基于Nadam优化器的全连...f-CaO预测中的应用实践_张宏图.pdf

2023.No.6-67-0引言新型干法水泥生产线中f-CaO含量是衡量水泥熟料质量的一个重要控制指标，其含量的高低不仅影响着出厂水泥的安定性，而且关系到水泥生产过程的能耗指标。目前，国内绝大部分生产线都是采用离线方式进行熟料f-CaO含量检测，化验室每隔1 h对取样样品进行化学分析。部分新生产线如芜湖南方、槐坎南方、合肥南方等采用了在线熟料f-CaO含量检测，取样器安装于窑口落料点，通过输送系统将样品从取样器送至化验室内的分析仪，取样间隔为1次/h。水泥煅烧过程复杂，影响熟料f-CaO含量的参数较多，而且各参数与熟料f-CaO含量之间存在非线性、时变时滞等现象，加上采样周期较长，因此熟料f-CaO含量预测需要考虑时变和时延带来的影响。早期f-CaO预测大多基于MatLab平台采用BP神经网络，使用梯度下降优化算法进行模型训练1，近些年随着深度学习技术的进步，陆续有采用卷积神经网络等算法进行f-CaO模型训练2。针对以上熟料f-CaO测量中存在的问题，本文采用Nadam优化器的全连接神经网络应用到f-CaO含量预测中。全连接神经网络具有前向传播与反向传播性能，前向传播每层经过线性计算和激活函数计算网络输出，反向传播采用优化算法进行模型参数更新，相对于BP网络采用梯度下降（SGD）算法进行模型参数更新带来的梯度爆炸或消失（即在梯度函数上出现的以指数级递增或者递减的情况）和局部最优等问题以及卷积神经网络（CNN）池化层价值特征信息丢失等问题，本文采用Relu激活函数及Nadam优化算法可有效解决上述问题，文中给出了算法的损失值和部分预测分析表，实现了f-CaO的实时预测，为烧成优化控制系统提供了数据支撑。1TensorFlow及Keras深度学习框架TensorFlow是Google开源的基于数据流图的机器学习框架，支持Python和C+语言。广泛应用在图像分类、物体检测、模型预测等领域。Keras是基于TensorFlow和Theano的深度学习库，包括由Python编写而成的高级神经网络API，使用Keras可以快速实现对TensofFlow的再次封装，大幅减少纯粹使用TensofFlow实现深度学习的代码量。本 文 中 的 环 境 包 括Anaconda及Pycharm，在Anaconda中配置了Python3.7虚拟环境供Pycharm使用，TensorFlow版本为2.3.0。Pycharm是由JetBrains打造的一款Python IDE，本文采用Pycharm 2020.3，其环境设置见图1。图1Python 虚拟环境基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践张宏图（合肥水泥研究设计院有限公司，安徽合肥230051）摘要：本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型，采用基于Nadam优化器对模型进行训练，与SGD随机梯度下降相比，鲁棒性更好。此外，本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法，数据预测误差小于5.11%，可有效指导烧成优化控制系统，为烧成控制智能化提供数据支撑。关键词：TensorFlow；Keras；Python；f-CaO预测；Nadam；OPC UA；sklearn；归一化中图分类号：TQ172.622.26文献标志码：B文章编号：1002-9877（2023）06-0067-04DOI：10.13739/11-1899/tq.2023.06.019基金项目：安徽省科技重大专项(202203f07020009)；安徽省重点研究与开发计划项目（202104a05020054）；中国建材集团揭榜挂帅项目（2021YCJS01）-68-2023.No.62特征参数选取及数据预处理预分解窑熟料煅烧过程中风、煤、料、窑速的合理匹配至关重要。在生料喂料量一定的情况下，喂煤量偏多时，熟料结粒变大并伴有黄心料，f-CaO含量偏低；喂煤量偏少时，熟料结粒变小，f-CaO含量偏高。在生料喂料量和用煤量一定的情况下，三次风量偏大时，窑内风量减小，窑内容易出现后燃烧现象，窑内还原气氛高，f-CaO含量偏高；三次风量偏小时，分解炉内风量较少，窑内风量增大，二次风温和三次风温会升高，熟料结粒变小，f-CaO含量偏高。在风、煤、料一定的情况下，窑速偏快时，物料在烧成带停留时间变短，烧成吸收不完全，f-CaO含量偏高；窑速偏慢时，物料在窑内堆积过厚，热交换差，预烧不好，f-CaO含量偏高。样本数据包括某厂4个月254组数据，部分数据见表1。表1样本原始数据序号窑尾烟室温度/窑转速/（r/min）窑头喂煤量/（t/h）生料喂料量/（t/h）分解炉出口温度/分解炉喂煤量/（t/h）三次风温/f-CaO实际值/%11 140.43.8811.38395.7870.622.20793.11.3121 129.23.8811.10395.2868.622.79804.71.1431 151.53.8810.67394.7875.722.45816.00.802541 121.53.8810.77378.9881.320.78777.701.05模型选取窑尾烟室温度、窑转速、窑头喂煤量、生料喂料量、分解炉喂煤量、分解炉出口温度、三次风温七个参数作为特征参数进行模型辨识。数据预处理主要包括误差处理和数据变换，由于样本数据有不同的工程单位，且在数值上相差很大，直接使用这些未经过数据变换（归一化）的原始数据容易引起计算误差增大和计算的不确定，影响学习速度及精度，为了加快神经网络的学习速度和模型精度，样本数据必须经过归一化处理才能作为训练样本输入。归一化使用sklearn的MinMaxScaler函数进行0，1区间的归一。需要重点说明的是，在实践过程中发现数据归一化在深度学习中十分关键，直接影响模型精度，不可忽视。计算公式如下：Xstd=XX.max0.min0XX(axisaxis=).min0(axis=()XXscaledstd=+(maxmin)min经归一化后的数据见表2。表2归一化数据序号窑尾烟室温度窑转速窑头喂煤量生料喂料量分解炉出口温度分解炉喂煤量三次风温f-CaO实际值10.667 110 440.951 668 50.750 000 70.916 465 90.470 840 450.825 897 70.589 078 40.310 077 5220.579 023 360.952 4770.635 680 90.913 2620.430 875 780.868 396 90.644 934 650.244 186 0430.754 846 60.952 667 50.460 960 630.909 985 90.569 442 750.843 650 20.699 732 070.112 403 092540.518 868 450.951 342 80.504 732 850.803 349 40.679 334 640.723 347 40.514 739 30.209 302 33神经网络模型训练及预测Momentum（动量）算法是计算梯度的指数加权平均数，并利用该值来更新参数值，可有效解决局部最优问题（如鞍点问题）。RMSProp（Root Mean Square Prop）算法是在对梯度进行指数加权平均的基础上，引入平方和平方根，有助于减少抵达最小值路径上的摆动，并允许使用一个更大的学习率，从而加快算法学习速度。Adam是 一 种 可 以 替 代 传 统 随 机 梯 度 下 降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地 更 新 神 经 网 络 权 重，可 以 看 作 是 修 正 后 的Momentum+RMSProp算法，相对传统的SGD随机梯度下降优化器，Adam对超参数的鲁棒性更好。Nadam类似于带有Nesterov动量项的Adam。公式如下：g t=1gtti=1i mmgttttt=+1(1)m t=1mtti=+11i2023.No.6-69-张宏图：基于Nadam优化器的全连接神经网络在水泥熟料f-CaO预测中的应用实践 nv nvgttt=+1(1)2 nmgmtttttt=+1ntvt(1)+1=tn mtt+一般而言，在想使用带动量的RMSprop，或者Adam的地方，大多可以使用Nadam取得更好的效果，可有效解决早期采用梯度下降（SGD）算法进行模型参数更新带来的梯度爆炸或消失（即在梯度函数上出现的以指数级递增或者递减的情况）和局部最优等问题以及卷积神经网络（CNN）池化层价值特征信息丢失等问题。基于Nadam优化器的f-CaO全连接神经网络模型包括一个输入层（7个节点）、隐含层1（256个节点）、BN层、隐含层2（256个节点）、BN层、隐含层3（256个节点）、DropOut（32个节点）、输出层（1个节点）。隐含层使用Relu作为激活函数，输出层使用Linear作为激活函数，模型损失函数采用mse（均方误差），学习率设置为0.001，迭代次数设置为4 000。将数据集的90%用于训练，10%用于测试。训练结果见图2，预测曲线见图3。模型的损失（均方误差）分别为：训练集=0.003 6，测试集=0.015 6。该数据驱动模型训练算法无需特殊的前提条件，如果原料、配料方案发生变化，工况发生较大波动时的数据已包含在训练集完成了模型训练，该模型可适用上述情况。因此在使用过程中，对模型数据集的维护及模型的更新优化十分必要。图2模型训练结果3.02.52.01.51.00.5050100150200predictactualf-CaO/%图3基于Nadam优化器的预测曲线通过OPC UA通讯协议可以从DCS系统中采集实时数据，采用如下Python语句可实现f-CaO实时预测，并将预测值通过OPC UA通讯协议发送至烧成优化控制系统：predict_out=model.predict（x_test）数据预测分析见表3，相对误差在0.15%5.11%之间。表3部分预测分析序号窑尾烟室温度/窑转速/（r/min）窑头喂煤量/（t/h）生料喂料量/（t/h）分解炉出口温度/分解炉喂煤量/（t/h）三次风温/f-CaO实际值/%f-CaO预测值/%相对误差/%11 140.43.8811.38395.7870.622.2793.11.311.363.9921 129.23.8811.10395.2868.622.79804.71.141.161.9431 151.53.8810.67394.7875.722.45816.00.80.791.6841 154.33.8810.54397.1882.223.04796.91.461.395.1151 118.83.8810.12402.4871.924.62807.12.332.253.2661 139.63.8810.40400.5871.224.38793.31.311.310.1571 137.43.8810.17398.6878.022.55797.51.501.462.9681 147.33.8811.51396.2867.622.68782.01.311.300.4091 165.83.8811.85393.8876.521.68774.91.381.390.81101 170.13.8811.74397.7864.121.84823.01.191.244.132281 111.43.6210.63361.2880.920.14771.32.112.120.27该算法已在某水泥厂5 000 t/d熟料生产线烧成优化控制中投运，并应用于合肥院机理模型微服务平台为企业提供模型训练服务。4结束语-70-2023.No.60引言随着国家对劳动者职业健康的逐渐重视，职业健康监管日趋严格，人员培训、员工体检、健康监护档案及PPE管理是现阶段企业职业健康管理的重点及难点。大数据、云计算、人工智能等信息技术的迅速发展和政策支持推进了职业健康信息化建设，各地纷纷出台相应的建设要求及激励措施。在此背景下，国内多家科技公司在水泥职业健康信息化领域展开了研究，目前多数厂家尚在起步阶段，系统不太成熟，本文介绍一种“互联网+”在水泥职业健康管理中的应用实践。1水泥职业健康管理的重点、痛点和难点1.1重点PPE配备和使用水泥生产企业配备的个体防护装备参差不齐，特别是承包商人员、劳务派遣人员及灵活用工人员入场作业时，存在配备的防护用品不合格、失效、不符合标准要求，作业人员不正确佩戴等问题。面对市面众多的防护装备，大部分企业采购人员不清楚如何选择，如何采购。个体防护用品是对防尘、降尘、降噪等工艺技术措施的补充，是职业危害因素进入人体前的最后一道防线。因此个体防护用品的正确配备和穿戴是职业卫生管理的重点。1.2痛点职业健康体检水泥生产企业存在产尘点位多、从业人员流动性大、素质普遍不高、入职时间不固定、体检内容不统一、员工职业健康监护档案更新工作繁琐等特点。另外，企业接害人员众多，每年对从业人员的职业健康监护档案的更新是一项非常繁重的工作，需要耗费大量人力物力且效率低下。职业健康体检现已成为监管机构检查的重点，笔者调研中发现，在企业受到职业卫生监管机构的处罚中，排名首位的是职业健康体检管理不规范、漏检或不检等行为，且多为顶格处罚，现已成为企业职业健康管理中的痛点。1.3难点员工教育培训职业病防治法 第三十四条企业主要负责人和职业卫生管理人员应当接受职业卫生培训，企业应当对劳动者进行上岗前的职业卫生培训和在岗期间的定期职业卫生培训。原国家安全监管总局办公厅发布的 加强用人单位职业卫生培训工作（安监总厅安健 2015 121号）对三类人员的职业卫生培训内容进行了详细的规定。但水泥企业对劳动者的职业卫生培训，尤其是承包商人员、劳务派遣人员等的培训，存在培训内容针对性不强、培训内容不符合相关要求、培训学时不“互联网+”在水泥职业健康管理中的应用李文迪，丁新淼，刘卫英，邵明静（中国国检测试控股集团股份有限公司，北京100024）摘要：水泥行业中“互联网+职业健康”信息化建设尚未大面积开展，为推进智能化工厂建设，实现企业高质量发展，分析了现阶段企业职业健康管理的难点，集中在人员培训、员工体检、健康监护档案缺失及PPE管理等方面，提出了水泥职业健康管理的“互联网+”模式，实现职业健康的信息化管理。此管理模式已在水泥工厂得到了验证，并取得了良好的效果，为水泥企业职业卫生信息化建设工作提供借鉴。关键词：互联网+；职业健康管理；职业健康体检；档案管理中图分类号：R135.2；TQ172.8文献标志码：B文章编号：1002-9877（2023）06-0070-03DOI：10.13739/11-1899/tq.2023.06.020本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型，采用Nadam优化器对模型进行了训练，并将模型用于预测实时水泥熟料f-CaO含量，预测误差小于5.11%，可有效指导烧成优化控制系统的投运，为水泥烧成优化系统提供了数据支撑。参考文献：1李洪林.基于BP神经网络的熟料fCaO指标预测J.新世纪水泥导报，2014（4）：39-41.2刘冲，吕松彦，郝晓辰.卷积神经网络在水泥熟料fCaO软测量中的应用J 水泥技术，2020（5）：87-91.（编辑胡如进）