Доклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах , 2020, T. 494, № 1, стр. 50-54

Гибридная нечеткая дифференциально-продукционная модель динамического процесса сушки окатыша в условиях неопределенности

Академик РАН В. П. Мешалкин 12, В. И. Бобков 3*, В. В. Борисов 3, М. И. Дли 3

1 Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева
Москва, Россия

2 Институт общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова Российской академии наук
Москва, Россия

3 Филиал ФГБОУ ВО Национальный Исследовательский Университет “МЭИ”
Смоленск, Россия

* E-mail: vovabobkoff@mail.ru

Поступила в редакцию 06.07.2020
После доработки 30.08.2020
Принята к публикации 21.09.2020

Полный текст (PDF)

Аннотация

Разработана оригинальная гибридная нечеткая дифференциально-продукционная модель динамического процесса сушки многослойного окатыша как дисперсного сферического тела, отображающая скорость движения локализованного фронта испарения внутри высушиваемого окатыша и отличающаяся использованием системы дифференциальных уравнений в частных производных теплопроводности и скорости сушки с нечеткими параметрами, представляющими собой интервальные значения теплофизических свойств дисперсных частиц окатыша и вычислительных операций уменьшения накопления ошибок применяемых конечно-разностных методов, а также заменой аппроксимирующей многомерной конечно-разностной системы уравнений совокупностью специальных нечетких продукционных правил, описывающих сложную зависимость скорости движения локализованного фронта испарения от нечетких теплофизических и тепломассообменных параметров процесса сушки, что позволяет осуществлять быстродействующий расчет значений параметров технологического режима ресурсоэнергосберегающего процесса сушки многослойного окатыша с предотвращением снижения прочности и разрушаемости окатышей вследствие “теплового шока”. Разработка предложенной гибридной нечеткой дифференциально-продукционной модели основана на использовании современных методов искусственного интеллекта с учетом физико-химических особенностей процессов сушки.

Ключевые слова: химико-энерготехнологический процесс, сушка, окатыши, утилизация техногенных отходов, гибридная нечеткая модель, энергоресурсоэффективность

ВВЕДЕНИЕ

Окатыши представляют собой сферические капиллярно-пористые тела, полученные окомкованием мелкодисперсных сырьевых рудных материалов, и после обжига являются обогащенным сырьем для производства чугуна, стали, цветных металлов и других материалов для металлургической и горнохимической промышленности. Начальным этапом термической обработки окатышей для их дальнейшей переплавки в руднотермических печах является химико-энерготехнологический процесс сушки. Он определяет качество получаемых окатышей и влияет на энергоресурсоэффективность их производства.

Поэтому приоритетным направлением повышения эффективности металлургической и горнохимической промышленности является реализация комплексного подхода к производству высококачественного обогащенного окомкованного сырья, обеспечивающего, с одной стороны, оптимальный гранулометрический состав окатышей при минимальном содержании влаги, карбонатных включений, примесей и летучих газов, а с другой стороны, экологически безопасную утилизацию техногенных отходов горно-обогатительных предприятий [14].

Однако, до сих пор до конца нерешенной проблемой анализа динамики химико-энерготехнологических процессов производства обогащенного сырья остается учет следующих требований: большое число разнородных параметров и их нелинейная взаимозависимость; неопределенность динамики протекания этих процессов; существенное влияние внешних факторов; уникальность оборудования химико-энерготехнологических систем пеллетирования техногенного мелкодисперсного сырья [5, 6].

Это, в свою очередь, обуславливает целесообразность создания моделей и методов анализа динамики химико-энерготехнологических процессов сушки окатышей на основе методологии нечеткого моделирования с использованием современных методов искусственного интеллекта, учитывающих физико-химические особенности процессов сушки [7, 8].

Известны работы, в которых предлагаются нечеткие модели анализа динамических процессов. Так, например, в работе [9] предложена нечеткая модель для анализа динамических процессов на основе дифференциальных уравнений с нечеткими параметрами. Для решения этих задач в условиях неопределенности разработан нечеткий численный метод, основанный на обобщенных полиномах Лежандра. В статье [10] для решения подобных задач применяется численный метод на основе нечеткой матрицы обобщенных полиномов Лагерра.

Однако использование в этих работах рассмотренных нечетких численных методов для решения дифференциальных уравнений с нечеткими параметрами приводит к проблеме возрастания неопределенности результатов вследствие массовых итерационных вычислений. С другой стороны, определение для этих уравнений значений целого ряда нечетких параметров характеризуется значительной вычислительной сложностью.

Поэтому анализ динамики химико-энерготехнологических процессов сушки окатышей требует разработки гибридной нечеткой дифференциально-продукционной (НДП) модели, основанной на принципе гибридизации “с функциональным замещением”, когда одна из моделей выбирается в качестве доминирующей, отдельные компоненты которой заменяются другими моделями, компенсирующими ее ограничения [11].

В статье предлагается оригинальная гибридная НДП-модель для анализа динамики химико-энерготехнологического процесса сушки окатышей, удовлетворяющая сформированным требованиям. Оригинальность предлагаемой модели заключается в следующем:

– во-первых, для оценки теплопроводности окатышей используются дифференциальные уравнения с нечеткими параметрами (теплофизическими характеристиками окатышей), при решении которых нечеткими численными методами проблема накопления неопределенности (степени размытости) результатов решается способом, основанным на так называемом модальном взаимодействии нечетких параметров;

– во-вторых, для определения наиболее сложного, с вычислительной точки зрения, нечеткого параметра (температуры мокрого термометра, зависящей от температуры газа-теплоносителя и влагосодержания) применяется нечеткая продукционная модель.

Анализ специфики удаления влаги из окомкованных рудных апатит-нефелиновых отходов. Влага в окатышах из отходов рудной мелочи находится в порах между зернами, на поверхности и в составе химических соединений [12]. На удаление влаги данных типов в процессе сушки окатышей в обжиговой машине конвейерного типа расходуется значительное количество тепловой энергии на обеспечение парообразования в системе [13]. Следует также учитывать, что наибольшие затраты тепловой энергии приходятся на удаление влаги химических соединений [14].

Особенности динамики внешнего обмена влагой при сушке окатышей обусловлены разностью концентраций паров влаги перпендикулярно фронту испарения и изменением температуры газа-теплоносителя на поверхности сырого окатыша. Изменение концентрации формирует поток паров влаги к поверхности, а подвод тепловой энергии обеспечивается разницей температур между поверхностью окатыша и газом-теплоносителем. Вблизи поверхности влажного окатыша образуются гидродинамическая, тепловая и концентрационная пограничные области [15].

Исследования сложной структуры сырых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд показали, что они представляют собой капиллярно-пористые тела, для которых перенос влаги и теплоты инициируется в результате термического воздействия на пеллетированный влажный материал. Такое термическое воздействие вызывает процесс парообразования, что приводит к перемещению водяных паров от внутренних слоев окатыша к внешним.

В то же время для реальных производственных условий характерны две основные негативные ситуации. Первая ситуация, обусловленная чрезмерным давлением пара во внутренних слоях окатыша, приводит к разрушению окатышей из-за так называемого “термического шока”. Вторая ситуация связана с концентрацией избыточной влаги в окатышах, расположенных в нижних горизонтах их многослойной массы в рабочей зоне конвейерной обжиговой машины, вследствие конденсации увлажненного сушильного агента. Это влечет за собой размягчение и деформацию продукции и, как следствие, нарушение аэродинамического режима функционирования оборудования и необоснованный рост удельного энергопотребления.

Описание гибридной нечеткой модели динамики процесса сушки окатышей. В процессе сушки влага перераспределяется в пористой структуре окатыша достаточно свободно, происходит движение локализованного фронта испарения от поверхности вглубь. На фронте испарения теплота расходуется на парообразование, а подводится через высушенную внешнюю область окатыша. Внутри пористой структуры окатыша создается давление, под действием которого пары фильтруются от фронта испарения к поверхности. Скорость удаления влаги из окатыша зависит от термического и фильтрационного сопротивлений. Давление паров и температура на фронте испарения устанавливаются в процессе сушки и связаны между собой как параметры насыщенного пара. Такая модель рассматривалась авторами в работе [6].

С учетом определенных допущений окатыш может рассматриваться как шар с радиусом R, теплоемкостью cm, плотностью вещества ρm, теплопроводностью λ, нагреваемый в процессе сушки до температуры Tm. Указанные характеристики существенно зависят от партии исходного сырья и настройки управляющих параметров обжиговой машины и оборудования для окомкования апатит-нефелиновой рудной мелочи. Нелинейное уравнение с нечеткими параметрами для описания теплопроводности может быть записано как:

(1)
${{\tilde {\rho }}_{m}}{{\tilde {c}}_{m}}\frac{{\partial {{{\tilde {T}}}_{m}}}}{{\partial \tau }} = \frac{1}{{{{x}^{2}}}}\frac{\partial }{{\partial x}}\left( {\tilde {\lambda }{{x}^{2}}\frac{{\partial {{{\tilde {T}}}_{m}}}}{{\partial x}}} \right) - Q\tilde {\omega },$
где символ “∼” над переменными означает, что соответствующее значение представляется в виде нечеткого числа.

Учитывая нечеткий характер переменных процесса сушки и свойств исходного сырья, скорость данного процесса может быть описана уравнением вида:

$\tilde {\omega } = \frac{{d\tilde {\gamma }}}{{d\tau }} = \frac{{3\tilde {\lambda }\left( {{{{\left. {{{{\tilde {T}}}_{m}}} \right|}}_{{x = R}}} - {{{\tilde {t}}}_{M}}} \right)\sqrt[3]{{\tilde {\gamma }}}}}{{{{{\tilde {\rho }}}_{m}}{{{\tilde {u}}}_{0}}Q{{{\tilde {R}}}^{2}}\left( {\sqrt[3]{{\tilde {\gamma }}} - 1} \right)}},$
где в качестве нечетких характеристик (кроме указанных выше) рассматриваются: ${\tilde {\gamma }}$ – относительная степень высушивания окатыша, ${{\tilde {u}}_{0}}$ – начальное влагосодержание, ${{\tilde {t}}_{M}}$ – температура точки росы (мокрого термометра), ${{\tilde {T}}_{g}}$ – температура сушильного агента.

Выражения (1) и (2) образуют систему дифференциальных уравнений, для которой начальные и граничные условия определяются параметрами рассматриваемого процесса [6].

Для оценивания нечеткой характеристики $\tilde {\gamma }$ рассмотрим разработанную нечеткую модель $\tilde {\gamma }$ = = $\Phi ({{\tilde {T}}_{g}}$, ${{\tilde {T}}_{{m0}}}$, ${{\tilde {u}}_{0}}$, $\tilde {R}$, ${\tilde {\lambda }}$, ${{{\tilde {\rho }}}_{m}}$, ${{\tilde {c}}_{m}})$, сформированную на основе нечетких правилах:

$\begin{gathered} IF\;\;\left( {{{{\tilde {p}}}_{1}}\;is\;{{A}_{{i1}}}} \right)\;\;{\text{AND}}\;...\;{\text{AND}}\;\;\left( {{{{\tilde {p}}}_{7}}\;{\text{is}}\;{{A}_{{i7}}}} \right), \\ {\text{THEN}}\;\;\left( {\tilde {\gamma }\;{\text{is}}\;{{B}_{i}}} \right),\quad i = 1,\;...,\;N. \\ \end{gathered} $

Здесь нечеткие множества Ai1, …, Ai7 предназначены для формализованного описания предпосылки, а Bi – заключения i-го правила. Переобозначим нечеткие характеристики: $\tilde {T} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{1}}$, ${{\tilde {T}}_{{m0}}} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{2}}$, ${{\tilde {u}}_{0}} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{3}}$, $\tilde {R} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{4}}$, ${\tilde {\lambda }} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{5}}$, ${{{\tilde {\rho }}}_{m}} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{6}}$, ${{\tilde {c}}_{m}} \Rightarrow {{\tilde {p}}_{7}}$.

В качестве операции импликации, определяющей причинно-следственное отношение между предпосылками и заключениями правил модели, используется нечеткая импликация Мамдани (min-активизация). При этом предварительно выполняется настройка функций принадлежности нечетких множеств предпосылок и заключений всех правил [9].

Моделирование и расчет относительной степени высушивания ${\tilde {\gamma }}$ предлагается осуществлять параллельно. При использовании вычислительных средств с GPU-архитектурой и M графическими ядрами оперативность оценивается как:

$T \approx \left[ {{\text{div}}\left( {\frac{{N - 1}}{M}} \right) + 1} \right]\left[ {4{{t}_{1}} + \left( {2m + 4} \right){{t}_{2}} + {{t}_{3}}} \right],$
где t1 – время выполнения операций сложения и вычитания, t2 – время выполнения операций умножения и деления, t3 – время выполнения операции exp; div – целое от деления.

Например, при NM, m = 8, N ≤ 512 и t1t2 ≈ ≈ t3 ≈ 1 мс, время моделирования и расчета ${\tilde {\gamma }}$ снижается более чем в 1 × ${{10}^{2}}$ раз.

Анализ динамики процесса сушки окатышей на основе разработанной гибридной нечеткой модели. Рассмотрим результаты анализа динамики процесса сушки окатышей на основе разработанной гибридной НДП-модели. Для этого при решении дифференциальных уравнений с нечеткими параметрами (теплофизическими характеристиками окатышей) воспользуемся нечетким численным методом, в котором проблема накопления неопределенности (степени размытости) результатов решается способом, основанным на так называемом модальном взаимодействии нечетких параметров.

Вычисления осуществлялись для сферических окатышей радиусом $\tilde {R}$ в диапазоне [1.5; 2.5] см (задаваемом окомкователем – тарельчатым гранулятором), ${{\tilde {u}}_{0}}$∈ [9.5; 10.5]% при скорости подачи сушильного агента ${{\tilde {W}}_{g}}$ ∈ [0.5; 1.5] м/с с температурой ${{\tilde {T}}_{g}}$ ∈ [100; 500]°C.

Из рис. 1 и 2 видно, что зависимости, полученные при использовании предлагаемой гибридной НДП-модели, в достаточной степени совпадают с данными натурных экспериментов, что свидетельствует об ее адекватности.

Рис. 1.

Изменение во времени температуры внешней поверхности окатыша и его центре, в зависимости от степени нагрева сушильного агента (1Tg = 100°C, 2 – Tg = 300°C, 3Tg = 500°C); данные натурных экспериментов: Δ – для центра окатыша, * – для его поверхности.

Рис. 2.

Пример нечеткой зависимости относительной степени высушивания окатыша ${\tilde {\gamma }}$ от времени при температуре газа-теплоносителя 300°С.

На рис. 2 представлена зависимость от времени нечеткой переменной ${\tilde {\gamma }}$, полученная в вычислительном эксперименте, проведенном по построенной гибридной НДП-модели $\tilde {\gamma }$ = $\Phi ({{\tilde {T}}_{g}}$, ${{\tilde {T}}_{{m0}}}$, ${{\tilde {u}}_{0}}$, $\tilde {R}$, ${\tilde {\lambda }}$, ${{{\tilde {\rho }}}_{m}}$, ${{\tilde {c}}_{m}})$, при фиксированном нагреве сушильного агента Tg = 300°C.

Из рис. 2 следует, что результаты моделирования с использованием предложенной гибридной НДП-модели являются достоверными, так как все полученные в результате экспериментов дефаззифицированные (т.е. приведенные к четкому виду) значения γ соответствуют вычисленным значениям функций принадлежности нечеткого параметра $\tilde {\gamma }$ на уровне не ниже 0.5.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для анализа динамики химико-энерготехнологического процесса сушки окатышей предложена гибридная НДП-модель, в которой:

– для оценки теплопроводности окатышей использованы дифференциальные уравнения с нечеткими параметрами, а проблема накопления неопределенности результатов при использовании нечеткого численного метода решена за счет модального взаимодействия этих параметров;

– для определения наиболее вычислительно сложного нечеткого параметра применена нечеткая продукционная модель.

Разработанная гибридная НДП-модель позволила в среднем на 2 порядка повысить оперативность нечетких вычислений при распараллеливании, по сравнению с типовым подходом. А повышение сложности модели лишь несущественно повлияло на общую оценку оперативности нечетких вычислений.

Сопоставление результатов экспериментов и моделирования говорит об адекватности разработанной гибридной НДП-модели и о достоверности полученных итогов нечеткого моделирования.

Результаты применения разработанной модели могут применяться для выбора режимов управления химико-технологическим процессом сушки окомкованной апатит-нефелиновой рудной мелочи для повышения его ресурсоэффективности на основе снижения доли брака, вызванного термоградиентным разрушением окатышей, в объеме производимой продукции.

Применение разработанной гибридной НДП-модели может способствовать развитию применения систем искусственного интеллекта в химической технологии в целом.

Список литературы

  1. Dil’din A.N., Trofimov E.A., Chumanov I.V. Improving the processing of steelmaking waste. Part 1. Thermodynamic analysis // Steel Transl. 2017. V. 47. № 1. P. 1–6.

  2. Leont’ev L.I., Grigorovich K.V., Kostina M.V. The deve-lopment of new metallurgical and technologies. Part 1 // Steel Transl. 2016. V. 46. № 1. P. 6–15.

  3. Shatokhin I.M., Kuz’min A.L., Smirnov L.A., Leont’ev L.I., Bigeev V.A., Manashev I.R. New method for processing metallurgical wastes // Metallurgist. 2017. V. 61. № 7–8. P. 523–528.

  4. Novichikhin A.V., Shorokhova A.V. Control procedures for the step-by-step processing of iron ore mining waste // Institution news. Ferrous metallurgy. 2018. V. 60. № 7. P. 565–572.

  5. Bobkov V.I., Fedulov A.S., Dli M.I., Meshalkin V.P., Morgunova E.V. Scientific basis of effective energy resource use and environmentally safe processing of phosphorus-containing manufacturing waste of ore-dressing barrows and processing enterprises // Clean Techn. Environ. Policy. 2018. V. 20. № 10. P. 2209–2221.

  6. Meshalkin V.P., Bobkov V.I., Dli M.I., Khodchenko S.M. Computer-aided modeling of the chemical process of drying of a moving dense multilayer mass of phosphorite pellets // Dokl. Chem. 2017. V. 475. Part 2, P. 188–191.

  7. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения / М.: Химия, 1995. 368 с.

  8. Russell S. Norvig P. Artificial intelligence: a modern approach, 4th Edition. Pearson Education, Inc. 2020. 1069 p.

  9. Ahmadian A., Salahshour S., Baleanu, D., Amirkhani H., Yunus R. Tau method for the numerical solution of a fuzzy fractional kinetic model and its application to the oil palm frond as a promising source of xylose // J. Comput. Phys. 2015. V. 294. P. 562–584.

  10. Ahmadian A., Ismail F., Salahshour S., Baleanu D., Ghaemi F. Uncertain viscoelastic models with fractional order: A new spectral tau method to study the numerical simulations of the solution // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2017. V. 53. P. 44–64.

  11. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. 2‑е изд. Стереотип. М.: Горячая линия – Телеком, 2018. 284 с.

  12. Luis P., Van der Bruggen B. Exergy analysis of energy-intensive production processes: advancing towards a sustainable chemical industry // J. Chem. Technol. Biotechonol. 2014. V. 89. № 9. P. 1288–1303.

  13. Elgharbi S., Horchani-Naifer K., Férid M. Investigation of the structural and mineralogical changes of Tunisian phosphorite during calcinations // J. Therm. Anal. Ca-lorim. 2015. V. 119. № 1. P. 265–271.

  14. Bokovikov B.A., Bragin V.V., Shvydkii V.S. Role of the thermal-inertia zone in conveyer roasting machines // Steel Transl. 2014. V. 44. № 8. P. 595–601.

  15. Gimadiev A.G., Grechnikov F.V., Stadnik D.M., Odinokov D. Development of mathematical model and analysis of characteristics of gas dampener for power plant fuel main line // Procedia Engineering. 2015. V. 106. P. 53–61.

Дополнительные материалы отсутствуют.