基于高炉专家系统的多变量炉温智能控制系统

利用高炉过程计算机的数据处理及推理判断来判断高炉炉温变化的趋势,通过对现场实际生产数据的分析,研究在高炉炉温控制方面如何利用一次生产数据．运用多变量处理技术提取较有价值的中间工艺参数来判断炉况发展的方向,避免炉况失常,保证高炉长期稳定运行。经过实际生产数据测试表明,系统运行稳定,能较准确地判断炉温变化的趋势。     

基于神经网络的高炉铁水硅和硫含量预报模型

采用基于自学习的参考炉次法,建立了反应高炉炉温和铁水质量的预报模型,对炼铁过程铁水硅含量和硫含量进行预报,建立了基于BP神经网络的高炉铁水硅含量和硫含量预报模型。用国内某高炉的生产数据进行模型训练,经预报结果数据验证,想要通过现有直接获取的高炉参数很难准确同时预报铁水硅含量和硫含量,但基本能准确预报铁水硫含量的变化趋势。     

基于时间序列的神经网络高炉炉温预测

稳定的炉温是保证高炉顺行、提高生铁质量和实现节能降耗的必要条件。针对高炉炉温与铁水硅质量分数及铁水温度之间存在的相关关系,利用某钢铁厂高炉的在线生产数据,构建一种双输出神经网络炉温预测模型,同时预测铁水硅质量分数和铁水温度,以便更加全面地预测炉温;同时,深入研究炉温时间序列对该模型性能的影响,确定较好的时间序列,建立基于时间序列的炉温预测模型。仿真结果表明,模型预测精度大大提高,可为高炉操作人员决策提供可靠依据。     

高炉铁水温度的多元时间序列建模和预测

针对高炉炉温铁水硅含量为预测对象的不确定性和高炉炉温单变量时间序列模型所含炉温输入信息量少、难以揭示各个变量之间的相互关系及变化规律的特点,以高炉铁水温度为研究对象,建立BP神经网络多元时间序列模型和T-S模糊神经网络多元时间序列模型。应用高炉实际数据做模型检验,结果表明,T-S模糊神经网络多元时间序列模型取得更好的命中率和预测精度。     

高炉炉温向凉的因素分析与对策

大高炉炉温向凉导致高炉失常具有危害大,恢复时间长等特点,高炉在日常生产中受到许多因素的影响,由于对高炉各生产参数重视程度或对高炉炉况的趋势把握不足,造成高炉热制度失常的事情时有发生。通过分析5号高炉炉温向凉的影响因素,提升对高炉生产中一些参数的重视程度,改变操作思路,避免类似情况的发生。     

韶钢8号高炉远程控制实现炉温长期稳定的实践探索

由于韶钢智慧中心距离现场有5公里距离,操作人员无法直接查看炉温,进入智慧中心初期炉温出现较大幅度波动,给高炉顺行带来一定影响,为了实现炉温的稳定,通过总结经验数据、采用大数据分析,制定操业方针、炉温智能监控、炉温智能评价等措施促使高炉操作从原来的依靠经验操作逐步转变为采用大数据科学分析法,实现高炉炉温的长期稳定。     

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。     

基于大数据的高炉炉温监测预警系统

随着新一轮产业变革和技术革命的兴起，钢铁制造业正在由高碳向低碳、由低端向高端转型升级。为实现高效率、低能耗、长寿命、低污染的综合目标，现代炼铁工艺逐渐趋于绿色化、智能化。高炉为一个非线性、大时滞的黑箱化系统，高温高压的环境使得高炉炉温的测量和控制都不易实现。利用铁水硅含量、铁水温度与高炉炉温的正相关性，建立基于大数据分析的铁水硅含量以及铁水温度预测模型，间接实现对炉温的预测。首先，利用经过异常值、缺失值以及归一化处理后的高炉标准数据数据集，通过多角度的相关性分析方法完成对模型输入变量的选取；然后，通过模型综合对比，建立基于Adaboost模型的铁水硅含量、铁水温度预测模型；最后，结合计算机技术建立高炉炉温监测预警系统。该系统的应用不仅有效解决了传统冶炼工艺带来的弊端，而且能起到延长设备生命周期、提前预测炉况走向等作用，有效推动了高炉智能化转型。     

基于大数据技术的高炉铁水硅含量预测

铁水硅含量是炉缸热制度的化学热表示方式,也是表征炉温和铁水质量的重要参数.选取某钢铁厂4号高炉实时数据库和检化验数据库2019年的30个输入参数,通过数据处理和特征值筛选,最终选取17个参数进行模型预测,共计8760组.通过构建Adaboost模型、决策树模型和随机森林模型对2 h后的铁水中硅含量进行预测,发现Adab...     

基于神经网络的高炉铁水硅含量预报模型的研究

根据RBF神经网络具有收敛速度快和全局优化的特点,建立了RBF网络模型,并将其应用对高炉铁水硅含量预报。监于铁水硅含量与炉缸温度之间的密切相关性,通过铁水硅含量来间接地反映炉内温度变化。采用MATLAB中的Newrbe函数进行函数逼近,对高炉一段连续时期内正常生产的数据的归一化处理后进行训练和仿真,提高了铁水硅含量预报的命中率。高炉冶炼运用先进的RBF人工神经网络预报模型,能预报铁水硅含量的高低,判断炉温走势,实现炉温调控,有利于节能降耗,并可监测多个主要控制对象,为高炉操作提供指导。     

关于高炉炉缸长寿的关键问题解析

 高炉长寿化是大型高炉发展的必然趋势,实现高炉长寿的关键在于弄清高炉侵蚀的根本原因。从高炉炉缸侵蚀机理、高炉炉缸象脚型侵蚀原因、高炉炉缸圆周方向侵蚀不均匀性、高炉冷却强度与冷却效率以及高炉炉缸维护技术等5个方面探讨了高炉长寿存在的共性问题,指出高炉炉缸炭砖损毁的本质是碳不饱和铁水对炭砖的溶蚀。具体结果表明,首先,高炉炉缸象脚型侵蚀最严重部位位于高炉炉缸死料柱的根部位置;其次,阐明了直接导致高炉存在不均匀侵蚀的主要原因在于冷却系统的冷却水量和送风系统的风量在高炉周向方向分配不均匀;然后,阐明了冷却系统的作用本质是降低耐火材料热面温度,并提出了高炉冷却强度指数及高炉冷却效率指数;最后,分析了采用无钛矿护炉和钛矿护炉两种模式的高炉炉缸维护技术。     

武钢8号高炉炉型维护实践

武钢8号高炉投产4年多来一直保持良好操作炉型,对8号高炉的维护经验进行总结,认为合理的高炉炉型设计及生产维护是保证良好操作炉型的关键,介绍了武钢8号高炉维持良好操作炉型的相关技术和生产实践。在生产过程中关注炉型变化,通过软水管理,炉料优化,装料制度调整,加强炉前渣铁排放等手段稳定渣皮,从而达到维持良好操作炉型的目的。     

武钢5号高炉专家系统在布料状态评估中的应用

高炉布料调剂对于维持高炉的稳定顺行具有决定性的意义。武汉钢铁(集团)公司新开发的5号高炉专家系统利用数学模型实现了高炉布料调剂的自动处理,通过利用数学模型处理高炉操作数据,如炉顶煤气温度、炉顶煤气成分、压差、冷却壁温度变化等,可以获得对气流分布状况、炉型变化状况及高炉运行状况的评估结果;结合高炉当前的运行状况,如焦比、风量、炉身静压力、原料状况(组成、粒度、热性能等)等就可以获得调剂的建议。高炉冶炼专家系统投入运行后,有效指导了高炉的布料调剂,高炉操作稳定,工艺指标得到改善。     

干法布袋除尘操作影响因素分析及优化措施

由于干法除尘布袋对进入箱体的荒煤气温度要求严格,而设备故障或高炉炉况波动等因素都会造成炉顶温度偏高或偏低,影响干法除尘正常运行。通过加强高炉操作和管理,采取打水、及时减风等措施控制炉顶温度以减少对干法除尘的影响。     

锰铁高炉炉凉分析与预防

以广西康密劳公司1^#高炉发生炉凉事故为例，根据实际经验和情况，对锰铁高炉炉凉进行了分析，并提出了预防炉凉的几点看法。     

高炉铜冷却壁的应用及分析

介绍目前国内外高炉使用铜冷却壁的情况，包括铜冷却壁的性能、构造、制造方法，以及在使用过程中出现的问题。分析认为，正确使用铜冷却壁要求严格操作管理，还必须重视冷却水的水质、温度、流速等工艺参数。     

安钢3#高炉大喷煤量探索

安钢3^#高炉采用全烟煤喷吹。提高煤粉燃烧率、维持适宜的理论燃烧温度、保证煤气流的合理分布是提高喷煤比的关键。本文介绍安钢就如何提高3^#高炉喷煤量及大喷煤量下的高炉操作进行探索并取得了良好技术指标（煤比提高24kg／t，焦比降低了43kg／t）的生产实践。     

450m3高炉钒钛矿冶炼理论与实践

介绍了玉钢450m3高炉配加钒钛矿冶炼情况,分析了使用该矿后高炉冶炼规律及对高炉生产指标的影响。冶炼实践表明,钒钛矿冶炼关键是维持合适的炉温,吹透中心、活跃炉缸,才能使高炉长期稳定顺行。     

6σ方法在高炉炼铁压差分析中的应用

收集某钢铁厂2BF生产数据,结合6σ管理方法,利用Minitab软件对高炉压差以及所选取影响压差波动的操作参数,进行了因果矩阵分析、相关性分析和回归分析,确定了影响高炉压差的主要因素有风量、热风温度、透气性指数和焦比,并验证了这些因素对压差的影响具有显著有效性。在保持原燃料稳定的条件下,采取改进措施,使得压差波动小,炉况稳定,高炉顺行,从而降低了高炉炼铁生产成本。