工控网首页
>

应用设计

>

中钢使用NI PXI与LabVIEW搭建烧结台车的漏气检测系统

中钢使用NI PXI与LabVIEW搭建烧结台车的漏气检测系统

中钢使用NI产品,将对环境的影响最小化,增加产能、降低成本。
"我们的解决方案能够明显有效地提高人员安全保障、节约能源、减少二氧化碳排放量,并增加产量。"
                                                                                                             - 王智中, 中國鋼鐵股份有限公司
挑战:
       为了提高烧结工厂的产能,我们需要采用一种有效的漏气检测方式,以探测漏气量以及漏气来源,并分析漏气数据,作为烧结台车定期检修更换的依据。

解决方案:
       采用声压麦克风,在空气噪音学和NI软硬件的基础上,开发检测系统,快速检测台车的漏气情况,达到节能、减碳、增产以及提升品质的目标。
作者:
       王 智中 - 中國鋼鐵股份有限公司
       Dr. Wang Chih-Chung - China Steel Corporation (Taiwan) 

       炼铁厂主要提供炼钢时所需的铁水和原材料,而炼焦炉与烧结工厂分别供应高炉炼铁所需的炼铁原料,焦碳和烧结矿。 烧结工厂主要生产烧结矿,它是高炉炼铁的原料。 其主要制作过程是将各种铁矿石(Iron Ore)、助熔剂(Flux如石灰石)、焦碳屑(Coke Breeze)等原料按规定比例混合,经勻拌滚筒加水搅拌造粒后,送至烧结厂进行煅烧。 烧结完成的烧结矿经轧碎筛选后,5~50mm合格粒度的烧结矿会送至高炉作为炼铁的主要原料。

烧结厂面临的困难
       烧结过程中一项重要的检测烧结状况好坏的指标是烧结透气性(JPU)。 生成过程中透气性的好坏,则是取决于排气系统的通风量。 烧结机是排气系统中最直接与原料接触且最容易发生漏气的部位。
       烧结机结构由多个烧结台车组成,每部台车前后的密封装置与台车横梁底部和风箱侧边坚硬的金属材质平板接触。为了防止与锋利的烧结料摩擦,进而产生刮痕和漏气,烧结过程中需留有一定的膨胀空间。 一旦烧结机台车发生漏气,将导致通风量减少,直接造成粒子难以形成,降低烧结矿的产量。
       完好的烧结台车没有漏气状况,排气系统的风扇负担较低,用电量较少。 对于发生漏气的烧结台车,风扇必须以较高的转速来维持一定的通风量,此时驱动风扇的马达会提供较高的驱动电流,因而消耗较多的电量。 为了提高烧结工厂的产能,我们需要采用一种有效的漏气检测方式,以探测漏气量以及漏气来源,并分析漏气数据,作为烧结台车定期检修更换的依据。

以往的漏气检测方法
       以往我们依靠人力在烧结机操作过程中进行检测,人员必须长时间暴露在高粉尘及高噪音(约90-110分贝)的环境下,利用自己的眼力、听力作出判断。 然而,漏气来源可能是料面或台车本身等各个不同的部位,人力难以追踪漏气发生的地方。
       以往我们依靠人力在烧结机操作过程中进行检测,人员必须长时间暴露在高粉尘及高噪音(约90-110分贝)的环境下,利用自己的眼力、听力作出判断。 然而,漏气来源可能是料面或台车本身等各个不同的部位,人力难以追踪漏气发生的地方。
       以往我们依靠人力在烧结机操作过程中进行检测,人员必须长时间暴露在高粉尘及高噪音(约90-110分贝)的环境下,利用自己的眼力、听力作出判断。 然而,漏气来源可能是料面或台车本身等各个不同的部位,人力难以追踪漏气发生的地方。

为何选用NI产品
       IT的价值在于能将分析问题予以定性和定量,达到将问题视觉化呈现的目的。 在搭建烧结台车漏气时,我们必须知道如何识别漏气现象,如何识别不同的漏气形态并量化其影响程度,且基于计算性维护及工作能力考量,如何选择最需要维护的台车。
       在选择信号采集和分析仪器平台上,我们则需要考虑平台编程语言的方便性、计算能力、硬件沟通性及长期使用下的可靠性等因素。 NI针对各种不同测量需求推出各种可靠的模组化硬件,搭配NI LabVIEW与各种函数工具箱,可以快速开发灵活、高整合度的自定制系统,能够完全满足以上考量需求。 该系统结合声音阵列、RFID技术与NI-PXI平台,为自动化漏气测试系统提供了一个良好的解决方案。

解决方案介绍
       我们采用声压麦克风,在空气噪音学的基础上,开发最佳检测法则,以检测台车的漏气情况。 同时利用阵列架构,全方位检测台车每个部位的漏气情况,再搭配NI PXI机箱、PXI-8106嵌入式控制器和PXI-4472动态数据采集模块 来进行数据采集。 我们将LabVIEW作为开发平台,加速检测及验证方法的可行性,并检测系统的稳定性。 提供即时台车漏气信息,通过适当的维护,达到节能、减碳、增产及提升品质的目标。

测试结果
       我们将开发完毕的自动化测试系统置于中钢一号烧结厂中,测试并记录各台台车的漏气情况。 我们依照测量结果对漏气情况最严重的20台台车进行检修,获得了良好的结果。 定修前的平均产量为6205顿/日,定修后平均产量为6292顿/日,产量约增加87顿/日,平均产率约增加0.65%。
       烧结台车系统除定期检修时间外,24小时不断运作,因此我们仅对20台台车进修了检修,产量就有明显提升。 在固定产量目标下,减少烧结台车的漏气,试图增加通过烧结台车的有效风量,可减少驱动烧结台车风扇的负担,进而降低驱动风扇马达的驱动电流。
      改善前的耗电量为3282千瓦/小时,改善后的耗电量约为3245千瓦/小時,由此平均每年可节省约54万台币的电费。 而在整体烧结过程中,以每度电会产生0.637公斤的二氧化碳计算,使用该系统后,每年将可减少约198顿的二氧化碳排放量。 此外,低漏气量将提高烧结矿的合格率。 因粒径不合格而必须回收的烧结矿数量减少,可降低回收成本并避免重复烧结所造成的能源浪费。
       改善前的耗电量为3282千瓦/小时,改善后的耗电量约为3245千瓦/小時,由此平均每年可节省约54万台币的电费。 而在整体烧结过程中,以每度电会产生0.637公斤的二氧化碳计算,使用该系统后,每年将可减少约198顿的二氧化碳排放量。 此外,低漏气量将提高烧结矿的合格率。 因粒径不合格而必须回收的烧结矿数量减少,可降低回收成本并避免重复烧结所造成的能源浪费。

选择NI软硬件的益处
       在此方案中,NI提供系统开发的咨询及支持,帮助我们加速开发及验证整个绿色能源工程方案的可行性,未来将导入此技术在其他烧结工厂使用。 我们的解决方案能够明显有效地提高人员安全保障、节约能源、减少二氧化碳排放量,并增加产量。

投诉建议

提交

查看更多评论
其他资讯

查看更多

NI与中汽研数据资源中心共建智能网联汽车虚拟仿真联合实验室

电气化迫使测试工程师加快速度

NI与NanoSemi合作开展先进的5G测试

NI在CIDEX 2018上强调助力中国新一代军工技术腾飞

得益“跨界&生态”先天基因,NI加盟ECC力推边缘计算落地行业应用