基于机器学习的水泥制造厂燃烧过程热力学性能优化

《ACS Engineering Au》：Machine Learning-Based Optimization of Thermodynamic Performance of Combustion Processes in a Cement Manufacturing Plant

水泥制造厂燃烧段的熵效率优化研究：整合Aspen Plus动态模型与AI算法的协同优化策略

　　在当前的工业革命第四阶段，即“工业4.0”背景下，人工智能（AI）在流程工业中的应用日益受到重视。本研究通过将第一性原理模型与基于AI的方法相结合，对水泥制造工厂的热力学性能进行了评估。研究的初始阶段涉及开发一个稳态的第一性原理模型，用于模拟燃烧过程，如窑和煅烧器。随后，该模型被转换为动态模式，通过改变进料流量、窑空气流量、三次空气流量和煤流量，生成了500个样本数据集。输出变量包括窑和煅烧器单元的?效率、?损失和改进潜力。第二阶段评估了人工神经网络（ANN）和极端梯度提升（XGBoost）模型的预测性能，其中ANN在准确性方面表现更优。然后，将ANN模型作为替代模型整合到遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）框架中，以优化热力学性能。PSO在优化窑性能方面优于GA，使?效率提高了2.82%。本研究提出的框架强调了AI驱动的优化在水泥工厂实时应用中提高?效率的潜力。

在工业4.0的背景下，机器学习已成为推动技术进步和创新的重要工具。在流程工业中，机器学习的应用取得了显著进展，例如在钢铁行业的炉窑操作和铸造过程中，以及石油工业的蒸馏过程、膜技术分离、燃煤发电厂和水泥制造中的窑操作等。文献中提到，机器学习在水泥工厂的应用可以大致分为五个领域：过程安全、水泥质量、排放监测与优化、设备性能和能量与?效率。许多文章报告了对水泥制造过程安全的预测，例如Bakdi等人使用主成分分析（PCA）研究了旋转窑中的误报、鲁棒性和早期异常检测。他们采用了一种自适应阈值方案和多变量统计分析。Chen等人则专注于识别旋转窑中的热热点和温度分布，使用图像识别系统对火焰图像进行分析。他们的方法涉及使用动态种子点区域生长技术对火焰区域进行分割。从火焰区域提取了七个特征，包括三个发光特征和四个动态特征，这些动态特征是从发光特征链中推导出来的，旨在减少在火焰区域热梯度较高的阶段中发生误识别的风险。随后，利用支持向量机（SVM）和极端学习机模型来识别燃烧区的温度状态。Makaremi等人研究了水泥旋转窑中异常操作条件的检测，例如输入/输出参数响应延迟。他们采用了一种局部线性神经模糊（LLNF）模型，使用局部线性模型树（LOLIMOT）算法进行训练。Sadeghian和Fatehi开发了三种模型来检测正常和故障操作条件，以提高窑的监控能力。他们应用了非线性识别技术和输入-输出LLNF模型，使用LOLIMOT算法进行训练，以预测窑的工艺故障和不同操作条件。

在水泥质量监测和分析方面，也有许多研究。例如，Oey等人应用了K-最近邻（KNN）和提升决策树（BDT）来预测水泥在3、7和28天时的抗压强度。由于普通波特兰水泥（OPC）结合剂的凝结和强度发展源于复杂的化学反应，形成了固体微观结构，因此训练了机器学习估计器来预测浆料凝结时间和结合剂强度发展。在另一项研究中，Kavitha等人利用核主成分回归对球磨机操作期间水泥的细度进行了可靠且准确的预测。Etipola等人应用了SVM、深度神经网络（DNN）和XGBoost来预测水泥工厂中的熟料质量。这些模型不仅用于预测熟料质量，还用于确定最佳工艺参数，从而支持熟料质量控制的实时决策。另一项研究中，Li使用了多种机器学习模型，如随机森林（RF）、决策树（DT）、SVM、KNN、Ada Boost、梯度提升和XGBoost，研究了混凝土强度，并发现XGBoost的性能优于其他模型。同样，另一项研究通过比较ANN和XGBoost在水泥工厂中的应用，量化了输入变量对模型输出的综合影响。更准确的ANN模型被用作PCE框架中的替代模型，以进行不确定性量化。

在二氧化碳监测和优化方面，也进行了多项研究。例如，评估了线性回归、SVM、回归树、高斯过程回归、回归树集合和ANN等算法，以分析三个输出变量：表观煅烧度、二氧化碳和预煅烧器输出中的水摩尔分数。在这些算法中，ANN在预测输出变量方面表现出色。文献中提到，水泥制造过程受到多种输入变量的影响，但综合的文献回顾和行业洞察显示，四个关键参数对操作效率、生产性能和排放有显著影响：原料成分、窑空气、三次空气和总煤消耗。这些因素显著影响运营效率、生产性能和排放。在另一项研究中，使用Aspen Plus模型分析了煅烧器中由煤和残余衍生燃料（RDF）混合产生的烟气成分。结果显示，在三次空气过剩因子介于0.89和1.004之间时，所有污染物浓度均保持在允许范围内。

此外，还进行了多项研究，以提高水泥工厂设备的性能。例如，Fatahi等人使用了增强神经网络（BNN）来预测通风因子，从而提高水泥球磨机的效率。该模型通过评估磨机出口压力与分离风扇电流之间的关系来估计通风因子。在另一项研究中，研究人员调查了多种机器学习技术，包括RF、KNN、逻辑回归（LR）、DT、集成学习（EL）和SVM，用于监测水泥生产。随机森林在提高生产性能方面优于其他模型。Mirmozaffari等人利用朴素贝叶斯（NB）、KNN和DT研究了水泥制造工厂的生态效率决定因素。

此外，还进行了多项研究，以改进水泥制造过程中的能量和?分析。例如，Ramasamy等人使用单目标和多目标遗传算法优化了窑过程中的能量利用。模型预测控制器（MPC）权重被应用以最小化水泥工厂的热能消耗，同时减少跟踪误差。同样，A. Okoji等人通过整合Aspen Plus模型与ANN模型预测了窑和煅烧器的能量效率，将天然气作为主要燃料。A. Okoji等人还预测了水泥工厂中生料的?效率，使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）、多元线性回归（MLR）和响应面方法（RSM）。ANFIS模型优于RSM模型，其次是MLR模型。在另一项研究中，通过矿物化和废物燃料在窑中的应用，进行了?分析以减少化石燃料消耗17.32吨/天。Mirmozaffari等人研究了水泥制造工厂的煤准备单元在常温下的能量和?分析，他们得出结论，煤磨机的能量和?效率分别为74.03%和21.36%，平均改进潜力计算为78.24%。据作者所知，尚未有综合性的比较研究，利用GA和PSO优化水泥制造工厂窑和煅烧器燃烧部分的热力学性能和?分析。因此，为了解决这一研究空白，本研究的特色包括：

1. 通过整合Excel和MATLAB与Aspen Plus模型，开发了窑和煅烧器燃烧过程的动态模型。
2. 利用原料、窑空气、三次空气和总煤作为输入变量，开发了机器学习模型以预测燃烧部分的?效率、?损失和改进潜力。
3. 在GA和PSO框架中使用ANN作为替代模型，以优化燃烧部分的热力学性能。
4. 通过Sobol和傅里叶振幅敏感度测试（FAST）进行敏感度分析，以评估每个输入变量对模型输出的相对贡献和影响。

本研究的第二部分描述了过程流程图（PFD）的详细概述，第三部分描述了所提出的建模和分析方法，第四部分呈现了结果和讨论，最后第五部分总结了研究发现。

在水泥制造工厂的燃烧部分，Aspen Plus模型被开发出来，基于工业数据。图1显示了五个部分，包括预热器、煤磨、煅烧器、窑和熟料冷却器。在预热器中，混合的生料通过窑和煅烧器发出的热逆流气体，经过五级旋风分离器系统进行预热。在热能传递到生料后，废气通过烟囱排放。在煤磨中，原始煤炭通过皮带输送机从煤场运输，预热后磨成粉状。磨成的煤随后按照35%和65%的比例供给窑和煅烧器部分，以维持燃烧。在煅烧器部分，两个关键现象同时发生：煤的燃烧和生料（石灰石）的分解，这两者共同产生燃烧气体。在这一阶段，粉状煤（燃料）和粉状生料（石灰石）热混合，其中煤的放热燃烧反应与石灰石的吸热煅烧反应在约900°C下同时发生。然而，燃烧温度的净效应大于煅烧温度。此外，燃烧部分使用的燃料量对能源消耗、烟气排放和熟料质量有直接影响。因此，控制和优化这些部分的参数对于优化水泥制造工厂的热力学性能至关重要。

在本研究中，使用了两种技术，Sobol和FAST，进行敏感度分析。Sobol是一种统计方法，广泛用于数值建模。它旨在量化单个输入因素或输入组对模型输出的影响。这有助于理解输入变量的变化如何影响最优解。通过计算Sobol指数，可以区分输入和输出变量之间的相互作用。通过计算Sobol指数，可以建立输入变量与最终输出之间的相互作用。在模型表示为y = f(x)的情况下，其中y是与函数f相关的输出，x是p个输入因素的集合，y的方差、随机变量f(x)和平均值f_o都起作用。Sobol方法依赖于将问题的维度分解为单个边界贡献，通过逐步减少函数f(x)来实现。FAST利用傅里叶展开，所有项相互独立。本质上，FAST将函数f(X)的n维积分转换为n维积分。在傅里叶级数的框架中，函数表示为以下形式：

f(X) = ∑_{k1=1}^{∞} ∑_{k2=1}^{∞} ... ∑_{kn=1}^{∞} C_{k1,k2,...,kn} e^{j2π(k1x1 + k2x2 + ... + knxn)}

其中，k_i是整数频率，线性独立。第一阶函数的变异性仅由输入因子x_i决定。通过应用方差分析，可以将f(x)的变异性表示为傅里叶级数，其中仅特定索引（即k_i1...k_ip）非零。在此方法中，变异性在于傅里叶系数的绝对值之和。根据Saltelli等人的建议，引入了一个新的独立变量“S”以将复杂的多维积分问题转换为更易管理的一维积分。在本研究中，使用了Sobol和FAST方法进行敏感度分析，以评估输入变量对模型输出的相对贡献和影响。

研究结果表明，Sobol和FAST方法在识别关键输入变量和评估其对模型输出的影响方面具有高度一致性。这些方法揭示了在水泥制造过程中，窑空气供应和生料（窑进料）是影响窑和煅烧器?效率的最关键因素。敏感度分析的结果强调了这些变量在优化水泥制造过程中的重要性，为提高能量效率提供了重要的指导。

在本研究中，使用了ANN模型作为替代模型，整合到GA和PSO框架中，以优化燃烧部分的热力学性能。PSO在优化窑性能方面优于GA，使?效率提高了2.82%。这一结果表明，PSO在优化热力学性能方面具有显著优势，能够更有效地减少?损失并提高效率。

通过结合第一性原理模型和AI方法，本研究提出了一个创新的框架，用于评估和优化水泥制造工厂的热力学性能。该框架不仅提高了模型的预测准确性，还通过敏感度分析揭示了关键输入变量的影响，为优化操作参数提供了科学依据。此外，研究还验证了不同优化算法（如GA和PSO）在处理不确定性条件下的有效性，展示了AI在工业应用中的巨大潜力。

研究结果表明，ANN模型在预测热力学性能方面优于XGBoost模型，具有更低的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）以及更高的回归系数。通过将ANN模型作为替代模型整合到GA和PSO框架中，优化了窑和煅烧器的热力学性能，进一步验证了AI在工业优化中的应用价值。同时，敏感度分析的结果为操作参数的调整提供了重要参考，使水泥制造过程更加高效和可持续。

本研究的结果强调了AI驱动的优化在水泥制造中的重要性，不仅提高了能量效率，还减少了排放，为水泥工厂的可持续发展提供了技术支持。通过使用机器学习模型和优化算法，水泥制造工厂能够在保持产品质量的同时，实现节能减排和成本节约，提升整体竞争力。这些发现不仅为水泥制造提供了新的优化思路，也为其他流程工业的AI应用提供了借鉴。