一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统、方法及介质与流程

1.本技术属于锂电池回转窑领域，尤其涉及一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统、方法及介质。


背景技术：

2.回转窑在建材、冶金、化工、环保等许多生产行业中，广泛地使用回转圆筒设备对固体物料进行机械、物理或化学处理，这类设备被称为回转窑。回转窑的应用起源于水泥生产，1824年英国水泥工j阿斯普发明了间歇操作的土立窑；1883年德国狄茨世发明了连续操作的多层立窑；1885英国人兰萨姆(eransome)发明了回转窑，在英、美取得专利后将它投入生产，很快获得可观的经济效益。回转窑的发明，使得水泥工业迅速发展，同时也促进了人们对回转窑应用的研究，很快回转窑被广泛应用到许多工业领域，并在这些生产中越来越重要，成为相应企业生产的核心设备。
3.锂电池在制备过程中，需要使用回转窑对锂电池的正负电极材料进行煅烧，以及用于废旧锂电池回收煅烧。回转窑在煅烧过程中会产生大量的高温废气，废气中含有污染物种类很多，其物理和化学性质非常复杂，毒性也不尽相同。燃料燃烧排出的废气中含有二氧化硫、氮氧化物(nox)、碳氢化合物等；因工业生产所用原料和工艺不同，而排放各种不同的有害气体和固体废物，含有各种组分如重金属、盐类、放射性物质；汽车排放的尾气含有铅、苯和酚等碳氢化合物。废气污染大气环境是世界最普遍最严重的环境问题之一。中国《环境保护法》已对各类厂矿的废气排放标准，作了明确的规定。某些废气回收后再加工又成为可利用产品。大量工业废气如果未经处理达标后排入大气，必然使大气环境质量下降，给人体健康带来严重危害，给国民经济造成巨大损失。工业废气中有毒有害物质可通过呼吸道和皮肤进入人体后，长期低浓度或短期高浓度接触可造成人体的呼吸、血液、肝脏等系统和器官暂时性和永久性病变，尤其是苯并芘类多环芳烃能使人体直接致癌以引起人类的高度重视。
4.因此废气在进行排放时必须进行处理，而回转窑排放的废气一般为高温废气，温度最高可达到500℃以上，因此必须对这些废气进行冷却处理，目前常用的方式是液冷的方式，经降温处理后的废气排入后续处理工艺中。但通常情况下，液冷的废气仍具有较高的温度，在一些环节中还需要对其进行补充冷却，而目前还没有一套完整的系统可针对不同处理环节中的废气进行补充冷却。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术实施例提供了一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统、方法及介质，可针对废气处理过程中的不同环节做精确的补充冷却，使其处理后的废气达到排放标准。
6.本技术实施例的第一方面提供了一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统，包括：
7.按废气处理工艺分节点布置的温度检测模块，用于检测废气在处理环节中各节点
的实时温度，其中每一环节中设置至少两个温度检测点，及该处理环节的首端和末端，得到的温度分别为t
n1
和t
n2
，其中n表节点序号；
8.冷却系统，包括设置在所述各节点的冷却区域，用于对进入该节点的废气进行补充冷却；
9.主控模块，响应于所述温度检测模块的检测数据和冷却模型，对所述冷却系统中的各冷却区域进行控制，以实现对应节点的废气补充冷却；
10.服务器，用于存储所述温度检测模块上传的数据形成数据日志，以及存储所述冷却模型；
11.反馈模块，用于检测各节点补充后的冷却温度，并基于主控模块的目标冷却温度和检测到的实际温度反馈主控变量，所述主控变量是指该节点中废气的初始温度和冷却后的实际温度的差，服务器基于主控变量修正所述冷却模型；
12.所述冷却模型为
13.其中，tn为该节点的目标温度，表示上一节点到下一节点自然损失的热量，当n取值为1时取值为0；t表示冷却系统在该节点的冷却持续时间，t3为冷却介质温度，δn为该节点中冷却系统的冷却增益系数；
14.其中，其中，n取值从2开始，δ1为系统预设值，t4为上一节点中的主控变量。
15.本技术中基于模型控制，实现了废气在处理环节中各节点的补充冷却，基于各处理环节所需的目标温度进行补充冷却，而不是盲目的在高温废气排出的时候进行集中冷却，本技术所提供的冷却方式能实现能源的最低消耗，可避免冷却过渡，从而减轻了冷却系统的负担。
16.进一步的，所述冷却区域紧接设置在该节点的首端之后，即各节点在废气进入后开始补充冷却，以精确控制该节点中废气温度。该设计可避免废气在进入处理环节之前提前补充冷却，使得废气可以在管道中实现自然冷却一定的温度，从而降低了对冷却系统的要求，实现了节能的目的。
17.进一步的，所述反馈模块包括设置在各冷却区域出口处的温度子模块，用于检测该节点补充冷却后的实时温度tn，则主控变量t4＝t
n-t
n1
。
18.进一步的，所述服务器包括本地服务器、远程服务器、云端服务器三种模式进行选择。
19.进一步的，所述冷却系统分为风冷和液冷两类，在同一冷却系统中各冷却区域采用相同的冷却类型，其冷却介质也完全相同。
20.进一步的，所述温度检测模块与主控模块和服务器之间采用高频短波无线通信以降低信号干扰。
21.进一步的，所述服务器包括一个智能学习模块，所述智能学习模块基于深度神经学习网络和主控变量以及该节点所需的目标温度适时调整冷却系统在该节点的冷却持续时间、冷却增益系数以及冷却介质温度。
22.本技术实施例的第二方面提供了一种锂电池回转窑的废气补充冷却方法，该方法基于所述的一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统进行执行，其包括：
23.s101：检测废气处理工艺各节点中的实时温度t
n1
和t
n2
；
24.s102：将检测到的温度数据t
n1
和t
n2
上传至主控模块和服务器；
25.s103：主控模块基于服务器存储的冷却模型和该节点所需要的目标温度控制冷却系统的冷却时间和冷却介质温度；
26.s104：当冷却时间结束后，检测冷却后的废气温度，计算出主控变量，将主控变量返回至服务器；
27.s105：基于主控变量和下一节点所需的目标温度更正所述冷却模型中的参数量。
28.进一步的，所述参数量包括冷却持续时间t、冷却增益系数δn以及冷却介质温度t3中的一个或多个或全部，其更正的优先级依次为冷却持续时间t、冷却增益系数δn、冷却介质温度t3。
29.本技术实施例的第三方面提供了一种介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得系统设备执行上述第一方面中任一项所述的功能。所述介质为计算机可读存储介质并存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被主控模块执行时实现如锂电池回转窑的废气补充冷却方法的各个步骤。
30.本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本技术中利用机器学习技术，实现对废气处理系统中各环节的温度实时检测，使其可以精确掌握该环节所需要降温的温度，然后基于冷却模型进行冷却，且上一冷却模型的参数可作为下一节点中冷却模型的参数校正，从而增强了冷却模型的可靠性，能够在废气补充冷却系统中尽可能的提高控制精度，实现节能的效果。
附图说明
31.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
32.图1是本技术实施例提供的锂电池回转窑的废气补充冷却系统的结构示意图；
33.图2是一种实施例提供的锂电池回转窑的废气补充冷却系统中反馈模块的结构示意图；
34.图3是本技术实施例提供的锂电池回转窑的废气补充冷却方法的流程示意图；
35.图4是本技术实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
36.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
37.为了说明本技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
38.实施例一
39.参考图1所示，本技术实施例的第一方面提供了一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统，包括按废气处理工艺分节点布置的温度检测模块11，用于检测废气在处理环节中各节点的实时温度，也就是用于检测废气处理系统16中各环节的温度，其中每一环节中设置至少两个温度检测点，及该处理环节的首端和末端，得到的温度分别为t
n1
和t
n2
，其中n表节点序号；冷却系统14，包括设置在各节点的冷却区域，用于对进入该节点的废气进行补充冷却；主控模块13，响应于温度检测模块11的检测数据和冷却模型，对冷却系统14中的各冷却区域进行控制，以实现对应节点的废气补充冷却；服务器12，用于存储温度检测模块11上传的数据形成数据日志，以及存储冷却模型；反馈模块15，用于检测各节点补充后的冷却温度，并基于主控模块13的目标冷却温度和检测到的实际温度反馈主控变量，主控变量是指该节点中废气的初始温度和冷却后的实际温度的差，服务器12基于主控变量修正冷却模型；冷却模型为其中，tn为该节点的目标温度，表示上一节点到下一节点自然损失的热量，当n取值为1时取值为0；t表示冷却系统14在该节点的冷却持续时间，t3为冷却介质温度，δn为该节点中冷却系统14的冷却增益系数；其中，其中，n取值从2开始，δ1为系统预设值，t4为上一节点中的主控变量。
40.可选的，在一些实施例中，冷却区域紧接设置在该节点的首端之后，即各节点在废气进入后开始补充冷却，以精确控制该节点中废气温度。
41.可选的，在一些实施例中，参考图2所示，反馈模块15包括设置在各冷却区域出口处的温度子模块152以及计算模块151，用于检测该节点补充冷却后的实时温度tn，则主控变量t4＝t
n-t
n1
，计算模块151根据该计算公式将主控变量t4上传至服务器12和主控模块13，其中服务12和主控模块13采用同步接收数据的方式还能提高数据的可靠性，避免数据丢失和误差。
42.可选的，在一些实施例中，服务器12包括本地服务器、远程服务器、云端服务器三种模式进行选择。可以根据应用场景的规模合理选择服务器类型，例如在大型工厂区域可采用远程服务器或云端服务器，对于一些小型工厂则选择本地服务器。服务器可以分成两大重要的类别：ia架构服务器和risc架构服务器，本技术中以risc架构服务器为主，采用的cpu是所谓的精简指令集的处理器，精简指令集cpu的主要特点是采用定长指令，使用流水线执行指令，这样一个指令的处理可以分成几个阶段，处理器设置不同的处理单元执行指令的不同阶段，比如指令处理如果分成三个阶段，当第n条指令处在第三个处理阶段时，第n 1条指令将处在第二个处理阶段，第n 2条指令将处在第一个处理阶段。这种指令的流水线处理方式使得cpu有并行处理指令的能力，这使处理器能够在单位时间内处理更多的指令。同时，本技术中的服务器还配置有超大容量的存储空间以存储相应的数据。
43.可选的，在一些实施例中，冷却系统14分为风冷和液冷两类，在同一冷却系统14中各冷却区域采用相同的冷却类型，其冷却介质也完全相同。本技术或本实施例中优选的利用比热容最大的水冷系统，由水泵、散热器、冷却风扇、节温器、补偿水桶、发动机机体和气缸盖中的水套以及其他附属装置等组成。
44.(1)水泵：对冷却液加压，保证其在冷却系统中循环流动。汽车发动机广泛采用离心式水泵。
45.(2)散热器：由进水室、出水室及散热器芯等三部分构成。冷却液在散热器芯内流动，空气在散热器芯外通过。热的冷却液由于向空气散热而变冷，冷空气则因为吸收冷却液散出的热量而升温，所以散热器是一个热交换器。
46.(3)冷却风扇：当风扇旋转时吸进空气，使其通过散热器，以增强散热器的散热能力，加速冷却液的冷却。
47.(4)节温器：是控制冷却液流动路径的阀门。它根据冷却液温度的高低，打开或者关闭冷却液通向散热器的通道。
48.(5)补偿水桶：当冷却液受热膨胀时，部分冷却液流入补偿水桶；而当冷却液降温时，部分冷却液又被吸回散热器，所以冷却液不会溢失。
49.可选的，在一些实施例中，温度检测模块11与主控模块13和服务器12之间采用高频短波无线通信以降低信号干扰。短波通信发射电波要经电离层的反射才能到达接收设备，通信距离较远，是远程通信的主要手段。采用高频短波技术，可提高数据的抗干扰强度，为本方案提供更加可靠的数据。
50.可选的，在一些实施例中，服务器12包括一个智能学习模块，智能学习模块基于深度神经学习网络和主控变量以及该节点所需的目标温度适时调整冷却系统14在该节点的冷却持续时间、冷却增益系数以及冷却介质温度。本实施例中的智能学习模块络采用卷积神经网络模型或深度信任网络模型进行机器学习。在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难，而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。深度信任网络模型，dbn可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接，最底层单元的状态为可见输入数据向量。dbn由若2f结构单元堆栈组成，结构单元通常为rbm(restilcted boltzmann machine，受限玻尔兹曼机)。堆栈中每个rbm单元的可视层神经元数量等于前一rbm单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制，采用输入样例训练第一层rbm单元，并利用其输出训练第二层rbm模型，将rbm模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。在无监督预训练过程中，dbn编码输入到顶层rbm后，解码顶层的状态到最底层的单元，实现输入的重构。rbm作为dbn的结构单元，与每一层dbn共享参数。
51.本技术实施例的第二方面提供了一种锂电池回转窑的废气补充冷却方法，该方法基于一种锂电池回转窑的废气补充冷却系统进行执行，参考图3所示，其包括：
52.s101：检测废气处理工艺各节点中的实时温度t
n1
和t
n2
；
53.s102：将检测到的温度数据t
n1
和t
n2
上传至主控模块13和服务器12；
54.s103：主控模块13基于服务器12存储的冷却模型和该节点所需要的目标温度控制冷却系统14的冷却时间和冷却介质温度；
55.s104：当冷却时间结束后，检测冷却后的废气温度，计算出主控变量，将主控变量返回至服务器12；
56.s105：基于主控变量和下一节点所需的目标温度更正冷却模型中的参数量。
57.进一步的，参数量包括冷却持续时间t、冷却增益系数δn以及冷却介质温度t3中的一个或多个或全部，其更正的优先级依次为冷却持续时间t、冷却增益系数δn、冷却介质温度t3。
58.本技术实施例的第三方面提供了一种介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得系统设备执行上述第一方面中任一项的功能。介质为计算机可读存储介质并存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被主控模块13执行时实现一种锂电池回转窑的废气补充冷却方法。
59.图4是本技术实施例提供的终端设备的示意图。如图4所示，该实施例的终端设备包括：处理器60、存储器61以及存储在存储器61中并可在处理器60上运行的计算机程序62，例如推送消息程序。处理器60执行计算机程序62时实现上述各个动态场景下的特征点提取方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤s101至s107。或者，处理器60执行计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
60.示例性的，计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器61中，并由处理器60执行，以完成本技术。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序62在终端设备中的执行过程。例如，计算机程序62可以被分割成获取模块、解析模块、查找模块、推送模块，各模块具体功能如下：
61.终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
62.所称处理器60可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
63.存储器61可以是终端设备的内部存储单元，例如终端设备的硬盘或内存。存储器61也可以是终端设备的外部存储设备，例如终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器61还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
64.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模
块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
65.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
66.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
67.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
68.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
69.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
70.所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
71.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。