Отчет по практике в ОАО «БрАЗ»

	Высший	Первый
	сорт	сорт
Содержание золы, %, не более . . .	0,6	0,9
Пористость, %, не более ......	25	26
Механическая прочность на сжатие,
МПа, не менее ...........	31,4	24,5
Удельное электросопротивление,
Ом.м, не более ...........	60.10-6	65.10-6

Блоки угольные подовые, служащие для  футеровки подины (катода) алюминиевых  электролизеров, имеют форму призмы шириной 550 мм, высотой 400 мм ч длиной от 600 до 2400 мм. На одной из плоскостей катодного блока по его длине  имеется паз для заливки чугуном или заделки стального стержня, который служит для отвода тока от катода.

Механическая прочность на сжатие подовых блоков должна быть не менее 22,6 МПа, пористость не более 22 % н удельное электросопротивление не более 90.10-6 Ом.м.

Для футеровки подии мощных электролизеров изготавливают углеграфитовые половые блоки. В результате добавки графита значительно уменьшается электросопротивление блоков. Углеграфитовые блоки должны иметь электросопротивление не более 60.10-6 Ом.м и механическую прочность на сжатие не менее 25,6 МПа.

Блоки угольные боковые применяются  для внутренней футеровки боковых  стенок алюминиевых электролизеров. Эти блоки изготовляют толщиной 200 мм, высотой 550 мм н длиной от 600 до 800 мм. Механическая прочность на сжатие угольных боковых плит должно быть не менее 22,5 МПа.

Анодная масса используется в алюминиевых  электролизерах с непрерывными самообжигающимися  анодами. Такой анод состоит из металлического кожуха с анодной массой, которую  по мере сгорания загружают в кожух. Под действием выделяющегося в электролизере тепла анодная масса обжигается.

Выпускается анодная масса в  брикетах или в расплавленном  состоянии.

В зависимости от содержания золы и серы различают анодную массу  высшего (АМО) н первого (AMI) сортов (ТУ 48-5-80—76):

					АМО	AMI
Содержание	золы,	%,	не	более . .	. 0,5	1,0
Содержание	серы,	%,	не	более . .	. 0,9	1,4

Анодная масса не должна содержать  посторонних твердых включений  и иметь определенную текучесть, характеризуемую коэффициентом  текучести. Коэффициент текучести определяют по величине деформации поперечного сечения образца цилиндрической формы после его нагрева до 170 °С в течение 30 мин н находят как отношение диаметра нижнего основания деформированного образца к первоначальному его диаметру. Этот коэффициент должен составлять 1,7—2,7.

Кроме указанных показателей, анодная  масса должна соответствовать следующим  характеристикам:

Содержание влаги, %, не более …			0,9
Удельное электросопротивление, Ом.м, не более ................			75.10-6
Механическая прочность на сжатие, МПа, не менее ...			29,4
Пористость, %, не более ......			30

Подовая угольная масса предназначена  для набивки так называемой подушки, на которую устанавливают катодные блоки в алюминиевых электролизерах, а также швов между катодными блоками. В зависимости от исходного сырья готовят подовую массу двух видов: антрацитовую и коксовую.

К подовой угольной массе предъявляют  следующие требования:

	Антрацитовая	Коксовая
Механическая прочность на сжатие, МПа, не менее …	23,6	17,6
Пористость, %, не более	22	30
Выход летучих веществ, %	9—12	Не нормируется

Обожженные угольные электроды  применяют для подпола тока в  шихте и дуговых электропечах; электроды имеют форму цилиндра. В зависимости от марки и диаметра удельное электрическое сопротивление обожженных угольных электродов должно быть не более (40—53).10-6 Ом.м и предел механической прочности на сжатие не менее 19,6—24,6 МПа.

В алюминиевой промышленности применяются  также графитированные электроды, которые отличаются от угольных повышенной химической и термической стойкостью, а также низким удельным электросопротивлением. Удельное электрическое сопротивление графитированных электродов в зависимости от их марки и диаметра должно быть не ниже (7,5÷12).10-6 Ом.м, а предел механической прочности при разрыве не ниже 2,9—3,4 МПа.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Технологическая схема  производства анодной массы.

 

 

 

 

 

6.2. Нейросетевая модель прогнозирования качества анодной массы для условий ОАО «БрАЗ»

 

Стабильность работы электролизера  в значительной мере зависит от работы анода. Хороший анод обеспечивается качественным производством анодной массы, которая создается подбором соответствующих сырьевых материалов и качественным смешиванием анодной массы.

В производство анодной массы на ОАО «БрАЗ» вовлекаются кокосы разных поставщиков, имеющих различную сырьевую базу и особенности технологии. Качественные показатели сырья имеют значительный разброс даже у одного и того же представителя. Усилиями представителей завода все поступающее сырье максимально усредняется с целью получения стабильной смеси с приемлемыми качественными показателями. Но при существующей вариативности и нестабильности поступления вагонов и термоцистерн – всех факторов учесть невозможно.

Таким образом, зачастую в производство запускается смесь сырья от разных поставщиков. В таких условиях технологическим службам цеха очень трудно спрогнозировать качество анодной массы и показатели работы анодов в электролизе.

Влияния различных промышленных процессов  на расход анода исследовались во многих работах в России и за рубежом.

В частности, особенности технологии «полусухого» анода и статический  анализ факторов, влияющих на расход анода Содерберга для условий ОАО «БрАЗ», освещены в работах [3,4]. Однако исследование работы анода осуществлено не достаточно полно, т.е. без учета существующих взаимосвязей: качества поставляемого сырья, технологии производства анодной массы и эксплуатации анода. Это объясняется отсутствием соответствующего инструмента для комплексного анализа имеющихся статистических данных завода. В настоящее время в базах цеха анодной массы и АРМ электролиза имеется более 100 параметров прямо или косвенно связанных с получением анодной массы и эксплуатации анода.

С целью более глубокого и качественного анализа производства и прогнозирования качества анодной массы предложено использовать новые информационные технологии в виде интеллектуальных методов обработки информации, в частности, искусственных нейронных сетей. Нейросетевой подход наиболее эффективен в задачах классификации, поиска закономерностей, прогнозирования и оптимизации. Применение нейронных сетей оправдано для задач имеющих большое количество входной информации, когда данные неполны, зашумлены, частично противоречивы [5].

Реализация такого подхода потребовала  осуществить корректировку структуры базы данных ЦАМ в плане более полного учета всех контролируемых параметров, начиная со сменных данных.

Постановка задачи прогнозирования  качества анодной массы потребовала  объединения знаний разных специалистов: технологов по анодной массе, электролиза и технической кибернетике. [3-7].

Цех анодной массы включает в  себя три отделения: участок подготовки сырья, прокалочно-утилизационное и  размольно-смесильное отделения. Технологический  процесс производства анодной массы  в размольно-смесительном отделении (РСО) состоит из следующих пределов: средний размол, грохочение, тонкий помол, дозировка компонентов коксовой шихты и жидкого пека, нагрев компонентов, смешение и охлаждение. Структурная схема ЦАМ изображена на рис.1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.1 – Структурная схема ЦАМ

 

Поступающие нефтяные электродные  коксы подвергают дроблению до кусков размером не более 70 мм (молотковые дробилки) т направляют на прокалку во вращающуюся печь при температуре 1200±50С.

Затем кокс дробят на дробилках до частиц размером не более 6-8 мм (средний размол и грохочение), а часть измельчают в шаровых мельницах до размера не более 0.16 мм (тонкий помол). Раздробленный кокс классифицируют на несколько фракций и отправляют в сортовые бункеры. В отдельный бункер помещают пылевую фракцию. В соответствии с рецептурой и сортовых бункеров коксовая шихта дозируется, перемешивается, подогревается и поступает в смесители.

Поступающий каменноугольный пек (связующее вещество) шихтуют, термостатируют, нагревают и подают в смеситель в определенном соотношении. Кокосовая шихта смешивается с пеком (согласно рецепту) в смесителях непрерывного действия. Далее готовая анодная масса охлаждается и поступает на склад, где происходит ее естественная сушка.

На показатели качества анодной  массы (удельное электросопротивление, механическая прочность, коэффициент текучести и др.) – вектор выходных показателей – влияют качественные показатели исходного сырья (кокс и пек) – вектор входных показателей; технологические параметры производства – вектор управляющих воздействий. Объединим переменные по группам и введем для них обозначения, тогда ЦАМ можно представить в виде обобщенной структурной схемы, изображенной на рис.2

Рис.2 – Обобщенная структурная  схема ЦАМ

 

Очевидно что вектор выходных показателей Y есть функция от входных X  и управляющих параметров U:

Y=f(X,U).

Исходная информация о производстве анодной массы и эксплуотации анода представлена в виде структуры (рис.3), включающей следующие блоки: сырье, технология, свойства анодной  массы, качество анодной массы и электролиз.

Рис. 3 - Структура исходных данных.

 

Поставленная задача реализована  с помощью трех прогнозирующих нейросетевых моделей (рис.4).

1. модель прогноза и исследования свойств анодной массы (НС-1): содержание золы, серы, железа, кремния, ванадия, натрия, коэффициент текучести и содержание пека в анодной массе (70 входов и 8 выходов),
2. модель прогноза и исследования показателей качества анодной массы (НС-2): удельного электросопротивления, механической прочности, пористости, окисляемости , осыпаемости и разрушаемости (78 входов и 6 выходов),
3. модель для прогноза и исследования показателей электролиза (НС-3): угольной пены и выход по току (84 входа и 2 выхода).

 

 

 

Рис.4 - Структуры прогнозирующих нейронных сетей.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Нейросетевые модели прошли производственную проверку на точность прогноза (табл.1):

 

 

Как видно из таблицы точность прогноза может удовлетворять производственным требованиям. Однако, прогноз показателей: съем угольной пены и выход по току является достаточно условным, так как для более точного прогноза необходимо учитывать параметры электролиза. В настоящее время производиться корректировка моделей с учетом расширения базы данных  в направлении технологии электролиза [8].

Разработанные модели позволяют производить более глубокий и качественный анализ производства анодной массы, в частности выявить влияние качества продукции поставщика на показатели качества анодной массы. С помощью нейросетевых моделей были получены и проанализированы основные зависимости показателей работы анодов в электролизе от показателей ЦАМ.

Реализация моделей осуществлена в виде программного обеспечения, которое  включает следующие функции:

- связь с базами данных завода

- визуализацию исходной информации, хранящейся в базах данных завода

- проведение расчетов качества  анодной массы и анода

- визуализацию результатов прогнозирования  и оценка точности расчетов

- сохранение результатов вычислений

Несмотря на то, что разработанные  модели являются первым шагом в большой  работе запланированной специалистами ОАО «БрАЗ» и ООО «Маяк ПКФ», используя их уже сегодня, можно достоверно оценить влияние сырьевой составляющей на качество анодной массы и определить тенденцию изменения съема угольной пены.