自动化控制在化工干燥设备中的应用与创新

一、化工干燥设备的特点与自动化控制需求

化工干燥过程涉及多种复杂的物理化学变化，不同类型的物料在干燥过程中表现出各异的特性。例如，热敏性物料对温度极为敏感，高温易导致物料成分分解或变质；而高黏性物料则容易在干燥设备内部产生黏壁现象，影响干燥效率和产品质量。此外，干燥过程中的传热、传质过程受温度、湿度、风速、物料停留时间等多种参数的综合影响，参数之间相互关联、相互制约，人工操作难以实现精确控制和动态调整。

以制药行业的冻干工艺为例，药品在冷冻干燥过程中，需要严格控制预冻温度、升华干燥温度和解析干燥温度，温度过高会破坏药品活性成分，温度过低则会延长干燥时间，增加生产成本。同时，干燥室内的真空度、冷阱温度等参数也需要精准调控，以确保药品的水分含量符合质量标准。这种对工艺参数的高精度要求，使得自动化控制成为化工干燥设备的必然选择。

二、自动化控制在化工干燥设备中的基础应用

（一）可编程逻辑控制器（PLC）的应用

PLC 作为自动化控制系统的基础单元，在化工干燥设备中发挥着至关重要的作用。其通过编写程序实现对设备各执行机构的逻辑控制和闭环调节。在厢式干燥器中，PLC 可以根据设定的温度曲线，自动控制加热器的通断和功率大小，调节干燥室内的温度。同时，通过控制风机的启停和转速，调节干燥室内的空气流速，确保物料均匀干燥。

（二）分布式控制系统（DCS）的应用

DCS 系统以其分散控制、集中管理的特点，实现了对大型化工干燥生产线的高效监控和管理。在连续式干燥生产线上，DCS 系统将多个干燥单元、进料系统、出料系统以及辅助设备通过网络连接起来，形成一个有机整体。操作人员可以在中央控制室通过操作站对整个生产线进行实时监控和参数调整，无需在各个设备之间奔波。

（三）现场总线技术的应用

现场总线技术实现了设备之间的数字化通信，取代了传统的模拟信号传输方式，提高了数据传输的准确性和可靠性。在化工干燥设备中，现场总线技术将温度传感器、压力传感器、流量计等检测仪表与 PLC、DCS 等控制设备连接起来，实现了设备之间的信息共享和协同工作。

三、自动化控制在化工干燥设备中的创新实践

（一）人工智能与机器学习的深度融合

人工智能和机器学习技术的引入，为化工干燥设备的自动化控制带来了新的突破。通过对大量生产数据的学习和分析，智能控制系统能够建立更加精确的干燥过程模型，实现对工艺参数的动态优化。基于深度学习的神经网络算法可以处理复杂的非线性关系，预测干燥过程中参数的变化趋势，并提前做出调整。

某精细化工企业在真空耙式干燥机中应用了基于机器学习的智能控制系统。该系统收集了过去三年的生产数据，包括物料特性、干燥温度、真空度、搅拌速度等参数以及对应的产品质量指标。通过机器学习算法对这些数据进行分析，建立了干燥过程的预测模型。在实际生产中，系统根据实时采集的数据预测产品质量，并自动调整干燥工艺参数，使产品的纯度和粒度分布更加稳定，同时降低了能耗 18%

（二）物联网与远程运维技术

物联网技术的发展使得化工干燥设备能够实现远程监控和智能运维。通过在设备上安装各类传感器和通信模块，将设备的运行状态、工艺参数等数据实时上传至云端平台。管理人员可以通过手机 APP 或电脑浏览器随时随地查看设备运行情况，接收设备故障报警信息，并远程进行参数调整和设备控制。

某干燥设备制造企业推出了基于物联网的远程运维服务平台。该平台不仅能够实时监控设备的运行状态，还可以通过大数据分析预测设备故障发生的可能性。当系统检测到设备出现异常时，会自动生成故障诊断报告，并推送至维修人员的手机上。维修人员可以根据报告内容提前准备维修工具和备件，缩短设备停机时间。同时，平台还提供设备维护保养提醒功能，帮助企业制定科学合理的设备维护计划，延长设备使用寿命。

（三）能源管理与优化控制

在能源成本不断上升和环保要求日益严格的背景下，自动化控制在化工干燥设备的能源管理方面发挥着重要作用。通过对能源消耗数据的实时监测和分析，自动化控制系统可以优化能源分配，提高能源利用效率。采用变频调速技术调节风机、水泵等设备的运行速度，根据实际需求动态调整功率，避免能源浪费。

某建材企业在回转式干燥窑中应用了能源管理自动化控制系统。该系统实时监测干燥窑的燃料消耗、电力消耗以及废气温度等参数，通过优化燃烧控制和余热回收利用策略，实现了能源的高效利用。系统根据干燥窑的负荷变化自动调整燃料供应量和助燃风量，确保燃料充分燃烧。同时，利用余热锅炉回收废气中的热量，产生蒸汽用于其他生产环节，使企业的综合能耗降低了 22%，年节约能源成本数百万元。

四、自动化控制在化工干燥设备中的发展趋势

（一）数字孪生技术的应用

数字孪生技术通过在虚拟空间中构建与实际设备完全相同的数字模型，实现对化工干燥设备的实时仿真和优化。操作人员可以在数字孪生模型上进行各种工艺参数的调整和试验，预测不同操作条件下的干燥效果，从而避免在实际设备上进行试验带来的风险和成本。同时，数字孪生模型还可以与实际设备进行数据交互，实时更新模型状态，为设备的运行优化和故障诊断提供准确依据。

（二）边缘计算与实时控制

随着 5G 技术的普及和工业互联网的发展，边缘计算技术将在化工干燥设备的自动化控制中得到广泛应用。边缘计算将数据处理和分析功能从云端转移到设备边缘侧，减少了数据传输延迟，提高了系统的实时响应能力。在对控制实时性要求较高的干燥过程中，边缘计算可以实现对工艺参数的快速调整和优化，确保干燥过程的稳定性和产品质量。

（三）人机协同与智能决策

未来的自动化控制系统将更加注重人机协同，充分发挥人的经验和智慧与机器的精确控制优势。通过开发更加友好的人机交互界面，操作人员可以更加直观地了解设备运行状态和工艺参数变化，并通过简单的操作指令实现对设备的控制。同时，智能决策系统将为操作人员提供决策支持，根据实时数据和历史经验，分析可能出现的问题并提出解决方案，帮助操作人员做出更加科学合理的决策。

五、结论

自动化控制技术在化工干燥设备中的应用与创新，有效解决了传统干燥过程中存在的效率低、质量不稳定、能耗高等问题。从基础的 PLC、DCS 控制到人工智能、物联网等新技术的深度融合，自动化控制不断推动化工干燥设备向智能化、高效化、绿色化方向发展。随着数字孪生、边缘计算等新技术的不断涌现和应用，化工干燥设备的自动化控制将迎来新的发展机遇。化工企业应积极引入先进的自动化控制技术，不断优化干燥工艺，提高生产效率和产品质量，实现可持续发展。

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