[發明專利]一種廢紙碎解方法

無效

• 申請號: 201010579461.0
• 申請日: 2010-12-08
• 公開（公告）號: CN102094344A
• 公開（公告）日: 2011-06-15
• 發明（設計）人: 李頎;卜紹志;張艷東
• 申請（專利權）人: 陜西科技大學
• 主分類號: D21B1/32
• 分類號: D21B1/32
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 汪人和

技術領域

本發明屬于廢紙處理工藝，特別是一種廢紙碎解方法。

背景技術

碎解是廢紙處理的初始工藝，要求碎解設備效率高且節省動力，應盡可能保持廢紙中的纖維不受較大程度的損傷，確保成紙的各項物理性能指標；并且，油墨能否很好的從廢紙上脫離出來，原先交織成紙頁的纖維能否最大程度的離解成單根纖維而最大程度的保持纖維的原有形態和強度，盡早除去廢紙中的各類輕、重雜質，碎解設備盡可能地分離纖維而又不打碎雜質，關鍵也在于碎解過程?？梢哉f碎解是廢紙處理的初始階段，也是關鍵階段。其中碎解時間又是碎解過程中最最重要的一個因素，紙漿的白度隨著碎解時間的延長而增加，但是當達到一定值之后，由于已經從纖維上剝離下來的游離油墨又重新在纖維上沉積而成為了結合油墨，使得白度又會呈現下降趨勢，并且油墨離子也會隨著時間的延長而逐漸細化。如此，增加后期工作的負擔，并且當碎解率超過70％時，隨著碎解時間的增加其變化也不明顯，同時功耗也會隨著碎解時間的增加而變大。而這些影響因素之間存在著極大的非線性關系，很難對其建立精確的數學模型。怎樣得到合理的碎解時間，并在此階段怎樣將大部分雜質去除到目前為止仍然是空白。

一般的碎解過程是：廢紙在12-16％濃度下，高濃水力碎漿機碎解稀釋至4-5％，由經驗給定碎解時間，初步粉碎廢紙并去除雜質；由水力碎漿機流出的紙漿通過壓力篩，由壓力篩除去多種雜質諸如漿塊、膠粘物、熱熔物、碎屑等。最終紙漿的質量好壞在相當程度上取決于篩選效率的高低，但壓力篩容易堵塞，造成生產效率低下。

發明內容

本發明提供了一種廢紙碎解方法，可以準確預測碎解時間，且可以有效降低堵塞引起的不良后果。

本發明所采用的技術方案是：一種廢紙碎解方法，先通過BP神經網絡模型確定碎解時間，之后廢紙按照該碎解時間經水力碎漿機處理，處理完之后的漿料進入壓力篩，當壓力篩內的差壓處于正常差壓時，正常運行；當壓力篩內的差壓大于正常差壓的同時小于堵塞的上限時，根據差壓進行模糊推理，然后，根據該模糊推理的結論，關小良漿管道閥門，開大尾漿出口管道的閥門；當壓力篩內的差壓大于堵塞的上限時，采取緊急處理方案，排除堵塞。

作為本發明的優選實施例，所述BP神經網絡模型由輸入層、隱層，以及輸出層組成，其中，輸入層為11個結點，分別為碎解濃度、碎解機轉子轉速、碎解溫度、有無加脫墨化學藥品、能耗，能耗比、碎解漿殘留油墨粒子濃度、碎解漿塵埃粒子數、浮選漿油墨粒子濃度、浮選漿白度，以及浮選埃粒子數；輸出層為1個結點，即碎解時間；所述隱層為X個結點，X＝2Y+1，其中，所述Y為輸入層的神經元個數；

作為本發明的優選實施例，所述隱層的結點數X取23；

作為本發明的優選實施例，所述隱層采用雙曲正切S型傳遞函數；

作為本發明的優選實施例，所述輸出層采用線型激活勁函數；

作為本發明的優選實施例，所述經過神經網絡訓練并調整后，得到的網絡迭代計算步長為20，最大訓練步數為5000，學習速率為0.01，沖量系數為0.9。

本發明廢紙碎解方法至少具有以下優點：1.本發明采用BP神經網絡模型對碎解時間進行預測，其得到的碎解時間較準確，避免人工預測產生的誤差；2.本發明可以有效降低堵塞引起的不良后果，且降低了碎解過程中的能耗，減輕了后期工作的負擔。

附圖說明

圖1是本發明碎漿系統的結構示意圖；

圖2是神經網絡模型圖；

圖3是碎解時間測量值與預測值的變化曲線圖。

具體實施方式

本發明是這樣實現的：包括兩部分，即水力碎漿機的預測碎解時間的確定以及壓力篩控制方案的設計。

1.水力碎漿機的預測碎解時間確定：建立BP神經網絡模型，并應用Levenberg-Marquardt算法(以下簡稱LM算法)，用MATLA仿真得到具體的權值和域值，從而確定碎解時間的神經網絡預測模型。