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简述工业循环冷却水系统水平衡动态计算AI模型
来源:测控技术 | 作者:测控技术 | 更新时间 :2025-10-10 09:58:57 | 25 次浏览 | 分享到:
传统工业循环冷却水系统的水平衡管理依赖于静态公式与人工经验,存在响应滞后、控制粗放、能效低下等痛点。本文提出了一种基于人工智能的水平衡动态计算模型,通过融合在线数据、气象信息与工艺参数,实现了对系统补水量、排污量、蒸发量及关键水质指标的前瞻性预测、多模型计算与目标协同优化。该模型不仅是节水减排的技术工具,更是驱动循环水系统迈向“预见性维护”与“精细化运营”的核心引擎。

 1. 从静态核算到动态智能

      工业循环冷却水系统是工业生产的“血脉”,其水平衡状态直接关系到运行安全、能耗与成本。传统管理模式的局限性日益凸显:

       静态滞后:基于“瞬时”数据的计算,无法应对环境温度、湿度、生产负荷的动态变化。

      经验依赖:浓缩倍数等关键参数的控制依赖操作员经验,难以持续保持在最优区间。

     孤立控制:水质、水量、能耗等系统未被统一考量,常以牺牲某一方面为代价。

      循环冷却水水平衡动态计算AI模型应运而生,它通过人工智能技术,将系统视为一个动态、耦合的复杂系统,实现从“事后调节”到“事前预测”、从“单点控制”到“全局优化”的范式转变。

2. 模型核心架构

      本模型采用分层递进的智能化架构,其核心由三大模块构成。

2.1 数据感知与融合层

      这是模型的基础,其通过物联网技术,全面采集系统运行数据:

      · 环境数据:实时干/湿球温度、风速、相对湿度(来自气象站或现场监测)。

       · 过程数据:循环水量(R)、供回水温差(ΔT)、补水量(M)、排污水量(B)。

     · 水质数据:在线电导率、pH、Ca²⁺、Cl⁻、ORP、硬度、碱度等。

      · 设备状态:水泵频率、阀门开度、冷却塔风机风量控制。

      · 水质管理:智能加药、物理处理、化学处理等。

2.2 智能计算与预测层

     这是模型的大脑,包含两大核心算法。

      a) 动态蒸发量预测算法

      摒弃固定系数,采用基于LSTM(长短期记忆网络) 的时序预测模型,精准预测未来时段蒸发量 E(t)。

      该模型通过对历史数据的学习,能捕捉到环境参数与蒸发量之间复杂的非线性关系,预测精度远高于传统经验公式。

      b) 水质动态演进与浓缩倍数预测算法

     基于物料守恒,构建溶质浓度的动态微分方程,并通过卡尔曼滤波 进行数据同化与实时校正。

     此模型可滚动预测未来数小时甚至数天内循环水离子浓度的变化趋势,并据此计算出瞬时浓缩倍数 N(t)。

 2.3 多目标优化与决策层

     这是模型的指挥中心。其目标不再是单一稳定浓缩倍数,而是 “系统总运行成本最低” 。采用模型预测控制(MPC) 框架进行优化。

      通过结垢腐蚀边界、结垢倾向边界、设备动态调节能力等约束条件,MPC控制器通过滚动优化,求解出未来一段时间内最优的排污水量 B*(t) 序列,并下发指令给执行机构。

3. 模型的核心创新与优势

3.1 精准的动态预测能力

     · 预见性调控:提前数小时预测蒸发负荷变化,主动调整排污,将浓缩倍数波动控制在±0.2以内。

     · 气候自适应:充分考虑地域与季节性气候差异,使模型在任何环境下均保持高精度。

3.2 多参数耦合的智能诊断

     模型不仅能预测水量,更能预测朗格利尔饱和指数(LSI) 等关键水质指标。当预测到LSI即将超标时,系统会提前发出预警,并自动给出“增加排污”或“调整药剂”的建议,实现从“水质监控”到“水质风险管理”的升级。

3.3 基于强化学习的自适应优化

    在MPC基础上,可引入强化学习(RL) 算法。让模型在与环境的持续交互中学习并自我进化,不断寻找在特定工况下的最优控制策略,从而应对设备老化、换热器结垢等缓慢变化的系统特性漂移。

4. 应用场景与价值体现

      场景一:基于天气预报(现场在线环境参数)的预平衡控制

     · 问题:午后气温升高,蒸发量增大,浓缩倍数上升,传统系统要等到电导率超标后才开始排污,造成水质波动。

     · AI模型解决方案:模型根据天气预报,提前预测午后蒸发量上升趋势,在上午即开始温和地、预置性地增加排污,平滑过渡,确保浓缩倍数全天候稳定。

      场景二:工艺负荷突变下的快速响应

     · 问题:生产装置切换,热负荷 Q 骤降,导致回水温度 T_return 下降,温差 ΔT 缩小。若排污不变,浓缩倍数会下降,造成水与药剂的浪费。

     · AI模型解决方案:模型实时接收生产数据,在 ΔT 开始下降的瞬间,即刻预测到 E(t) 的减少,并同步下调排污水量 B(t),快速将系统稳定在新的、更低的补水-排污平衡点上。

5. 结论

      工业循环冷却水系统水平衡动态计算AI模型,不仅仅是算法的堆砌,更是一套重构循环水管理范式的完整解决方案。它通过:

      1. 数据驱动,实现精准感知与预测;

      2. 模型驱动,实现从水量到水质的综合管控;

      3. 优化驱动,实现安全与效益的全局最优。

      以某化工企业循环水厂循环水处理量12000m³/h为例,该系统设有4座冷却塔、2座冷却水池、9台循环水泵,风机采用装有变频器。通过分析评估,降低循环水系统电耗7%(节电量662000kwh),单台泵变频调节可降低循环水电耗15%(节约电耗1418000kwh);控制循环水指标在一定范围内运行,既保证生产设备的长周期运行,又提高了循环水利用率,给企业带来显著的经济效益,又能为社会带来良好的社会效益。


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