基于多源数据融合分析的煤炭码头智能洒水抑尘控制技术 | 港口科技

文摘 2024-10-21 14:05 上海

摘要

为解决煤炭码头装卸作业抑尘问题，提出一种基于多源数据融合分析的智能洒水控制技术，采用全连接神经网络，结合实时天气情况、煤种、皮带秤流量等数据进行参数化建模以推断需要喷淋的区域、洒水量、洒水时间，从而实现煤炭码头的智能洒水控制。结合扬尘检测手段，开展抑尘效果评估，并根据评估结果进一步优化洒水策略。应用结果表明，该技术可改善港口空气质量，降低散货港口的粉尘含量，减少粉尘对周边环境的影响。

引言

我国港口建设和生产规模快速增长，然而，对于港口的精细管理和环境保护工作存在一定忽视。为引导港口实现高质量发展，助力我国世界一流港口建设，国家先后颁布多项推进绿色港口建设的相关政策，如《港口岸电布局方案》《船舶大气污染物排放控制区实施方案》《关于建设世界一流港口的指导意见》等。绿色港口建设是国家发展的重要战略，也是推动经济可持续发展的重要举措。为解决煤炭码头装卸作业抑尘问题，提出一种基于多源数据融合分析的煤炭码头智能洒水控制技术，对煤炭码头生产数据和环境数据进行采集，并对采集数据进行实时建模、分析和处理，生成抑尘洒水策略，最后将指令下发并不断优化，实现煤炭码头抑尘操控全流程智能化操作。

现状分析

近年，干散货港口在自动化作业方面取得长足的发展，主要集中在港口大型装卸设备远程或自动化操作，现已实现24 h不间断工作，显著提高港口的生产运行效率。然而，港口在绿色环保领域的建设有待进一步提升。由于散货港口的货物主要以颗粒、散状的形式存在，具有游动性、易起尘等特点，同时在装卸、运输等生产作业过程中存在较大高低落差，极易形成大量粉尘。此外，现有的港口洒水除尘设备自动化程度普遍不高，多数港口采用传统的洒水除尘设备，例如洒水车、粉尘抑制剂、干式除尘器等。这些设备往往需要人工进行操作，不仅效率低，而且管理不够智能化，存在煤炭自燃、污染周围环境等问题。

为应对上述问题，散货港口需要进一步推动自动化技术的发展，提高洒水除尘设备的智能化程度。本文提出一种基于多源数据融合分析的煤炭码头智能洒水控制技术，通过该技术，能够根据不同作业状况，对洒水策略自动调节、合理控制，在实际使用过程中不仅提高洒水效率，而且显著降低能源的消耗和洒水成本。

解决思路

基于多源数据融合分析的煤炭码头智能洒水控制技术共有5个模块，分别为数据采集、数据参数化处理、智能洒水模型、智能洒水控制、扬尘评估和策略优化。这些模块在功能上相互关联，共同实现高效的智能洒水抑尘。

在煤炭码头作业过程中，煤炭起尘受到多种因素（例如煤炭种类、含水量、天气环境等）影响。这些因素相互关联，共同决定港口作业过程中煤炭起尘程度。因此，智能洒水控制系统首先利用物联网平台对水分检测仪、风速仪、皮带秤、温度传感器等进行统一管理和实时数据采集，同时从业务生产系统中读取作业流程和煤炭种类等信息；再对以上数据进行统一的参数化处理，转化为智能洒水算法所需的格式，并将处理后的数据输入洒水模型算法，形成包括洒水量、洒水时长和区域的策略；最后，将该洒水策略下发至洒水控制系统，以实现统一的洒水系统智能管控。值得注意的是，智能洒水策略将根据作业过程中起尘情况进行实时调整，从而在实现抑尘效果的同时最大程度节省水资源和成本。煤炭码头智能洒水控制逻辑见图1。

图1 煤炭码头智能洒水控制逻辑

关键技术

3.1　散货作业和环境数据采集

散货作业和环境数据采集主要包括散货作业数据和环境数据等2种类型数据。散货作业数据主要源自港口的业务生产系统，这一类数据涵盖货物的特征属性和作业量、作业设备、作业时间等。环境数据主要借助港口现有智能感知设备进行采集。但由于前端的硬件设备遵循不同的协议，这些设备以及相关数据需要通过物联网平台按统一标准接入管理。例如：利用翻车机与皮带机上的水分检测仪对煤炭含水量进行数据采集；利用风速仪采集当前风力数据；利用皮带称采集煤炭作业料流数据；利用温度传感器采集港口的当前温度。这些数据随后将经历统一的参数化处理，用于多维度数据挖掘和分析，为洒水决策提供有力数据支撑。多维度数据采集示意图见图2。

图2 多维度数据采集示意图

3.2　数据参数化处理

数据参数化处理主要是将前端采集到的数据、港口业务生产系统信息等进行统一处理，用于智能洒水算法模型的训练。例如：采用序号编码的形式将煤炭种类根据起尘特性分为1~4级，数值越高代表其越容易扬尘；采用独热编码的形式分别将天气与季节进行编码。为了减小不同量纲对该神经网络带来的影响并提高其效率，将对这些数据进行统一的正则化处理，将煤炭种类、天气、季节、含水量、风力数据、皮带称流量、温度等数据转化为x1-n。参数化处理流程见图3。

图3 参数化处理流程

3.3　智能洒水模型

智能洒水模型的核心为全连接神经网络f（·），其输入输出关系表达式为

其中：输入（x1-n∈R）为经过参数化处理过的数据；输出（O1-3∈R）为需要喷淋的区域、洒水量和洒水时间。该模块通过神经网络的方式来模拟人工生成洒水策略的过程，自动生成智能洒水策略。智能洒水算法见图4。

图4 智能洒水算法

该神经网络共有输入层、隐藏层和输出层等3层结构。输入层的主要作用是接收输入的数据，并将其转化为后续隐藏层可以处理的格式；隐藏层主要是用于对数据进行深度的处理分析并提取其中的关键信息；输出层则是将分析处理过的数据转化为预期的输出。该网络每一层的结尾采用ReLU激活函数，实现对输入的非线性转化：当输入值≤0，则输出为0；若输入值＞0，则输出值与输入值保持一致。其表达式为

训练该神经网络时的初始学习率为0.015。为了实现更好的收敛，每隔5个epoch其学习率将减少为原来的10%。同时，其优化算法采用带动量的随机梯度下降法（SGDM），该算法为一种常见的优化算法，是在随机梯度下降（SGD）的基础之上引入一阶动量来改进随机梯度下降的性能，减少振荡，并加快其收敛速度。最后，在测试集中采用MAE、MAPE和RMSE等3种评价指标对训练的神经网络进行评价，最终选用综合分值最高的网络模型。

通过智能洒水算法，可以实现对需要喷淋的区域、洒水量、洒水时间的精准决策，后续将决策传输至洒水控制系统。随后可以结合扬尘情况实时动态调节洒水策略，实现智能洒水，达到用水成本最低、抑尘效率最高的效果。

3.4　智能洒水控制技术

智能洒水控制技术主要是将智能洒水算法生成的洒水策略转化为设备控制指令并下发至洒水控制系统，随后洒水控制系统将控制终端设备进行作业。智能洒水控制最为关键的零部件是安装在水管附近的电动控制阀，通过调节控制阀的开合程度，从而控制喷头洒水量。

在控制系统中，其终端控制箱采用全功能中心主节点来完成对现场电动控制阀门的控制。分节点控制模块有多个输入输出，通过拨码开关的选择，使其中4路作为输出，以接收来自上游的信号，控制阀门的闭合；10路作为输入，以采集阀门的闭合状态作为冗余信号，传送到上游进行反馈，以此来提高整个控制系统的可靠性。为提高分节点模块输入输出的驱动能力，同时隔离设备和现场阀门的直接电气联系，采用24 V中间继电器进行隔离。在终端控制箱中，通过LED灯的亮灭模拟I/O输出时现场阀门的闭合状态，用自锁开关模拟阀门的闭合状态的反馈信号。此外，还有1路模拟量输入信号，用来采集来自管道中的压力或流量等模拟信号，配合变频器以实现一定工艺要求的控制。终端控制箱结构见图5。

图5 终端控制箱结构

3.5　扬尘评估和策略优化

在洒水除尘装置运行期间，虽然可以显著降低空气中粉尘的含量，但由于不可预料的因素以及采集到数据可能不精准，生成的策略可能无法完全抑制作业时产生的扬尘。因此，需要实时采集作业时的粉尘数据，对洒水策略特别是洒水量进行实时优化和调整。

该模块主要采用PID控制算法对洒水量进行实时调控。其中，扬尘在线评估主要利用大数据分析技术进行扬尘质量检测，通过在港区重点区域，特别是设备作业区域安装扬尘在线监测设备，实现环境参数的连续自动采集和监测。其主要监测指标为总悬浮颗粒物（TSP），TSP数值越高代表空气中粉尘含量越高。

在测量到实际的TSP含量后，将其与预设的TSP含量进行对比，从而计算出两者的误差e（t）。然后再将求得的误差以比例、积分、微分组合计算的方式转化为控制变量，以实现智能洒水的实时闭环控制。该模块将不断地测量分析实际的TSP含量，并相应地调整输出信号，直至TSP含量达到可接受的水平。

应用效果

为论证本研究成果，在北方某煤炭码头进行现场应用，在原有的煤炭码头洒水控制系统上引入物联网、人工智能、大数据等技术，在保证煤炭质量的同时显著地减少扬尘污染，改善码头周围的空气质量，有效减少地面污染，降低水体污染风险，同时显著降低用水成本。智能洒水系统界面截图见图6。旧洒水抑尘模式下的全年设备抑尘用水量约为1 222 819.2 m3，在该智能洒水控制技术投入使用后，全年设备抑尘用水量约为1 099 016.0 m3，节水约10.12%，按照水费6元/m3计算，每年节约洒水费用约为74.28万元。

图6 智能洒水系统界面截图

结语

从煤炭码头集疏运、装卸、堆存的全作业过程出发，对粉尘检测，环境、含水量、生产作业等数据等进行采集和集成，并进行综合数据分析和处理，最终进行抑尘洒水全流程智能控制，对作业过程中的煤炭码头粉尘进行治理，从而减少煤炭转运环节的扬尘、损耗情况，同时减少水资源浪费，提高货物品质，提升服务质量。具体应用效果主要体现在3个方面：

（1）提升港口的环境采集及预测分析能力。从温度、风速、天气、货物含水量等多层次、多角度、多维度进行数据采集和分析，为智能洒水决策提供有力数据支撑。

（2）提升港口粉尘精准治理能力。通过将散货作业数据和环境数据进行有机集成，再通过人工智能等技术建立智能洒水模型算法，将模型生成的策略以作业指令的形式下发到洒水控制系统，并结合实时的扬尘情况进行调整优化，实现智能和精确洒水。

（3）降低人工成本。通过该技术可以大幅提升码头洒水抑尘的自动化程度，改善操作人员工作环境和劳动强度，降低人力成本。

文章刊发于《港口科技》2024年第6期；

原文标题：基于多源数据融合分析的煤炭码头智能洒水抑尘控制技术

作者：宋鹏飞，高瑾，罗威强，杨多兵，王米换；中国交通信息科技集团有限公司

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