石灰的烧成是一门古老的技术,近代以前石灰多用于建筑工程。随着近代化工和冶金工业的兴起,石灰的用途急剧增大,石灰生产技术和设备的开发研究工作才得到重视。石灰生产设备以前多用土窑,近代开始采用机械化立窑,其生产能力和劳动生产率成倍增长而能耗成倍降低,但仍难以满足现代工业快速增长的高效益、低成本、高自动化的要求,这种状况制约着化工、冶金及造纸等相关行业的发展。 石灰的生产是一个连续的过程,石灰炉本身是一个连续的反应器,原料和燃料不断输入,产品和二氧化碳等尾气不断输出。以往产品质量的判断主要靠产品产出后样品的化验,化验的结果固然可靠,但存在严重滞后,不能作为在线决策控制的依据。本文以Φ4×21m石灰竖炉为研究对象,在原有检测系统的基础上,通过增加必要的在线检测手段,充分收集石灰炉生产过程的在线信息,实现了石灰炉的“全息监测”。 通过综合运用炉窑热工及反应动力学原理,开发了石灰炉在线仿真优化模型及软件。在线仿真系统能实时计算石灰石煅烧分解率、出口RO₂（指二氧化碳、二氧化硫等）浓度、“三带”（预热带、煅烧带、冷却带）高度及炉内温度分布,并由计算机在线显示、记录运行历史曲线,为现场的考核与管理提供依据。在“全息监测”与在线仿真的基础上,结合石灰炉工艺的特点与工程技术人员、熟练操作工人的经验,首次建立了石灰炉炉况诊断专家系统,为生产运行和操作提供在线指导。炉况诊断专家系统具有自动报警、故障解释及对策分析等多重功能。 基于神经网络理论,本文开发了具有自组织与自学习功能的生石灰质量预报模型,该系统以历史数据作为训练样本,对神经网络进行离线训练,训练后的网络用在线信息检验发现,生石灰质量的实测值与预报值有很好的拟合程度,平均预报误差为3.2%,为控制操作提供了准确依据。 石灰生产过程中原料成分、含水量、进料速度、焦炭成分等生产条件经常变化,根据传热、传质过程建立的模型中有很多参数必须通过机理分析、假设或大量实验来确定,此外还需要检测难以测量