走向智能水泥廠的技術路線
當今工業生產的發展方向美國提出了“工業互聯”、德國提出了“工業4.0工業4.0”、中國提出了“中國制造2025”。但無論提法有何不同其本質是一樣的自動化的空間向上發展到智能化向下擴展到整個工業生產的全方位、全過程。整個社會生產將被逐個、逐步的推向智能工廠用人工智能逐漸取代人類勞動。
中國的水泥行業生產規模從1996年4.9億噸拿下世界第一后就一路領先到現在規模不可謂不大；工藝技術已經對國內引進的生產線進行了大量改造并且在國際上也得到認可；裝備質量已經在國外建設投產了多條生產線包括世界單線規模最大的12000t/d生產線與國外的差距也在縮小。
但看看我們的勞動生產率卻還存在較大的差距。5000t/d單線用工多數還在200人左右先進水平的也在100人左右。而泰國同等規格的“老城堡”水泥廠每班只有3個人主要是應付突發事件其中中控室1人（而且包括化驗室所有職能）、現場巡檢2人。如此高的生產效率除了可靠的裝備以外主要體現在自動化和智能化方面。
智能水泥廠的官方概念
20150130工業和信息化部發布了《原材料工業兩化深度融合推進計劃(2015-2018年）》基本給出了一個智能水泥廠的概念。智能水泥廠不僅包括如下內容：
（1）基于自適應控制、模糊控制、專家控制等先進技術利用智能儀器儀表、工業機器人、計算機仿真、移動應用等信息系統與專用裝備進一步突出實時控制、運行優化和綜合集成基本實現礦山開采、配料管控、窯爐燒成、水泥粉磨全系統全過程的智能優化；
（2）應用機器人等技術在礦山爆破排險、窯爐運行維護、投料裝車作業、高溫高塵搶修等危害、危險、重復作業的環節基本實現無人值守或機器人替代人工作業；
（3）建設信息物理融合系統（CPS）實現企業生產運營的自動化、數字化、模型化、可視化、集成化提高企業勞動生產率、安全運行能力、應急響應能力、風險防范能力和科學決策能力；
（4）在生產管控和經營決策中通過大數據平臺建設，超聲波測厚儀維修應用商業智能系統（BI）和產品生命周期管理（PLM）建立對采購、生產、倉儲、銷售、運輸、質量、資源、能源和財務等全方位的智能管控平臺實現產品、市場和效益的動態監控、預測預警提升各環節的資源優化配置能力和智能決策水平；
（5）建立與供應商和用戶的上下游協作管理系統按照供應商提前介入技術（EVI）、準時生產技術（JIT）等模式統一企業資源計劃（ERP）等企業業務系統間信息交換接口、標準和規范通過信息共享和實時交互實現物料協同、儲運協同、訂貨業務協同以及財務結算協同。
（6）建設基于自適應控制、模糊控制、專家控制等先進技術的智能水泥生產線實現原料配備、窯爐控制和熟料粉磨的全系統智能優化智能制造不僅要具有機械化、自動化、信息化功能和海量數據的分析能力更要有針對具體問題的自我判斷和對癥自我糾錯能力。
（7）并在工業窯爐、投料裝車等危險、重復作業環節應用機器人智能操作。
（8）開展具有采購、生產、倉儲、銷售、運輸、質量、能源和財務管理等功能的商業智能系統應用。
建設智能水泥廠的進度要求
上述“推進計劃”對水泥行業提出了明確要求：為了縮小我國水泥行業在智能化方面與國外的差距在水泥行業選取2～3家先進企業建設基于自適應控制、模糊控制、專家控制等先進技術的智能水泥生產線；到2018年水泥行業應用優化控制系統的生產線要達到50%；建成一批生產裝備智能、生產過程智能、生產經營智能的智能化工廠。
根據“推進計劃”要求智能水泥廠涵蓋生產裝備、生產過程、生產經營的全面智能就是實現讓水泥工廠關起門來自己生產。生產線的智能控制是水泥智能工廠的基礎和主體沒有這個基礎，Delta65煙氣分析儀所謂的“智能工廠”就只能是一個“智能化工廠”。
這里有兩個概念需要注意“智能化工廠”并不完全等同于“智能工廠”這要看你“化”到什么程度智能工廠都是逐漸“化”過來的。
按照以上進度要求和質量要求我們水泥行業顯然已經慢了。個人認為進度上慢了與大環境有關智能工廠牽涉到方方面面特別是嚴重依賴的物聯網還不具備；質量上差點也是因為很多條件還不具備任何事物都有個發展完善的過程本就應該先從智能化水泥廠做起能做多少是多少逐步向智能水泥廠趨近。
走向智能水泥廠的技術路線
關于采購、倉儲、銷售、運輸、質量、管理等智能系統在水泥行業相較實體的生產系統進步要快這幾年的智能化進步也主要體現在這些方面這里就不再贅述重點討論相對薄弱的生產系統的智能化問題。
看似簡單的水泥工藝其過程包含有大量的物理反應、化學反應以及物理化學反應囊括了地質學、礦物學、巖相學、流體學、燃燒學、熱傳導、結晶學等等學科要使整個過程處于受控狀態按照我們設計的P-T-t軌跡（礦物學術語）運行不但需要維持物料的量和質的均衡穩定而且必須維持好各系統各工序各個特征參數的穩定。
對于水泥生產中的控制操作可以是人工手動的也可以是儀表自控的但最好是智能程控的。因為變化無時不在調節無時不需人的精力和經驗又是有限的自動化又擔負不了如此復雜的問題智能化就成為最佳選擇。
分析其前任自動化成效不大的原因以大家最關注的“C5出口氣體溫度自控調節回路”為例自動化建立的數學模型為：“分解爐的喂煤量”＝＞“C5出口氣體溫度”（注：A=>B為邏輯學符號表示命題A與B的涵蓋關系）。實踐證明這個控制回路的作用不大有時甚至起副作用。主要是受自動化能力限制應變量選取太少，全自動維氏硬度計調節模型建立得過于簡單。
而智能化有足夠的能力完全可以模仿人類的智能建立一個多變量調節模型：分解爐的喂煤量＝＞∑（C5出口氣體溫度系統生料喂料量生料KH、SM、細度窯灰喂入量預熱器各級（包括分解爐、后窯口）的溫度、壓力C1出口、分解爐出口、后窯口的O2、CO、NOX煤粉的熱值、揮發份、細度、水分二次風溫度、三次風溫度、三次風閘板開度……）
總之只要你能想到的因素就只管往涵蓋變量里加然后進行相關性統計分析。根據不同的相關系數給予各變量不同的調節權重各變量對于喂煤調節量的代數和便是分解爐喂煤量的調節量。不要說沒關系、不要嫌多、不要怕錯！
某公司應用的這套控制系統就接受某操作員的建議引入一個看是不相干的尾煤鉸刀泵出口壓力信號結果取得了意想不到的效果！每條生產線都不相同、每個時間段都不相同你不可能知道哪個信號在什么時候會起關鍵作用還是把它交給智能調節系統為好。
相關性分析并不復雜用計算機程序來做更是小菜一碟。不僅可以從初始的統計分析開始設定初始的調節權重而且要每時、每天、每月、每年的一直做下去以適應各種因素的變化。
為了適應各種因素的新情況、新變化設定按照“先入先出的原則”滾動記錄最近10天（可根據實際情況的異變速度和頻次確定和調整滾動天數）的數據、并進行相關性分析。根據最新的分析結果及時地調整調節權重的分配使其在不斷地循環調整中趨于合理化效果就會越來越好。實際上這種自動調節回路已經變成了智能調節回路。
生產系統需要調控的參數很多由于時間關系這里僅選了這幾年大家非常重視的、已經做了不少工作的“預熱器C5旋風筒出口溫度自控調節回路”進行了展開分析其他參數的調控可以比照優化。
進一步放開講智能水泥廠離不開大數據、智能化、物聯網這些都離不開5G平臺。雖然目前還沒有這個平臺但我們將在世界上首先擁有這個平臺我們的智能化現在就應該為利用好這個平臺作好準備。
接著上述C5出口氣體溫度的波動討論存在如下因素關聯：--煤質波動--煤粉制備（細度）--原煤進廠（煤質）--供應煤礦--煤層變化；--煤量波動--喂煤系統--煤粉制備（流動性）--煤粉（細度、水分）--原煤變化--供應煤礦--煤層變化。
利用這些關聯情況如果建立了大數據每一個節點都能及時量化出來；如果建立了物聯網這些量化出來的變化就能及時的得到層層傳遞就能給予燒成智控系統預知的時間提前采取相應的對策最終減小甚至避免波動。
所以說智能制造不是花架子可以給制造企業帶來生產效率的大幅度提升、資源綜合利用率的大幅度提升研制周期的大幅度縮短、運營成本的大幅度下降、產品不良品率的大幅度下降是我國水泥工業由大變強的必由之路是水泥工業在新常態下的必走之路。
所以說中國水泥不僅是大而且會強必將引領世界水泥工業！
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