拜耳法氧化铝生产中原矿浆制备系统的节电研究

何继平，卢秀珍

（中国铝业广西分公司，广西 平果 531400)

1 拜耳法氧化铝原矿浆制备系统工艺简介

拜耳法氧化铝生产中原矿浆制备工序是将从矿山破碎后的一水硬铝矿石经过布料均化堆场，输送到原料磨机矿仓，与来自石灰制备系统的石灰和蒸发工序的循环母液，进行配比混合后进入湿式棒磨机一段研磨，一段研磨后的矿浆通过中间泵打入二段球磨再进行细磨，最终得到符合溶出工序要求的原矿浆。原矿浆制备的混料配制是根据化学分子式将破碎的铝土矿、石灰石、循环母液按照一定的比例配比，铝土矿和石灰石通过调速给料称稳定输送到入磨口，给料量的大小由变频调速通过PID实现，而循环母液的调节则通过变频调节循环母液泵的流量实现。二段磨磨矿过程是一个复杂的多变量系统，如何使磨机工作在最佳工作点，受各种因素的制约：磨机内部研磨物质钢球、钢棒及衬板的影响因素；矿石的性质；下矿量的大小；矿浆细度与产量的要求等。磨机系统具有非线性、大滞后性、时变性的特点，现有控制系统是开环控制，受各种干扰因素的影响很大，比如磨机内钢球、钢棒的磨损、衬板的磨损，操作人员不及时调整参数，矿浆细度及产量会波动剧烈，从而影响溶出的效果。这种情况下，操作人员的经验和主观对磨矿效率起着非常重要的作用。而同时矿浆细度因为无法在线实时测量，又决定了无法实时调节工艺参数，磨机效率降低，造成了能耗浪费。

2 磨机负荷与功率的关系

磨机的负荷与功率特性曲线呈倒抛物线结构，相应地磨机产能与磨机负荷也呈倒抛物线结构，即磨机负荷与功率曲线存在一个极限最大值点，在这个点以前磨机的功率随着负荷的增大而增大，过这个点之后磨机的功率随着负荷的增大而减小。

这个极限点也是磨机的最佳工作点，是磨机效能发挥的最佳状态，在这个点之前之后磨机效能发挥欠佳，磨机的产能和细度均不理想，单位产品的能耗浪费较大。

3 控制系统的优化策略

本文主要通过对磨机原有I/A控制系统进行优化升级，应用信息化的手段重新搭建网络架构，使用APC控制技术作为智能优化平台，使磨机系统整体能耗下降，推动企业智能制造的发展。

某氧化铝厂共配备七组磨机，每组磨机由一台球磨机和一台棒磨机组成，铝矿石和石灰石由调速皮带秤稳定给料，并反馈给料量，循环母液由蒸发母液变频调速泵给料，母液管上有流量计和密度计检测母液流量和密度参数。中间泵池的液位与水力旋流器的进料速率平衡通过中间泵变频调速实现。

为了实现磨机系统的最优化控制，需要对控制系统进行优化改造，建立多变量预测模型进行APC先进控制。多变量预测模型通过AB公司开发的Pavilion8®软件建模，原料磨APC先进控制的主要参数为：操作变量和干扰变量，包括铝矿石进料、石灰石进料、母液流量、进棒磨母液流量、中间泵转速、母液密度；被控变量和约束变量，包括矿浆细度、矿浆密度或固含量、石灰石与铝矿石进料比、母液与铝矿石进料比、母液进棒磨与球磨流量比、水力旋流器压力、棒磨机电流球磨机电流、中间泵池液位。

系统硬件配置是在原有DCS系统的基础上，利用DCS的OPC接口与Pavilion8®服务器进行数据读写通讯。Pavilion8®服务器软件包括控制器的建模和运行监控等。智能优化控制的基础是系统几个关键参数的检测准确与否，系统控制的精度则取决于每组磨机出口矿浆的固含及细度参数，因此控制系统还需要增加每组磨机一套在线细度分析仪才能够做到精确、实时控制。

通过应用APC先进控制技术，整个磨机系统协调控制，在满足工艺细度和产能要求的前提下，构成磨机系统的各部件，如皮带秤、中间泵、循环母液泵、球棒磨机等设备运行在系统最佳工作点位置，避免磨机负荷处于过负荷或欠负荷的不平衡状态，保证矿浆细度和产能的稳定，实现了单位产品能耗的整体下降。

4 主电机无功功率补偿

最新技术的无功补偿装置串接在电机转子回路中，通过改变转子电流与转子电压的相位关系，进而改变电机定子电流与电压的相位关系，达到提高电机自身的功率因数和过载能力、降低电机定子电流、降低电机自身损耗的目的。采用最新的无功补偿技术可使电机功率因数提高到0.95～0.99之间的范围，无功率降低60%以上，降低电机定子电流l0%～20%，降低线损20%～30%。同时电机温度显著降低，电机寿命得到延长。

5 经济效益评估

5.1 直接经济效益

通过磨机系统智能优化控制和主电机无功补偿，可以有效降低磨机系统的整体电耗，系统电耗整体下降估算为30%左右，经济效益巨大。

5.2 间接经济效益

实施磨矿智能优化控制，不但起到节能降耗的作用，而且可以使磨机系统稳定平衡控制，减少设备磨损及故障率，降低人员劳动强度，保证安全运行。

6 结语

拜耳法氧化铝生产中原矿浆制备系统的节电研究，结合了现代企业智能制造的先进理念，是智能制造技术在氧化铝行业领域的典型应用，多变量模型预测控制技术一方面使磨矿控制过程向智能化进了一步，另方面也是磨矿综合能耗降低的一个途径，为下一步继续发掘磨矿系统能耗降低的潜力提出了研究的方向。随着检测技术的不断发展，未来的磨矿系统将会向着更加智能化，负荷控制更加精益化的方向发展。

[1]陈炳辰.磨矿原理(第1版)[M].北京：冶金工业出版社,1989：350-367.

[2]张杰，王建民，杨志刚，沈小伟，李艳姣.模糊神经网络在磨机负荷控制中的应用.仪表技术与传感器,2014(5)：66-68.