大型密閉電石爐電極長度軟測量的研究與應用

張 立 ，何 忠 ，張樹吉 ，陳 武

（1.新疆天業集團有限公司，石河子 832000；2.浙江中控軟件技術有限公司，杭州 310053）

大型密閉電石爐具有工藝設備先進，處理能力大、基礎自動化配置較完備等優點，正成為電石行業的主流設備，在電石企業產能改造、節能降耗和環境保護等方面發揮著日益重要的作用。

大型密閉電石爐通過三相自焙電極加熱爐內的生石灰、焦炭等物料使其反應生成電石。由于電石爐內溫度高，電石生產過程中三相電極逐漸消耗變短，需要定期壓放電極以穩定做功，并確保電石質量。電極壓放量的大小取決于電極消耗速率，因此在電石生產中需要及時掌握電極長度的實時變化。目前，電極長度通常只能在停爐期間由人工測量獲得，開爐運行時無法實時測量電極的長度，電極壓放量的控制主要依賴于操作人員的經驗，難免出現三相電極在熔池中深度不一、做功不平衡的問題，進而影響到電石質量和電耗。

本文以40×103kVA大型密閉電石爐為背景，在深入分析三相電極消耗相關影響因素的基礎上，采用浙江中控軟件技術有限公司的智能軟測量軟件APC-Sensor建立了電極消耗軟測量模型，實現了電極長度實時估算，為電石爐電極壓放的先進控制提供依據。

1 電極消耗影響因素分析

在電石爐正常生產期間，影響電極消耗速率的主要因素有電極質量、電氣參數、爐料配比和生產負荷等。

1.1 電極質量

密閉電石爐通常使用自焙電極，其質量依賴于電極糊質量和電極焙燒質量。電極糊質量好壞與其自身的化學成分和物理性質密切相關。電極焙燒過程中電極糊的性狀均會發生改變，可用焙燒過程電極的導電性能與機械強度等來表征。導電性強、硬度高則表明電極的焙燒質量好，這樣的電極在生產過程中消耗較慢。

1.2 電氣參數

電石生產過程中，電能通過三相電極輸送到爐內，在電極末端產生電弧而將電能轉換成熱能，電弧具有極高的溫度，可使電極端頭的碳升華，影響電極消耗。電弧所能達到的最大溫度取決于電極功率和電路電阻。電極功率越高、電阻越大則電極消耗越快。

1.3 爐料配比

電石生產的原料為生石灰和碳材，原料質量與配比是影響電石爐平穩運行的重要因素，也對電極消耗有重要影響。原料對電極消耗的影響本質上取決于爐內固定碳含量。爐料中碳含量越高，電極中碳參與反應的越少，相應的電極消耗就越少。因此，需要有合理的爐料配比。此外，原料粒度也會影響電極的消耗，粒度越小，操作電阻越大，電極插入爐料越深，電極氧化越慢，電極消耗越少。

1.4 生產負荷

電石生產過程中，生產負荷對于電極消耗速率有較大影響，生產負荷的高低可通過電極電壓檔位、電石出爐量等來表征。一般地，電極電壓檔位高、電石出爐量多則意味著電極做功多，電極消耗快。

2 電極長度的軟測量建模

2.1 輔助變量的選擇

如上一節所述，電極長度（消耗量）受電極質量、電極功率、電路電阻、爐料配比、電極檔位、電石出爐量等因素的影響。其中，部分影響因素如電極質量、爐料組成等無法在線測量，可視為不可測變量。根據電石爐的工藝機理和生產特點，電極長度軟測量建模就是選擇與電極消耗量相關的一組可測變量，利用歷史數據按最優準則建立以可測變量（也稱輔助變量）為輸入、電極長度為輸出的數學模型。該模型通過軟測量軟件實現即成為電極長度的軟儀表。軟儀表輸出可指導生產操作，甚至能作為控制系統的被控變量[1]。

選擇與電極消耗量密切相關的電極功率P、爐料配比R、電極溫度T、電石出爐量G 4個可測變量作為輔助變量。其中，電極功率P表征了電極做功大小；電極溫度T表征了電極軟硬程度；爐料配比R指每100 kg石灰所配用的碳素量，表征了爐料中碳素量大小；電石出爐量G指每批電石出爐量，表征了電石爐實際運行負荷高低。這樣，基于這些輔助變量的電極消耗量ΔHxh軟測量模型即是根據可測數據獲得的ΔHxh最優估計：

為提高軟測量模型預測精度，所取樣本數據應具有代表性，并盡可能覆蓋電石爐生產過程的正常工作范圍和不同運行負荷下的運行數據。樣本的表達式為｛xk，y1｝，其中 xk（k=1，…，4）為樣本的輸入，分別是電極溫度T、電極功率P、爐料配比R、電石出爐量G；樣本的輸出為電極消耗量ΔHxh，電極消耗量可根據2次停爐期間的電極長度測量值和電極總壓放量計算得到。

為消除測量數據噪聲，并剔除一些存在顯著誤差的數據，需要對各輔助變量進行數據預處理。變量電極溫度T、電極功率P可取1~2 min的平均值，變量爐料配比R可取自當前時刻前1 h的數據平均值，電石出爐量G取每批電石出爐鍋數與單鍋電石重量的乘積。

2.2 軟測量建模方法

在此基礎上以輔助變量為模型輸入，電極消耗量為模型輸出，本文采用了PLS（偏最小二乘回歸算法）軟測量建模方法來建立電極消耗量的軟測量模型。PLS算法將高維數據空間投影到低維特征空間，得到相互正交的特征向量，再建立特征向量間的一元線性回歸關系，可有效克服普通最小二乘回歸的共線性問題，同時將多元回歸問題轉化為若干個一元回歸，適用于樣本數較少而變量數較多的過程建模[2-3]。其簡要原理如下[4]：

設有 n 個輸入變量（自變量）｛x1，x2，…，xn｝和 l個輸出變量（因變量）｛y1，y2，…，yl｝，觀察 m 個樣本點，由此構成了輸入與輸出的數據矩陣X=｛x1，x2，…，xn｝m×n和 Y=｛y1，y2，…，yl｝m×l。

PLS算法即是利用上述矩陣X和Y的觀察結果，通過算法辨識得到系統的系數矩陣C，即有關系：

其中，E為誤差矩陣。基于以上問題描述，PLS算法分別在 X和 Y中提取成分 t1和 u1，即 t1是 x1，x2，…，xm的線性組合，u1是 y1，y2，…，yp的線性組合。 提取成分t1和u1時，為了回歸分析的需要，有以下2個要求：

1）t1和u1盡可能大地攜帶它們各自數據表中的變異信息；

2）t1和u1的相關程度最大。

這2個要求表明：t1和u1盡可能好地代表了原始數據X和Y，同時輸入變量的成分對輸出變量成分具有最強的解釋能力。

在第一個t1和u1被提取后，偏最小二乘回歸分別實施X和Y對t1的回歸，若回歸方程未達到滿意的精度，則利用X和Y被t1解釋后的殘余信息提取第二對成分，直到滿足方程的精度。最終對X提取了 l個成分 t1，t2，…，tl（l≤m），對輸出變量 y1，y2，…，yp中的任一變量 yk（k=1，2，…，p），偏最小二乘回歸將實施 yk對 t1，t2，…，tl的回歸，而由于 t1，t2，…，tl都是 x1，x2，…，xm的線性組合，最終可以表示成 yk對原始變量X的回歸方程。

2.3 電極長度的計算

通過PLS軟測量建模方法，針對不同的生產負荷，可獲得相應的電極消耗量軟測量模型，簡述如下：

當電極功率低于8 MW時，以電極1為例，其模型為

當電極功率高于8 MW時，仍以電極1為例，其模型為

其中：ΔHxh為電極消耗量；a為修正系數；c為反映開/停爐的系數；d為根據相鄰2次電極長度測量數據計算出來的校正參數。

在電極消耗軟測量的基礎上結合電極壓放量計算電極實時長度，電極長度計算公式為

其中：H為當前電極長度；H0為前一時刻電極長度；Δd為電極的單次壓放長度；C為壓放次數；ΔHxh為電極消耗量；t為H和H0對應的時間差。

2.4 軟測量模型的校正

在電石爐生產過程中，因入爐原料組成、原料配比、電極質量、出爐量等變量的波動引起爐內工況發生變化，進而導致電極消耗軟測量模型預測精度下降，因此需要進行模型校正，使模型能夠適應新的工況，實現準確計算。

1）根據電極長度實測值與預測值之間的誤差進行周期性的模型偏差校正。2）根據電石爐出爐量變化進行模型在線校正。3）根據三相電極長度同向偏差大小進行模型系統誤差校正。

3 工業應用情況

將上述模型通過APC-Sensor智能軟測量軟件應用于某企業密閉電石爐電極長度的軟測量。此軟測量系統是在中控ECS700集散控制系統平臺上實施的，采用軟測量上位機方式實現。軟測量上位機采用Dell服務器，操作系統為Windows 2008 Server，通過交換機與DCS系統的OPC服務器連接，從而建立了數據傳送的物理連接。軟測量系統與DCS控制站兩者的數據交換通過OPC標準接口來實現。硬件通訊結構如圖1所示。

圖1 硬件通訊結構示意Fig.1 Hardware structure of the communication

上位機安裝APC-iSYS先進控制平臺軟件和APC-Sensor智能軟測量軟件，APC-iSYS先進控制平臺軟件通過OPC通訊協議實現與DCS系統OPC服務器的數據通訊。APC-Sensor智能軟測量軟件用于建立電極消耗量軟測量模型、電極長度在線計算及模型校正。軟測量軟件結構如圖2所示。

圖2 智能軟測量軟件結構Fig.2 Software structure of the intelligent soft-sensor

經上線調試和模型修正，得到了較為準確的預測結果。圖3給出了2015年1-3月份該電石爐電極長度預測值與測量值的對比結果。

統計計算電極長度預測值與測量值連續3個月的誤差百分比，1#、2#、3#電極長度平均預測誤差百分比分別為4.51%、3.73%、3.74%，預測誤差較小，能夠用于指導生產操作。

由于一個開停爐運行周期內不同的電極電壓檔位累計運行時間可能存在明顯差異，因此需要不斷修正電極消耗模型參數，從而使預測結果能夠更好地接近真實的電極消耗。此外，由于電極長度軟測量模型未考慮原料組成、停爐時長等因素，而且電極長度人工測量也可能存在一定的誤差，因此電極長度預測值與實際測量值之間必然存在一定的誤差。

圖3 電極長度預測值與測量值的對比結果Fig.3 Electrode length comparison between predicted and measured values

4 結語

本文在機理分析的基礎上，建立了密閉電石爐的三相電極消耗軟測量模型，可穩定可靠地反映出實際生產過程中電極消耗量的變化，據此能進一步得到電極長度的實時預測值，為優化生產運行和實現電極壓放的先進控制奠定了良好的基礎。后續工作將根據電極工作長度、電極消耗速率等信息，計算出電極壓放時間間隔，建立電極壓放智能控制系統。這樣可使電極消耗與壓放保持平衡，有利于進一步穩定電石爐生產工況。

[1]于靜江，周春暉.過程控制中的軟測量技術[J].控制理論與應用，1996，13（2）：137-142.

[2]俞金壽，劉愛倫，張克進.軟測量技術及其在石油化工中的應用[M].北京：化學工業出版社，2000.

[3]李海青.軟測量技術原理及應用[M].北京：化學工業出版社，2000.

[4]王樹青.先進控制技術及應用[M].北京：化學工業出版社，2001.