CTD烘丝机进料系统堵料问题的分析与改进

为解决CTD(Comas Tower Dryer)烘丝机进料系统频繁堵料问题,通过研究进料系统的气流走向分析了堵料原因。堵料主要发生在进料气锁至膨胀单元末端,分别是:长时间停机后的料头阶段,由于冷凝水积聚管路引起堵料;流量异常骤降时由于电子秤加速与后续匀速输送带不匹配,造成烟料扎堆引起堵料;系统内压力异常造成生产中段间歇堵料。通过加装疏水系统、电子秤下游输送带加装拨辊、设计嵌套式管道接口软连接等方法对进料系统进行了改进。应用效果表明:改进后CTD烘丝机较好地解决了堵料问题,堵料频次由原来的2.3次/批减少到0.2次/批,出口烟丝含水率标准偏差由3.8%减少到1.7%,保证了进料流量稳定性,提升了烘丝品质。

减少CTD烘丝机单批过料时间

为了更好地贯彻十三五所落实的烟草行业的节能降耗的工作,福建中烟龙岩烟草公司全面地推行了高质量的发展。结合公司内部的具体的生产状况,稳抓落实,不断的提升制丝生产线的生产效率。在本篇文章当中,主要就具体的施工情况来研究减少CTD烘丝机单批过料时间的方法。

CTD气流式烘丝机设备故障预测

CTD气流式烘丝机是目前烟草行业主流的设备,其在生产过程中存在出丝不均匀、干燥不达标、断流、堵丝等故障,最终影响卷烟的品质、降低生产效率。为准确预测工艺过程中的故障,提出一种基于朴素贝叶斯方法的CTD烟丝干燥设备故障预测模型。首先从获取的CTD气流式烘丝机的日常运行数据中提取特征量信息,在此基础上完成数据模型的建立,然后将建立好的数据集带入到朴素贝叶斯模型、决策树模型和线性判别模型进行对比分析。结果显示朴素贝叶斯模型的预测效果优于决策树模型和线性判别模型,且预测的准确率达到99.8%,说明该故障预测的评估模型实现了对CTD烟丝干燥设备故障的准确预测,能够解决工艺过程中故障预测的问题。

提高CTD塔式烘丝机出口水分QI得分的探究

CTD塔式烘丝机利用气流干燥原理加工叶丝,实现叶丝在线膨胀的效果。随着生产技术的高速发展,行业内对烟丝加工过程中的工艺指标要求越来越高。在CTD塔式烘丝工序过程中,工艺指标要求出口水分QI得分≥85分。本文将对影响出口水分QI得分的因素展开探究,寻求改进方法,以提高出口水分QI得分。

基于支持向量机的CTD烟丝干燥设备故障预测研究

针对CTD气流式烘丝机设备运行过程中出料不均匀、烟丝含水率不均匀等故障预测依靠工程师经验判断造成预测准确率较低的问题,以主风机频率、主风机气流量等工艺参数为故障预测属性,以出料口质量、含水率等指标为故障判据,对工艺过程进行故障分类标注,首先,采用松弛变量法,构建支持向量机故障预测目标函数,建立故障预测模型,接着利用运行数据与故障标注,采用留出验证法,对模型进行训练,并与决策树、逻辑回归等方法故障预测结果进行对比.模型仿真结果显示,所建支持向量机故障预测模型,故障预测准确率为99.6%,真正例率为99.8%,ROC值为0.99,故障预测效果较好,实现了CTD烟丝干燥设备故障预测.

CTD气流烘梗对梗丝填充值的影响

以梗丝填充值为参考指标,在正交试验基础上,通过DOE试验设计,运用曲面响应法研究梗丝工艺参数对梗丝填充值的影响。在其它参数不变的前提下,试验结果表明,工艺气体温度、膨胀节蒸汽流量和入口含水率均对梗丝填充值有显著的影响;梗丝填充值最佳工艺参数值为入口含水率34.5%、工艺气体温度215℃,膨胀节蒸汽流量21000kg/h。在该条件下,梗丝填充值最高。