铝电解槽智能排烟系统优化与多目标协同控制策略研究

1.引言

1.1 研究背景及意义

铝作为一种重要的金属材料，因其具有轻质、耐腐蚀、易加工和可回收等优良特性，在建筑、交通运输、电子电力等众多领域得到了广泛应用。铝电解是高耗能、高污染的典型流程工业，生产过程中会释放大量含氟化物、沥青烟等污染物的烟气。铝电解生产每吨产生300-500m³/h 烟气，排烟系统效率低下会恶化车间环境，每年导致 12-15kg/吨铝氟化物逸散，危害健康和生态。传统系统“定风量+人工调节”模式存在三个问题：风机能耗高，占总电耗8%-12% ；槽体排烟口负压不均，局部效率低；缺乏动态调控，多目标难以协同。

随着全球对环境保护意识的不断提高以及环保法规的日益严格，铝电解行业面临着巨大的环保压力。中国发布了《铝工业污染物排放标准》及修改单，对铝电解企业的废气、废水和废渣等污染物的排放浓度和排放量都做出了明确的限制。为达到环保标准，铝电解企业需提升环保投资，改进生产工艺和污染控制技术。目前，排烟系统优化和控制策略方面存在不足，整体系统的协同优化和多目标的协同优化有待提高。烟气净化技术方面，干法净化技术已成熟，但新型净化技术的研究尚处于起步阶段，存在技术难题，如净化效率的提高、运行成本的降低等。

综上，有必要进一步深入研究铝电解槽智能排烟系统的优化与多目标协同控制策略，开发出更加高效、经济、实用的技术和方法，以促进铝电解行业可持续发展。

1.2 研究内容

本研究主要聚焦于以下领域：基于计算流体力学（CFD）和污染物扩散理论，构建精确的铝电解槽排烟系统数学模型，深入探讨系统内气流分布与污染物传输扩散的规律。其次，采用智能算法，例如遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）等，对排烟系统的关键结构部件，如集气罩、管道网络和风机进行优化设计，以改善气流组织，降低系统阻力，提升捕集效率。针对多目标协同控制问题，构建一个综合考虑能耗、排放和系统稳定性的多目标优化模型，并运用改进的非支配排序遗传算法III（NSGA-III）与模型预测控制（MPC）策略，实现对系统的动态优化控制。最终，通过在MATLAB/Simulink 平台上进行仿真实验，比较不同控制策略的性能，并在工业现场进行实际应用验证，评估优化与控制方案的实际效果。

2、铝电解槽智能排烟系统优化设计

2.1 系统建模及特性分析

2.1.1 多物理场耦合模型构建

基于计算流体力学（CFD）原理，利用ANSYSFluent 等专业软件搭建铝电解槽排烟系统三维流场模型。选用SSTk-ω 湍流模型来精准描述烟气的湍流流动状态，该模型在处理复杂边界层流动问题时具有较高的精度和可靠性。设定集气罩入口速度在 5～8m/s 的合理区间，管道壁面采用无滑移边界条件，风机出口设置为压力出口（ 2000pa ）。为了更精确地模拟流场细节，对集气罩、管道弯头、阀门等关键区域进行网格局部加密处理，经过网格无关性验证后，确定总网格数约为280 万，确保模型计算结果的准确性。

同时，结合Fick 扩散定律建立污染物扩散模型。对于铝电解过程中产生的氟化氢（HF）等污染物，其在烟气中的扩散过程遵循对流-扩散方程：

其中 C 代表污染物浓度， 为烟气速度矢量，D 为扩散系数， s 为污染物源项（根据电解槽实际 HF 挥发速率确定，约为 0.8kg/h ）。将流场模型与污染物扩散模型进行耦合，形成完整的多物理场耦合模型，用于深入分析烟气流动与污染物传输的内在规律。

2.1.2 智能排烟系统优化架构设计优化后的系统采用“三层架构+边缘计算”模式：

感知层：部署高精度压差传感器（精度 ±0.5Pa ）、热式风速仪（量程 0-30m/s ，精度 ±1.5% ）和氟浓度检测仪（分辨率 0.lmg/m³ ），实时采集 168 个点位数据，采样周期 50ms。

控制层：采用工业级PLC（CPU 处理速度 0.15μs, 指令），集成边缘计算模块与多目标优化算法，实现毫秒级决策响应。

执行层：配置高效变频风机（调速范围 20%～10% ，能效等级IE4）、电动调节风门（调节精度 ）及槽体密封改造组件（硅橡胶密封带，漏气率 ≤0.5% ）。

2.2 排烟口布局优化

基于遗传算法与流体力学仿真的耦合优化方法，对排烟口位置与尺寸进行优化。优化目标包括排烟均匀性、改造成本、捕集效率及系统稳定性四大维度。通过设置种群规模 60、交叉概率0.85、变异概率 0.03，经 250 次迭代计算后，得到最优布局方案：

排烟口数量由4 个增至 6 个，采用对称分布式布局；

主排烟口直径从 300mm 扩大至 380mm ，位置后移 0.6m ，距槽体端部 1.2m

新增侧部辅助排烟口（直径 220mm ），距槽体边缘 0.7m ，倾角 25^∘ ，并配置长度 0.5m 、倾角15°的导流板改善流场；

所有排烟口高度统一调整为距槽体顶面 0.3m ，避免烟气层积。

优化后，槽体截面负压分布均匀性显著提升，关键点位负压波动控制在±30Pa 以内，排烟口平均流速差缩小至 0.8m/s 。

图1 智能排烟系统优化架构设计

2.3 基于智能算法的结构优化

2.3.1 集气罩拓扑优化

采用遗传算法（GA）对集气罩进行拓扑结构优化。将集气罩的开口数量、开口宽度、导流板角度等关键参数作为设计变量，其中开口数量取值范围设定为4～8 个，开口宽度为 300～ 500mm ，导流板角度为 15^∘–45^∘、 。优化目标明确为使集气罩捕集效率达到 95% 以上，同时考虑到罩体强度和实际安装空间的限制，将其作为约束条件纳入优化过程。

遗传算法参数设定为种群规模50，交叉概率 0.85 自适应递减，变异概率 0.03 自适应递增，最大迭代50 代。算法通过遗传操作进化种群，筛选最优个体。优化后，集气罩开口增至6 个，增设 45^∘- 导流板。改进后，槽口平均风速从 1.8m/s 增至 2.3m/s ，速度均匀性指数从 0.65 增至0.89，捕集效率达 95.2% ，比原设计提高 6.9% ，显著改善烟气捕集效果。

2.3.2 管道网络阻力匹配优化

运用带惯性权重自适应的粒子群优化算法（PSO）对管道网络进行优化，以实现各支管阻力均衡。将支管管径（DN800-DN1000）与阀门开度 30%～70% ）作为优化变量，目标是使各支管阻力差不超过 10% 。

PSO算法参数设定为：粒子数30，惯性权重W 从0.9到0.4线性递减，学习因子c 1=c2=2.05 ，最大迭代次数 30‰ 算法运行时，粒子在解空间中不断调整位置，通过个体最优解和全局最优解的引导，逐步找到最优的管径与阀门开度组合。优化结果显示，第 5、17 号槽等阻力较大的支管管径扩大至DN900，对应阀门开度从 40% 增加到 65% 。优化后，各支管阻力差从 18.3% 降至 8.7% ，“抢风”现象基本消除，管道系统整体阻力降低 12% ，有效提升了烟气输送效率，减少了能耗损失。

2.3.3 变频风机组配置优化

将定频风机替换为3 台 120kW 变频离心风机，采用并联运行。基于LSTM 构建负荷预测模型，输入包括电解槽台数、电流等12 个特征变量，预测不同工况下的烟气流量需求，误差控制在 4.5% 以内。

根据预测结果，制定风机配置策略：低负荷（10 台以下）启用 1 台风机，转速1000-1400r/min ；中等负荷（11～15 台）启用 2 台风机，转速 1200-1600r/min ；高负荷（16台以上）3 台风机并联，转速 1400-1800r/min 。此配置可提高风机效率，理论上降低能耗 30% 以上。

参考文献

[1]陈丽新.电解铝烟气净化系统节电技术分析[J].轻金属,2022,(11):25-29.

[2]杨光,孙美佳,李宝宽.铝电解槽排烟管道风量调节数值模拟[J].轻金属,2022,(06):57-62

[3]文旭东.电解铝产线设备配置和生产系统优化设计[D].广西大学,2018

作者简介：

黄俊（1974—），男，汉族，硕士研究生教授级高工，主要研究方向为流体力学。

杨涛（1977—），男，水族，硕士研究生教授级高工，主要研究方向为有色冶金。