摘要：电解槽管理主要数据有:电解槽电压、电流效率、电耗、盐水质量、出槽盐水质量、成品碱质量等。本文主要介绍了利用大数据概念自主开发的电解槽数据库管理系统。该管理系统具备电解槽运行数据异常预警、DCS数据集成平台应用、长周期电解槽运行数据对比分析、异常工况原因快速分析等功能，实现了对电解的全面管控。对管理系统的具体应用进行了简要介绍。
关键词：大数据；电解槽管理；应用
1、电解槽信息管理库开发背景
某化学能源公司投资引进实时数据库系统，成功将DCS、PLC、手工点、计算点、质检分析等数据导入数据库中，实现DCS、PLC等数据与数据库数据同步记录。在数据库使用初期，生产技术管理人员并未能深刻理解数据库对生产管理工作带来的改变，仅是数据的初级采集、生产原始记录自动生成、运行数据统计及再次计算等简单工作，未能真正发挥实时数据库应用软件和数据结合的真正能力。为实现离子膜电解装置长周期稳定运行，该能源公司氯碱厂电解车间成立电解槽管理小组，对电解槽的运行进行持续性监控及周期性分析，及早发现电解槽运行过程中出现的异常，并控制异常，最终为电解槽的长周期运行提出行之有效的管理办法。
2、数据库及应用介绍
PI(PlantInformationSystem)是由美国OSIsoft公司开发的一套基于Client/Server结构的商品化软件应用平台，是过程工业全厂信息集成的必然选择。作为工厂底层控制网络与上层管理信息系统网络连接的桥梁，PI在工厂信息集成中扮演着特殊和重要的角色。
电解槽管理小组成员利用PI－processbook软件的功能和现有数据库的数据自动同步采集的特点，将所有电解槽运行相关数据进行集合、计算、程序设定，形成了一个用于访问数据库的固定程序，组成了电解槽数据库管理系统。数据库管理系统在开发过程中共设计显示界面45个，基层数据点1342个，数据计算点289个，对标曲线图302张，“一键巡检”界面4个。
利用PI－processbook软件强大的功能与数据库匹配后，实现了电解工艺DCS数据，质检分析数据，电解槽相关电压、电耗、电流效率的实时集成显示，并根据后台程序设定，实现每个数据在微小异常情况下自动预警的功能，大大缩减了操作监控人员的劳动强度，实现了电解槽的精细化管理。数据库系统具备了以下3个区别于其他电解槽管理软件的特点。通过大数据库的应用，电解槽管理实现了以下功能。
2.1智能巡检功能
(1)通过对电解工艺运行数据进行整合，形成4条线数据对标，异常数据自动闪烁和变色报警，无须逐条翻看曲线以及填写纸板记录发现异常数据，规避了人为判断异常数据的缺点。
在DCS操作画面中，60万t/a离子膜法烧碱生产线的日常巡检任务为每次巡检需要8个仪表工，点击鼠标至少1200次，记录数据240个，每班次每人都须重复巡检12次，并同时进行纸板记录的填写，来发现生产异常数据。
(2)智能巡检系统应用后，逐步取消纸板记录，无须逐条查看曲线，只须关注一个显示画面中异常报警的数据即能发现生产异常。
2.2大数据的时间纵横向和数据间交叉分析功能
2.2.1时间纵横向和数据间交叉分析法介绍
利用PI－processbook软件的多刻度功能和数据库的实时同步采集数据的功能，可以实现多个不同数据区域内的生产数据在同一个曲线图中显示，并能很直观地发现在某段时间内几个数据的变化趋势的相关性。
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这对电解槽电压、电流效率、电耗等数据的变化原因的查找非常有用，在及时发现电解槽电压异常变化时，可以快速通过将所有影响电压的数据在几秒钟制取一个趋势图，通过趋势的相关性，即可快速判断影响电解槽电压异常变化原因。当然这种方法在查找氢氯气气相压力波动、其他温度、液位波动等所有相关性数据时都非常实用。
2.2.2电解槽电压检测监控
电解槽电压是检测电解槽运行状态的重要数据，该能源公司电解槽电压检测监控主要有3种。
(1)整流系统传感器电压显示。该值导入DCS显示，波动幅度较大，在2～20V之间，不能作为电压的监控。
(2)小组电压的监控。每6片单元槽为一组电压，该值导入DCS显示，显示准确、有效;但只能检测一组电解槽电压的变化，数据较多，不易于进行记录和分析，实现不了检测整台电解槽总电压的变化。
(3)人工检测。每2h检测1次电解槽总电压。检测时间不连续，受手持式检测设备和人为因素影响较大，而且很难检测短时间内电解槽电压的变化。检测处的数据需要按时记录，通过长时间记录的数据，进行分析电压的变化，分析和监控均较为滞后。通过软件功能开发后，将每台电解槽的22组小组电压显示值进行加和计算，实现了电解槽总电压的实时在线监控。
利用软件的快速制取曲线和多刻度功能，快速将影响电压变化的主要运行参数进行拉取，曲线显示槽温和精盐水温度与电压变化趋势正好相反，显示由于盐水温度下降4℃，造成了槽温的下降，从而造成电压上升。处理后，电压得到恢复。
2.3协助技术管理人员对电解槽运行长周期的分析和总结功能
大数据应用前，电解槽管理小组定期召开小组分析会议，针对电解槽运行状况进行评估，但受限于数据少、分析问题的方法少，只能抓住较大的异常问题进行分析，很难做到精细化的分析。项目实施后，电解槽管理小组通过应用电压总和的实时显示，以及自主创新的时间纵横向和数据间交叉分析的方法，对电解槽长周期的运行情况进行了分析。
通过分析发现了以下几个问题。
(1)利用管理系统对以往电压情况进行了分析，发现在2014年10月20—30日，4条生产线的电压均上涨0．5～0．8V。利用纵横向分析方法发现这段时间内精盐水中的杂质硅离子和铝离子质量浓度同时升高，分别由0．04mg/L、0．8mg/L升高至0．08mg/L、1．3mg/L;而其他运行数据均不具备与电压上涨的相关性。经过与离子膜开发单位的沟通与交流，发现盐水中这两种杂质虽然没有超出控制指标，但在达到一定值后，通过综合作用一样可以造成在离子膜内部的富集沉淀，造成离子膜电压在短时间内的上升。针对后期盐水质量的管控提出了要求和控制措施，杜绝此类情况的发生，这也是历次电解管理小组会议分析中没有发现的问题。
(2)利用管理系统分析发现，由于公司所在地理位置原因，每年冬夏季交替时期，电解槽的电流效率均出现小幅起伏，特别是入冬前，外界环境的急剧降温，造成盐水温度整体偏低2℃左右，虽然槽温变化只有0．2℃左右，但电流效率会在短时间内下降0．2%～0．3%。经过改造和提出控制措施后，实现盐水温度的精细化控制，实现了电解槽电耗下降5．8kW·h/t，每年冬季4个月将为企业节约电量达到116万kW·h。
3、大数据对比
电解槽管理小组可利用数据分析对比实现如下目的。
系统应用前:每年可供分析的电压、电流效率、电耗等每个数据仅有720组。大数据的采集计算后:电压、电流效率、电耗等数据每年分别有近100万组数据可供分析，且能通过分析工具在一个曲线中实时显示，可以实现随时对30s～1年或几年内的电解槽运行情况进行查看和分析。并能针对发现的每一个异常数据变化，将相关数据利用交叉分析法进行及时分析和查找问题，实现电解槽运行全方位全天候的监控。电解槽管理小组通过后期的开发实现了手持智能电子设备的在线显示，实现了在任何有网络的地方可以实时监控和分析电解槽运行。
4、结语
通过大数据的计算，准确判断电解槽运行的实时状态，精确计算电解槽电流效率、电耗、电压等数据，实现了以往常规模式不能取得的效果。大数据管理运用是电解槽精细化管控中的一个探索方向，也是提高企业核心竞争力的重要措施。
参考文献：
［1］李旺兴，刘吉波，王玉，等．一起铝电解槽漏铝燃烧事故的分析［J］．轻金属，2010(2):34－37．
［2］何允平，董民杰．铝电解槽寿命的研究［M］．北京:冶金工业出版社，2009．
论文作者:宋晓文
论文发表刊物:《防护工程》2017年第18期
论文发表时间:2017/11/17
标签：电解槽论文; 数据论文; 电压论文; 异常论文; 电耗论文; 功能论文; 盐水论文; 《防护工程》2017年第18期论文;