基于反应带触底映像的烧结终点预报模型

基于废气温度的烧结终点预报、调节方法预报准确性差、调节震荡性高,严重影响余热发电指标。研究各反应带料层厚度及垂直烧结速度的综合作用效果与反应带触底映像位置及长度的一一对应关系,建立基于烧结反应带触底映像位置及长度的烧结终点预报模型。新模型修正了现有预报模型关于烧结终点定义存在的根本性错误,采用反应带触底映像长度作为烧结终点预报指针,提出全程参与、分区预报、分级校正、补偿调节的烧结终点预报及自动调节新方法,并建立相应的烧结终点预报及调节动力决定模型。新模型采用数值模拟与实体数据关联相结合的方法面向生产实用,具有较高的可操作性。     

基于改进的AdaBoost.RS算法的烧结终点预报分析

烧结终点的稳定控制是提高烧结机利用效率及烧结矿产量和质量的前提，因此获得准确的烧结终点位置是优化烧结过程的基础。通过分析烧结过程参数对烧结终点位置的影响，提出一种适用于烧结终点预测的集成算法。在AdaBoost.RS算法的基础上，自适应调整松弛变量的阈值，以极限学习机为弱学习器建立烧结终点位置预报集成算法模型。以宝钢烧结面积为495 m2的烧结机为例，利用实际生产数据进行模型检验。结果表明，当绝对误差小于1.6 m时，模型的预报结果命中率为97.4%，均方根误差为0.58，预报值序列与实际目标值序列的相关系数为0.78。对各影响因素定量分析结果表明，影响烧结终点位置的前三因素依次为料层厚度、台车速度与配水量。     

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。     

氧气顶吹转炉智能控制策略的研究

在全面分析转炉炼钢生产特点的基础上,建立了神经元网络的预报模型和控制模型,并且将炼钢的终点温度和终点碳含量作为控制目标值,计算氧气的补吹量和冷却剂的补入量,进而实现转炉炼钢的终点控制。从计算机仿真结果看,终点温度和终点碳含量仿真精度高,控制策略有效。     

配碳量对烧结烟气排放规律的影响

为了更好地对烧结烟气进行协同治理,建立一体化控制技术,对不同配碳量混合料进行烧结实验。通过德国testo350烟气分析仪实时在线测得烧结烟气中CO、SO_2、NO_x、O_2等成分数据,分析烧结过程中CO、SO_2、NO_x形成的机理及主要影响因素。结果表明:烧结过程中,烟气CO平均质量浓度随配碳量增加而上升;SO_2的排放在烧结终点前始终存在一个排放质量浓度峰值区间,并且配碳过高造成的还原性气氛不利于脱硫;烟气中的NO_x主要来自于燃料燃烧产生的燃料型NO_x,应使烧结燃料引入的N最小化;建议分级治理烟气,将SO_2质量浓度高的区域烟气引入点火区域实现热风烧结,并且利用自反应、自催化作用协同富集降低其污染物的质量浓度。     

基于新变量选择方法的FNN预报转炉终点

考虑到机理模型能较准确给出转炉吹炼过程的定性规律，而难以给出可靠的定量关系，首先利用冶金机理模型和PLS方法分析影响转炉终点碳的因素，然后建立基于模糊推理神经网络的转炉终点碳预报模型。结果表明，此法能有效提高对转炉终点碳预报的命中率和网络的训练速度。在w(C)绝对误差±0.02%控制精度下命中率达94.12%，相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%。     

烧结终点的在线预报与模糊控制

根据最小二乘法理论,研制出一种基于废气温度上升点的烧结终点预报策略,利用模糊逻辑技术建立了烧结终点控制模型,对终点实施准确的在线预测预报和优化控制.模型投用后,一般在1、2个控制周期内即可使烧结终点控制在设定范围内,终点波动由7%降到3%,年创效益1 000多万元.     

基于大数据技术的烧结终点优化控制

针对烧结终点优化控制问题,介绍了近年来关于烧结终点位置判断、烧结终点建模控制这两方面所取得的研究成果。基于大数据技术的兴起和国内外关于大数据技术的成功应用,提出了一种基于大数据技术的烧结终点优化控制策略,并给出了具体的实施方案。依据该实施方案,初步完成了烧结原始料层透气性预报模型的构建以及料层透气性核心操作参数最优控制范围的确定,用于指导现场操作人员改善透气性,保证烧结过程在稳定的原始料层透气性情况下运行生产,避免烧结过程后期因烧结终点偏差过大、对台车等操作参数异常调节而引起整个烧结过程发生更大的波动。     

神经元网络在转炉静态模型中的应用

利用神经元网络建立了转炉终点碳温预报模型。采用相关性分析和分类的方法 ,研究了转炉终点碳温预报模型的主要参数 ,并对神经元网络模型的结构、训练方法、训练误差和测试误差进行了研究和比较。     

转炉炼钢熔池碳含量动态变化研究

通过引入炉气分析仪采集的实测数据,用碳指数模型描绘熔池内碳含量实时变化趋势,并用修正后的碳积分模型计算转炉吹炼过程的总脱碳量,以对碳含量的动态变化和终点出钢情况做出预报.在机理分析的基础上,利用三阶段脱碳曲线的后期变化趋势建立碳指数实时和终点预报模型,同时对碳积分计算公式加以修正,得到冶炼全程的脱碳率计算模型.仿真结果表明,碳指数及碳积分模型直接用于指导转炉炼钢生产具有一定的参考价值,在一定程度上可以取代炉气分析仪的使用.     

运用神经网络预报烧结终点

针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际,开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度,预报烧结终点与最高废气温度,为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强,训练方差为0000 018 14,用训练样本集测试输出,烧结终点绝对平均误差为0.04,终点废气温度绝对平均误差为4.57 ℃。采用训练后网络预报,烧结终点（风箱号）绝对误差最大仅为0.09,终点废气温度绝对误差最大为3.57 ℃,命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。     

基于软测量技术的模糊烧结终点控制研究

建立了利用风箱温度求取烧结点（BTP）位置的软测量模型。在深入研究烧结终点控制特点的基础上，提出利用专家经验与知识，按照采样控制方式工作的模糊采样控制方法进行BTP的控制，根据上述控制方法建立的自动控制系统，在所有操作条件下，都能准确地控制BTP，证明了了模糊采样控制方法对于BTP，控制是切实可行的。     

基于BP神经网络的烧结终点预测模型

烧结终点是判断烧结过程正常与否的重要标志。我们在为涟钢280m^2烧结机开发的烧结终点（BTP）智能优化控制系统中，采用了基于BP神经网络预测的烧结终点智能控制策略。本文着重介绍了基于BP神经网络的烧结终点预测模型的建立、在线学习及修正，以及试验室调试和在线运行情况。     

BP算法的模糊神经网络及烧结终点辅助预测模型

烧结终点状态是烧结过程非常重要的参数之一.目前烧结终点的预测模型多采用人工神经元网络.本文介绍了一种模糊神经元网络结构及算法,可以处理不完全的、模糊的信息,并将这种模糊神经元网络应用到烧结终点辅助预测模型.文章最后给出了详细的仿真结果.     

Data-Driven Prediction of Sintering Burn-Through Point Based on Novel Genetic Programming

An empirical dynamic model of burn-through point(BTP)in sintering process was developed.The K-means clustering was used to feed distribution according to the cold bed permeability,which was estimated by the superficial gas velocity in the cold stage.For each clustering,a novel genetic programming(NGP)was proposed to construct the empirical model of the waste gas temperature and the bed pressure drop in the sintering stage.The least square method(LSM)and M-estimator were adopted in NGP to improve the ability...     

浅谈烧结终点控制模型

介绍了通过控制BRP位置间接控制烧结终点的方法。通过计算BRP位置,实时调整烧结机速度和烧结机台车压入率厚度,使烧结终点稳定在系统设定的范围之内,形成了基于专家知识的烧结终点模糊控制系统。该模型被应用后,可根据实际情况调整烧透点的位置,保证了烧结生产正常运行,改善了烧结矿各项技术指标,2009年节约成本2310万元。     

Inhibitive Effect of New Azole-Azomethine Derivatives on Mild Steel Corrosion in HCl Solution: Electrochemical,Scanning Electron Microscopy and Atomic Force Microscopy Studies

Two azole-based Schiff bases, namely, 2-(((1H-1,2,4-triazol-3-yl)imino)methyl)-4-bromophenol, TIB , and 4-Bromo-2-((thiazol-2-ylimino)methyl)phenol, BTP , are synthesized and used as corrosion inhibitors for mild steel, MS, in acidic medium. The inhibitive effect of TIB and BTP , in 0.5 m hydrochloric acid, is investigated using weight loss, potentiodynamic polarization, and electrochemical impedance measurements. The optimum concentrations of TIB and BTP for coverage of metal surface are 600 and 400 μM, respectively. An electrochemical impedance study shows that the corrosion of MS is reduced through a charge transfer mechanism. The maximum inhibition efficiencies at optimum concentration of TIB and BTP are ≈83% and ≈81%, respectively. Tafel polarization reveals that the TIB and BTP behave as mixed-type inhibitors, predominantly of cathodic type. The results indicate that the MS surface has been blocked by TIB and BTP molecules following the Langmuir adsorption isotherm. The formed protective layer on MS surface is verified using SEM and EDX techniques. Furthermore, atomic force microscopic study reveals that the current inhibitors increase the surface smoothness of MS by adsorbing on the metallic surface.     

Data Driven Prediction of Sintering Burn-Through Point Based on Novel Genetic Programming

 The paper presents an empirical dynamic model of burn-through point (BTP) in sintering process. The model combines two stages of sintering process, cold processing stage and sintering stage. Fist, cold bed permeability measured by Gas velocity is introduced in the cold stage. Then, K-Means clustering is applied to partition the feed according to the permeability. Besides, for each clustering, a novel genetic programming (NGP) is proposed to construct the empirical model of the waste gas temperature and pressure drop through the bed in sintering stage. NGP adopts least square method (LSM) and M-estimator to improve the ability to compute and resist disturbance. Therefore, the paper constructs a model base of burn-through point and the simulation proves that the model base has a good performance.     

Behavior therapy and the transdermal nicotine patch: Effects on cessation outcome, affect, and coping.

The process and outcome of a smoking cessation program using behavior therapy alone (BT) or behavior therapy plus the nicotine patch (BTP) was studied in 64 participants. Participants quit smoking on a target date after a period of ad libitum smoking, cognitive-behavior therapy preparing them for cessation, and behavioral rehearsal for high-risk situations, including stress management, and coping with negative affect. Abstinence was significantly higher for the BTP group versus the BT group from the end of behavioral treatment (79% vs. 63%) through the 3-month follow-up (pp?=?.06) and 12-month marks (p?=?38% vs. 22%). More general distress was observed among BT versus BTP participants ( i.e., increased withdrawal, tension, fatigue, and coping frequency with decreased coping effort; coping-to-urge ratio). The coping behavior of the BTP group may have been more effective than that of the BT group, as indicated by their significantly higher level of self-efficacy. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

基于热状态参数的烧结终点自适应预报

为解决过程时滞和时变特性给烧结终点控制带来的困难 ,在对烧结过程热状态分析的基础上 ,提出了用废气温度上升点和废气温度曲线面积来提前预报终点的策略 ,用系统辨识的方法建立了时间序列模型。采用自适应技术跟踪系统的时变特性 ,实现了对终点的提前预报。