拜耳法氧化鋁生產中原礦漿制備系統的節電研究

何繼平，盧秀珍

（中國鋁業廣西分公司，廣西 平果 531400)

1 拜耳法氧化鋁原礦漿制備系統工藝簡介

拜耳法氧化鋁生產中原礦漿制備工序是將從礦山破碎后的一水硬鋁礦石經過布料均化堆場，輸送到原料磨機礦倉，與來自石灰制備系統的石灰和蒸發工序的循環母液，進行配比混合后進入濕式棒磨機一段研磨，一段研磨后的礦漿通過中間泵打入二段球磨再進行細磨，最終得到符合溶出工序要求的原礦漿。原礦漿制備的混料配制是根據化學分子式將破碎的鋁土礦、石灰石、循環母液按照一定的比例配比，鋁土礦和石灰石通過調速給料稱穩定輸送到入磨口，給料量的大小由變頻調速通過PID實現，而循環母液的調節則通過變頻調節循環母液泵的流量實現。二段磨磨礦過程是一個復雜的多變量系統，如何使磨機工作在最佳工作點，受各種因素的制約：磨機內部研磨物質鋼球、鋼棒及襯板的影響因素；礦石的性質；下礦量的大小；礦漿細度與產量的要求等。磨機系統具有非線性、大滯后性、時變性的特點，現有控制系統是開環控制，受各種干擾因素的影響很大，比如磨機內鋼球、鋼棒的磨損、襯板的磨損，操作人員不及時調整參數，礦漿細度及產量會波動劇烈，從而影響溶出的效果。這種情況下，操作人員的經驗和主觀對磨礦效率起著非常重要的作用。而同時礦漿細度因為無法在線實時測量，又決定了無法實時調節工藝參數，磨機效率降低，造成了能耗浪費。

2 磨機負荷與功率的關系

磨機的負荷與功率特性曲線呈倒拋物線結構，相應地磨機產能與磨機負荷也呈倒拋物線結構，即磨機負荷與功率曲線存在一個極限最大值點，在這個點以前磨機的功率隨著負荷的增大而增大，過這個點之后磨機的功率隨著負荷的增大而減小。

這個極限點也是磨機的最佳工作點，是磨機效能發揮的最佳狀態，在這個點之前之后磨機效能發揮欠佳，磨機的產能和細度均不理想，單位產品的能耗浪費較大。

3 控制系統的優化策略

本文主要通過對磨機原有I/A控制系統進行優化升級，應用信息化的手段重新搭建網絡架構，使用APC控制技術作為智能優化平臺，使磨機系統整體能耗下降，推動企業智能制造的發展。

某氧化鋁廠共配備七組磨機，每組磨機由一臺球磨機和一臺棒磨機組成，鋁礦石和石灰石由調速皮帶秤穩定給料，并反饋給料量，循環母液由蒸發母液變頻調速泵給料，母液管上有流量計和密度計檢測母液流量和密度參數。中間泵池的液位與水力旋流器的進料速率平衡通過中間泵變頻調速實現。

為了實現磨機系統的最優化控制，需要對控制系統進行優化改造，建立多變量預測模型進行APC先進控制。多變量預測模型通過AB公司開發的Pavilion8?軟件建模，原料磨APC先進控制的主要參數為：操作變量和干擾變量，包括鋁礦石進料、石灰石進料、母液流量、進棒磨母液流量、中間泵轉速、母液密度；被控變量和約束變量，包括礦漿細度、礦漿密度或固含量、石灰石與鋁礦石進料比、母液與鋁礦石進料比、母液進棒磨與球磨流量比、水力旋流器壓力、棒磨機電流球磨機電流、中間泵池液位。

系統硬件配置是在原有DCS系統的基礎上，利用DCS的OPC接口與Pavilion8?服務器進行數據讀寫通訊。Pavilion8?服務器軟件包括控制器的建模和運行監控等。智能優化控制的基礎是系統幾個關鍵參數的檢測準確與否，系統控制的精度則取決于每組磨機出口礦漿的固含及細度參數，因此控制系統還需要增加每組磨機一套在線細度分析儀才能夠做到精確、實時控制。

通過應用APC先進控制技術，整個磨機系統協調控制，在滿足工藝細度和產能要求的前提下，構成磨機系統的各部件，如皮帶秤、中間泵、循環母液泵、球棒磨機等設備運行在系統最佳工作點位置，避免磨機負荷處于過負荷或欠負荷的不平衡狀態，保證礦漿細度和產能的穩定，實現了單位產品能耗的整體下降。

4 主電機無功功率補償

最新技術的無功補償裝置串接在電機轉子回路中，通過改變轉子電流與轉子電壓的相位關系，進而改變電機定子電流與電壓的相位關系，達到提高電機自身的功率因數和過載能力、降低電機定子電流、降低電機自身損耗的目的。采用最新的無功補償技術可使電機功率因數提高到0.95～0.99之間的范圍，無功率降低60%以上，降低電機定子電流l0%～20%，降低線損20%～30%。同時電機溫度顯著降低，電機壽命得到延長。

5 經濟效益評估

5.1 直接經濟效益

通過磨機系統智能優化控制和主電機無功補償，可以有效降低磨機系統的整體電耗，系統電耗整體下降估算為30%左右，經濟效益巨大。

5.2 間接經濟效益

實施磨礦智能優化控制，不但起到節能降耗的作用，而且可以使磨機系統穩定平衡控制，減少設備磨損及故障率，降低人員勞動強度，保證安全運行。

6 結語

拜耳法氧化鋁生產中原礦漿制備系統的節電研究，結合了現代企業智能制造的先進理念，是智能制造技術在氧化鋁行業領域的典型應用，多變量模型預測控制技術一方面使磨礦控制過程向智能化進了一步，另方面也是磨礦綜合能耗降低的一個途徑，為下一步繼續發掘磨礦系統能耗降低的潛力提出了研究的方向。隨著檢測技術的不斷發展，未來的磨礦系統將會向著更加智能化，負荷控制更加精益化的方向發展。

[1]陳炳辰.磨礦原理(第1版)[M].北京：冶金工業出版社,1989：350-367.

[2]張杰，王建民，楊志剛，沈小偉，李艷姣.模糊神經網絡在磨機負荷控制中的應用.儀表技術與傳感器,2014(5)：66-68.