智能靜電除塵控制系統關鍵技術研發與應用

楊博謙 梁宇鵬 蘇生奎 余兵

(北京博謙工程技術有限公司）

摘   要：國家“十四五”時期亟需深化新一代信息技術與制造業全要素、全產業鏈、全價值鏈融合發展，推進產業基礎高級化、產業鏈現代化。（工信部規〔2021〕182號文件）以智能制造為主攻方向，加快重點行業領域數字化轉型。

關鍵詞：信息技術；智能制造；數字化

1  前言

智能制造：加快生產制造全過程數字化改造，深化人工智能融合應用，通過全面感知、實時分析、科學決策和精準執行，推動先進過程控制系統在企業的深化應用，提升生產效率、產品質量和安全水平，降低生產成本和能源資源消耗。

綠色制造：清潔生產是中國經濟高質量發展的基本組成部分之一。我國工業生產中普遍產生的大量顆粒廢棄物（粉塵）一直是清潔生產最令人關注的領域之一，隨著對生態環境要求的日益嚴格，這一問題的重要性及對相關技術需求的迫切性也隨之與日俱增，成了當前研發工作的熱點。引導企業應用新一代信息技術建設污染物排放在線監測系統、開展污染物全過程動態監測、精準控制和優化管理，加快綠色制造體系數字化，推進綠色技術軟件化封裝，培育一批數字化、模塊化的綠色制造解決方案，推動成熟綠色制造技術的創新應用。

低碳制造：強化碳排放控制2023年鋼鐵行業低碳發展的政策之一是強化碳排放控制。鋼鐵生產過程中所產生的二氧化碳等溫室氣體是主要的碳排放源，鋼鐵企業需要加強對碳排放的管控。政府要求鋼鐵企業在生產過程中嚴格執行碳排放標準，加強設備更新和技術改造，采取更加環保、節能的生產工藝，減少二氧化碳的排放。政府還鼓勵鋼鐵企業使用清潔能源，如風能太陽能等替代傳統的高能耗能源，促進碳排放的降低。

2  項目介紹

在當前環保節能壓力日趨加劇的大背景下，諸多工業電除塵系統卻普遍存在著設備維護低效、且排放未能穩定達標等嚴重不足。為從根本上扭轉這種局面，必須以電除塵與相關工藝系統的協同高效與優化為基本出發點，借助數字化轉型持續推進生產與除塵系統的智能化建設，進而實現全系統的優化。據此，北京博謙工程針對目前靜電除塵與煤氣回收系統黑箱式運行、排放超標、能源消耗大等弊端，研發出了既滿足國家環保排放要求又節能降耗，兼顧設備診斷和預測性維護AI功能的BQ-SIEPA智能靜電除塵控制控制系統。

BQ-SIEPA系統是基于工業物聯網的智能靜電除塵控制系統。它適用于所有電除塵工況條件，對大型轉爐電除塵與煤氣回收系統尤為有效。BQ-SIEPA系統通過對相關數據進行數據存儲、數據清理、數據畫像、大數據分析、AI建模等智能化工具，實現了靜電除塵系統的智能化控制。該系統還可借助與轉爐數據中臺進行數據交換，為煉鋼和環境工程師提供所需的數據并協助分析與建模，協同推進鋼鐵企業全方位的智能化轉型，創造更好的社會和經濟效益。

3  系統四大功能

BQ-SIEPA系統正是針對上述問題，利用工業互聯網+、大數據分析和人工智能的思想和方法，逐項加以解決：

3.1  綠色煉鋼—超低排放

以超低排放為前提，根據轉爐各個階段及粉塵排放的濃度，對四個電場的電源功率進行協同控制，通過生成對抗神經網絡算法及多種優化算法—優化運行模式提高高壓電源能耗效率；

通過對轉爐工藝操作及干法系統及各個設備的大數據分析—防泄爆模型，優化轉爐工藝操作，減少卸爆次數，預警卸爆發生；

在粉塵檢測信號反饋的基礎上，優化電源功率及轉爐工藝操作，實現超低排放。

3.2  低碳節能智能化

根據轉爐各個階段的具體工況，通過降低限幅值、改變操作模式、優化靈敏度、多電場協同控制等方式達到高壓電源最優節能的目的。

通過粉塵檢測的反饋，優化非吹煉期的風機轉速，使其在保證環保達標的前提下，風機進一步優化和節能。

優化回收條件，在保證不卸爆的前提下，通過爐口微差壓信號，改善控制爐口壓力，保證不會因為壓力大于外界壓力，使粉塵噴出，污染環境，同時減少在爐口的二次燃燒引起，使CO燃燒而變成CO₂,也降低了合格煤氣的回收量。其次，調整煙罩位置和各個階段風機轉速，在冶煉過程中，氧含量達標后，提高風機轉速，優化回收時間，實現進一步提高煤氣回收率。

對其他設備如絕緣子加熱器、振打、刮灰機以及輸灰設備等進行大數據分析，優化設定值及運行方式，達到精準節能的目標。

3.3  設備診斷智能化

基于自然語言處理和知識圖譜技術建立歷史故障庫，并對故障進行快速診斷。當故障發生時，通過網絡、平板和手機中的小程序發布給相關人員，提示故障類型和解決方案。平時干法系統則是無人化運行。

對干法除塵所采集的各個數據進行清洗后，運用數據驅動模型對設備進行健康度診斷，同時根據各個子系統和設備的健康度優化參數，并協調相鄰系統的參數控制。

3.4  預測性維護

實時監測干法系統及設備健康狀態，以預測性維護方式提高生產效率，并增強設備可靠性。根據設備生命周期的智能預測，定時提出備件清單。

對除塵風機關鍵數據的多維度關聯分析功能，對于除塵風機的運行風險可實現提前預警功能。

4  BQ-SIEPA系統的構成

4.1  項目主要原理

《智能靜電除塵控制系統》的主要原理是通過4G/5G技術將工業現場的實時數據以每秒一次的刷新數率進行采集，建立實時數據庫對數據進行清理并存儲；利用“自然語言診斷”及通過數據驅動進行“西醫診斷”的人工智能技術對實時發生的設備或子系統的狀態進行智能診斷，并將診斷結果通過移動網絡進行發布。同時對設備運行的長期狀態進行數據監測與分析，利用帶人工智能技術的預測性模型對設備進行預測性維護，提出合理的備件清單及檢修計劃。

4.2  項目的技術內容及路線

圖1  BQ-SIEPA系統接口圖

4.3系統結構

BQ-SIEPA系統是建立在工業物聯網數據中臺的基礎上的、面向干法除塵的智能控制系統。系統中相關的數據都將進入數據中臺進行數據存儲、數據清理、數據畫像，大數據分析、AI建模等一系列數字化、智能化的工作，將來與轉爐的數據中臺連接和數據交換，為煉鋼和環境工程師提供有用、有效、智能推送的數據。

圖2  BQ-SIEPA系統拓撲圖

5  結束語

國家發改委2022年頒布的智能制造典型場景參考指引中提到的面向制造過程各個環節，通過新一代信息技術、先進制造技術的深度融合，部署高檔數控機床與工業機器人、增材制造裝備、智能傳感與控制裝備、智能檢測與裝配裝備、智能物流與倉儲裝備、行業成套裝備等智能制造裝備，集成相應的工藝、軟件等，實現具備協同和自治特征、具有特定功能和實際價值的應用。

BQ-SIEPA在軟件設計遵循這智能制造的核心理念，從節能降碳、綠色生產、設備診斷，能源計量與管理和設備預測性維護等幾個方面，緊扣靜電除塵系統中各種疑難雜癥，運用最先進的數據驅動、自然語言處理與人工智能的技術，檢測、判斷、解決轉爐生產中的諸多問題，滿足轉爐靜電除塵系統高質量發展之要求。