CN112999835B - 用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于石灰石‑石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法，应用于脱硫浆液真空皮带脱水***，监测***包括图像获取模块、图像分析模块、石膏品质评估算法模块、用户服务模块。图像获取模块捕捉真空皮带脱水机皮带尾部及落料区域的物料图像。图像分析模块通过图像分析算法对图像获取模块捕集的图像进行分析，获得物料颜色和外形特征。石膏品质评估算法模块以图像分析模块的输出作为输入条件，输出石膏品质的评估结果。用户服务模块将图像获取模块、图像分析模块和石膏品质评估算法模块的信息和结果呈现给用户，并提供用户交互功能。本发明通过实时监测湿法脱硫生成的石膏产物状态，从而间接判断脱硫塔内部运行情况是否异常。

Description

用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法

技术领域

本发明属于石灰石-石膏湿法烟气脱硫领域，具体来说，是一种用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法。

背景技术

目前多数燃煤电厂采用石灰石-石膏湿法脱硫***去除锅炉烟气中的二氧化硫。吸收塔内喷淋浆液吸收烟气中的二氧化硫，经反应、氧化生成二水硫酸钙（石膏）晶体，浆液排出泵从塔内抽出含石膏晶体的浆液，浆液经旋流器浓缩后的底流送至真空皮带脱水机脱水得到脱水石膏。品质合格的脱水石膏可销售和继续利用，具有较好的循环经济价值，品质不合格的脱水石膏则难以继续利用，丧失经济附加值且形成固废产物，环保处置成本高。

作为石灰石-石膏湿法脱硫工艺***的关键产物之一，真空皮带脱水机排出的石膏的状态还能够反映脱硫***运行是否正常。例如，当原烟气二氧化硫浓度受煤质影响显著升高时，运行人员常通过增加石灰石浆液供应量来控制净烟气二氧化硫不超标，但此措施常失控而导致浆液“中毒”（也称石灰石盲区）现象的发生，浆液中亚硫酸钙等成分含量超标导致浆液脱水困难，真空皮带脱水机排出物呈泥浆状（正常情况下脱水产物含水量不超过10%，呈软硬适中的饼状或块状）。再例如，浆液池液位偏低时浆液停留时间不足导致形成的石膏晶体为针状、片状或细颗粒状时，容易堵塞真空皮带脱水机的滤布孔隙而造成脱水困难，排出物也呈泥浆状。还例如，浆液若混入了较多的飞灰、金属离子、酸不溶物、油污等杂质，脱水石膏产物的外观和形态也会发生改变，表现为性状、松软度、颜色等方面的异常。

目前，通过检索未发现与本领域相近的技术，燃煤电厂石灰石-石膏湿法脱硫***的石膏品质监测采用人工现场巡检目测、远程视频监控人工目测、现场取样后送实验室化验等手段。目测手段依靠人的经验判断石膏品质是否正常，判断过程和结果难以量化，可重复性差，受制于人的精力、脑力而无法持续在线进行。现场取样后化验的手段准确性高、可重复性好，但耗时长，只能间断性实施。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法，应用于脱硫浆液真空皮带脱水***，其特征在于，监测***包括图像获取模块、图像分析模块、石膏品质评估算法模块以及用户服务模块。

所述图像获取模块包括相机和光源，捕捉真空皮带脱水机皮带尾部及落料区域的物料图像。

所述图像分析模块通过图像分析算法对图像获取模块捕集的图像进行分析，获得物料颜色和外形特征。

所述石膏品质评估算法模块以图像分析模块的输出作为输入条件，输出石膏品质的评估结果。

所述用户服务模块将图像获取模块、图像分析模块和石膏品质评估算法模块的信息和结果呈现给用户，并提供用户交互功能。

所述物料颜色和外形特征，包括（但不限于）颜色，裂缝长度，物料的尺寸、长细比、面积。

所述石膏品质评估算法模块进行石膏品质在线评估包括以下方法：

1、根据物料外形特征计算石膏含水率的方法，由以下步骤实现：

1）在稳定的工况条件下，图像获取模块捕集物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料外形特征；

2）对物料取样，化验获得石膏含水率；

3）调整工况条件使石膏含水率改变，重复步骤1）至2），建立物料外形特征与对应石膏含水率的数据集；

4）基于步骤3）的数据集，采用机器学习方法建立根据物料外形特征推算石膏含水率的映射模型；

5）将某一未知石膏含水率情况下的物料外形特征输入步骤4）中的映射模型，映射模型输出推算的石膏含水率数值。

2、根据物料颜色特征评估石膏品质的方法，由以下步骤实现：

1）建立石膏颜色特征与品质正常与否的关联数据集（途径一：图像获取模块捕集实际生产过程中的物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料颜色特征，根据生产实践经验给出石膏品质正常/异常的标记；途径二：搜集本技术领域文献资料中的石膏图片和对应的品质正常/异常的标记，图像分析模块分析图片获得所述物料颜色特征）；

2）基于步骤1）的数据集，采用机器学习方法建立根据物料颜色特征推算石膏品质正常/异常的映射模型；

3）将某一工况下的物料颜色特征输入步骤2）中的映射模型，映射模型输出石膏品质正常/异常的推断结果。

本发明石膏品质在线监测方法包括以下步骤：

1）图像获取模块捕集物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料的颜色特征和外形特征；

2）石膏品质评估算法模块根据物料的外形特征给出石膏含水率推算结果并评判正常/异常，石膏含水率符合/超过相关技术标准、规定限值的，石膏品质判断为正常/异常；

3）石膏品质评估算法模块根据物料的颜色特征，给出石膏品质正常/异常的推断结果；

4）综合评估步骤2）和3）给出的石膏品质推断结果，二者均为正常的，石膏品质认定结论为正常，否则认定结论为异常；

5）用户服务模块将物料图像、颜色特征和外形特征、石膏品质评估结果等信息通过图形界面呈现给用户，并提供用户交互功能，包括（但不限于）图像和数据的检索、保存等。

当石膏品质为异常时，用户服务模块通过软件弹框、声音、光字牌等方式提醒用户。

本发明的技术原理如下：

（1）真空皮带机末端的物料外形特征与其含水率有直接关联。脱水浆液品质正常且真空脱水***正常工作时，随着在真空脱水机皮带上的行进，浆液中的水分被逐渐脱去。运行至真空脱水机末端时，皮带上的物料含水量很低（一般不超过10%）而呈“滤饼”态。滤饼行至接近皮带末端辊轴时，由于皮带曲率变大而出现裂缝。裂缝一般较长，随着在皮带上的继续运动，裂缝从滤饼上表面贯通至下表面，各滤饼块之间界限愈加明显直至不再相连。继续行至皮带末端斜坡下缘后滤饼块脱离皮带而自由落下，滤饼块呈尺寸较大、厚度较薄的饼状或长条状，边缘较不规则。而在发生浆液“中毒”或真空脱水***工作异常等情况时，浆液脱水困难，行至脱水机末端时仍呈泥浆状、含水率很高，因仍接近流体状态，故此时物料表面无裂缝，下落物呈团状或滴状，尺寸较小。因此，监测真空皮带机末端的物料外形特征可推断其含水率。传统的含水率依靠实验室人工化验，通常耗时以小时计，且因人力限制而难以不间断实施，本发明的优点是可以以秒级至分钟级的间隔连续自动监测。

（2）正常的脱水石膏产物颜色接近土黄色，颜色异常时通常代表其品质及湿法脱硫的吸收塔塔内过程出现了异常。例如，进入吸收塔的烟气中飞灰浓度大且飞灰含碳量高时，脱水石膏产物由于含有较多的碳粒而呈现灰色甚至黑色，烟气中含油时，脱水石膏产物也可呈现黑色。用于反应的石灰石原料含有有色金属离子杂质、浆液池中飞灰杂质成分较多时，脱水石膏产物也可呈现颜色或亮度的差异。异常颜色的石膏由于外观、成分因素而影响其销售和二次利用。

本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明根据颜色、外形等可快捷获取的特征及其与石膏品质的关系，建立量化模型，判断石灰石-石膏湿法脱硫***脱水石膏的品质是否正常，解决现有技术手段主要依赖人工实施且无法兼顾定量化和在线式监测的问题。由于石膏品质还可反映石灰石-石膏湿法脱硫***整体运行状态是否正常，因此本发明还提供了一种在线监测石灰石-石膏湿法脱硫***整体运行状态的辅助手段，有助于运行人员及时发现湿法脱硫***石膏脱水的上游环节中的运行异常。

附图说明

图1是工业相机布置示意图。

图2是***工作流程图。

图3是石膏含水率正常（上）与含水率异常（下）图像对比图。

图4是石膏含水率与裂缝长度的关系示意图。

图5是石膏含水率与下落物料尺寸的关系示意图。

图6是采用反向传播神经网络（BPNN）对含水率与裂缝长度和下落物料尺寸的关系进行回归的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

实施例1。

某厂煤质经常发生变化、负荷升降频繁，原烟气二氧化硫时有突然跃升现象，吸收塔浆液中毒较频繁出现。本实施例监测真空皮带脱水机末端脱水物的裂缝长度和下落物的尺寸，推算脱水石膏含水率。

本实施例的流程为：

(1)通过图像获取模块的工业相机拍摄真空皮带脱水机末端滤饼和下落物的照片图像；

(2)图像获取模块将图像传输至图像分析模块，后者通过图像识别算法分别获得滤饼裂缝的长度和下落物的尺寸数据，统计获得各自的平均值；

(3)现场人工对脱水石膏进行取样，化验获得石膏含水率；

(4)调整工况条件使石膏含水率改变，重复步骤（1）至（3），建立裂缝长度、下落物尺寸与对应石膏含水率的数据集（其变化关系如图4、图5所示）；

(5)基于步骤（3）的数据集，采用反向传播神经网络（BPNN）对含水率与裂缝长度和下落物料尺寸的定量关系进行非线性回归（如图6所示），从而建立根据裂缝长度和下落物料尺寸推算石膏含水率的映射模型，并将该映射模型整合进石膏品质评估算法模块；

(6)***进入连续监测状态，即执行步骤（1）至（2），将步骤（2）获得的裂缝长度和下落物料尺寸输入石膏品质评估算法模块，后者推算出石膏含水率数值，并将其与石膏含水率合格限值做比较，含水率高于合格限值的，石膏为含水率不合格（或称异常），否则为合格（正常）；

(7)用户服务模块从图像获取模块读取原始图像、从图像分析模块读取标记了裂缝和下落物料的后处理图像、从石膏品质评估算法模块读取石膏含水率推算值和含水率正常/异常状态标识，通过网页界面将其呈现给运行人员，为其提供石膏品质监测信息。

实施例2。

参照实施例1，区别是采用支持向量机模型、或随机森林模型、或采用多自变量非线性拟合方法对含水率与裂缝长度和下落物料尺寸的定量关系进行非线性回归，从而建立根据裂缝长度和下落物料尺寸推算石膏含水率的映射模型。

实施例3。

参照实施例1，区别是本实施例监测真空皮带脱水机末端脱水物的颜色，推算脱水石膏是否异常。

本实施例的流程为：

(1)通过图像获取模块的工业相机拍摄真空皮带脱水机末端滤饼和下落物的照片图像；

(2)图像获取模块将图像传输至图像分析模块，后者通过图像识别算法分别获得滤饼的颜色RGB数据，将RGB格式转化为HSL格式，统计获得各自分量的平均值；

(3)现场人工对脱水石膏进行取样，通过化验或者根据生产实践经验判断石膏是否异常；

(4)调整工况条件使石膏成分变化，重复步骤（1）至（3），建立HSL分量与对应石膏含水率的数据集；

(5)基于步骤（3）的数据集，采用自动机器学习工具/软件对杂质浓度和类型的定量关系进行回归，从而建立根据颜色分量数值推算石膏品质正常/异常的映射模型，并将该映射模型整合进石膏品质评估算法模块；

(6)***进入连续监测状态，即执行步骤（1）至（2），将步骤（2）获得的HSL输入石膏品质评估算法模块，后者推算出石膏故障类型和强度，并将其与石膏合格限值做比较，设定合格阈值；高于合格限值的，石膏为异常，否则为合格（正常）；

(7)用户服务模块从图像获取模块读取原始图像、从图像分析模块读取标记了石膏品质正常/异常的后处理图像，通过网页界面将其呈现给运行人员，为其提供石膏品质监测信息。

实施例4。

参照实施例3，区别是直接使用RGB分量进行图像分析，通过科学文献获取石膏品质正常/异常下的石膏状态图片，采用云端商业深度学习软件对图片与异常类型进行机器学习，从而建立根据颜色推算石膏品质正常/异常的映射模型。

本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

虽然本发明已以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法，应用于脱硫浆液真空皮带脱水***，其特征在于，监测***包括图像获取模块、图像分析模块、石膏品质评估算法模块以及用户服务模块；

所述图像获取模块包括相机和光源，捕捉真空皮带脱水机皮带尾部及落料区域的物料图像；

所述图像分析模块通过图像分析算法对图像获取模块捕集的图像进行分析，获得物料颜色和外形特征；

所述石膏品质评估算法模块以图像分析模块的输出作为输入条件，输出石膏品质的评估结果；

所述用户服务模块将图像获取模块、图像分析模块和石膏品质评估算法模块的信息和结果呈现给用户，并提供用户交互功能；

所述石膏品质评估算法模块进行石膏品质在线评估包括以下方法：

1、根据物料外形特征计算石膏含水率的方法，由以下步骤实现：

1）在稳定的工况条件下，图像获取模块捕集物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料外形特征；

2）对物料取样，化验获得石膏含水率；

3）调整工况条件使石膏含水率改变，重复步骤1）至2），建立物料外形特征与对应石膏含水率的数据集；

4）基于步骤3）的数据集，采用机器学习方法建立根据物料外形特征推算石膏含水率的映射模型；

5）将某一未知石膏含水率情况下的物料外形特征输入步骤4）中的映射模型，映射模型输出推算的石膏含水率数值；

2、根据物料颜色特征评估石膏品质的方法，由以下步骤实现：

1）建立石膏颜色特征与品质正常与否的关联数据集：途径一：图像获取模块捕集实际生产过程中的物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料颜色特征，根据生产实践经验给出石膏品质正常/异常的标记；途径二：搜集本技术领域文献资料中的石膏图片和对应的品质正常/异常的标记，图像分析模块分析图片获得所述物料颜色特征；

2）基于步骤1）的数据集，采用机器学习方法建立根据物料颜色特征推算石膏品质正常/异常的映射模型；

3）将某一工况下的物料颜色特征输入步骤2）中的映射模型，映射模型输出石膏品质正常/异常的推断结果；

所述石膏品质在线监测方法包括以下步骤：

1）图像获取模块捕集物料图像，图像分析模块分析图像获得所述物料的颜色特征和外形特征；

2）石膏品质评估算法模块根据物料的外形特征给出石膏含水率推算结果并评判正常/异常，石膏含水率符合/超过相关技术标准、规定限值的，石膏品质判断为正常/异常；

3）石膏品质评估算法模块根据物料的颜色特征，给出石膏品质正常/异常的推断结果；

4）综合评估步骤2）和3）给出的石膏品质推断结果，二者均为正常的，石膏品质认定结论为正常，否则认定结论为异常；

5）用户服务模块将信息通过图形界面呈现给用户，并提供用户交互功能。

2.根据权利要求1所述的用于石灰石-石膏湿法脱硫过程的石膏品质在线监测方法，其特征在于，所述物料的外形特征，包括裂缝长度，以及物料的尺寸、长细比、面积。

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