Learning Centre

Kuparielektrolyysin prosessihäiriöiden havainnointimenetelmien kehitys

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Suontaka, Ville
dc.contributor.author Rintahaka, Heidi
dc.date.accessioned 2013-08-23T09:30:46Z
dc.date.available 2013-08-23T09:30:46Z
dc.date.issued 2013-06-10
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/10922
dc.description.abstract Elektrolyysi on mm. kuparin tuotannon viimeinen jalostusvaihe, joka on energiaintensiivinen ja aikaavievä prosessi. Lopputuotteen laadun kannalta tärkein valvontaa vaativa muuttuja on elektrolyysialtaan jännite, jonka häiriöllinen käyttäytyminen on merkki esimerkiksi oikosulusta, anodin passivoitumisesta, tai tukoksesta elektrolyytin liuoskierrossa. Jännite on riippuvainen mm. standardipotentiaalista, elektrolyytin konduktanssista ja monista erilaisista ylipotentiaaleista. Diplomityössä keskitytään kuparin jalostuksen fysikaaliseen jännitemalliin ja erityisesti häiriöntunnistusmenetelmiin, jotka tehdään diplomityötä koskevaa, jännitettä ja lämpötilaa tarkkailevaa anturointijärjestelmää silmällä pitäen. Mallin avulla lasketaan jännitteelle referenssiarvo, joka helpottaa häiriöiden tunnistamista. Elektolyysiprosessissa häiriötilanteet saattavat muodostua hitaasti, joten tulisi löytää menetelmiä havainnoida häiriöille tyypillisiä jännitetrendejä jo kauan ennen kuin kiinteä hälytysraja saavutetaan. Lisäksi työssä käsitellään menetelmien käytettävyyttä ja virityksen helppoutta. Heurististen menetelmien haasteeksi tulee helposti parametrien lukumäärä ja ristikkäisvaikutukset. Jännitteen fysikaalinen ja numeerinen mallintaminen ei onnistu tarkasti. Jännitteen mallintaminen vaatisi suuren määrän mitattavia suureita, ja joidenkin ylipotentiaalien mallintaminen on mahdotonta. Tällöin täytyy mallintaa muutamaa osajännitettä, ja selittämättömien tekijöiden suuruus arvioidaan häiriöttömästä jännitemittauksesta. Häiriöiden tunnistaminen onnistuu hyvin residuaalin ja negatiivisen derivaatan kasvua tarkkailemalla. Diplomityössä saatiin ainakin häiriöntunnistusta parannetuksi verrattuna alkuperäiseen hälytyslogiikkaan. Ongelmaksi tulee silti monimutkainen viritys, jota kuitenkin pystyy helpottamaan sumean päättelyn avulla. fi
dc.description.abstract Electrolysis is the last process phase for producing e.g. copper. Electrolysis is an energy-intensive and time-consuming process. Concerning the quality of the end product, the most important variable to supervise is the cell voltage. Malfunctioning voltage is a sign of a short circuit, anode passivation, or block in the electrolyte circulation. The voltage is dependent on the standard potential, the conductance of the electrolyte and many several kinds of overpotentials. This thesis focuses on the physical model of copper electrolysis and especially its disturbance detection methods that are designed from the perspective of a specific sensor system that measures the cell's voltage and temperature. The voltage model is used for calculating the reference voltage value, which is used in disturbance detection. Disturbance phenomena may form slowly in the cell, and the main subject of the thesis is to find heuristic methods for detecting the disturbances before the lower alarm limit is exceeted. In addition the usability and ease of tuning of the methods will are discussed because heuristic methods usually have several adjustable parametes and adjustment of the parametres may have cross-interference. Precise modelling isn't possible because it would demand a remarkable amount of quantities for mesaurment, and some overpotentials are impossible to model. In this case modelling must be performed by modelling some parts of the voltage and the magnitude of the unknown voltage parts must be estimated with the aid of trustworthy voltage mesaurement. Disturbance detection works fine by using residual and negative derivative values. In this thesis the detection methods were improved to compared to the original method. Yet, the problem of method tuning remains. Fuzzy logic might be the key for simplifying the tuning. en
dc.format.extent 82+8
dc.language.iso fi en
dc.title Kuparielektrolyysin prosessihäiriöiden havainnointimenetelmien kehitys fi
dc.title Development of process malfunctioning detection methods for copper electrolysis en
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö en
dc.contributor.school Sähkötekniikan korkeakoulu fi
dc.contributor.department Automaatio- ja systeemitekniikan laitos fi
dc.subject.keyword Electrowinning en
dc.subject.keyword Electrorefining en
dc.subject.keyword Copper en
dc.subject.keyword voltage model en
dc.subject.keyword Heuristic disturbance detection en
dc.subject.keyword Fuzzy logic en
dc.subject.keyword Talteenottoelektrolyysi fi
dc.subject.keyword Raffinointielektrolyysi fi
dc.subject.keyword Kupari fi
dc.subject.keyword Jännitemalli fi
dc.subject.keyword Häiriötilanteiden heuristinen havainnointi fi
dc.subject.keyword sumea logiikka fi
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201308247642
dc.programme.major Teollisuusautomaation signaalinkäsittely ja säätötekniikka fi
dc.programme.mcode ETA3007 fi
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.contributor.supervisor Visala, Arto
dc.programme AUT - Automaatio- ja systeemitekniikka fi
dc.location P1 fi
local.aalto.openaccess no
local.aalto.digifolder Aalto_12771
dc.rights.accesslevel closedAccess
local.aalto.idinssi 48051
dc.type.publication masterThesis
dc.type.okm G2 Pro gradu, diplomityö


Files in this item

Files Size Format View

There are no open access files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse