优化高炉炼铁原料采购与烧结高炉配矿一体化的思路和方法

通过介绍优化高炉炼铁原料采购与烧结、高炉配矿的思路、原则及方法来阐述了优化高炉炼铁原料采购与烧结、高炉配矿一体化的思路;并通过介绍优化烧结配矿的五个方案和优化高炉配矿的四个方案实例来分析和评价了优化高炉炼铁原料采购与烧结、高炉配矿一体化的应用效果。     

兴澄炼铁大数据智能互联平台建设及应用

随着"工业4.0"及"中国制造2025"的提出,数字孪生、工业互联网平台等智能制造技术被广泛应用于工业企业。然而,目前国内炼铁产线数字化、智能化水平还相对落后,工业传感器和物联网建设相对滞后,高炉"黑箱"可视化及解析困难,炼铁操作仍以"经验"为主,成本较高,配矿、烧结、炼铁各工序实时协同和全局优化缺少平台支撑。为解决这些痛点,兴澄炼铁依托冶金专业机理研究,借用大数据人工智能、工业互联网两大技术主线搭建了炼铁产线级大数据智能互联平台,打通了传统各级信息化系统之间的数据孤岛,实现了从智能单元到智能产线的升级。最终实现高炉长寿、高效,燃料比降低6 kg/t,铁水一级品率提高3%、优质品率提高8.8%,节约煤气20 m~3/t。     

“烧结-球团-高炉”联动配矿模型设计

烧结、球团、炼铁等工序的配矿会直接影响其过程操作、产品质量,乃至高炉冶炼的顺行与否。传统的烧结、球团和炼铁配矿相对简易,存在预测不准、优化周期过长、无法全流程计算等缺点。本文通过结合高炉生产需求综合考虑,建立"烧结-球团-高炉"联动配矿模型,提供了一种全面地、基于铁水成本最低或效益最优的配矿方法,打破了现有的烧结、球团、炼铁孤立核算,且过份强调局部降成本而忽视整体的现状。实践证明:该模型可以在保证铁水质量的同时,有效地降低铁水生产的综合成本。     

梅钢扬迪矿配矿研究与生产运用

为了优化配矿结构，拓宽烧结用料品种，降低生产成本，梅钢技术中心对扬迪矿的烧结性能进行了试验研究。分析评价了烧结各工艺参数的优化试验结果，及其对烧结指标的影响，经高炉生产实践证明配用8％扬迪矿的烧结矿性能基本满足梅钢高炉炼铁的要求。     

基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

 针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术。基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想。模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型。大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁。     

烧结、高炉配矿结构优化研究与应用

总结了近年来在烧结、高炉配矿结构优化研究方面所做的工作,旨在改善烧结矿品质、降低炼铁系统成本。提出了在冀东资源条件下提高烧结、高炉综合技术经济指标的根本途径和在这一优化过程中必须注意的相关问题。唐钢二炼铁厂以烧结配矿结构优化为主,高炉配矿结构优化为辅,系统地开展了优化研究工作,优化结果在实验室试验检验之后,投入生产应用,取得了令人满意的成果。     

唐钢进口铁矿烧结性能研究及生产应用

对唐钢进口铁矿烧结性能进行研究,结果表明:不同品种进口铁矿的烧结性能不同.在唐钢炼铁北区现有的原燃料条件下,通过优化烧结配矿结构,调整烧结参数,烧结矿质量指标有所改善,能够满足高炉生产要求.     

梅钢扬迪矿配矿研究与生产应用

为了优化配矿结构,拓宽烧结用料品种,降低生产成本,梅钢技术中心对扬迪矿的烧结性能进行了试验研究,并分析评价了烧结各工艺参数对烧结指标的影响.高炉生产实践表明,配用8%扬迪矿的烧结矿性能基本能满足梅钢高炉炼铁的要求.     

鞍钢烧结工艺技术自主集成创新与展望

围绕提高烧结矿产量、质量,节能降耗,创新性地提出烧结配矿优化新方法,实现了鞍钢由传统配矿到智能配矿的转变;纠正了不合理的烧结制粒工序,实现烧结制粒工序由1台圆筒制粒机替代16台圆盘制粒机的大型技术改造,为今后我国烧结制粒设备的选择提供了宝贵的基础数据;创新性地提出用统计数学的"单型格子法"优化烧结燃料粒度组成的新方法;首次提出烧结不配加氧化镁熔剂,高炉实现低氧化镁炉渣操作;确定了合理烧结工艺参数及烧结矿碱度、合理氧化亚铁含量等;开发了超厚料层烧结工艺新技术,提出了鞍钢在炼铁原料技术方面应开展的重点科研工作。     

炼铁炉料结构技术的发展

高炉炼铁所用的炉料包括:炼结矿、球团矿、天然块矿、熔剂和焦炭。所谓炼铁炉料结构技术主要是指所用烧结矿、球团矿、天然块矿的比例。熔剂是在产烧结和球团过程中配加,在高炉正常生产时是不单独配加熔剂。焦炭用量是随高炉冶炼条件(包括入炉矿石含铁品位、热风温度、喷吹煤粉量、高炉操作水平和富氧率等)而不断变化的。国内外高炉炼铁的炉料结构是没有一个固定模式的。每个高炉都是根据本企业所能获得自然资源的条件(品级和价格)、铁矿石的冶金性能和物理化学成分,以及高炉炼铁成本等方面因素来进行选择的。随着各种条件的变化,不同时期会出现不同的炉料结构。总体上讲,炼铁炉料结构是受复杂因素影响的,是与炼     

新钢高TFe低SiO2烧结试验研究

高TFe低SiO2烧结矿是强化高炉炼铁的优质原料,但随着TFe升高SiO2降低,烧结矿的转鼓强度会降低.针对这种情况,新钢烧结厂根据现有原料,通过进行优化配矿系列、优化操作条件系列、优化燃料粒度系列等烧结杯试验,摸索合理的配矿方案和工艺参数.     

高炉炼铁智能化发展的研究现状与展望

长期以来,传统的高炉炼铁工艺存在着能源消耗高、污染严重等问题。随着“双碳”目标政策的提出,如何利用智能制造技术实现高炉冶炼高效、环保的可持续发展已经成为高炉工作者的研究重点。从高炉炼铁智能化发展现状作为切入点,详细地从智能预测、模拟仿真、专家系统以及互联网平台几个方面进行了阐述。即以高炉炼铁现场数据为基础,分别探讨高炉运行状态预测和模拟仿真在高炉中的应用,为高炉炼铁智能化控制提供决策支持;建立高炉炼铁工业可视化平台,实现高炉炼铁生产过程的全面监控和管理;最后,综合当前研究现状,结合大数据技术和炼铁工艺,从高炉炼铁数据治理、专家知识库的建立、智能化平台的建立等几个角度进一步展望了高炉炼铁智能化的发展。     

高炉冶炼智能化的发展与探讨

现阶段，国内炼铁流程仍以“高炉-转炉”流程为主，且面临着高能耗、高污染及自动化程度不强等问题。随着双碳目标和“十四五”规划等政策的推出，高炉冶炼智能化升级转型得到更加广泛的关注。由于高炉生产涉及的调控参数众多且数据体量庞大，加上数据具有非线性、非高斯和滞后性等特点，使得大数据和人工智能技术在高炉智能化转型过程中拥有较大的发展空间和应用前景。首先从高炉智能预测、智能监测、智能评价和大数据平台4个方面详细阐述了高炉智能化的发展现状，并就各方面作了详细的探讨。其次，针对高炉智能化发展中存在的数据孤岛问题、数据噪声问题、模型鲁棒性问题和黑箱问题，提出了初步的解决办法。最后，结合新一代人工智能技术和钢铁生产技术，从高炉炼铁流程的数据共享、信息物理系统、一体化经营管理系统和移动工厂几个角度进一步展望了智能化转型升级的未来发展。     

基于大数据技术的烧结全产线质量智能控制系统

通过部署大数据采集平台,运用高效的分布式信息传输技术,完成海量烧结生产数据的采集和汇总,建立烧结全产线数据仓库;通过融合工艺知识和大数据挖掘技术,提取原料性能、配矿理论、过程工艺参数、产质量指标、生产成本等参数间的潜在规律;以数理统计和机器学习算法为核心,深入研究基于大数据技术的烧结全产线质量智能控制系统;通过决策树和最优化等方法,建立完善的决策体系。基于梯度提升树算法初步建立了烧结终点预报模型,模型预测命中率达99%以上,与以往建立的烧结终点预报模型相比,模型预报命中率和稳定性进一步提升。研究成果将促进烧结生产的创新、自动化和智能化发展,稳定控制烧结矿的产质量指标,降低生产成本,具有广泛的应用价值。     

包钢高炉炼铁优化配矿平台的开发与应用

为了降低高炉炼铁系统原料成本,实现自铁矿石采购到高炉炼铁全过程协同优化,开发了一个高炉炼铁全系统、全流程优化配矿平台.全流程是指从铁矿石采购到高炉产出铁水的整个工艺流程,全系统是指钢铁企业所有高炉炼铁整体系统.优化配矿平台包括数据库系统、单座高炉优化配矿平台、全系统高炉优化配矿平台、生产数据采集与分析平台4部分.平台以...     

基于支持向量机的铁水硅含量的预测

为了准确预测高炉炼铁过程的硅含量,分析了高炉工艺参数对高炉铁水硅含量的时序性影响,以支持向量机理论为基础构建了2类铁水硅含量预测模型,即硅含量模型和硅变化量模型。利用首钢迁钢3号高炉铁水硅含量数据进行模型测试,测试结果表明2类模型预测命中率均可达到80%。     

基于深度学习的烧结返矿量组合预报模型研究

返矿量是影响烧结矿质量和炼铁成本的重要因素。针对该数据难以在短时间内获得且相关预测研究较少的问题，本文提出了一种应用深度学习算法构建的烧结返矿量组合预报模型。该模型首先将烧结实际生产流程大数据与数据预处理技术相结合，建立模型基础数据集；然后将烧结流程中存在的滞后性与时域神经网络相结合，实现模型的提前预报功能；同时将皮尔逊相关性分析和PCA技术制定的烧结配料规则与深度森林相结合，实现模型的实时监测功能。预测结果分析表明：该模型整体误差范围(返矿量在15 t/h内)命中率能够达到90%以上，并展示出良好的提前预报和实时监测效果，能够达到预测返矿趋势与数量的目标。     

八钢铁前配矿优化

配矿作为炼铁工艺操作重要手段,影响着烧结及高炉工序的生产。文章介绍了针对八钢进厂铁精粉来源种类多、质量参差不齐,某些单个矿体储量低、原矿品位低,同时有害元素含量差异大、球团矿供应紧张、炼铁配矿难度大等状况,通过在烧结及高炉开展配矿优化,有效利用了疆内铁料,确保环保达标,同时铁前成本得到改善。     

基于数学模型集成的专家系统在邯钢2000m3高炉中的应用

简述邯郸钢铁集团公司7号高炉采用的基于数学模型集成的专家系统,通过机理模型、推理模型、数理模型和控制方程的集成,构建了多层次递阶式高炉专家系统。高炉主控室局域网上运行的智能化软件包的集成应用,对高炉炼铁过程的参数优化起到了重要作用,达到了炉温预测控制和低硅节能操作的工艺目标。     

本钢高炉智能管理系统的研发与应用

结合本钢高炉基础监测及信息化基础条件，应用工业传感器、数据采集、工业建模等技术构建高炉智能系统，打破了高炉生产现场数据孤岛，推动了炼铁技术从“经验式炼铁”向“数字化炼铁”的转变，提高现场高炉异常工况的诊断、预判、处理能力，促进了板材数字化、标准化、智能化的炼铁技术体系建立，为炼铁行业智能制造落地应用树立了一个标杆。