AIoT 化學工業冷卻循環水能效控制系統淺析

藍政杰 譚薇薇

北京嘉木科瑞科技有限公司

0 化學工業冷卻循環水系統節能的必要性和潛力

化學工業冷卻循環水系統作為生產工藝重要的基礎設施，全年24 h 不間斷運行，系統運行好壞對產品質量和生產安全都有重大影響［1］。由于缺乏專用的冷卻循環水運行監控系統，現場通常由運行人員根據經驗和巡檢數據手動控制，根據負荷調整冷卻水泵、根據天氣調整冷卻塔風機，屬粗放式控制，能源消耗不容忽視，節能潛力巨大。

1 傳統化學工業冷卻循環水系統能耗問題

1)恒定供水壓力問題

化學工業冷卻循環水系統為開式系統，循環水泵、冷卻塔安裝在地面，循環水用水點為分布于廠區內各鋼結構平臺上的末端殼管式換熱器。典型的化學工業冷卻循環水系統如圖1所示。

圖1 典型化學工業循環水系統圖

由于生產工藝需要，其最高換熱器用水點距離地面高度要高于冷卻塔的距地高度，這一特點使其控制方式不同于傳統建筑空調冷卻水系統的控制方式。為保證最高處換熱器冷卻水的正常循環，運行人員需手動將冷卻循環水總管供水壓力Ps維持在一較高值，并根據負荷調整回水總管閥門Vr開度來調節流量［2］。由于冷卻塔冷卻水管出口與大氣相接，此處表壓為0 mH2O，表明循環泵大部分揚程是通過回水管阻力消耗的，且主要是通過回水總管閥門Vr關小開度消耗的［3］。系統回水管消耗的水泵揚程ΔPr為：

ΔPr—— 系統回水管消耗的水泵揚程，單位mH2O；

Hmax——系統位于最高處殼管換熱器中心距地面垂直高度，單位m；

Hatm——冷卻塔冷卻水管出水口距地面垂直高度，單位m；

Pr.h—— 系統最高處殼管換熱器冷卻水出口表壓，單位mH2O。

隨著負荷的變化，需動態調節冷卻水流量以保證穩定的冷卻效果，如果采用維持恒定冷卻循環水供水壓力方式的話，會造成大量的能耗。

2)恒定供水溫度問題

化學工業冷卻循環水系統設計的供回水溫度一般為32/42 ℃，溫差10 ℃。殼管式換熱器換熱量計算公式為［4］：

Q—— 殼管式換熱器換熱量，單位W。在化學工業冷卻循環水系統中，Q 由生產工藝決定，在負荷穩定的情況下，為達到換熱效果，換熱量是一定的。

K—— 總換熱系數，單位W/(m2.℃)。

A—— 換熱器傳熱面積，單位m2。當換熱器確定后，物理換熱面積為常數。

Δt——進行換熱的兩個流體之間的對數平均溫差，單位℃。

在負荷穩定時，當冷卻水供水溫度低于設計供水溫度的32 ℃時，其換熱器對數平均溫差將大于設計值。根據上述公式，如果循環流量保持不變，則其換熱量將大于生產所需負荷，工質會過冷卻，故運行人員需根據室外氣溫和濕度調節冷卻塔風機頻率或運行臺數，將冷卻水供水溫度維持在一定值。這種方式沒有充分利用秋冬季室外天氣的有利條件，即通過獲取低于設計供水溫度的冷卻水，在保證換熱效果不變的前提下，降低冷卻水循環能耗。

2 化學工業冷卻循環水系統AI節能控制系統

針對上述化學工業冷卻循環水系統的兩個主要能耗問題，根據其特點和AI建模技術設計了專用的能效控制系統，在換熱效果不變的前提下，提高整體能效，減少能耗。

為使冷卻循環水系統具備監控和調節能力，系統需滿足以下條件：

(1)冷卻循環泵、冷卻塔風機應能變頻調節，頻率調節范圍0～50 Hz；

(2)冷卻水回水總管閥門為電動調節閥，開度調節范圍0～100%；

(3)應具備的數據采集：總管供回水溫度、總管供水壓力、冷卻循環水流量、最高處換熱器冷卻水進出管壓力、室外空氣濕球溫度；

(4)如有多個高度一樣的殼管式換熱器，則需對每個換熱器的冷卻水進出管壓力進行監測。

化學工業冷卻循環水系統AIoT 能效控制系統流程圖見圖2。

圖2 化學工業冷卻循環水系統AIoT能效控制系統流程圖

AIoT系統采用了以下節能控制策略：

1)變供水壓力控制策略

變供水壓力控制取代了傳統的恒供水壓力控制。根據最高處換熱器冷卻水回水管壓力控制回水總管電動調節閥的開度，保證壓力在2～5 mH2O范圍內，避免回水管負壓引起氣堵，同時監測最高處換熱器冷卻水供水管壓力，以其作為保護邊界，避免最高處換熱器供水壓力過低導致冷卻水無法循環。控制原理圖見圖3。

圖3 循環水系統最高處壓力控制原理圖

2)殼管式換熱器AI 建模及冷卻循環水流量控制

殼管式換熱器換熱能力與冷卻水進水溫度、冷卻水流量的關系，由于涉及眾多換熱器，關系是非線性的，數理方式難以建模，而采用AI 神經網絡技術可解決此問題。通過對循環水系統歷史數據進行訓練，建立殼管式換熱器換熱量與冷卻水進水溫度、冷卻水流量的關系模型［5］，在不同的供回水溫度下，模型給出換熱效果最優的冷卻水流量，冷卻循環泵以此流量為控制目標，自動調節運行頻率。殼管式換熱器AI控制原理見圖4。

圖4 殼管式換熱器AI控制原理圖

3)冷卻塔AI建模及冷卻水溫度設定優化

冷卻塔額定冷卻能力是根據室外濕球溫度、冷卻水流量和回水溫度設計值確定的，但實際運行時，室外濕球溫度是客觀變化的獨立變量，而冷卻水流量和回水溫度是兩個相關的、受負荷影響的變量，當這三個變量的任何一個小于設計值時，冷卻塔由于其物理換熱面積不變，相當于實際冷卻能力變相變大。利用這一特性和實際工況，綜合考慮系統整體能耗，確定最優冷卻水供水溫度設定值，在保證換熱效果不變的前提下，進一步降低循環水泵的能耗。

由于冷卻塔的換熱涉及熱濕交換，同樣難以使用數理方式建模，為此也采用AI神經網絡技術。通過對冷卻塔系統歷史數據進行訓練，建立冷卻塔冷卻能力與室外濕球溫度、冷卻水回水溫度、冷卻水流量的關系模型，在不同的工況下，利用此模式尋優，確定最優的冷卻水供水溫度設定值和冷卻塔運行臺數，冷卻塔風機以此溫度為控制目標，自動調節運行頻率。冷卻塔AI控制原理見圖5。

圖5 冷卻塔AI控制原理圖

3 實施案例介紹

AIoT 化學工業冷卻循環水能效控制系統在重慶某化工廠進行了應用。該項目設有5 臺10 kV

4 結論

通過理論計算和實施案例證明，AIoT化學工業冷卻循環水能效控制系統可以解決目前化學工業冷卻循環水系統粗放的控制方式，AIoT根據系統管路特性優化了監控點和控制邏輯，利用AI技術建立多變量、非線性化的化熱模型以優化控制參數，實現整體節電率30%以上，為同類型項目提供了參考和借鑒。450 kW 的循環水泵，4 臺運行 1 臺備用；設有 5 臺132 kW 的冷卻塔，全年24 h 運行。改造前后運行工況對比見表1，改造前基礎能耗和改造后能耗逐月對比見圖6。

表1 循環水系統改造前后對比表

圖6 改造前基礎能耗和改造后能耗逐月對比曲線