键指标参数实时在线估计。


通过配煤优化,保证水煤浆品质特性平稳,稳定气化炉运行,实现煤种合理使用。


通过优化寻求各项操作参数最佳值,提高合成气有效气含量碳转化率降低能耗。


节能,煤气中有效气含量提高。


四关键技术及创新点关键技术配煤品质和水煤浆特性气化炉过程建模配煤优化方法与算法设计与应用气化炉操作优化方法与算法设计与应用气化炉操作优化系统设计开发。


主要创新点建立制浆过程水煤浆品质特性气化炉转化率关键指标参数模型,达到较高预和分析准确性。


拟结合实际系统机理分析和实际情况,将不同方法相互融合,建立智能集成模型。


配煤优化根据气化炉工艺要求,以保障水煤浆品质特性符合要求平稳为目标,建立配煤品质和水煤浆特性模型,实现配比优化调节。


气化炉生产过程综合优化模型在气化炉操作优化分析中,不局限于时刻生产优化,而是从较长生产周期内多个相关因素,不仅仅考虑气化炉气化效率本身,而且还从包括气化炉运行工况对装置耐火砖喷嘴等关键部件损耗等多角度出发综合考虑,建立气化炉生产过程综合优化模型,建立以造气过程转化率,降低能耗为目标气化炉工艺过程操作优化模型,为进步优化操作控制提供依据。


气化炉智能操作优化方法针对气化炉生产过程非线性耦合性强时滞等特点,基于模糊专家系统等技术,设计满足生产需要工况智能优化控制方法,充分利用线生产操作人员经验和数据工艺机理分析两方面结果,保证操作优化方案可行性。


面向生产过程新型高效优化算法传统优化算法无法在复杂非线性多不确定性新型优化问题求解中应用,现代智能算法如神经网络遗传算法等具有计算速度慢缺陷。


通过对优化模型特点分析,对现有优化方法集成与改进,开发具有针对性新型高效优化算法,满足生产应用需要。


并在此基础上,提炼出面向复杂生产过程优化问题算法设计方法,使其具有向类似复杂生产过程优化进行推广应用可行性。


五研究或研制开发技术路线根据工艺要求,确定最佳水煤浆品质特性分布范围。


通过收集经验和数据统计分析辨识建模,建立配煤品质计算模型配煤品质与水煤浆品质特性关系模型,在此基础上,根据要求水煤浆品质特性,通过利用专家系统方法以及优化计算,寻求优化配煤比。


采用机理分析和数据分析相结合方法,建立气化炉关键指标参数软测量和预测模型。


以提高气化炉转化率,降低能耗,降低设备损耗为目标,建立气化炉工艺过程操作优化模型。


具体方法如下综合利用模式识别统计分析和人工智能等方法,结合生产数据和工艺机理,对气化炉各种操作变量可测变量和产品性质产量之间关联性进行分析,建立符合实际气化炉气化过程模型综合考虑影响气化炉气化效率装置关键部件损耗等综合经济效益相关各种因素,建立面向气化炉操作优化模型,以稳定和操作工况动态优化为主要内容,从系统长期稳定运行整体角度出发优化综合传统优化方法和现代智能优化方法最新研究成果,提供高效气化炉生产操作优化算法,满足生产实时性复杂度需要基于模糊逻辑专家系统等技术,根据生产过程时滞性非线性不确定因素多等特点要求,设计气化炉塔操作优化方案。


采用专家系统方法,对优化操作工况模式进行及时采集特征提取等,建立专家数据库和知识库。


对气化炉生产过程进行操作优化。


气化炉气化过程具有非线性各参数耦合性强时滞等特点,在分析装置运行特点和各指标变化规律基础上,结合气化炉工艺特点和过程控制方法,设计可行气化炉操作优化方案。


优化系统设计开发在与现场应用人员广泛交流基础上,进行系统设计开发,提在深入了解气化炉反应机理基础上,综合采用机理分析统计分析神经网络专家系统等人工智能方法,建立气化炉气化过程数学模型。


气化炉转化率预测本项目结合机理分析,采用辨识建模技术,根据入炉氧气压力水煤浆浓度原料煤品质氧煤比煤浆流量气化炉工作压力等变量建立气化炉转化率预测模型。


炉膛温度动态预测炉膛温度是关键操作参数,对于气化过程十分关键。


通过建模方法,建立炉膛温度动态预测模型,为控制操作优化稳定。


同时,不同煤种价格有所不同,并且在生产中库存数量也有所不同,因此在保证气化原料煤品质基础上,通过合理配比,是降低原料价格和合理利用存煤有效途径。


水煤浆浓度粘度等是关键性质,与添加剂使用和磨煤机操作等密切相关,并且难以直接测量,通过分析历史数据

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