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[發明專利]一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法有效

專利信息
申請號: 200710303616.6 申請日: 2007-12-20
公開(公告)號: CN101275249A 公開(公告)日: 2008-10-01
發明(設計)人: 李旺興;冷正旭;趙慶云;邱世麟;王鑫健;張保偉;史志榮;柴登鵬 申請(專利權)人: 中國鋁業股份有限公司
主分類號: C25C3/20 分類號: C25C3/20;G01N27/06
代理公司: 中國有色金屬工業專利中心 代理人: 李迎春
地址: 100082北*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 實時 預測 電解槽 氧化鋁 濃度 方法
【說明書】:

技術領域

一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,涉及一種利用槽控機實時測量和顯示電解槽內氧化鋁濃度,用于電解槽氧化鋁濃度的實時控制。

背景技術

20世紀八十年代,人們采用了極限電流法來測量鋁電解的氧化鋁濃度,同期許多學者還研究了電池電位法來測量氧化鋁濃度,但是這些方法都誤差大,成本高,可操作性等因素未能推廣應用。自從根據dR/dt來控制氧化鋁濃度之后,人們對氧化鋁濃度的問題暫時失去了其緊迫性。目前幾乎所有中間點式下料的鋁電解槽全部采用dR/dt來控制氧化鋁濃度。這種控制方法對提高鋁電解技術經濟指標起到了巨大的推動作用,電流效率從89%左右,提高到94%左右。但是,這種控制并未能將氧化鋁濃度作為控制目標,人們在調整控制參數時難以將氧化鋁濃度與控制參數有機地結合在一起。因此,測量鋁電解槽中氧化鋁濃度,將氧化鋁濃度直接作為控制目標對提高鋁電解控制水平無疑具有十分重要的作用。

發明內容

本發明的目的就是針對上述已有技術存在的不足,提供一種通過槽控機系統測量電解槽的系列電流和電壓,建立起電解槽運行參數與氧化鋁濃度的關系模型,使電解操作人員及時掌握電解槽的運行狀態,有效提高鋁電解控制水平的實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的。

一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,其特征在于其實時預測過程是利用槽控系統通過實時檢測電解槽的電壓和系列電流,并控制氧化鋁下料周期和時間,根據電解槽槽電阻隨時間的變化率、下料間隔、時間,以及下料器容量參數,建立起電解槽運行參數與氧化鋁濃度的關系模型,預測出電解槽中氧化鋁濃度并在槽控機上顯示電解槽內的實時氧化鋁濃度。本發明的一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,其特征在于所述的實時預測過程通過槽控機,測量電解槽的系列電流和電壓,計算其槽電阻R和電阻變化率dR/dt,根據電解槽槽電阻隨時間變化率dR/dt隨時間成線性關系和下料間隔、時間,以及下料器的容量等參數與電解質中相對氧化鋁濃度關系的方法測算鋁電解槽中電解質氧化鋁濃度CAl2O3,其應用包括:(1)利用電解槽運行參數與氧化鋁濃度關系建立氧化鋁濃度測算模型;(2)利用該方法預測電解槽中氧化鋁濃度并在電解槽控制系統上實時顯示氧化鋁濃度。

本發明的一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,其特征在于所述的槽控制系統,由監控工作站,槽控機,打殼下料系統,提升部分組成。

本發明的一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,其特征在于所述的槽控機包括:

(1)電壓電流檢測部分:檢測電解槽的電壓及系列電流變化值;

(2)通訊接口部分:接受上位機設定參數和上傳運行參數;

(3)控制驅動部分:對打殼下料系統及提升部分的控制驅動;

(4)CPU微處理器與存儲器部分:對檢測信號解析與計算以及數據存儲并根據控制策略發出控制指令控制打殼下料系統及提升部分的動作;

(5)顯示與按鍵操作部分:操控機的人機接口部分。監控主機部分:設定槽控機運行控制參數,并通過現場控制總線對電解槽的工藝操作和物料配給進行集中控制,同時進行數據圖表生成、存儲、打印輸出,一臺監控主機監控多臺槽控機;

(6)系統軟件分:由槽控機程序和上位監控機程序組成,槽控機程序是固化在槽控機的存儲器中,上位監控機程序是存放在上位監控機內,通過編程將其以軟件功能模塊的方式存儲在槽控機和監控主機中,由控制系統來實現。

本發明的一種實時預測鋁電解槽內氧化鋁濃度的方法,其系統軟件分包括:

1、槽控系統同步測量出電解槽的槽電壓、系列電流值、槽電阻以及其變化率,這一部分以程序功能塊的方式存儲在槽控機的存儲器內;

???????????????????????????dR/dt=kt+c

在實際生產中,由于下料速度一定,可得dR/dt或dR/dC隨氧化鋁濃度的變化成線性關系,即:

?????????????????????????dR/dC=K1C+K2

上式可采用通用表達式表示,即:

R=a×CAl2O32+b×CAl2O3+R0……………………………………………………(1)

式中CAl2O3為電解槽中氧化鋁濃度實際值

2、相對氧化鋁濃度的測算模型

根據式(1)可推導得到:

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