一种基于压差的粗过滤器智能控制方法与流程

本发明涉及氯碱生产中过滤器控制，尤其涉及一种基于压差的粗过滤器智能控制方法。

背景技术：

1、氯碱生产过程中，粗过滤器作为关键预处理设备，其运行状态直接影响后续生产系统的稳定性和产品质量。过滤过程中，滤层易因杂质截留发生堵塞，滤料会随运行时间产生损耗，两者均会导致过滤器进出口压差异常变化，若控制不当会引发设备能耗升高、过滤效率下降甚至停机故障。因此，基于压差信号实现粗过滤器的精准控制，成为保障氯碱生产连续稳定运行的重要需求，相关控制方法需兼顾滤层堵塞状态识别、滤料损耗监测及反洗操作的合理调度，以适配复杂多变的生产工况。

2、目前，氯碱生产粗过滤器的压差控制多采用传统的固定阈值触发模式，通过设置单一压差阈值，当实测压差达到该阈值时启动反洗操作。部分技术会结合人工经验调整反洗时长，或通过定期检测滤料填充量来判断滤料损耗情况，辅助优化反洗频率。控制过程中，数据采集多依赖单一传感设备，对滤层堵塞的演进过程缺乏动态追踪，对滤料损耗与压差变化的关联关系未进行系统量化分析，反洗操作的启动时机和持续时长设定缺乏智能化算法支撑，主要依据历史运行数据或静态参数进行固定设置。

3、现有技术存在两个方面缺点：一是对滤层堵塞和滤料损耗的协同影响考虑不足，仅基于单一压差阈值判断反洗时机，未能动态推演滤层堵塞的渐进过程，也未精准拟合滤料损耗的动态变化，导致反洗操作启动过早或过晚，要么造成水资源和能源浪费，要么无法彻底清除滤层堵塞物；二是控制智能化程度偏低，缺乏专门的工况研判平台对多维度数据进行整合处理，反洗时序调度未结合实时工况动态调整，且未建立完整的状态反馈机制，难以实现滤层状态与反洗操作的精准适配，无法满足氯碱生产对过滤系统高效、稳定运行的严苛要求。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于压差的粗过滤器智能控制方法。

2、本发明所采用的技术方案是，一种基于压差的粗过滤器智能控制方法，包括以下步骤：s1，通过氯碱过滤工况压差智能研判平台采集粗过滤器进出口实时压差数据、滤层运行时长数据、滤料初始填充状态数据及过滤介质流量数据；s2，基于采集的多维度数据，采用滤层堵塞渐进推演模型对滤层堵塞程度进行动态推演，通过分析压差变化速率与滤层孔隙率关联关系，生成滤层堵塞演进趋势数据；s3，利用滤料损耗动态拟合算法对滤料在过滤过程中的损耗状态进行拟合分析，结合滤层堵塞演进趋势数据，建立滤料损耗量与压差变化的映射关系；s4，通过氯碱过滤工况压差智能研判平台对推演及拟合后的数据分析处理，确定压差阈值区间及滤料损耗临界值；s5，根据确定的压差阈值区间、滤料损耗临界值，通过智能反洗时序调度算法计算最优反洗启动时机及反洗持续时长；s6，按照计算得出的最优反洗启动时机及反洗持续时长，对粗过滤器执行反洗操作，同时实时反馈反洗过程中压差变化数据至氯碱过滤工况压差智能研判平台，形成滤层状态与反洗操作的动态适配。

3、进一步地，所述滤层堵塞渐进推演模型的表达式为：

4、 ，

5、其中，为滤层局部堵塞系数，为第i组压差影响权重系数，为第i采集周期的压差变化量，为第i采集周期的时间影响权重系数，为第i采集周期的运行时长，为滤层总堵塞系数，为局部堵塞协同系数，为实际压差修正系数，为实时压差实测值，为滤层初始孔隙率，n为采集周期的总数量。

6、进一步地，所述滤料损耗动态拟合算法的表达式为：

7、 ，

8、其中，为单位时间滤料损耗量，为第k阶段滤料损耗权重系数，为第k阶段的压差均值，为第k阶段的持续时间，为累计滤料损耗量，为损耗积分修正系数，为总运行时长，为堵塞损耗关联系数，为滤层总堵塞系数，为滤层当前孔隙率，m为滤料损耗划分的运行阶段总数量。

9、进一步地，所述智能反洗时序调度算法的表达式为：

10、，

11、其中，为反洗启动时序参数，为调度算法主修正系数，为第j时刻的实时压差，为预设压差阈值，为第j时刻的滤料损耗量，为预设滤料损耗临界值，为堵塞状态影响系数，为滤层总堵塞系数。

12、进一步地，所述氯碱过滤工况压差智能研判平台搭载多通道压差传感模块、高速数据采集卡及边缘计算单元，传感模块采用高精度压阻式压差传感器，采样频率设置为50hz至100hz，数据采集卡分辨率不低于16位，边缘计算单元内置fpga芯片用于实时数据预处理；平台软件端设定压差采集周期为2s至5s，滤层堵塞演进趋势数据更新周期为30s，滤料损耗拟合分析间隔与压差采集周期保持一致，智能反洗时序调度算法计算周期不超过1s，反洗操作执行信号响应延迟不超过50ms，压差阈值区间可根据滤料类型及生产负荷动态调整，调整步长为0.01至0.05。

13、进一步地，所述s2包括以下分步骤：s21，将氯碱过滤工况压差智能研判平台采集的压差数据、运行时长数据按时间序列排序，划分多个连续数据采集周期，提取每个周期内的压差最大值、最小值及平均值；s22，调用滤层堵塞渐进推演模型，输入每个采集周期的压差特征数据及运行时长数据，确定各周期对应的压差影响权重系数和时间影响权重系数；s23，通过模型计算得到每个采集周期的局部堵塞系数，结合实时压差实测值与滤层初始孔隙率，推导滤层总堵塞系数；s24，基于多个连续周期的总堵塞系数变化情况，采用滑动窗口法分析数据变化规律，生成滤层堵塞演进趋势数据。

14、进一步地，所述s3包括以下分步骤：s31，提取氯碱过滤工况压差智能研判平台存储的历史压差数据、滤料初始填充状态数据及s2生成的滤层堵塞演进趋势数据，按运行阶段划分数据组；s32，启动滤料损耗动态拟合算法，根据不同运行阶段的压差变化特征，设定对应的滤料损耗权重系数；s33，通过算法计算各运行阶段的单位时间滤料损耗量，结合总运行时长进行积分运算，得到累计滤料损耗量；s34，建立累计滤料损耗量与滤层总堵塞系数的映射关系模型，输入当前滤层孔隙率数据，修正映射关系参数，输出滤料损耗与压差变化的关联结果。

15、进一步地，所述s4包括以下分步骤：s41，接收s2的滤层堵塞演进趋势数据和s3的滤料损耗与压差变化关联结果，传输至氯碱过滤工况压差智能研判平台的数据处理模块；s42，平台对输入数据进行异常值剔除处理，保留有效数据并按优先级排序，优先级根据数据采集时间与当前时间的间隔确定；s43，基于有效数据，分析滤层堵塞速率与压差增长速率的协同关系，结合滤料损耗临界值参考范围，初步划定压差阈值区间；s44，通过平台内置的阈值校准模块，结合历史运行数据中的最优控制参数，对初步划定的压差阈值区间进行调整，最终确定精准的压差阈值区间及滤料损耗临界值。

16、进一步地，所述s5包括以下分步骤：s51，从氯碱过滤工况压差智能研判平台调取已确定的压差阈值区间、滤料损耗临界值，同时采集当前时刻的实时压差数据、滤料损耗量数据及滤层总堵塞系数；s52，初始化智能反洗时序调度算法的各项参数，包括调度算法主修正系数、堵塞状态影响系数，根据当前生产工况调整参数取值；s53，将实时采集的数据及确定的阈值参数输入算法，通过求积运算及系数修正，计算得到反洗启动时序参数；s54，根据反洗启动时序参数，结合滤层堵塞演进趋势，推导反洗持续时长，确保反洗操作与滤层污染状态精准匹配。

17、一种基于压差的粗过滤器智能控制方法，该方法通过一种氯碱生产中基于压差的粗过滤器智能控制系统实现，包括：氯碱过滤工况多维度数据采集单元、滤层堵塞渐进推演计算单元、滤料损耗动态拟合分析单元、压差阈值与损耗临界值研判单元、智能反洗时序调度运算单元、反洗执行与状态反馈单元；所述氯碱过滤工况多维度数据采集单元与粗过滤器的压差传感部件、流量检测部件连接，用于采集进出口压差、运行时长、滤料初始状态及介质流量数据并传输至滤层堵塞渐进推演计算单元；所述滤层堵塞渐进推演计算单元接收采集数据，通过内置模型推演滤层堵塞趋势并发送至滤料损耗动态拟合分析单元；所述滤料损耗动态拟合分析单元结合堵塞趋势数据，通过算法拟合滤料损耗状态并传输至压差阈值与损耗临界值研判单元；所述压差阈值与损耗临界值研判单元对接收数据处理，确定阈值区间及临界值并发送至智能反洗时序调度运算单元；所述智能反洗时序调度运算单元根据阈值数据计算最优反洗参数并发送至反洗执行与状态反馈单元；所述反洗执行与状态反馈单元接收参数并控制粗过滤器执行反洗，同时采集反洗过程压差数据反馈至氯碱过滤工况多维度数据采集单元，形成完整控制链路。

18、有益效果：本发明提出一种基于压差的粗过滤器智能控制方法，通过整合多维度运行数据，利用滤层堵塞渐进推演、滤料损耗动态拟合及智能反洗时序调度相关技术，搭配专用工况压差智能研判平台，构建了从数据采集、状态研判到反洗控制的全流程智能调控机制；针对现有技术未兼顾滤层堵塞与滤料损耗协同影响的问题，该方法通过动态推演滤层堵塞渐进过程、精准拟合滤料损耗动态变化，量化两者与压差的关联关系，替代单一固定压差阈值判断模式，避免反洗时机过早或过晚导致的资源浪费与堵塞清除不彻底问题；针对现有技术智能化程度偏低的缺陷，通过专用工况研判平台整合多维度数据，通过智能算法动态调度反洗时序，结合完整的状态反馈机制，实现反洗操作与滤层实时状态的精准适配，提升控制智能化水平；同时，该方法通过分步骤细化控制流程、优化硬件配置与软件参数，进一步保障了粗过滤器运行的稳定性与高效性，降低设备能耗，减少停机故障，满足氯碱生产对过滤系统的严苛运行要求，为生产连续性与产品质量提供可靠保障。