TDC3000三重化冗余容错集成控制系统在重油催化装置的应用

介绍了TDC3000三重化冗余容错集成控制系统在压缩机机组控制系统方面的应用，该系统利用主从处理器、信号输入模块到信号输出及中间处理过程完全三熏化冗余的硬件，且利用PLC编程技术进行软件编程，实现对压缩机机组的集中统．控制，包括机组的调速、防喘振、速度与防喘振控制之间的解耦控制及压缩机组的停车联锁等。该系统在玉门炼油厂重油催化装置主风机及烟机控制方面获得了成功应用，取得了显著的经济效益。     

原料中SiO2结晶特性影响熟料烧成的研究进展

二氧化硅(SiO2)是硅酸盐水泥生料的主要成分,其赋存于原料中的结晶特性对熟料烧成能耗及熟料质量具有决定性的影响.结合熟料烧成反应过程,根据熟料矿物与原料矿物组分之间的成键关系,分析了原料中SiO2参与熟料烧成反应的化学过程,综述了原料矿物中的Si-O键合形式,石英的含量、晶粒尺寸、晶型及结晶度等SiO2结晶特性对熟料烧成的影响及作用机理,并总结了提高惰性石英质原料中SiO2反应活性的方法.综述分析可为水泥企业高效应用各类硅源原材料,生产高质量水泥提供参考依据和科学方法.     

硅质原料对熟料烧成的影响

采用X射线衍射结合Rietveld方法和扫描电镜,表征了14种硅质原料的结晶特性,并研究了不同类型硅质原料对熟料矿物相组成及微观结构的影响.结果表明:随着硅质原料中简单结构硅酸盐矿物的减少、石英含量的增加和石英晶粒尺寸的增大,烧成的熟料中硅酸三钙(C_3S)含量下降,游离氧化钙(f-CaO)含量增加;硅质原料中伴生微量组分K_2O及MgO等较外掺组分对熟料烧成的影响更显著,伴生的K_2O降低了熟料中C_3S含量,增大了其晶粒尺寸,而伴生的MgO能起到明显助熔作用,促进了熟料中阿利特的形成.     

基于盲辨识的输气管道泄漏定位方法

针对音波法在输气管道泄漏检测与定位中需知道管道长度才能对泄漏点进行检测这一问题,采用盲系统辨识方法估计泄漏信号传播信道响应函数,构建代价函数解决高阶信道估计问题,且采用了遗传算法进行全局优化,避免代价函数陷入局部最优．从仿真结果可看出,在管道长度未知的情况下,所采用方法对输气管道泄漏点定位精度高、误差小,具有较好的实际应用价值．     

基于套管结构研究污垢热阻特性的方法与分析

本实验采用套管结构模拟污水源热泵换热工况,流动在内管内侧的污水和流动在内管外侧的中介水（自来水）进行对流换热.介绍了实验的装置和原理,并且分析了热阻的计算方法和实验误差的计算方法.     

基于工序指标耦合关系分解的选冶全流程分层优化方法

针对某选冶全流程分层优化中工序指标众多且各工序指标之间存在一定耦合关系的问题,提出一种基于工序指标耦合关系分解的全流程分层优化方法.该方法是在全流程分层优化的基础上,利用两个指标实现对工序指标的分解,进而将工序层优化问题转换为相应的子优化问题.这种方法能够简化原始的工序层优化问题,提高选冶全流程分层优化问题的求解效率,且具有较高的全局收敛性.仿真结果表明,相比于常规全流程优化方法以及单纯的全流程分层优化方法,所提出的优化方法具有较好的性能.     

补偿模型误差的采油过程多目标优化

通过对采油过程的分析,本文建立了以最大化区块产油量和最小化单位产油量综合能耗为目标的优化模型.针对单位产油量综合能耗模型的输出与实际值存在较大误差,利用高斯混合模型(GMM)对单位产油量综合能耗混合模型误差特性进行描述,实现对模型的误差补偿,并将误差补偿后的单位产油量综合能耗引入到已建的优化模型中,使得优化结果更接近实际最优值.在此基础上,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)用于所建的多目标优化模型求解.最后,以某采油作业区一区块生产过程为例进行仿真验证,结果表明了所建模型和优化算法的有效性.     

变步长精细Runge-Kutta法非等温输气管道泄漏检测与定位

针对复杂工况下输气管道的泄漏检测与定位准确率低、效率不高这一难题,结合等温定位法和Runge-Kutta法(龙格-库塔法)的原理及优缺点提出改进的变步长精细Runge-Kutta法。根据管道中的气体流动过程及温度的不同处理方式,以管道的温度、压力和流速为参数确定步长求得管道从首端到末端各截面的参数,通过测量管道首末端的流量和压力可判定出输气管道泄漏的位置。通过对非等温气体管道的仿真实验,以泄漏率和定位精度作为评价指标,对等温定位法和变步长精细Runge-Kutta法定位效果进行了对比分析。仿真结果表明,对于非等温气体管道的泄漏,变步长精细Runge-Kutta法的检测与定位精度准效率高。     

MgO对熟料烧成及性能的影响机理

采用化学试剂合成硅酸盐水泥熟料,应用X射线衍射结合Rietveld方法和差示扫描量热等,研究了MgO对熟料煅烧、矿物组成、阿利特晶型及熟料性能等的影响。结果表明:MgO在碳酸钙分解反应阶段已开始影响甚至参与了熟料烧成反应;MgO掺入使阿利特和铁铝酸四钙含量增多,贝利特和铝酸三钙含量相对降低;但当MgO掺量达到2%(固溶置换极限)及以上时,方镁石形成,熟料矿物组成基本不再变化;随着MgO的掺入,阿利特的晶型逐渐由M1型为主转变稳定为M3晶型。MgO掺量在1%附近时,靠近阿利特准同型相界处,熟料发展强度最高。     

基于粗糙集-BP神经网络的浮选槽液位预测

针对反浮选过程中浮选槽液位指标难以建立精确的数学模型、常规检测方法不能有效控制问题,提出一种将粗糙集与BP神经网络理论相结合方法[1],建立反浮选液位软测量模型。从浮选过程积累的数据中获取过程知识,通过粗糙集属性约简对训练样本数据进行处理,根据结果确定BP网络的输入、输出、隐层神经元数,从得到的优化设定自动更新浮选槽液位控制回路的设定值,避免了人工控制的不稳定性和不精确性。此方法应用于某浮选厂,满足了液位预测要求的精度,在液位控制、经济指标提高及浮选过程稳定等方面取得了明显的效果。