数据驱动的超大型空气吹出碱法提溴智能节能控制系统的制作方法

本发明涉及自动化控制，具体为数据驱动的超大型空气吹出碱法提溴智能节能控制系统。

背景技术：

1、空气吹出碱法是目前工业上从海水中提取溴素的主要工艺流程，该工艺主要包含酸化氧化塔、空气吹出塔、一级碱吸收塔、二级碱吸收塔、捕沫塔及风机封闭循环等阶段，外加碱循环泵、原料泵、酸泵等辅助机泵设备。其中酸化氧化塔和空气吹出塔是提溴生产线的核心环节，其内部发生着复杂的流体力学气液两相传质过程与化学反应动力学过程，在超大型提溴生产线中（以空气吹出塔为例，传统塔径通常在6.5m左右，处理量约1200m3/h；而超大型塔径可达16m，单塔处理量高达9000m3/h），海水流量巨大且水质本底（如温度、盐度、初始溴离子浓度）受自然季节、气候以及潮汐变化影响存在连续波动，这对提溴过程的工艺参数控制提出了严格要求。

2、由于提溴反应过程具有大时间滞后和强非线性特征，且在超大型规模下，传统静态调节的滞后波动造成的原料浪费和能耗代价被成倍放大，常规控制算法仅依靠设定值与当前测量值的偏差进行被动调节，难以提前补偿由海水状态波动引起的工艺扰动，容易导致终端吹出率出现波动。在数据采集层面，提溴工艺现场环境具有强腐蚀性，直接接触反应流体的固态传感器在长期运行后存在电位漂移现象，测量数值逐渐偏离真实值。同时，现场不同类型的检测仪表（如光谱分析仪与电化学探头）在硬件信号响应时间和采样周期上存在差异，输出的数据序列在时间轴上呈现异步错位状态；现有系统通常缺乏针对多源异步传感器数据的清洗、对齐与漂移校正机制，将带有噪声和错位的数据直接代入控制回路，会引发执行机构的误动作。

3、在系统执行与成本控制方面，现有的操作方式普遍依赖固定阈值设定。为了确保最终产出的溴浓度达标，控制系统通常按照人工设定的保守上限持续驱动原料泵和酸泵通氯阀，保持高送风量和过量药剂投加状态。这种静态控制模式未将设备的操作边界、动态变化的实时物料成本以及电网峰谷电价纳入计算范畴，使得生产线在电网负荷高峰期或原水条件较好时仍维持高功率运行，造成了电能和化学原料的冗余消耗。

4、部分提溴工艺尝试引入基于历史数据集训练的数据驱动预测模型；然而，提溴反应机理和设备运行状态会随着管道结垢、催化剂衰减和季节大周期交替发生长周期变化；采用离线训练并固化的静态预测模型在现场连续部署后，其输出预测值与实际工艺状态之间的误差会随时间推移逐渐累积。现有控制系统缺乏针对模型内部参数的在线闭环监控与增量微调机制，无法根据现场实时采集的新数据进行自适应权重更新，导致控制系统的预测寻优能力在长期运行中出现不可逆的性能衰退。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了数据驱动的超大型空气吹出碱法提溴智能节能控制系统，解决了现有提溴工艺控制系统中多源异步传感器数据漂移引发控制失真，常规被动反馈与静态保守设定导致能耗及药剂冗余浪费，以及静态预测模型在长周期运行中缺乏自适应更新机制导致控制性能衰退的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、本发明提供了数据驱动的超大型空气吹出碱法提溴智能节能控制系统，包括：

4、多参数检测阵列模块，其包括核磁共振分析仪、晶体管ph传感器和温度盐度探头，用于采集提溴工艺状态数据和实际溴浓度；

5、数据融合预处理模块，用于接收所述提溴工艺状态数据执行离群点剔除、时间序列对齐和标准化归一化操作，输出特征向量序列；

6、溴提取预测模块，用于将所述特征向量序列输入内部的变压器编码器网络模型进行处理，输出连续溴提取速率预测值序列和预测溴浓度；

7、协同寻优控制模块，用于接收所述连续溴提取速率预测值序列，在约束条件下对代价函数进行最小化求解运算，输出气流速率指令、加酸速率指令和通氯速率指令；

8、模型增量更新模块，用于接收所述实际溴浓度和所述预测溴浓度并计算所述实际溴浓度和所述预测溴浓度之间的平均绝对误差数值，在所述平均绝对误差数值大于设定阈值时提取历史数据对所述变压器编码器网络模型进行梯度下降训练并更新参数。

9、优选的，所述多参数检测阵列模块包括：

10、核磁共振浓度检测单元，其包括所述核磁共振分析仪，用于采集所述提溴工艺状态数据内部的所述实际溴浓度和氯气残留量；

11、晶体管酸碱度检测单元，其包括所述晶体管ph传感器，用于采集所述提溴工艺状态数据内部的ph值；

12、温度盐度检测单元，其包括所述温度盐度探头，用于采集所述提溴工艺状态数据内部的温度和盐度信息。

13、优选的，所述数据融合预处理模块包括：

14、噪声定位隔离单元，利用孤立森林算法定位并隔离所述提溴工艺状态数据内部的离群点；

15、传感器漂移校正单元，运用扩展卡尔曼滤波器构建系统状态方程和观测方程输出修正ph值；

16、采样时序对齐单元，利用网络时间协议和异步插值算法将具有不同采样频率的所述提溴工艺状态数据连同所述修正ph值转换至同一个时间序列中；

17、标准化归一化单元，对所述同一个时间序列内部的数据执行数值归一化计算，输出所述特征向量序列。

18、优选的，所述传感器漂移校正单元将所述实际溴浓度作为无偏参考基准，建立包含真实ph数值、偏移电压和所述实际溴浓度的状态向量，将所述状态向量代入所述系统状态方程和所述观测方程进行状态估计计算得到估计偏移电压，将所述提溴工艺状态数据内部的ph值与所述估计偏移电压进行加减数值运算得到所述修正ph值。

19、优选的，所述溴提取预测模块包括：

20、主成分特征降维单元，利用主成分分析方法对所述特征向量序列执行正交分解降维操作，输出降维特征序列；

21、多头自注意力推理单元，将所述降维特征序列输入所述变压器编码器网络模型内部的多头自注意力层中，计算不同时刻特征之间的关联权重参数，利用所述关联权重参数对所述降维特征序列内部的值向量进行加权求和聚合得到隐层表示序列；

22、多层感知机映射单元，通过多层感知机将所述隐层表示序列映射为所述连续溴提取速率预测值序列。

23、优选的，所述多层感知机映射单元包含全连接神经网络层，所述多层感知机映射单元将所述隐层表示序列输入所述全连接神经网络层进行权重矩阵乘法和非线性激活函数运算，生成未来控制时域内的数值序列作为所述连续溴提取速率预测值序列，并同步输出对应的所述预测溴浓度。

24、优选的，所述协同寻优控制模块包括：

25、多目标代价函数构建单元，建立由第一惩罚子项、第二惩罚子项、第三惩罚子项和第四惩罚子项相加组成的所述代价函数；

26、操作运行约束单元，建立包含系统动力学等式约束、设备操作边界不等式约束和终端目标浓度松弛约束在内的约束条件集合作为所述约束条件；

27、序列二次规划求解单元，利用序列二次规划算法在设定的控制周期内对所述代价函数和所述约束条件集合进行滚动数值求解，输出所述气流速率指令、所述加酸速率指令和所述通氯速率指令。

28、优选的，所述多目标代价函数构建单元建立的所述第一惩罚子项对应所述气流速率指令的平方项与第一权重系数的乘积，所述第二惩罚子项对应设定目标溴浓度与所述预测溴浓度之间差值的平方项与第二权重系数的乘积，所述第三惩罚子项对应所述加酸速率指令的平方项与第三权重系数的乘积，所述第四惩罚子项对应所述通氯速率指令的平方项与第四权重系数的乘积；

29、所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第三权重系数和所述第四权重系数依据实时物料成本和电网价格进行动态数值赋值。

30、优选的，所述模型增量更新模块包括：

31、绝对误差监控单元，接收所述实际溴浓度和所述预测溴浓度并在设定时间窗口内计算所述实际溴浓度和所述预测溴浓度之间的平均绝对误差数值；

32、历史样本缓存单元，存储包含多源对齐特征向量和所述实际溴浓度标记结果的历史经验数据包；

33、梯度下降参数更新单元，在所述平均绝对误差数值大于设定阈值时提取所述历史经验数据包对所述变压器编码器网络模型执行梯度下降训练，替换更新所述变压器编码器网络模型内部的网络权重参数。

34、优选的，所述梯度下降参数更新单元将提取的所述历史经验数据包输入所述变压器编码器网络模型中进行反向传播计算，依据计算得到的梯度数值修改所述变压器编码器网络模型内部的所述网络权重参数和特征映射矩阵参数，完成修改后将所述网络权重参数和所述特征映射矩阵参数直接替换至所述溴提取预测模块中执行在线推理计算过程。

35、本发明提供了数据驱动的超大型空气吹出碱法提溴智能节能控制系统。具备以下有益效果：

36、1、本发明通过数据融合预处理模块内部的扩展卡尔曼滤波器，将核磁共振分析仪采集的溴浓度作为无偏基准，对晶体管ph传感器随运行时间产生的电压偏移进行状态估计与数值补偿。解决了传感器在复杂海水环境下的电位漂移问题，并结合插值算法对齐了多源异步数据的采样时序，为控制系统的运算提供了稳定且去除时间相位偏差的工艺特征向量。

37、2、本发明采用主成分分析联合变压器编码器网络构建预测模型，利用正交分解操作处理高维状态输入，降低了温度、盐度及多类药剂流量之间的多重共线性引起的运算负担；随后通过多头自注意力层计算时序序列节点间的关联权重。从而能够客观提取多工艺变量耦合下的非线性反应动力学特征，输出连续的溴提取速率预测序列。

38、3、本发明构建了协同寻优控制模块与模型增量更新模块的闭合反馈回路，在设备执行边界的约束条件下，通过求解包含风机电耗与药剂消耗的多目标代价函数同步输出多路控制指令；同时通过监控绝对误差数值，在误差超限时利用历史缓存数据对模型执行梯度下降参数微调。进而改变了单回路孤立调节的方式，实现了多设备的同步联动，并使预测控制模型具备适应海水水质时变特性的在线参数修正能力。

39、4、本发明有效降低了吹出废液中的溴流失，提升了行业的提溴经济性基准；通过多维度参数监控与预测调节，在面对60ppm左右波动的原料海水时，能将吹出废液中的残溴浓度从传统的18-20ppm稳定压降至12-15ppm区间，使整体溴提取率从传统的65%-70%提升至75%-80%。