每一分钱都很重要

栏: 优化非线性业务约束

在进行了一次重大的窑区升级后，Capitol aggregate位于德克萨斯州圣安东尼奥的水泥生产厂的管理层发现，窑的吞吐量现在超过了下游的处理能力。

关于水泥

水泥的价值重量比较低，因此水泥厂通常位于靠近原材料来源的地方，产品销售到靠近其生产地的市场。

水泥生产商要想扩大市场范围并吸引新客户，就必须将生产成本降低到足以抵消增加的运输成本。

窑炉和磨坊是水泥生产的核心。

窑是水平倾斜的钢管，长度超过160英尺(50米)，直径超过25英尺，每分钟转1到4圈。窑炉内部内衬耐火砖，可以承受高达3400华氏度(1870摄氏度)的加工温度。

原料进入窑炉，经过逐渐升温的区域，直到达到火焰。高温引发化学和物理变化，将钙和硅氧化物转化为硅酸钙。在窑末，出现了红热的硅酸钙结核，统称为熟料。

冷却后，熟料被输送到仓库，在那里它成为碾磨过程的原料——这是Capitol骨料的瓶颈区域。(见“水泥球磨机操作”示意图。)

水泥球磨机是装有钢球的水平钢管。随着管道的旋转，钢球翻滚，将熟料粉碎成一种超细粉末，叫做波特兰水泥。加入石膏作为水化缓凝剂——一种控制水泥“凝固”速度的常用方法。

磨机设计具有大通流通风空气面积。这种大风量有助于保持整个磨机的低压降，并相应地降低磨机通风机的功耗，这对于使用湿性添加剂的磨机来说是一个特别重要的特征。

1999年，Capitol Aggregates投资数百万美元将其圣安东尼奥工厂的窑炉系统从每天1,500吨升级到2,000吨。该项目是成功的，但是，如前所述，升级后，窑的产量超过了碾磨作业的能力。可能的补救措施包括:

• 对现有球磨机进行机械升级;

• 用更新的球磨机技术取代现有的球磨机;和/或

• 优化现有球磨机的运行。

为了保护Capitol Aggregates的投资，工厂经理Tom Spaits决定最好首先确保现有的球磨机操作得到优化。

APC的解决方案

“我们尝试了模糊逻辑高级控制工具，”Spaits解释说，“但我们发现这些解决方案需要更多的持续关注，而我们无法提供。尽管如此，在与我们的工艺经理Tom Giuliani讨论之后，我们一致认为，如果我们能找到一种不需要大量维护的先进过程控制(APC)解决方案，它可能会帮助我们减少铣削瓶颈。”

朱利安尼说:“我开始进行APC搜索，并在Pavilion Technologies开始发展水泥行业重点时阅读了该公司的相关信息。“Pavilion的总部位于奥斯汀附近，员工在水泥行业积累了丰富的经验，但他们在水泥行业没有量化的成功经验，所以我们不愿意开支票，看看我们能得到什么。”

与许多行业一样，水泥行业习惯于购买经过验证的交钥匙解决方案，以保证结果。然而，Capitol Aggregates的进一步APC调查未能找到APC供应商，并提供量化的第三方结果。

“Pavilion很有信心能达到我们的预期，但我们想要限制我们的风险，”Spaits说。“最终我们达成了一个为期30天的协议。Pavilion将实施APC，如果结果未能达到我们商定的预期，我们将只支付工作时间。如果结果符合预期，我们将支付Pavilion的许可费和实施成本。”

多个模型

水泥生产商使用一种被称为布莱恩指数的测量方法来衡量最终产品的质量和强度。布莱恩数表示粒子的表面积，通常用cm2/g表示。在水泥生产中，表面积越小，颗粒越细，质量越好。

通过将激光衍射技术应用于光散射方法，制造商已经创建了用于测量水泥粒径的在线仪器。然而，对于一些水泥生产商来说，初始成本和生命周期成本往往使在线Blaine仪器无法承受。

作为物理在线仪器的替代品，Pavilion为Capitol Aggregates创建了Blaine虚拟在线分析仪(VOA)。

Pavilion的VOA每隔30秒使用多个输入来计算一个代表布莱恩数的单一输出。当实验室样本结果可用时(Capitol Aggregates每四小时一次)，自动偏差功能会纠正VOA模型。voa计算的Blaine值存储在工厂的数据历史中，并作为Pavilion的Process Perfecter模型预测控制器(MPC)的输入。

“经验丰富的操作员通常对他们生产的产品的质量有一种‘感觉’——一种第六感。能够比较球磨机的运行参数、voa计算的Blaine数和实验室样品，有助于我们的操作人员和实验室人员确保生产符合规格。”

水泥球磨机的控制传统上采用基于规则的控制方案。然而，除了少数例外，基于规则的控制将线性控制策略应用于表现出高度非线性行为的球磨机。

水泥球磨机的关键操纵变量包括新料进料速度和分选机转速。

控制和约束变量包括磨机水平或提升机负荷、从分离器返回的流量和水泥细度。

影响MPC的扰动变量包括磨机风扇转速、水雾、钢球磨损和熟料可磨性(硬度)。

利用三个月的球磨机历史数据，Pavilion工程师开发了VOA和球磨机控制器模型;完成步进测试;在不到两周的时间里，美国之音和MPC就准备好上线了。

Pavilion的Process Perfecter使用级联模型和集成轨迹，允许模型共享数据并计算未来的控制移动。该功能允许操作人员查看MPC过去如何控制过程，以及在不久的将来如何控制过程。

“因为我们的操作人员可以看到控制器对下一步操作的预期，他们很快就会对MPC以安全和负责任的方式操作过程感到满意。几乎从第一天起，运营商就对MPC的工作充满信心。

在使用Pavilion的MPC解决方案10天后，结果表明这将是非常成功的。在30天的试用期结束时，Pavilion的解决方案超出了Capitol Aggregates的运营预期，和证明了解决方案不需要太多的关注。

“在短短几周内，Pavilion的解决方案使我们的产量增加了10%以上。我们期望实现的经济效益鼓励我们将应用扩展到整个工厂，”Capitol Aggregates副总裁Max Frailey说。

扩展应用程序

Capitol Aggregates首先将Pavilion的Process Perfecter应用于两台球磨机中的一台。从那时起，第二台球磨机已经增加，并且正在调查增加窑。

spaiits说:“Process Perfecter已经提供的操作改进让我们后悔当初没有早点这么做。“一旦我们完成了生产流程的优化，我们打算研究Process Perfecter如何帮助优化其他业务实体，如能源和排放预测。”

一家小型的大宗商品生产公司很少考虑并承诺使用技术来优化其流程和利润率。通过对这项技术的投资，Capitol Aggregates已经证明了自己在行业中的领导地位。

评论?电子邮件dharrold@reedbusiness.com

优化非线性业务约束

大多数过程都包含不同程度的非线性。有时非线性是无关紧要的，有时它发生在控制范围之外的区域。在这些情况下，传统的控制算法提供了合适的解决方案。

然而，当非线性相当大和/或发生在控制区域时，就需要非线性算法。

当控制要求包括经济、质量、能源、速率和环境约束时，可能存在相当数量的非线性。

然而，当所有约束同时得到控制时，业务操作就得到了优化。

业务优化得有多好，至少在一定程度上，可以通过业务适应产品等级变化的敏捷程度来证明。

根据产品价值和等级变化的频率，减少产品等级变化的过渡时间可以节省数十万美元。(见“变废为利”图表。)

Pavilion的Process Perfecter使用人工神经网络、级联模型和基于时间的向量来更好地理解过去、当前和未来的事件，以帮助优化业务流程，包括减少产品等级变更的过渡时间。

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