Мфтериалы Второго Международного Конгресса. Цветные металлы

Подождите немного. Документ загружается.

480

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

В работе [15] впервые приведены эмпирические формулы, описывающие зависи-

мость выхода по току от технологических факторов:

Выход по току = 235,1–0,147 * Температура электролита +

+ 1,552 * (Содержание Al

–2,533) * (Содержание AlF

–12,478) +

+ 0,254 * (Содержание Al

–2,533) * (Температура электролита – 957,046); (1)

Выход по току = 289,2–1,39 * Содержание глинозема –

– 0,732 * Уровень металла – 0,19 * Температура электролита; (2)

Выход по току = 102,3–424 * Растворимость металла в электролите; (3)

Выход по току = 76,2 + 0,919 * Содержание AlF

–

0,0107 * (Общая высота расплава – 46,418) * (Пузырьковые шумы – 89,407) +

+ 1,39 * Количество циклов питания. (4)

Если тенденции влияния содержания таких добавок, как AlF

и LiF на выход по току

у разных исследователей одинаковы, то влияние глинозема расценивается неоднозначно:

существуют мнения, что увеличение концентрации глинозема в электролите увеличивает

выход по току, и есть абсолютно противоположные мнения. Ряд исследователей считает,

что зависимость выхода по току носит экстремальный характер. Приведенные выше урав-

нения (1–3) выведены эмпирически для электролизеров с предварительно обожженными

анодами, уравнение (4) – для электролизеров с самообжигающимися анодами. В отличие

от уравнений (1–3) в уравнении (4) нет привязки в концентрации глинозема в электролите.

Чему по тексту работы [15] дается следующее пояснение: нечувствительность электролизе-

ров с самообжигающимися анодами к концентрации глинозема в электролите обусловле-

но геометрией электролизера. Модели растворения глинозема предсказывают, что выход

по току должен увеличиваться с увеличением концентрации глинозема, однако наблюде-

ния указывают на противоположный эффект. Отмечается влияние глинозема на занимае-

мую пузырями площадь под анодом. Длительный путь под огромным, в сравнении с пред-

варительно обожженными анодами, дает пузырям больше шансов слиться и стать больше,

что приводит к увеличению «шума» на электролизере. Этот эффект геометрии на размер

пузырей доминирует над эффектом влияния концентрации глинозема в электролите.

Разработка эмпирической зависимости выхода по току для

группы электролизеров от технологических параметров

В рамках проводимых исследований авторами статьи была найдена зависимость

выхода по току от технологических параметров работы группы электролизеров с самооб-

жигающимся анодом и с верхним токоподводом. В процессе разработки было разделено

влияние технологических параметров и операционной деятельности. Итоговый выход

по току оценивался как разность технологического и операционного выходов по току (5):

техн

–

опер

(5)

где:

– выход по току, %;

техн

– технологический выход по току, %;

опер

– операционный выход по току, %.

Технологический выход по току был определен эмпирически на основе работы про-

мышленных электролизеров. Все электролизеры были разбиты на десять равных частей

по производительности. Влияние технологических параметров на выход по току оценива-

лось по второму децилю, т. е. из анализа были исключены 10 % самых производительных

электролизеров как статистически некорректные. В рамках проводимых исследований

были получены интересные результаты: не было выявлено влияние на выход по току много-

валентной примеси ванадия, 92 % попадающего в электролизер ванадия аккумулируется

в алюминии-сырце, ванадий практически отсутствует в электролите. Это противоречит

результатам более ранних работ, однако вполне логично – ванадий более электроположи-

телен, чем алюминий. Также не было выявлено влияние фосфора: приход фосфора за ана-

лизируемый период был ничтожно мал. Заслуживающий внимания подход был применен

к оценке влияния серы: сера оценивалась по содержанию в анодной массе с временной за-

держкой выхода на подошву анода. Данный подход технологически более прост, нежели

481

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

прямая оценка содержания серы в электролите, но при этом статистически обоснован высо-

кой корреляцией. Также не было выявлено влияние концентрации глинозема и его свойств,

что подтверждают приведенные в работе [15] результаты, т. е. влияние свойств глинозема

становится существенным только на электролизерах, где питание глиноземом осуществля-

ется в автоматическом режиме и потому его концентрация условно постоянна. Итоговая

эмпирическая формула технологического выхода по току имеет следующий вид (6):

техн

= 92,5 – ((t

эл

– 961)⋅0,26 + (КО – 2,31)⋅35,6 +

+ (7,6 – С

CaF

)⋅9 – (S

АМ

– 1,47)⋅6,21)

где:

техн

– технологический выход по току, %;

92,5 – базовый выход по току, %;

эл

– средняя температура электролита на анализируемых электролизерах,

961 – базовая температура электролита,

0,26 – коэффициент значимости температуры электролита, %/

КО – среднее криолитовое отношение электролита, мол. ед;

2,31 – базовое криолитовое отношение электролита, мол. ед.;

35,6 – к

оэффициент значимости криолитового отношения электролита, %/мол. ед.;

CaF

– средняя концентрация CaF

в электролите, %;

7,6 – базовая концентрация CaF

в электролите, %;

9 – коэффициент значимости концентрации CaF

в электролите;

АМ

– средневзвешенное содержание серы в анодной массе за три месяца

до планируемого/анализируемого периода, %;

1,47 – базовое средневзвешенное содержание серы в анодной массе, %;

6,21 – коэффициент значимости содержания серы в анодной массе, %/ %.

Отдельно следует остановиться на величине операционного выхода по току. В данную

группу электролизеров вошли электролизеры, системно работающие с выходом по току ме-

нее 85 %: пусковые и с нарушениями технологического режима эксплуатации. Т. е. те элек-

тролизеры, на которых при сопоставимых технологических параметрах ведения процесса

не удалось достичь требуемой производительности. По сегодняшнему состоянию отече-

ственной алюминиевой промышленности данный фактор является определяющим.

Несколько схожий подход к вычислению выхода по току, но без приведения эмпири-

ческой зависимости, приведен в работе [16].

Прогнозирование выхода по току на ванне на основе

периодического сбора данных с электролизера

Как было указано выше, определяющим при сегодняшнем уровне ведения техноло-

гии на отечественных алюминиевых заводах является количество (доля) электролизеров

с низкой наработкой. Потому вопросы своевременной идентификации электролизеров

с низкой наработкой, а также методы увеличения производительности и недопущения ее

снижения очень актуальны.

Проведенный литературный обзор показал, что большинство исследователей скло-

няются к мнению, что определяющим является интенсивность протекания обратной

реакции (7):

Al + CO(CO

) = Al

+ C(CO) (7)

Потому существует 4 способа оперативного определения текущего выхода по току

на электролизерах:

– мониторинг отношения СО к СО

в отходящих газах. Метод, следующий из реак-

ции (7), достаточно корректный, однако трудно осуществимый в промышленных

условиях ввиду многоагрегатности алюминиевого производства (невозможности

и дороговизны обеспечения газоанализаторами всего парка электролизеров);

– мониторинг концентрации глинозема в электролите. Еще один метод, логически

вытекающий из реакции (7). В промышленных условиях также малоприменим

ввиду низкой экспрессности и недостаточной достоверности существующих мето-

дик определения концентрации глинозема в электролите.

– мониторинг перегрева электролита. Метод, косвенно следующий из реакции (7).

При повышении температуры перегрева электролита, реакция (7) протекает более

482

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

интенсивно. Существующая приборная база позволяет оперативно работать с пе-

регревом электролита, в настоящее время на ряде заводов происходит тиражиро-

вание данной технологии в промышленном масштабе.

– мониторинг содержания натрия в металле. Использование натрия в металле как

суррогатного индикатора выхода по току встречается у некоторых исследователей.

Эта идея основана на гипотезе, что наиболее растворимым восстанавливаемым

веществом в электролите является натрий; следовательно, если натрий остается

и скапливается в алюминии, он не может вносить вклад в потери при повторном

окислении. Метод прост, оперативен и потому промышленно применим, однако

некоторые исследователи отмечают трудности при использовании данного метода

на электролизерах низкой мощности (на силу тока менее 170 кА).

Выводы:

Проведен анализ влияния технологических параметров на величину выхода по току

алюминиевых электролизеров, анализ существующих методик по планированию выхода

по току.

На основе промышленного опыта эксплуатации электролизеров с самообжигаю-

щимся анодом и верхним токоподводом разработана эмпирическая методика планирова-

ния выхода по току алюминиевых электролизеров.

Рассмотрены варианты идентификации снижения производительности электроли-

зеров и практические рекомендации по их использованию.

ЛИТЕРАТУРА

1. P. Barrand, R. Gadeau, L’Aluminium, vol. 1. Paris: Editions Eyrolles, 1964.

2. S. Tanji, O. Fujishima, K. Mori/Light Metals, 1983, p. 577–586.

3. G. T. Holmes, D. C. Fisher, J. F. Clark, W. D. Ludwig/Light Metals, 1980, p. 401–411.

4. B. Langon, P. Varin/Light Metals, 1986, p. 343–347.

5. G. P. Tarcy, D. R. DeCapite/Light Metals, 1990, p. 275–283.

6. B. Berge, K. Grjotheim, C. Krohn, R. Numann, K. Torklep/Met. Trans., vol. 4, 1973,

p. 1945–1952.

7. E. W. Dewing/Met. Trans. 22 B, 1991, p. 177.

B. Lillebuen, S. A. Ytterdahl, R. Huglen, and K. A. Paulsen, Electrochim. Acta 2, 1980, p. 131

9. R. F. Robl, W. E. Haupin, D. Sharma,/Light Metals, 1977, p. 185

10. W. E. Haupin and A. R. Burkin, Production of Aluminium and Alumina, John Wiley &

Sons, 1987.

11. Per Arinn Solli, Current Efficiency in Aluminium Electrolysis Cell, DOKTOR INGENI

RAVHANDLING, 1993: 22 Institutt for Teknisk Elektrokjemi, Trondheim

12. R. D. Peterson and X Wang,/Light Metals, 1991, p. 331

13. R. Odegard, A. Sterten and J. Thonstad/Met. Trans. 19 B, 1988, p. 449

14. G. P. Tarcy/Proceedings of the Seven Australasian Aluminium Smelter Workshop, 1999.

15. G. P. Tarcy, K. Torklep/Light Metals, 2005, p. 319

16. O.-J. Siljan, J. A. Haugan, B. E. Rasmussen, B. Arnesen/Light Metals, 2004, p. 271–275.

483

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

Задача нахождения функционала качества процесса в зависимости от технологических

параметров является актуальной для металлургических производств. В статье рассматри-

вается применение метода главных компонент (МГК) для отыскания зависимости такого

функционала, как выход по току от основных параметров электролиза при использовании

реальных производственных данных. Получена МГК-модель технологических переменных

и выхода по току в пространстве главных компонент (ГК), а также определено наибольшее

влияние технологических параметров на выход по току по исследуемой выборке.

Введение

Алюминиевый электролизер – это диссипативная система, со сложным взаимодей-

ствием подсистем. Актуальной задачей для алюминиевых электролизеров, как и для других

металлургических аппаратов, является поиск функционала качества. Под функционалом

качества для алюминиевого электролизера мы понимаем уравнение, описывающее зависи-

мость технико-экономических показателей (ТЭП) от переменных, характеризующих работу

отдельных подсистем электролизера. Переменные в одной подсистеме часто взаимозависи-

мы (мультиколлинеарны) и являются функциями работы других подсистем. Следует отме-

тить, что исследование влияния технологических факторов на ТЭП электролизера с исполь-

зованием множественной линейной регрессии некорректно, так как для применения такого

способа анализа факторы должны быть независимы. В последние годы западные исследова-

тели для решения подобных задач в различных областях, таких как нефтяная и пищевая про-

мышленность, экономика, управление, металлургия, стали использовать методы обработки

данных, позволяющие решать проблему мультиколлинеарности и выделять главные факто-

ры, влияющие на результат. Тарси и Тэйлор с сотрудниками в своих статьях [1–6] применяли

ряд методов многомерной статистики, которые позволяют исключить взаимозависимость

переменных при анализе данных. В настоящей работе для анализа влияния на выход по току

переменных электролиза использовался метод главных компонент [7, 8].

Метод главных компонент

Как известно, метод главных компоненте (МГК) – это метод многомерной статисти-

ческой обработки данных, основанный на объяснении дисперсии исходной выборки.

Общая схема анализа данных с помощью МГК представлена на рисунке 1. Значения

символов будут пояснены ниже.

Рис. 1. Общая схема анализа данных с помощью МГК

На первом этапе матрица X, содержащая исходную информацию, подвергается стан-

дартизации. Стандартизация – это операция, в результате которой все элементы исходной

матрицы Х становятся безразмерными. Стандартизация элементов матрицы Х проводит-

ся по формуле:

−

, (1)

где x

– элемент исходной матрицы X;

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ВЫХОДА ПО ТОКУ

ОТ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОЛИЗА МЕТОДОМ

ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

Т.В. Пискажова, П.В. Поляков, Н.А. Шарыпов

ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет», г. Красноярск, Россия

484

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

– среднее значение наблюдений переменной из матрицы Х,

∑

(где n – ко-

личество наблюдений);

– стандартное отклонение, рассчитывается следующим образом:

()

−

∑

(2)

После этого составляется матрица новых стандартизированных значений Z. Затем,

составляется матрица R парных коэффициентов корреляции, которые вычисляются

по формуле:

()()

ij j il l

xxxx

xx xx

−−

−⋅ −

∑

∑∑

(3)

Эта операция позволяет определить тесноту связи между переменными.

Матрица R является симметричной относительно главной диагонали. Например,

матрица R размерности 3

×3 будет выглядеть следующим образом:

12 13

21 23

31 32

xx xx

Следующий этап – нахождение собственных чисел матрицы R и составление матри-

цы собственных чисел

Λ. Собственные числа находятся по уравнению:

|R – E

Λ|=0, (4)

где Е – единичная матрица.

После этого определяется матрица собственных векторов U из соотношения:

(R –

E)U = 0. (5)

Матрица А вклада переменных в главные компоненты (ГК) находится по формуле [8]

А = U Λ

. (6)

Матрица значений главных компонент F находится по выражению [8]:

F = Z V

–

. (7)

Главные компоненты, полученные таким образом, являются ортогональными коор-

динатными осями в пространстве технологических переменных.

Стандартизированные технологические переменные можно выразить в новом коор-

динатном пространстве, по формуле:

Z = A F. (7)

Система технологических переменных выраженных в пространстве ГК называются

МГК-моделью.

Далее находится порог чувствительности q (

), который показывает, какое количе-

ство информации из всей исходной матрицы X объясняет каждая ГК в отдельности. Порог

чувствительности определяется уравнением:

( ) 100%,

=⋅

∑

(9)

где

– собственное число матрицы R.

У МГК есть одна особенность – объясняемая переменная (например, выход по току)

непосредственно не участвует в анализе, но может быть добавлен как вспомогатель-

ная переменная и отображаться в плоскости ГК при построении графиков переменных

в пространстве ГК. Важным этапом анализа является исследование вклада переменных

в ГК. Поскольку в методе мы получаем ГК заключающие в себе изменение исходной вы-

борки и первая ГК (ГК1) содержит наибольшее изменение этих данных, то часто анали-

зируемый функционал качества отождествляют с ГК1. Последующие ГК будут объяснять

меньшие изменение исходной выборки, чем предыдущие.

485

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

Анализ данных

Для анализа были взяты данные по одному из корпусов электролиза. В выборку для ана-

лиза влияния на выход по току были отобраны переменные: криолитовое отношение (КО),

температура электролита (Т

эл

), уровень металла (Н

ме

), уровень электролита (Н

эл

), ток серии

), частота анодных эффектов (ЧАЭ), рабочее напряжение электролизера (U

раб

). Были взя-

ты среднемесячные данные за 6 месяцев для электролизеров с обожженными анодами.

После анализа исходной информации с помощью метода главных компонент, с ис-

пользованием пакета Statistica, получены вклады переменных в каждую главную компо-

ненту (табл. 1).

Таблица 1

Вклады переменных в главные компоненты

ГК1 ГК2 ГК3 ГК4 ГК5

КО 0,076170 0,097357 0,343245 0,049857 0,383053

эл

0,138009 0,070797 0,202086 0,260671 0,187389

ме

0,182904 0,006752 0,216096 0,133613 0,313340

эл

0,211971 0,025374 0,024898 0,518893 0,064361

Ic 0,094370 0,323734 0,074959 0,004013 0,005507

ЧАЭ 0,009526 0,431887 0,095669 0,032591 0,012191

раб

0,287050 0,044100 0,043046 0,000362 0,034159

Как упоминалось выше, ГК1 описывает наибольшие изменения в массиве данных,

поэтому рассматриваем ее. В данном случае, наибольший вклад в ГК1 внесли четыре пе-

ременные, а именно: Т

эл

, Н

ме

, Н

эл

и U

раб

. Из рассматриваемых переменных для данного

корпуса именно эти четыре переменные сыграли решающую роль в изменение выхода

по току в исследуемый период. В таблице 2 представлен порог чувствительности и куму-

лятивный процент объяснения информации главными компонентами.

Таблица 2

Порог чувствительности и кумулятивный процент объясненной информации

Номер ГК Порог чувствительности, % Кумулятивный процент объясненной

информации

ГК1 42,25818 42,2582

ГК2 27,34943 69,6076

ГК3 18,54082 88,1484

ГК4 7,50184 95,6503

ГК5 4,34973 100,0000

Как видно из таблицы 2, первые две ГК объясняют 69,6 % всех изменений в исходных

данных. При этом все пять ГК объясняют все изменения. Все пять главных компонент ис-

пользовать для анализа необязательно, обычно количество ГК, объясняющее 90–95 % из-

менений в исходных данных, доста-

точно. Первые четыре ГК объясняют

95,6 % данных, брать большее коли-

чество ГК не имеет смысла, так как

остальные 4,4 %, как правило, не со-

держат существенных изменений

в данных.

Кроме анализа на основе

вклада переменных в главные ком-

поненты, МГК позволяет опреде-

лять характер зависимости между

переменными. Для анализируемо-

го корпуса график, построенный

в координатной плоскости пер

вых

двух ГК, показан на рисунке 2.

Рис.

2. График переменных в координатной

плоскости первых двух ГК

486

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

На рисунке 2 переменные, расположенные в одном квадранте, имеют прямо пропор-

циональную зависимость (если увеличивается одна переменная из данного квадранта,

увеличиваются и другие и наоборот). Переменные, расположенные в противоположных

квадрантах I и III), имеют обратно пропорциональную зависимость (если увеличивает-

ся одна из переменных в одном квадранте, то значение переменных в противополож-

ном квадранте уменьшается и наоборот). Так, выход по току имеет прямую зависимость

с уровнем электролита. Частота анодных эффектов, криолитовое отношение, температу-

ра электролита также имеют прямую зависимость между собой. При этом выход по току

обратно зависит от частоты анодных эффектов, криолитового отношения, температуры

электролита. Рабочее напряжение и уровень металла имеют прямую зависимость между

собой и обратно зависят от тока серии.

Метод главных компонент на основе вкладов наблюдений в главные компоненты по-

зволяет строить графики главных компонент в зависимости от времени (рис. 3).

Рис. 3. Зависимости главных компонент от времени

Заметим, что первая ГК показывает общую тенденцию развития выхода по току,

а остальные лишь дополняют ее. На основании координат переменных в плоскости ГК

по формуле (8) была получена МГК-модель:

0,474676 1 0,431724 2 0,667445 3 0,161806 4;

0,638937 1 0,368155 2 0,512132 3 0,369981 4;

0,735556 1 0,113691 2 0,529587 3 0,264885 4;

0,79185 1 0,220403

эл

ме

эл

КО ГК ГК ГК ГК

ТГКГКГКГК

НГКГКГКГК

НГКГК

=⋅+⋅−⋅+⋅

=⋅+⋅−⋅−⋅

=− ⋅ + ⋅ − ⋅ + ⋅

=− ⋅ − ⋅



раб

2 0,179762 3 0,522002 4;

0,52835 1 0,787258 2 0,311908 3 0,045904 4;

0,167863 1 0,909302 2 0,35237 3 0,130822 4;

0,921474 1 0,290564 2 0,236362 3 0,01379 4.

ГК ГК

IГК ГК ГК ГК

ЧАЭ ГК ГК ГК ГК

UГКГКГКГК

−⋅−⋅

=⋅− ⋅− ⋅− ⋅

=⋅+⋅+⋅−⋅

=− ⋅ + ⋅ − ⋅ + ⋅



Переменные, полученные в МГК-модели, являются стандартизованными. Стандар-

тизация выполняется по формуле (1).

На основании вклада наблюдений в переменные была получена модель выхода

по току:

= 89,52431 + 0,032568 ⋅ ГК1 + 0,010197 ⋅ ГК2 + 0,02585 ⋅ ГК3 + 0,034927 ⋅ ГК4.

487

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

ГК являются новыми независимыми переменными, поэтому мы имеем право стро-

ить на них множественную регрессию.

Сравнение рассчитанных по модели значений выхода по току и истинных значений

(по заводским данным) показано на рисунке 4.

Рис. 4. Модельный и истинный графики выхода по току

за рассматриваемый период

Выводы

Как уже отмечалось, МГК один из перспективных методов многомерной статистики.

В работе мы стремились получить функционал качества с помощью МГК. Нам удалось

следующее:

•

получить новые переменные, из которых первые две объясняют больше половины

всех данных;

•

получить наиболее влиятельные переменные, ответственные за изменение выхо-

да по току в рассматриваемом корпусе;

•

выявить характер зависимости между рассматриваемыми переменными;

•

получить модель выхода по току в зависимости от новых переменных.

В работах [1–6] МГК и другие методы многомерной статистики (как например, ме-

тод проекций на латентные (скрытые) структуры) успешно применялись для получения

следующих результатов:

•

определение ванн, вышедших из-под контроля [2];

•

выделение 4 переменных (из более 100), в результате воздействия которых прои-

зошел провал в производительности корпуса [1];

•

диагностика болезней электролизеров, на примере анодного конуса [4];

•

разработка новых стратегий управления ваннами на основе ежедневно пополня-

ющейся базы данных [3].

Следует обратить внимание на положительные и отрицательные стороны использо-

вания методов многомерной статистики в металлургии.

Положительная сторона: в металлургических аппаратах, являющихся диссипатив-

ными системами влияние подсистем и их взаимодействия (и питания) на ТЭП настолько

велико, что только в очень редких случаях можно говорить о подавляющем влиянии одно-

го переменного. Поэтому методы многомерной статистики являются единственными,

которые позволяют получить адекватный объективный результат, отражающий полноту

картины взаимодействий, происходящих в системе.

Отрицательная сторона: для сопоставления картины влияния переменных на тот

или иной ТЭП требуется большая выборка со значительными дисперсиями переменных,

иначе можно сделать выводы, не соответствующие действительной практике.

ЛИТЕРАТУРА

1. Jayson Tessier Analysis of a potroom performance drift, from a multivariate point

of view/Jayson Tessier, Carl Duchesne, Gary P. Tarcy, Claude Gauthier, Gilles Dufour//Light

Metals. – 2008. – P. 319–324.

2. Jayson Tessier Multivariate statistical process monitoring of reduction cell/Jayson Tessi-

er, Thomas G. Zwirz, Gary P. Tarcy and Richard A. Manzini//Light Metals. – 2009. – P. 305–310.

488

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

3. Marco A. Stam Development of a multivariate process control strategy for aluminium

reduction cells/Marco A. Stam, Mark P. Taylor, John J. J. Chen, Albert Mulder, Renuka Rodri-

go//Light Metals. – 2009. – P. 310–315.

4. Nazatul Aini Abd Majid Detecting abnormalities in aluminium reduction cells based on

process events using multi-way principal component analysis (MPCA)/Nazatul Aini Abd Majid,

Brent R. Young, Mark P. Taylor, John J. J. Chen//Light Metals. – 2009. – P. 589–593.

5. Marco A. Stam Common behavior and abnormalities in aluminium reduction cells/Mar-

co A. Stam, Mark P. Taylor, John J. J. Chen, Albert Mulder, Renuka Rodrigo//Light Metals. – 2008.

– P. 309–314.

Jayson Tessier and Patrice Doiron Statistical Investigation and modeling of bath level in

Hall-Heroult cells//Light Metals. – 2010. – P. 553–558.

Айвазян С. А. Прикладная статистика: Классификации и снижение размерно-

сти. Справ, изд./С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин; Под ред.

С. А. Айвазяна. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.

Дубров А. М., Многомерные статистические методы и основы эконометрики. учеб.

пособие/А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин; Московский государственный уни-

верситет экономики, статистики и информатики. –М.: МЭСИ, 2002 г. – 79 с.

489

Второй международный конгресс

Цветные металлы

–

2010

, 2

–

4 сентября, г. Красноярск

• Раздел VI • Получение алюминия

Развитие и удешевление средств автоматизации, увеличение единичной мощности

электролизеров позволяет создать такую комплексную систему автоматизации, которая

входит в состав каждого электролизера как неотъемлемая и необходимая часть техноло-

гии. Основной задачей этой системы является транспортировка глинозема до электро-

лизера и подача его в электролит в необходимом и достаточном количестве, что позволя-

ло бы работать электролизеру с максимальной производительностью и предотвращало бы

образование нерастворимых осадков на подине ванны, снижая трудозатраты технологи-

ческого облуживания ванн.

Компании «ТОКССОФТ» была предоставлена возможность создания комплекса авто-

матизации для 5-й серии Иркутского алюминиевого завода, оснащенного электролизера-

ми на 300 кА. И такая возможность была полностью реализована компанией «ТОКССОФТ»

в КОМЛЕКСЕ АСУТП 5-й серии ИркАЗа в формате «ПОД КЛЮЧ», т. е. проектирование, из-

готовление, монтаж и пуско-наладка.

В состав комплекса вошли:

– АСУТП «ТРОЛЛЬ»;

– Система централизованной подачи глинозема от силосов газоочистки до электро-

лизеров (ЦРГ);

– Система автоматической подачи глинозема в электролит (АПГ).

АСУТП «ТРОЛЛЬ»

АСУТП «ТРОЛЛЬ» хорошо известна на заводах РУСАЛА, она установлена и работает

с 1994 года на Саяногорском, Иркутском, Волгоградском, Надвоицком, Новокузнецком,

Запорожском, Волховском (опытный участок), Уральском (опытный участок) алюминие-

вых заводах и на алюминиевом комбинате в Подгорице, что в Черногории.

Доля АСУТП «ТРОЛЛЬ» в АСУТП электролиза РУСАЛА составляет 36 % (данные

на 2008 год), сотни специалистов обучены и успешно используют АСУТП «ТРОЛЛЬ» в еже-

дневной работе.

ТРОЛЛЬ

36%

СААТ

23%

AL 2000 (ШУЭ БМ)

15%

ЭЛЕКТРА

12%

АЛЮМИНИЙ

ПРОЧИЕ СИСТЕМЫ

ТРОЛЛЬ СААТ AL 2000 (ШУЭ БМ) ЭЛЕКТРА АЛЮМИНИЙ ПРОЧИЕ СИСТЕМЫ

Рис. 1. Долевое распределение систем АСУТП на предприятиях РУСАЛа

По желанию заказчика АСУТП «ТРОЛЛЬ» адаптирована в корпоративный программ-

ный комплекс РУСАЛА – «АРМ СМиТ», для передачи и хранения данных в желаемом ими

формате. Также организована и обратная передача данных из АРМ СМиТа в «ТРОЛЛЬ».

Так, на блоках управления «ТРОЛЛЬ» НкАЗа отображается информация об уровне метал-

ла и электролита, температуре, КО и др. замеренных параметрах.

ОТЕЧЕСТВЕННАЯ СИСТЕМА

АВТОМАТИЗАЦИИ

ЭЛЕКТРОЛИЗА И ПОДАЧИ СЫРЬЯ

НА АЛЮМИНИЕВОМ ЗАВОДЕ

А.В. Скворцов, П.А. Демыкин

ООО «ТоксСофт-Холдинг», г. Москва, Россия

Мфтериалы Второго Международного Конгресса. Цветные металлы - 2010

Подождите немного. Документ загружается.