浅谈激光粒度分析仪数据处理

范宗民，黄建国

1 引言

水泥颗粒级配是指导水泥生产的重要依据[1]，对水泥性能有着重要影响。目前，常用的水泥粒度检测方法有筛分法、显微镜法、沉降法、电感应法等[2]。水泥企业化验室通常以固定时间间隔从水泥出磨提升机溜管等位置取样，采用上述检测方法测量水泥的比表面积、45μm筛筛余等数据，并根据检测数据调整水泥生产过程中的原材料配比和设备控制参数，确保水泥成品质量合格。

虽然上述水泥粒度检测方法准确率高，认可度高，但有一定的局限性。第一，以上检测方法均属于离线式检测方法，即取样与化验需要一定的时间，无法在生产的同时，直接获得当前时刻水泥的品质特征数据，所获得的化验结果具有时滞性；第二，人工检验样品，需要重复取样制样，劳动强度高，检测结果受化验员操作水平影响，存在随机干扰因素。

相较于传统的检测方法，利用在线激光粒度分析仪（以下简称粒度分析仪）进行在线检测，可以得到时时数据，免受人工因素干扰。该设备是一种基于米氏散射理论及夫琅禾费衍射理论进行粉体颗粒度分布测量的仪器，具有测量粒度分布范围广、测量速度快、操作简单和重复性高等特点，近年来在水泥、航天、建材、制药、大气监测等领域中得到推广和应用[3，4]。

然而，受压缩空气纯净度低、系统负压不稳定等因素干扰，粒度分析仪对水泥样品的比表面积、45μm筛筛余等的检测结果与其真实值之间存在一定偏差，且随着时间的推移，偏差可能不断增大，即出现“漂移”现象。因此，若未对粒度分析仪的原始检测结果进行修正而直接使用，可能会导致水泥生产过程中成品出现质量波动甚至不合格[5]。本文提出了一种抑制粒度分析仪检测结果“漂移”的方法，现场检测效果良好。

2 粒度分析仪的安装及运行原理

现以XOPTIX在线激光粒度分析仪为例，简要介绍粒度分析仪的安装及使用方法。粒度分析仪安装示意见图1。如图1所示，粒度分析仪取样器通常安装在水泥成品入库提升机溜管的斜槽上，取样器下壁距溜管底部2cm左右，该位置所取水泥成品样本的料层稳定，具有较好的代表性。回样螺旋输送器安装在入库提升机的侧壁上，用于将检测完的样品回送至提升机中。

图1 粒度分析仪安装示意

水泥样品的取出和回收过程如下：生产时取样螺旋输送器始终处于正转状态，并不间断地从入库提升机溜管中的水泥成品料层中取出料样。所取料样一部分（本文命名为“a”）落入陶瓷取样管正上方的小孔中，在压缩空气作用下被吸入粒度分析仪进行在线分析；另一部分料样（本文命名为“b”）经过垂直布置的管道落入回样螺旋输送器上方。当回样螺旋输送器正转时，料样“b”被带出，落入留样桶，供化验室留样检测；当回样螺旋输送器反转时，料样“b”被推回水泥入库提升机进行回收。回样螺旋输送器按照电控箱手动设定的参数周期性正转和反转，使留样桶中的物料量保持在合适的范围内，即物料量足够化验室进行一次化验，同时不至于浪费过多。在取样过程中，使用同一取样螺旋输送器取样，保证了进入粒度分析仪的料样和落入化验室留样桶的料样来自同一生产批次同一料层，使化验数据对比更为精准。化验室对留样桶内物料取样化验频次一般为1次/h，而粒度分析仪的检测结果输出频率，最高可至1Hz。

粒度分析仪的检测结果通过通信电缆传送至中控室或化验室的电脑主机，电脑主机上安装有配套数据处理软件，支持显示和读取粒度分析仪的检测结果。由此可知，粒度分析仪的检测输出频率远高于化验室，在生产过程中可以保证实时检测料样。同时，取样和检测过程全部自动化，劳动强度低，检测结果不受人为因素干扰，重复性高。

3 粒度分析仪数据的分析及处理

在粒度分析仪安装完成后正式使用前需进行一次标定，下面以水泥成品45μm筛筛余检测数据为例进行说明。

首先，观察粒度分析仪的动态响应特性，即，调整磨系统选粉机转速，并观察粒度分析仪输出的45μm筛筛余检测结果。若提高选粉机转速，输出的45μm筛筛余值降低；若降低选粉机转速，则输出的45μm筛筛余值升高，且45μm筛筛余值升高和降低的幅度与选粉机转速的降低和升高幅度呈一定比例关系，则说明粒度分析仪具有良好的动态响应性，这是粒度分析仪检测结果可信的基本前提。反之，则说明粒度分析仪的安装位置等存在问题，需要进行排查。

其次，在粒度分析仪动态响应特性正常的基础上，收集一段时间粒度分析仪检测的45μm筛筛余数据及化验室检测的45μm筛筛余数据，计算二者之间的线性相关性。若相关性较弱，说明粒度分析仪的输出数据可信度未达到要求，需进一步排查安装或者气源等方面的问题后，再继续收集数据。若二者相关性达到一定值，则说明粒度分析仪的检测结果具有一定的代表性，可用于指导生产。

最后，计算粒度分析仪输出的45μm筛筛余值与化验室检测的45μm筛筛余值之间的线性变换关系系数，在相应的数据分析软件中设定该线性变换系数，完成全部标定流程。粒度分析仪正式投入使用后，将以该线性变换关系系数实时校正粒度分析仪原始输出的45μm筛筛余值，并以校正后的45μm筛筛余值作为粒度分析仪最终的输出结果。应注意，使用以上线性变换关系系数对粒度分析仪原始输出的45μm筛筛余值进行校正，默认前提是粒度分析仪检测的45μm筛筛余值与化验室检测的45μm筛筛余值之间的数据变换关系是线性“时不变”的。

然而，大量运行实际表明，粒度分析仪原始检测结果受水泥原材料的品质、原材料配比变化、系统风压不稳等多种不可控因素影响，上述线性变换关系并非“时不变”，而是动态变化的。如果始终使用初始标定的线性变换关系系数对粒度分析仪原始输出的45μm筛筛余值进行校正，一段时间后，粒度分析仪输出的校正检测结果与化验室的检测结果就会产生“漂移”，甚至二者变化的趋势有时是截然相反的，导致粒度分析仪检测结果失效。

以南方水泥有限公司某粉磨站5号磨2020年7月12日0:00至8月5日0:00共260h的45μm筛筛余数据为例进行分析，说明采用固定线性变换关系系数校正粒度分析仪输出数据是不可行的。该粉磨站的化验室每小时对成品水泥进行一次取样化验，得出最近1h内所生产水泥成品的45μm筛筛余数据，可以认为是该水泥成品45μm筛筛余的真实值。同时，粒度分析仪始终实时在线检测入库提升机处成品水泥的45μm筛筛余值，每分钟输出一次检测结果，其配套数据处理软件自动统计输出近1h内的45μm筛筛余平均值。此处所取的粒度分析仪输出的45μm筛筛余值是未经线性校准的原始值。先取260h中第1~20h的粒度分析仪检测数据，结合对应时间段内化验室的检测数据，做线性回归分析，得出二者之间的线性变换关系系数；再以该线性变换关系系数对第21~260h的粒度分析仪检测的粒度原始数据进行线性变换，得到变换结果，如图2所示。

由图2可知，采用固定线性变换关系校正粒度分析仪原始输出的45μm筛筛余数据，在前70h与化验室检测的45μm筛筛余数据对应性较好。超过70h后，受不可控因素干扰，虽然二者变化趋势一致，但绝对数值已存在较大差异。因此，利用初始时间段内所得线性变换关系系数，只能校正与初始时间段相近一段时间内的粒度分析仪检测结果，无法校正与初始时间段相距较远时间段的检测结果。使用固定“时不变”的线性变换算法校正粒度分析仪输出的原始检测结果，随着时间的延长极易失效，实际生产时难以长时间使用。

图2 粒度分析仪固定线性变换校正后的数据

4 粒度分析仪数据校正算法设计

随着时间的推移，虽然采用原始标定的线性变换关系系数校正粒度分析仪输出的原始检测数据的校正效果会变得越来越差，但相近时间段内的校正效果是有保证的。受此分析结果启发，考虑设计一种“时变”校正算法，利用粒度分析仪检测结果与化验室检测结果在相近时间段内线性校正效果好的特性，实时计算过去相近时间段内化验室检测结果与粒度分析仪检测结果之间的线性变换系数，动态调整校正当前粒度分析仪输出的原始测量数据。

笔者所设计的粒度分析仪输出原始测量数据校正算法如下：

每一个人工取样时刻能够在化验室数据管理系统中获取一次最近两个时刻之间的时间段内所生产水泥样品的离线检测结果，如45μm筛筛余、比表面积等数据；每两个相邻人工取样时刻之间的时间段内能够在粒度分析仪配套软件中读取多个实时测量结果的原始值，如45μm筛筛余、比表面积等数据。对多个实时测量原始数据求平均值后得到一个在线检测原始值，作为两个相邻人工取样时刻中后一个取样时刻的在线检测结果。

（1）获取离当前时间最近的n个人工取样时刻的在线检测结果数据{xi}和离线检测结果数据{yi}，对每个在线检测结果数据xi预设权重系数ci，得到{ci}，其中1≤i≤n，i∈N*，令权重系数构成的数列{ci|1≤i≤n，i∈N*}为递增等差数列，即c1，（1≤i≤n，i∈N*）。显然，离当前时刻越近的在线检测结果数据所对应的权重系数越大。

（2）计算在线检测结果数据{xi}和离线检测结果数据{yi}的相关系数将相关系数ρxy与预警下限ρmin、停止下限ρmmin进行比较，得到“漂移”结果：

如果“漂移”结果为未“漂移”，则继续运行后续步骤；如果“漂移”结果为“漂移”预警，则继续运行后续步骤，但同时发出预警，提醒操作人员密切关注粒度分析仪的仪器运行状态；如果“漂移”结果为“漂移”，则停止运行后续步骤，并进行报警，提醒粒度分析仪检测失效。

（4）利用a和b对接下来相邻的m个人工取样时刻对应时间段内的实时测量值{xr}进行线性变换，得到{xnewr│r∈R，（n+1）·Δt≤r≤（n+m）·Δt}，其中，Δt为相邻人工取样时间间隔，则xnewr=axr+b；xnewr即为粒度分析仪原始测量结果的校正值。

（5）重复上述步骤，在生产运行中不断迭代线性变换系数a、b直至停止生产。

利用上述算法处理某粉磨站粒度分析仪一段时间内检测输出的260个45μm筛筛余原始数据，令n=20，m=1，c1=0.5，c20=1，计算得到粒度分析仪检测数据动态校正后的数据，如图3和表1所示。

表1 45μm筛筛余粒度分析仪检测数据与化验室检测数据比较

图3 粒度分析仪动态线性变换校正后的数据

由图3可见，粒度分析仪动态校正后的检测结果与化验室检测结果在数值和趋势上均非常接近，且时间变化对校正效果的影响较小，即无论是相近时间段还是较远时间段，粒度分析仪动态校正后的检测结果非常接近化验室检测结果。

5 结语

受不可控因素影响，随着时间的推移，粒度分析仪的输出结果较化验室检测结果，误差会变大。采用传统的固定线性校正方法不能很好地解决该问题，可能会造成粒度分析仪检测结果失效。

本文提出了一种粒度分析仪原始检测数据动态校正算法，该算法基于最小二乘法的原理，滚动计算相近时间段内的线性变换系数，利用化验室过去相近时间段内的检测结果校正粒度分析仪原始输出检测结果，可以有效减少当前粒度分析仪最终输出的检测结果与化验室检测结果之间的误差，提高粒度分析仪检测结果的置信度，该算法在现场使用后取得了较为满意的效果。