水泥生產智能化成套技術研發與集成應用

鞠殿元 蔡永琦 王孝紅 胡艷軍

（濟南大學，山東濟南 250022）

近年來，隨著數據采集處理、人工神經網絡、系統辨識和優化控制等技術取得突破，工業智能化技術迅猛發展，并展現出較大的應用價值。利用智能化技術賦能工業生產，構建覆蓋全生產過程的全新智能制造體系，實現制造業跨越式追趕已經成為可能[1]。

在當前制造業升級轉型的大背景下，傳統水泥制造業的生產和管理方式面臨一系列難題。首先，受限于操作人員的經驗和責任心等，生產過程很難實現穩定控制和優化控制，因此節能減排提升空間有限。其次，水泥企業生產經營的子系統眾多，銷售、生產、物流、倉儲等多個環節的信息無法快速傳遞、處理和存儲，缺乏統一的管理平臺。最后，勞動力等要素成本不斷增加。因此，行業普遍認為利用新一代互聯網技術賦能水泥生產，驅動水泥產業精細化、綠色化、智能化發展已成為必然趨勢?！督ú墓I智能制造數字轉型行動計劃（2021—2023年）》中指出，加快新一代信息技術在建材工業推廣應用，促進建材工業全產業鏈價值鏈與工業互聯網深度融合，構建網絡安全和密碼應用支撐體系，促進行業智能化生產、網絡化協同、規?；ㄖ?、服務化延伸，夯實建材工業信息化支撐基礎，提升智能制造關鍵技術創新能力，實現生產方式和企業形態根本性變革，引領建材工業邁向高質量發展[2]。

在水泥工業領域，實現全方位、全過程的智能化是提升產業競爭力、實現綠色可持續發展的重要途徑。當前，水泥生產面臨的挑戰包括信息獲取不完整、生產工況復雜多變以及智能決策能力不足等。這些問題的解決對實現水泥行業的高性能生產和減負增效具有重要意義。

為解決上述問題，需要將前沿研究成果轉化為實際應用，并進行一系列的工程實踐。這包括在實際生產線上部署傳感器和數據采集系統，建立實時數據監控平臺，以及開發相應的控制系統和優化算法。通過這些實踐活動，可以驗證研究成果的有效性，并不斷完善和優化技術方案。

本研究旨在提供一套系統的解決方案，從理論到工程應用，為水泥智能制造提供全面的思路和技術支持。通過解決上述關鍵技術問題，可以提高水泥生產的自動化和智能化水平，實現生產過程的優化控制，推動水泥行業向綠色、高效、智能化方向發展。

一、研究現狀

自2015 年始，水泥產業逐步引進智能化生產技術，經過5 年時間的不斷發展和完善，到了2020 年已經建立起較為成熟的系統[3-5]。2020 年以后，智能化生產方式在水泥行業的應用更加廣泛。為了積極響應國家的政策指導并搶占市場優勢，一些行業先鋒企業開始積極研發智能產品[6-7]，比如平陰山水與金隅冀東的“‘零員工’智能生產管控一體化智慧決策平臺”、中建材信息的“中國建材水泥云工業大數據平臺”和華新水泥的“水泥智能制造一體化管控集成平臺”。水泥企業和設計機構等行業參與者在開發智能化系統方面有其固有的優勢，因為他們對水泥生產的流程和技術原理有深刻了解，并且擁有眾多可供調配的資源，能在設計早期就進行綜合規劃，使智能化系統與生產需求緊密結合[8-11]?？偟膩碚f，在工程實踐方面，這些智能化系統的部署為水泥企業帶來了實質性的價值增長，主要體現在提高了能源效率、提升了產品質量以及降低了人力成本等多個方面[12-14]。

上述工程實踐的發展也推動了科技的進步和產業的升級，智能化技術已經成為推動水泥行業轉型升級的關鍵力量。國內外學者也做出了眾多研究，Zermane H 等學者提出一個能夠使用已確定的技術對數據進行分類的系統[15]，并將其用于水泥工業制造。開發的學習模型采用了隨機森林算法，通過與SVM、決策樹、邏輯回歸和K-NN 分類器的比較證明了所提算法的優勢。石國平等學者針對水泥磨制系統的智能化轉型路徑進行了探討，提出應從依靠人工智能操作向依靠機器智能操作轉變的策略。通過在從設計到運營維護的整個生命周期中實施數字化管理，智能化地調節磨制生產操作，構建以神經網絡為基礎的多變量模型的綜合智能操控系統和設備動態監管系統，結合智能化的生產方式如粒度分布調控、分類粉磨等，從軟件與硬件兩個層面共同努力，通過多種途徑集成全流程智能化操作模式的水泥磨制系統[16]。數字孿生技術的應用日益豐富和擴大，為了充分發揮工業互聯網平臺在生產過程中的助推作用，蒼志智等學者設計了一套基于工業互聯網的設備故障診斷系統[17]，闡述了某水泥廠生產線的故障診斷和預防性維護系統的技術架構與軟件功能實現。項目的成功實踐驗證了通過圖形化封裝平臺IT 組件和基礎組件，實現IT 與OT 技術分離的低耦合式創新開發模式的有效性和可行性，這有助于現場專業人員實現降維開發，并通過平臺化管理簡化應用系統建設，減少系統升級和運維成本。

與科技的進步類似，水泥工業在理論研究應用上也得到了迅猛發展。Moharana P K 等學者闡述了采用卡爾曼濾波估計技術對水泥回轉窯Spyrometer 殘差與估計殘差的對比研究[18]，使用FLSmidth Private Limited 的模擬軟件進行實驗。Spyrometer 模型是通過不同輸入參數（如窯爐進料、窯燒煤、煅燒煤、窯驅動轉速、預熱器風機轉速）的階躍響應實驗獲得的，從而觀察唯一的輸出參數——燃燒區溫度。他們根據實驗階躍響應確定了系統的近似過程模型，然后對得到的SISO 系統模型進行可控性和可觀測性測試。Haist M 等學者概述了基于計算機視覺和人工智能的數字化算法，用于量化整個流程鏈中水泥原材料和新拌混凝土的特性[19]。算法分為兩種，一種是在生產過程中（即在水泥工廠）采用的系統，另一種是在生產后（即在施工現場）采用的系統。前者可以在批量生產過程中對水泥性能進行實時在線反映和控制，后者則可以進行離線質量控制，也就是生產后質量控制。針對在生料配比過程中出現原料成分復雜、波動大而人工計算配料法無法滿足生產需求的問題，宋曉玲等學者基于固廢原料的特征開發出以非支配排序算法為代表的全廢渣水泥生料配料優化方法，輸入歷史進料數據后產生初始種群，經過巧妙設置的目標函數進行遺傳迭代計算，直至滿足終止條件輸出最優解[20]。

二、水泥生產智能化體系框架及關鍵技術研究

立足于解決水泥生產過程信息不完備、生產工況復雜多變導致的控制難、智能決策水平偏低等關鍵技術問題，本文提出了集泛在感知、實時分析、自主決策、精準執行于一體的水泥生產智能化體系框架，并研究了水泥生產智能化關鍵技術，具體內容如下。

（一）水泥生產智能化體系框架

本文構建了集生產過程數據采集、工況智能辨識、多策略智能優化控制、智能生產管理于一體的水泥生產智能化體系框架，如圖1所示，分為智能設備、智能生產和智慧管理3 個層級。

圖1 水泥生產智能化關鍵技術整體解決方案

1.智能設備層級

智能設備是指在水泥生產過程所使用的機械設備，如回轉窯、水泥磨等，通過增加控制器、傳感儀、計量器、通信設備等多種智能感知元件，使其能夠自主地執行任務、收集和處理數據并與其他設備進行協作。智能設備的出現使生產過程更加自動化、高效化，同時也提供了更多的數據支撐和實時監控。

2.智能生產層級

智能生產是在智能設備的基礎上，通過大數據、工業人工智能等技術，實現水泥生產過程的自動化、智能化、數字化。在所提框架中，以DCS 生產過程控制為基礎，結合智能優化系統，實現了水泥生產過程中的能源管理、設備管理、生產管理和質量管理以及礦物開采過程中的礦山數字化管理。

3.智慧管理層級

智慧管理指在智能生產的基礎上，通過MES 系統、人工智能、云計算、大數據等技術在管理層面進行升級，實現企業從規?；芾硐蛏虡I智慧化管理的轉變。智慧管理實現了對企業全局的精細化管理和智能化決策，包括計劃預算、經營分析、獲利分析、商業預算和財務管理等。通過智慧化管理，企業能夠更好地把握市場需求，提高工廠資源的利用效率，實現成本的最小化，同時也為企業未來的發展提供了更加可靠的數據支撐。

（二）關鍵技術

1.水泥生產狀態識別

采用基于數據濾波、經驗模態分解、K 均值聚類及專家知識的水泥生產狀態識別方法，編制形成多個數據處理與融合軟件，突破了生料成分、燒成帶溫度和水泥粒度分布信息準確提取的瓶頸，涉及水泥生料制備、熟料燒成和水泥粉磨3 個生產環節的關鍵參數獲取與融合方法，具體闡述如下。

（1）借助近紅外光譜分析技術，獲取生料成分的動態變化過程，采用異常值剔除準則，提出了任意長度數據的異常值精準濾波方法，實現了生料成分真值的獲??；將矩陣半張量積、K 均值聚類和專家知識三者融合，實現知識庫優化及狀態識別。圖2 所示為紅外在線分析儀與水泥生料數據處理軟件。

圖2 紅外在線分析儀與水泥生料數據處理軟件

（2）引入紅外熱成像技術，獲取燒成帶溫度動態變化信息，基于經驗模態分解，提出了燒成帶溫度自適應濾波方法，實現了燒成帶溫度及其變化趨勢的準確識別。通過最小二乘支持向量機和徑向基神經網絡建模手段，解決了煤粉熱值、入窯水泥生料分解率等關鍵參數在線估值難題，并與化驗室數據、現場實時數據融合，發明了燒成工況綜合識別方法，熟料燒成工況識別準確率達到80%以上。圖3、圖4所示為熱像儀與水泥回轉窯工況識別系統。

圖3 熱像儀

圖4 水泥回轉窯工況識別系統

（3）借助激光衍射檢測技術，獲取水泥粒度分布動態變化特征，采用均值滾動濾波、限幅濾波、中位值濾波相融合的手段，準確提取水泥粒度分布真值；采用極限學習機、T-S 模糊等方法，揭示了粉磨與分選機制對水泥粒度分布的影響規律。圖5、圖6 所示為水泥粒度分布信息與粉磨質量優化系統界面。

圖5 水泥粒度分布信息

圖6 粉磨質量優化系統界面

2.水泥生產智能化控制方法

基于數據驅動、專家控制、模糊控制、人工神經網絡、預測控制等算法，攻克了多變量、時滯、非線性引起的控制難題，研發了“兩磨一燒”全流程優化控制技術，并編制了相應的控制軟件，實現了水泥生產的智能優化控制。

（1）針對水泥生料制備過程原料成分變化頻繁、工況波動劇烈，建立了基于化驗室數據補償的階躍動態響應模型，發明了組合前饋補償、專家規則、預測控制等先進算法的智能預測控制方法，實現了生料智能制備，使示范企業水泥生料粉磨電耗下降7.0%。

（2）針對復雜多變的熟料燒成工況導致其生產過程表現出強非線性特點，將PID、神經網絡、預測控制、模糊控制、專家系統相融合，發明了多模態智能控制方法，即采用搜索策略，確定分解爐溫度、燒成帶溫度、篦冷機壓力優化設定值，實現窯系統的智能慢燒，使示范企業熟料燒成標準煤耗下降3.3%。

（3）針對水泥制備過程表現出的非線性、大滯后等特性，將操作員經驗、粉磨機理、現場運行數據相融合，構建了基于極限學習機、最小二乘支持向量機的水泥粉磨過程動態模型，發明了基于Bang-Bang 控制和自適應PID 控制相結合的水泥粉磨粒度預測控制方法，優化了水泥粒度分布，使示范企業水泥粉磨電耗下降5.3%。

（4）針對各環節最優并不等于全局最優問題，給出全流程協同動態關系，提出基于級聯關系、集成模糊控制、神經網絡控制、預測控制、自適應控制等技術的多目標一體化優化方法，突破面向綜合能耗最優指標的生產計劃優化分解難題，實現了水泥生料制備、熟料燒成和水泥粉磨環節的生產任務和設備運行的合理安排，達到水泥生產全流程優化控制的目的。圖7 所示為水泥全流程多目標一體化優化框。

圖7 水泥全流程多目標一體化優化框

三、應用案例

（一）水泥智能控制平臺整體框架

基于水泥生產智能化體系框架，構建集智能傳感、全流程優化控制和現代管理于一體的水泥智慧決策平臺，解決了異構數據采集、傳輸與融合的關鍵技術難題，編制了水泥企業數據分析與管理系列軟件，實現了水泥生產數字化、智能化、高效化和綠色化，確保企業的行業競爭力。整體技術方案示范應用于5 家企業。水泥智能控制平臺總體框架如圖8 所示。

圖8 水泥智能控制平臺總體框架

水泥智能控制平臺主要包括4 個子系統，分別為數據采集子系統、數據預處理子系統、數據管理子系統以及客戶端子系統。該平臺融合沖突解決、尺度統一、冗余消除以及時空映射等方法，突破了實時數據、結構化數據及非結構化數據融合與管理難題，解決了水泥企業“信息孤島”問題，實現了全系統的智能化決策。

1.數據采集子系統

數據采集子系統通過傳感器和監測設備實時采集水泥生產過程中的各種關鍵參數和設備狀態數據。這些參數可以包括熟料溫度、窯頭負壓、電流電壓、風機速度等。數據采集子系統負責將這些原始數據準確地收集并傳輸給后續處理系統。數據采集子系統可以使用現場總線技術、傳感器網絡或無線通信等方式進行數據采集，并確保數據的實時性和準確性。

2.數據預處理子系統

在采集數據后，數據預處理子系統對原始數據進行校正和去噪等操作，以提高數據的質量和可用性。數據預處理子系統可以識別和糾正異常值、缺失數據，并且可以使用濾波、插值和數據平滑等方法來消除數據中的噪聲。數據預處理子系統還可以進行數據的時間戳標記以及數據格式轉換等操作，便于后續的分析和應用。

3.數據管理子系統

數據管理子系統負責對預處理后的數據進行存儲、管理和查詢。數據管理子系統可以建立數據庫或數據倉庫，存儲歷史數據和實時數據，并提供數據查詢、統計分析和報表生成等功能。數據管理子系統還能夠進行數據的備份和恢復，以確保數據的安全性和可靠性。此外，數據管理子系統還可以與其他系統進行數據交互和共享，實現對數據的集成管理。

4.客戶端子系統

客戶端子系統是用戶與水泥智能生產系統進行交互的界面，它可以是基于互聯網、移動應用或本地軟件的用戶界面。通過客戶端子系統，管理人員和運營人員可以實時監視生產過程、查看參數數據、進行遠程操作和調整，并進行實時通信和報警?？蛻舳俗酉到y可提供直觀易用的可視化界面，幫助用戶更好地理解和掌握生產情況，支持決策和調度工作的開展。

（二）同類技術對比

國外ABB 等企業的水泥生產智能控制系統過去長期居于領先地位，其核心產品多數誕生于21 世紀初，技術手段相對單一，多數僅使用專家系統技術，且在引入我國生產企業時往往存在難以適應國內原材料波動頻繁、工藝參數檢測不完全、生產工況多變的情形[21-22]。相關信息表明，ABB 公司同類產品應用效果為煤耗降低3%～5%、電耗降低3%～5%；RoCkwell 公司同類產品應用效益為能耗降低2%～7%。而本項目技術實現生料粉磨電耗降低7%、熟料煤耗降低3.3%、水泥粉磨電耗降低5.3%，適應我國水泥生產特點，可完全替代國外同類產品。

四、結論與展望

本文通過構建集生產管理監控、專家優化控制、能源管理及能效分析、設備監控與故障診斷于一體的生產智能制造與決策支持信息化平臺，進而建立生料成分、回轉窯燒成帶溫度及水泥粒度分布特征提取和粉磨與分選機制對水泥粒度分布影響的動態關系模型，解決了多變量、大滯后、非線性帶來的控制復雜性和水泥生產過程工況在線準確辨識難題；提出了集數據采集、在線工況識別、模型庫在線匹配、多策略組合控制于一體的智能集成優化控制體系，構建了水泥智能制造控制平臺，實現了水泥生產過程智能集成優化控制；研發集泛在感知、實時分析、自主決策、精準執行于一體的水泥生產智慧平臺，形成具有我國自主知識產權的科學技術，實現了水泥生產數字化、智能化、高效化和綠色化。未來，結合鋼鐵、化工等流程工業工藝特點完成在相應行業的智能生產關鍵技術的推廣應用，提升所研平臺的普適性。