工業物聯網技術在攪拌反應器領域的應用

王松松，劉培喬，陶長元，王運東，陳恩之，苗迎彬，趙風軒，劉作華

（1 重慶大學化學與化工學院，重慶 401331；2 煤礦災害動力學與控制國家重點實驗室，重慶 400044；3 清華大學化學工程系，北京 100084；4 重慶華峰化工有限公司，重慶 408018）

傳統的化工、冶金等過程工業是制造業的基礎，其經濟效益在一定程度上影響著社會發展的速度。作為國家經濟發展的支柱產業之一，化工產業亟待產業技術的更新換代。攪拌反應器流體混合是基本的化工操作單元，其未來趨勢是發展高效節能的高端化、智能化攪拌反應器[1-4]。然而，由于流體混合性能與攪拌反應器的結構參數和操作參數密切相關，以及流場演化行為的復雜關聯性和高度依賴性，傳統攪拌反應器往往存在能耗高、效率低、調控難等問題。因此，開展基于工業互聯網的高效、節能與智能攪拌反應器理論創新、技術研發與應用，將有助于推動節能減排、智能制造工作，促進相關產業向能源資源節約型、環境友好型和智能生產模式轉變。

由于攪拌反應器中的流體不斷地與外界進行物質和能量的交換，并保持相對穩定的流場[5-7]，造成近95%的輸入能量用來保持流體的旋轉運動，流體內部傳遞的輸入能量僅占5%左右[8-16]。攪拌反應器中的流體混沌混合是一種典型的非線性過程且遠離平衡態，必然包含大量的非線性動力學機制，包括多尺度流場的形成、運移和演化以及具有時空混沌、跨尺度關聯耦合特征的渦旋聚并與破裂等過程，導致反應系統的傳遞混合規律與反應過程的協同性不足。

國內外學者們從攪拌系統的優化和設計方面進行了研究，提出了如同軸混合器[17-19]、行星混合器[20-21]、雙軸混合器[22-23]等更先進的混合系統，以實現流體的高效混合。Pakzad 等[24-26]系統研究了同心雙軸攪拌槽內非牛頓流體的混合性能，并與傳統的攪拌器進行了對比，研究表明在實現非牛頓流體的混合過程中，同心雙軸混合器更為有益。Liu等[27]進行了高黏度流體攪拌實驗，探究了由外錨式槳和不同內槳組成的同軸混合器的功耗，發現內葉輪對外葉輪的功耗有明顯的影響，同向旋轉模式的功耗優于反向旋轉模式。Tanguy等[28]研究得出雙偏心槳比單中心槳更容易破壞分離區，縮短混合時間。劉作華等[29-32]基于魚鰭仿生原理，創造性地提出了剛柔組合槳，系統性地研究剛柔組合攪拌槳與剛性槳調控流場結構差異、混合澄清槽內流體宏觀不穩定性、柔性槳與自浮顆粒協同作用行為規律、偏心空氣射流強化攪拌槽內氣液兩相混沌混合行為等，研究結果表明，相比于傳統的剛性槳，剛柔型組合槳其特殊的槳葉結構容易誘發流體的混沌行為，從而能夠實現流體的高效混合。

目前，學者們基于工業物聯網的大數據分析技術已對車輛機械制造[33]、電網智能調控[34]、天然氣管網[35]等領域進行了相應研究，結果表明了該技術的先進性且能夠有效地解決相應行業在監測調控和生產調度等方面的痛點。然而，隨著化工行業向高端化、綠色化、智能化方向轉型[36-38]，當前攪拌裝備在化工行業中（如錳礦浸出、磷礦浸出、濕電子化學品制備等）的應用過程中主要面臨以下問題：①攪拌反應器的混沌混合特性參數無法在線獲取；②攪拌反應器人機交互程度差、交互方式單一且效率低、報警信號監視效率不足；③數字化程度不足，大量在線、離線數據無法實時保存，難以用于后續的分析和反向調控。因而，獲取混合體系的混沌特性參數，并建立在線混沌智能調控的操作模式與反饋機制是研發大型化、高端化、智能化攪拌反應器亟需解決的科學問題。因此，綜合提升化工過程設備的智能診斷、控制和匹配能力，更準確地預測設備未來狀態的變化，通過與大數據-互聯網相結合的方法，采集、分析和處理攪拌反應器的運行模式匹配和隨時間變化的健康模式軌跡，具有重要的學術意義和潛在的經濟價值，對于指導攪拌設備的大型化、高端化和智能化發展具有借鑒意義。

1 工業物聯網技術

1.1 工業物聯網的概念

工 業 物 聯 網 （industrial internet of things technology, IIoT）是集智能化、高度連接化的工業組件網絡，通過對設備或工藝流程進行實時監控、高效管理，從而實現高效率和降低運營成本[39]。工業物聯網是物聯網的一個分支，既需要確保整個工業流程的連續性，同時還要確保操作過程的穩定性。因此，工業物聯網需要更準確、安全、可靠的通信和控制[40]。

1.2 工業物聯網的特征

IIoT主要通過不同類型的傳感器（如壓力、溫度、速度、扭矩傳感器等），結合智能監控和數據處理及分析等工具和技術，從而在化工、機械制造、能源和航空等工業應用中實現最優的決策。IIoT 主要具備四大典型特征：一是智能感知能力，能通過聲、光、電、磁等不同類型的傳感器，直接采集獲取全工藝流程各個階段的大量信息；二是互聯互通能力，能夠基于不同協議的專用網絡和互聯網，使工業設備或產品工藝流程中所涉及的不同階段信息實時傳遞且共享；三是智能處理能力，利用云計算、神經網絡等先進的智能算法，能夠對所獲取的數據進行分析和后處理，從而形成大數據庫，挖掘數據背后的意義和價值；四是自我迭代能力，通過將采集的大量數據進行云計算和云存儲后，能夠形成關于某個行業背景下較完善的知識庫、資源庫，且經過后期的迭代和自我優化，有助于提升企業領導層的決策和控制能力，實現工業和具體行業的效率優化。

1.3 工業物聯網研究現狀

工業物聯網技術整體一般分為四層：感知層、網絡層、云服務層和應用層。當然，也有學者將其分解為三層，分別為感知層、網絡層和應用層，在該種分類方法中將云服務層認定為網絡層之一[41]。感知層，顧名思義其主要作用和功能是利用不同類型的傳感器采集所監測設備的關鍵數據；網絡層的功能主要是通過不同的網絡協議對數據進行傳輸，將感知層所采集的數據上傳至云服務器；云服務層則是云服務器的應用層，在云服務器對數據進行儲存同時，兼顧計算和分析功能；應用層的功能則是直接通過電腦端軟件或移動端APP 形式，對采集、分析處理的信息進行顯示，且方便人員操作[42]。IIoT的技術架構如圖1所示。

圖1 IIoT 技術架構[43]

“工業互聯網”最早是由美國提出，其概念是繼承了德國所提出的“工業 4.0”，歐盟隨后在2010年頒布了《歐洲數字計劃》，以期通過研究和建立互聯網智能基礎設施，來實現發展物聯網核心技術[43]。之后，國外學者們結合工業物聯網針對不同的行業開展了相關研究，例如：Zhang 等[44]在電力設備方面提出了一個基于工業物聯網的開放生態系統，便于設備的維護和監控；Chaqfeh 等[45]基于工業物聯網和云服務技術，研發出一套車輛信息收集系統，為智慧城市和優化車輛運輸系統提供了新的選項；Almada-Lobo[46]和Mukherjee[47]等將物聯網、云計算、大數據等技術相結合，構建了智能化MES系統，促進企業向智能化轉型升級；Zhou等[48]系統研究了工業物聯網在開采地下煤礦中應用的可行性、潛力和挑戰等。

2015年，我國提出了《中國制造2025》，旨在提升傳統制造業的智能化、高端化發展的整體水平。2018年5月，我國工業和信息化部印發《工業互聯網發展行動計劃（2018—2020）》，再次提到了計劃在2020 年底實現“初步完成工業互聯網基礎設施和產業體系”的建設期望和目標[49-51]。隨著我國近些年對相關工業技術的不斷研究和創新，學者們基于工業物聯網針對不同行業也開展了相關研究，例如：朱萬浩等[52]結合工業物聯網對造紙廠廢水處理系統進行了改造升級，能夠遠程監控造紙廠的廢水排放；付重先等[53]研發了錦綸纖維的智能生產系統，能夠顯著降低企業用工成本，提高錦綸纖維的生產效率；吳福成[54]基于工業物聯網開發了工程機械裝配車間的MES 系統，實現了上層業務和下層數據庫之間的信息交互，解決了上下游信息不暢的問題。

近年來，我國工業物聯網的發展方向逐步由政府主導向市場應用需求主導發展和過渡[55]。隨著現代工業的進步和發展，在實際的化工生產中，對于化工設備的異常檢測和預警及時做出反應并通過智能終端提醒相關人員[56]，借助遠程監控系統來代替一線工作人員的部分工作，對于解放勞動力，實現設備的自動化至關重要。攪拌反應器作為化工行業中不可或缺的重要裝備之一，如何實現攪拌反應器的智能化、高端化發展，對生產數據、設備數據進行記錄、分類并反饋，成為當前行業中亟需解決的重要課題之一。

2 攪拌反應器智能化的關鍵技術點

2.1 攪拌反應器內部流體的狀態感知能力

狀態感知實際上就是采集攪拌反應器的數據，如攪拌反應器壁面的壓力脈動、扭矩、物料溫度等參數，而實現攪拌反應器的智能化關鍵技術點之一是將傳感器所采集的信號參數，經大數據處理和分析，使其能夠真實反映反應器內部流體的流動狀態和物料反應情況。同時，可以結合CFD 仿真模擬結果、PIV流場觀測、圖像處理等手段，分析攪拌流場能量分布與流體混合能效的相關性，進一步揭示流體的宏觀運移演化行為，為建立基于互聯網的攪拌反應器智能反饋的操作平臺奠定研究基礎。值得注意的是，傳感器的精度、靈敏度等將直接決定流場內部信息的準確性。因此，在智能攪拌反應器的設計中傳感器自身的感知響應能力需要重點考慮[57]。

2.2 數據存儲和監測處理能力

在工業生產中，對應于不同用途的攪拌反應器所需要采集的參數數據也各不相同，其中包括壓力、溫度、速度、扭矩等多種參數，這些數據能夠反映不同的流場信息，從而導致數據類型不統一、缺乏完整性。因此，在設計攪拌反應器智能化數據采集和存儲系統時，需考慮上述問題，兼顧多元異構數據的融合性，避免后期在數據管理中會產生困難。因此，對歷史數據的可視化和設備數據模型演化這兩種關鍵應用技術作簡單闡述。

（1）歷史數據的可視化技術 攪拌反應器的生產車間每天都會產生大量的生產制造數據，經過較長周期后會形成大量的歷史數據。并且，在日常生產、管理過程中也會有查詢歷史數據的操作和需求，即歷史數據的可視化。因此，在設計數據存儲系統時，首先需要擁有大數據的存儲空間，且為保護數據的安全，還應具備同步數據備份管理功能。

（2）設備數據模型演化技術 攪拌反應器的智能化在實際應用過程中要通過實時反饋的數據操控攪拌轉速、物料進出量等，利用PHM 操作模塊結合機器控制、信號傳輸與信息反饋等技術，保證數據在傳輸時不能產生過大的延遲，避免滯后操作，影響反應器內部物料的反應、混合等情況。因此，在設計智能攪拌反應器的數據系統時，提倡靈活運用模型演化技術[58]。

3 基于工業物聯網技術的攪拌反應器智能終端

3.1 總體方案設計

在實際的攪拌反應體系內，流場輸運過程存在著物質流、能量流、信息流和混沌流的相互傳遞和耦聯，可用最大Lyapunov 指數、混沌吸引子等混沌特性參數進行描述。眾所周知，當攪拌體系內的Lyapunov 指數＞0，即表明系統處于混沌狀態，且其數值越大，混沌程度越大。因此，利用大數據平臺對攪拌器流體混合過程中的時變信號和故障信息源等數據進行采集，經過MATLAB 中的小波分析和傅里葉變換對信號進行處理并進行大數據分析，同時監測轉速、pH、溫度等參數，挖掘攪拌反應器中所蘊含的混沌特性參數，在線監控攪拌反應器的運行狀態，實現攪拌反應器的高效節能。利用混沌混合特性參數、流體時變信號、攪拌器操作參數和結構參數匹配模型的大數據分析方法相結合的技術路線，形成基于大數據的攪拌反應器流體時變信號采集及分析技術系統，最終建立攪拌反應器終端智能控制系統，實現攪拌反應器高效混合的智能控制，如圖2所示。

圖2 智能多軸攪拌及群體智能控制系統示意圖

3.2 智能終端的功能應用

對于化工企業來說，監測各種生產及反應裝備的設備狀態、告警狀態、反應狀態等信息，對于企業生產的安全性和設備的運行、維護至關重要。此外，企業對實時采集、處理、計算和存儲關鍵數據的設備運行需求也日益提高。因此，開發一個能夠實現具有攪拌設備運行狀態監控、監測數據采集、數據處理及調控、歷史數據可視化等多功能綜合平臺是非常必要的。當前的智能終端具備用戶管理和設備管理的基本功能，同時能夠實現數據的實時采集、分析和處理，并能夠對歷史數據進行保存以實現歷史數據的可視化，便于用戶對大量數據進行分析，發現設備運行過程中的問題所在，及時完善不足。

3.2.1 用戶管理

為了便于企業內部的用戶管理，結合企業基本的組織架構，本系統將用戶類別分為三類：超級管理員、管理員以及普通用戶。普通用戶是使用本終端進行直接操控的用戶；管理員對普通用戶具有管理功能（新增、刪除、啟停功能）；超級管理員具有最高權限，能夠任命普通用戶與管理員，化工云平臺登錄界面如圖3所示。

圖3 用戶登錄界面

3.2.2 設備注冊

對于中小企業，只需要配置智能監測終端，通過無線互聯網就可以對產線上每臺設備的運行時間和生產數量進行記錄，并利用云端的中心服務器進行計算，能夠實時獲取產線中效率最低的設備，從而可以幫助決策層做出合理的產線調整決策，有利于提高產線的整體效率、改善企業的運營狀態、降低運營成本。另外，企業用戶還可以根據生產實際情況，對設備所處場景和詳情進行自定義。

3.2.3 設備實時采集與控制

在平臺運行過程中，需要對攪拌設備運行狀態造成影響的常見數據，如攪拌轉速、溫度、壓力、攪拌介質黏度等進行實時采集，同時必須對某些關鍵參數（扭矩脈動信號、壁面壓力脈動信號等）進行高頻采集和數據處理。另外，平臺也需要能夠區分攪拌設備實時的運行狀態（正常、告警、故障、停止），從而提醒用戶，及時作出判斷。

綜合各方面的考慮，平臺在實時監控方面分為四個部分。

（1）公共環境參數 攪拌設備所處環境的溫度、濕度等常見環境參數，實時展示在界面，便于用戶多方面綜合了解設備狀態。平臺環境監控界面如圖4所示。

圖4 平臺環境監控界面

（2）設備關鍵參數 提取攪拌設備的關鍵運行參數（如扭矩脈動信號、壁面壓力脈動信號等）及常見數據，經過數據處理、計算后獲得攪拌系統的混沌特性參數，能夠實時展示在界面上，其他功能與常見監控相類似。

（3）監控 本平臺能夠提供每個站點下所有攪拌設備的具體設備運行工況情況。

（4）設備運行狀態監控及控制 采用四種不同的顏色來區分設備當前的運行狀態。設備正常運行工況下，狀態點顯示為綠色；設備若處于告警工況下，狀態點顯示為粉色，且產生告警氣泡，提醒用戶有報警行為發生，以便第一時間趕到設備現場及時處理；設備存在故障時，狀態點顯示為紅色，同時告知故障事件；若設備處于停用空閑狀態，狀態點將顯示為藍色。基于上述的不同狀態提示，用戶可以遠程監視和操控設備。

3.2.4 歷史數據統計與可視化

基于設備運行狀態的歷史數據統計和可視化，用戶可以通過設備歷史數據推測設備當前的運行狀態，以及攪拌設備內部物料的混合情況和混沌程度。設備的運行狀態和維護保養間隔在很大程度上由報警數據和故障數據決定。因此，平臺在對攪拌設備運行過程中的相關數據處理上分為以下兩部分：第一部分，平臺為所有設備提供告警、運行或停用、故障信息等列表，同時平臺具備依據攪拌設備內部的運行狀態和事件發生內容、時間的模糊搜索功能，以便企業用戶能夠迅速定位到告警信息；第二部分，平臺為所有設備的運行狀態提供了圖表可視化，用戶能夠基于每周、每月甚至全年對各臺設備的報警、故障情況進行統計，便于后續的數據分析，從而針對性地調節各個攪拌設備的操作條件和工藝流程。

攪拌設備歷史數據查詢界面如圖5所示。

圖5 平臺歷史數據查詢界面

宏觀不穩定性頻率的特征曲線如圖6所示。系統將控制化工場所的工控機實現數據的采集和分析，并將采樣數據和分析結果返回到頁面通過曲線顯示。

圖6 宏觀不穩定性頻率的特征曲線

4 結語

本文總結了工業物聯網興起的研究背景和現狀，簡述了當前攪拌裝備在應用過程中所面臨的人機交互程度差、交互方式單一且效率低、報警信號監視效率低、數字化程度不足等問題，并強調了攪拌反應器智能化所面臨的關鍵技術問題。而后，采用工業物聯網技術，研發了一套集數據在線采集、自動分析計算、遠程監控的攪拌反應器流體時變信號采集與分析終端，并可以采用無線方式進行中試線動態監測（溫度、扭矩、環境檢測等），節省綜合布線、裝修成本，避免后期因線路損壞帶來的線路運維成本。

由于攪拌反應器內部復雜的反應過程和攪拌工況，智能終端的負反饋機制尚未完全解決。未來建議將化工設備與人工智能技術全面結合，提升攪拌設備運行狀態分析、調度決策、事故分析、智能反饋調控等方面的數據處理和應用水平，以期實現裝備輕量化、操作便捷化。未來有望將具有信息反饋和調控的智能化工攪拌反應器應用于精細化工、石油化工、煤化工等領域，強化反應-傳質過程，調控物質的定向轉化，提高生產效率，實現資源的綠色可持續發展；有望應用于錳、釩、鈦、磷等化工領域，尤其是涉及錳、釩、鈦、磷礦浸出過程和除雜過程，通過提取浸出液的離子濃度、pH等數據，進行數據監測和分析，進而反饋調控電機的啟停和轉速大小，實現高效浸出和除雜，提升產品品質，提高資源綜合利用率。