Sledování vlivu režimu výpalu speciálního vápna na vlastnosti produktu

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Základní typy rozdělení pravděpodobnosti diskrétní náhodné veličiny
Advertisements

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ ÚSTAV GEODÉZIE
Statistická indukce Teorie odhadu.
Analýza experimentu pro robustní návrh
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
Nauka o podniku Seminář 6..
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Projektové řízení Modul č.1.
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb
Testování statistických hypotéz
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
EDA pro časové řady.
Odhady parametrů základního souboru
Metody zpracování fyzikálních měření - 4 EVF 112 ZS 2009/2010 L.Přech.
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Základní typy signálů Základní statistické charakteristiky:
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Tato prezentace byla vytvořena
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
POPISNÁ STATISTIKA ZPRACOVÁNÍ DAT Výpočet výběrových charakteristik
Ing. Jiří Jungmann Výzkumný ústav maltovin Praha, s. r. o.
Zkoušení mechanických soustav
Optimalizace v simulačním modelování. Obecně o optimalizaci  Optimalizovat znamená maximalizovat nebo minimalizovat parametrech (např. počet obslužných.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Testování hypotéz (ordinální data)
Mgr. Alena Lukáčová, Ph.D., Dr. Ján Šugár, CSc.
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
CHYBY MĚŘENÍ.
Autor: Boleslav Staněk H2IGE1.  Omyly  Hrubé chyby  Chyby nevyhnutelné  Chyby náhodné  Chyby systematické Rozdělení chyb.
1 Národní informační středisko pro podporu jakosti.
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
FMVD I - cvičení č.2 Měření vlhkosti dřeva a vlivu na hustotu.
„Svět se skládá z atomů“
Optimalizace versus simulace 9.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Clearing TDD v podmínkách PRE
Interpretace výsledků modelových výpočtů
Statistická analýza únavových zkoušek
Autoři: Ing. Dominik Gazdič Prof. Ing. Marcela Fridrichová, CSc.
Vápno pro speciální účely - měkce pálené
Tato prezentace byla vytvořena
Tvorba simulačních modelů. Než vznikne model 1.Existence problému 2.Podrobnosti o problému a o systému 3.Jiné možnosti řešení ? 4.Existence podobného.
Experimentální fyzika I. 2
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ III.
 Zkoumáním fyzikálních objektů (např. polí, těles) zjišťujeme že:  zkoumané objekty mají dané vlastnosti,  nacházejí se v určitých stavech,  na nich.
Metodika generování a ladění modelů neuronových sítí Ing. Martin MoštěkVŠB – Technická Univerzita Ostrava.
Monte Carlo simulace Experimentální fyzika I/3. Princip metody Problémy které nelze řešit analyticky je možné modelovat na základě statistického chování.
© Institut biostatistiky a analýz ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁL Ů FREKVENČNÍ SPEKTRUM SPOJITÝCH SIGNÁLŮ.
Optimalizace versus simulace 8.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Kmitání.
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Aritmetický průměr - střední hodnota
Statistické metody pro prognostiku Luboš Marek Fakulta informatiky a statistiky Vysoká škola ekonomická v Praze.
Projekt MŠMTEU peníze středním školám Název projektu školyICT do života školy Registrační číslo projektuCZ.1.07/1.5.00/ ŠablonaIII/2 Sada 37 AnotaceRegulované.
CHISA 2011, Srní, října 2011 OBRAZOVÁ ANALÝZA – porovnání vlivu recepturního složení pečiva I. Švec, M. Hrušková, T. Hofmanová.
Chyby měření / nejistoty měření
Spalovací motory Témata cvičení
Regulované soustavy VY_32_INOVACE_37_748
Základy statistické indukce
Signály a jejich vyhodnocení
- váhy jednotlivých studií
Název: Chyby měření Autor: Petr Hart, DiS.
Příklad (investiční projekt)
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
Statické a dynamické vlastnosti čidel a senzorů
Náhodné výběry a jejich zpracování
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
Transkript prezentace:

Sledování vlivu režimu výpalu speciálního vápna na vlastnosti produktu Ing. Radovan Nečas Ing. Dana Kubátová Ing. Jiří Junek Ing. Vladimír Těhník Seminář „Vápno, cement, ekologie“ Skalský Dvůr 19. – 21. 05. 2008

Vliv režimu výpalu na vlastnosti vápna Na vlastnosti vypáleného vápna má vliv jakost použité suroviny, což je podmínka nutná, nikoli však postačující. Dalším rozhodujícím faktorem je způsob zpracování vápence – režim výpalu. V práci jsme se pokusili o objektivnější posouzení vlivu podmínek výpalu na výsledné vlastnosti vápna. Bylo využito dat získaných při poloprovozních výpalech „vápna pro speciální účely“. Data byla zpracována metodami matematické statistiky s hlavním důrazem na výpočet korelací mezi jednotlivými sledovanými veličinami. V další fázi prací byly pro sledování závislostí použity aktivní experimentální metody, kdy je linka buzena vstupním signálem.

Poloprovozní rotační pec pro výpal vápna Na VUSTAH je instalována poloprovozní rotační pec pro výpal granulovaných a štěrkových materiálů. Pec je vybavena speciálním hořákem na zemní plyn (max. 500 kW). Teplota výpalu je do 1200 °C (krátkodobě max. 1250 °C), granulometrie vstupního materiálu je v rozmezí 4 - 18 mm. Vypálený produkt je chlazen vzduchem v rotačním chladiči. Rotační pec: Rotační chladič: Délka pece: 13 000 mm Délka chladiče: 3 000 mm Vnitřní průměr pece: 500 mm Vnitřní průměr chladiče: 400 mm Vnější průměr pece: 950 mm Otáčky chladiče: 5 min-1 (konstantní) Otáčky pece: 0,7 - 4 min-1 (regulovatelné) Výkon pece: cca 100 kg.h-1 vápna

Poloprovozní rotační pec

Přehled sledovaných veličin teplota žárového pásma (oC) teplota konce pece (oC) nedopal (% CaCO3) ve vápně aktivita vápna - teplota a čas maxima při hašení (oC, s) aktivní CaO (%) ve vápně sedimentační objem po 1 hodině a po 20 hodinách (%) viskozita vápenné suspenze po 1 minutě a průměr za 15 minut (v mPa.s) CaCO3 – obsah uhličitanů ve vápenci (%)

Datové soubory a vzorkování 1. Výpal vápence A, období duben 2006, rozsah 18 vzorků 2. Výpal vápence A, období květen 2006, rozsah 17 vzorků 3. Výpal vápence A, období červen 2006, rozsah 13 vzorků 4. Výpal vápence B, období duben 2006, rozsah 28 vzorků 5. Výpal vápence B, období květen 2006, rozsah 36 vzorků 6. Výpal vápence B, období červen 2006, rozsah 48 vzorků Jednotlivé vzorky v souboru představují vždy průměrné hodnoty za jeden vyrobený kontejner vápna (tzv. „hrušku“), tj. dobu výroby cca 5 – 7 hodin. Protože se ukázalo, že u vápence A je počet vzorků pro kvalitní statistické zpracování malý, byly soubory 1, 2 a 3 sloučeny do jediného souboru a data zpracována společně.

Metoda statistického zpracování dat K realizaci výpočtů odhadů korelačních koeficientů R byly použity standardní nástroje analýzy dat v softwarovém produktu EXCEL Výsledkem výpočtu je tabulka odhadů korelačních koeficientů jednotlivých výběrů dat (každá veličina s každou) Pro výpočet byl použit vztah kde SXY je odhad kovariance mezi sledovanými veličinami SX a SY jsou odhady rozptylů sledovaných veličin Je důležité, aby rozptyly byly co největší – nula ve jmenovateli!

Výpočty odhadů korelačních koeficientů (vápenec A, sloučená data 04, 05 a 06/2006 – celkem 48 vzorků) Výraznější korelace jsou mezi veličinami: aktivita (teplota maxima) – teplota žárového pásma aktivita (čas maxima) – teplota žárového pásma aktivita (teplota maxima) – aktivita (čas maxima) sedimentace (1 hod.) – sedimentace (20 hod.) viskozita (1 min.) – viskozita (průměr)

Výpočty odhadů korelačních koeficientů (vápenec B, výpal v období 06/2006 – 48 vzorků) Výraznější korelace jsou mezi veličinami: aktivita (čas maxima) – teplota žárového pásma sedimentace (1 hod.) – sedimentace (20 hod.) viskozita (1 min.) – viskozita (průměr) slabší korelace mezi obsahem CaCO3 a viskozitou

Aktivní experimentální metody Při uvedených pokusech byla sledovaná soustava ve víceméně ustáleném stavu, nebyla nijak z vnějšku buzena a jako zkušební signál byl tedy využíván pouze její vlastní šum. Jak se ukázalo, šum soustavy (jehož důsledkem jsou rozptyly sledovaných veličin) byl velmi nízký a vypočtené odhady korelačních koeficientů byly zatíženy velkými chybami (zdánlivě vysoké korelace se objevují neočekávaně i tam, kde nelze předpokládat významnější vazby). Proto v dalším postupu prací byla pozornost zaměřena na tzv. aktivní experimentální metody - na vstup sledované soustavy záměrně přivádíme nějaký zkušební signál a sledujeme odezvy soustavy. Vstupní veličinou může být příkon plynu, dávkování suroviny, otáčky pece apod.

Možnosti přiváděného vstupního signálu Jednotkový skok. Odezvou je tzv. přechodová charakteristika. Nevýhoda – vychýlení soustavy z pracovního bodu. Diracův impuls. Diracovým impulsem rozumíme nekonečně krátký impuls nekonečné amplitudy, jehož plocha omezená grafem je jednotková. Odezvou je tzv. impulsní charakteristika (zvaná též váhová funkce). Nevýhody – obtížná realizace, krátká doba působení na soustavu.

Sinusový nebo jinak periodický signál Sinusový nebo jinak periodický signál. Výhody - soustava se nevychýlí z pracovního bodu. Nevýhody – převládá jediná frekvence, ostatní chybí nebo mají malou amplitudu. Obtížná realizace. Bílý šum. V ideálním případě se jedná o funkci, jejíž dvě libovolně blízké hodnoty jsou nekorelované (na sobě nezávislé). Výhody – obsahuje všechny frekvence, soustava se nevychýlí z pracovního bodu. Nevýhoda – obtížná realizace.

Pseudonáhodný binární signál (PNBS) Za nekorelovaný šum lze považovat též posloupnost pseudonáhodných binárních čísel (nabývajících hodnoty 0 nebo 1, případně -1 nebo 1), která sice nejsou vytvářena náhodně, ale zákonitě podle určitých pravidel. Přesto však mají vlastnosti náhodných čísel. Výhody – snadná realizace, soustava se nevychýlí z pracovního bodu. Tento signál se jeví pro naše účely jako nejvhodnější. Příklad jedné z možných realizací periody PNBS, který splňuje výše uvedené vlastnosti, je uveden na obrázku. Časový průběh signálu se s periodou T neustále opakuje.

Volba vlastností zkušebního PNBS Problematika je značně složitá. Základním požadavkem je, aby v budicím signálu byly obsaženy s přibližně stejnou amplitudou všechny frekvence (vyjádřené jako převrácené hodnoty časových konstant) všech dílčích subsystémů, ze kterých je zkoumaná soustava složena. Určení délky periody PNBS a intervalu vzorkování Z rozboru problému v literatuře vyplývá požadavek, aby základní perioda PNBS byla alespoň 5.Tmax, kde Tmax je nejdelší časová konstanta v systému se vyskytující. Ze zkušeností s provozem pece je známo, že nejdelší časovou konstantu T má oblast žárového pásma vyhřívaná plamenem. Z exponenciálního průběhu nárůstu teploty při náběhu pece byla vypočtena časová konstanta T = 1,52 hodin. Perioda PNBS je tedy dána pětinásobkem této časové konstanty, tedy 7,60 hodin. Jelikož perioda PNBS se skládá ze 7 intervalů vzorkování, je interval vzorkování 1,08 hod, tedy po zaokrouhlení 1 hodina.

Volba amplitudy zkušebního signálu Vstupní veličinou bude tlak plynu na hořáku. Amplitudu PNBS volíme co největší, nesmí se však narušit kvalita produktu – vápna. Ze zkušeností víme, že největší akční zásahy při ručním řízení teploty v peci se pohybují v intervalu cca + 15% od střední hodnoty. Takovéto zásahy se již na teplotě v peci významně projevují, ale nedochází k vychýlení chodu pece mimo přijatelnou mez. Proto přiřadíme podle grafu PNBS hodnotě „1“ zvýšení tlaku plynu o 15% od střední hodnoty, hodnotě „–1“ snížení tlaku plynu o 15% od střední hodnoty. Návrh vlastního experimentu Podle metodiky uvedené v literatuře je zapotřebí proměřovat soustavu alespoň po dobu 4 period PNBS. V prvních dvou periodách se ještě projevuje vliv počátečních podmínek (z doby před zahájením experimentu). Počínaje třetí periodou se vliv počátečních podmínek přestává uplatňovat, takže data získaná během 3. a 4. periody lze využít pro vyhodnocení výsledků. Není-li soustava zatížena významnějším šumem, lze jako interval vzorkování příslušných odezev použít základní interval vzorkování PNBS, což je 1 hodina.

Přehled veličin sledovaných na poloprovozní lince Vstupní veličina: Tlak plynu na hořáku (mmVS) a tomu odpovídající příkon plynu (m3/h) Výstupní veličiny: TŽP – teplota žárového pásma (oC) TKP – teplota konce pece (oC) NED – stanovení nedopalu (CaCO3) ve vápně podle Scheiblera AKT(oC) a AKT(s) – stanovení aktivity vápna (podle dřívější ČSN). Vyhodnocuje se dosažená teplota T při hašení a tomu odpovídající doba t CaO – stanovení obsahu aktivního CaO ve vápně sacharátovou metodou SED-1h a SED-20h – sedimentační objem po 1 hodině a po 20 hodinách VISK-prům. – viskozita vápenné suspenze v mPa.s (dříve cP – centipoise) stanovená podle zvláštní metodiky. CaCO3 – obsah uhličitanů ve vápenci vyjádřený jako % CaCO3 Všechny veličiny jsou sledovány jako bodové hodnoty v intervalu 1 hodina.

Průběh experimentu Experiment proběhl ve dnech 26. – 27. 4. 2008. Doba trvání sledovaného úseku 30 hodin, z toho vyhodnocen úsek 3. a 4. periody v trvání 16 hodin.

Teplota žárového pásma, viskozita vápenné kaše, obsah aktivního CaO ve vápně

Teplota žárového pásma, aktivita (teplota, čas), obsah nedopalu ve vápně (jako CaCO3)

Výpočet korelací mezi sledovanými veličinami V současné době nejsou dosud vyhodnoceny všechny zkoušky, proto má tabulka korelačních koeficientů zatím omezený rozsah.   Teplota ž. p. (C) Teplota konec (C) CaO (%) Viskozita (cP) Aktivita (C) Aktivita (s) Nedopal (%) 1,000 0,818 0,097 0,059 -0,501 -0,560 -0,216 -0,177 -0,169 0,187 0,191 0,335 0,320 0,469 -0,045 -0,349 0,107 0,032 -0,016 -0,184 -0,252 Významné korelace jsou mezi viskozitou a teplotou žárového pásma resp. teplotou konce pece (absolutní hodnota > 0,5). Méně výrazně se projevil vliv teploty žárového pásma na aktivitu vápna. Velmi malá je korelace obsahu aktivního CaO ve vápně s teplotou výpalu Evidentní je korelace teploty konce pece a teploty žárového pásma.

Zhodnocení výsledků a závěr Z provedených prací vyplývá: Pasivní experimentální metody, při nichž se využívá pouze vlastní šum sledované soustavy, nejsou pro sledování vlivu podmínek výpalu na vlastnosti vápna vhodné. Důvodem je malý rozptyl měřených veličin, což zatěžuje výpočet korelačních koeficientů velkou chybou. Bylo realizováno 30-hodinové měření na poloprovozní rotační peci s využitím aktivních metod, kdy byl na vstup soustavy (příkon plynu do hořáku) zaváděn budicí pseudonáhodný binární signál. Výpočty prokázaly významnou korelaci viskozity vápenné kaše s teplotou výpalu. Teplota výpalu je proto spolu s kvalitou (typem) vápence klíčovou veličinou pro řízení speciálních reologických vlastností vápna. Vliv teploty výpalu (v rozsahu použitém při měření) na ostatní vlastnosti vápna se podle provedených výpočtů jeví jako méně výrazný.

Tento příspěvek vznikl za podpory výzkumného centra MŠMT č.1M06005 Děkujeme za pozornost.