人工智能在高炉控制中的应用

应用于高炉控制的人工智能模型主要有：高炉专家系统，神经网络模型及神经网络专家系统。高炉专家系统虽然具有知识推理的透明性，但却不具备学习功能；神经网络模型虽然具有很强的自学习功能，但又不具备知识推理的透明性；神经网络专家系统则同时具备两者的优点。     

高炉过程控制计算机的体系结构

通过对10年来高炉过程控制计算机系统的3种体系结构(集中控制型、分散控制型和Client Server型)在系统配置、开发和维护等方面的主要优缺点的比较 ,得出Client Server型在目前阶段是比较合适的结构的结论。     

激光原位气体分析仪在高炉过程控制中的应用

介绍了高炉炼铁过程中气体分析的重要性及传统采样方式气体分析系统的不足，阐述了激光原位气体分析仪的技术原理、性能优势和仪器结构。激光原位气体分析仪在高炉炼铁过程中的成功应用，表明了该仪器很好地满足了高炉炼铁过程气体检测的需要。     

融合大数据技术和工艺经验的高炉参数优化

 为了更精准地评判高炉运行情况,量化高炉指导方针。根据高炉生产过程的特点,应用大数据技术对高炉生产参数与铁水产量和高炉能耗等指标进行数据驱动分析,提出了一种优化高炉生产参数的新方法。首先,对某钢铁厂高炉各工序历史数据进行了采集、清洗、过滤和整合,建立了高炉数据仓库。然后,将多种聚类算法相结合,完成了对高炉炉况变化的详细划分。运用工艺经验与递归特征消除算法相结合,全面筛选得到能够反映炉况波动的强相关变量。应用统计学方法分析得出Class_a炉况对应的核心参数的最优范围,这对指导现场生产、保持高炉长期稳定顺行具有重要意义。     

高炉过程检测和控制与高炉操作

主要从炉料称量和误差补正、炉顶煤气成分监测和压力测量、炉喉煤气温度的监测，炉衬侵蚀和冷却壁温度的监测，。炉底炉基温度的测量，冷却水水量和不温的测量以及炉射静压力的测量等方面简述高炉过程操作的关系。     

基于遗传算法的无钟高炉布料工艺优化

 面对现代炼铁生产节能减排的迫切需求,优化无钟高炉布料是保证高炉稳产顺行、提高资源利用率和减少污染排放的有效途径。结合无钟炉顶的设备结构与布料工艺特点,提出了使用料面形状误差评价布料操作的准确性,设计了针对多环布料操作优化的遗传算法,并应用该优化算法分析了溜槽倾角档位数量以及布料总周数等参数对无钟布料工艺的影响。结果表明：基于遗传算法的组合优化模型能够有效制定布料矩阵,溜槽倾角档位数量和布料总周数的增多以及单次布料体积的减少有利于实现高炉精准布料,溜槽倾角档位数量无穷大时与螺旋布料的料面构造能力相当,布料总周数和单次布料体积受设备和工艺多方面限制,需合理设定。     

攀钢高炉喷吹混合煤燃烧过程的研究

模拟攀钢高炉生产条件,对攀钢高炉喷煤的燃烧率进行研究的结果表明,提高瘦煤配比、富氧率、热风温度以及增加煤粉中-200目的比例都可以提高混合煤粉的燃烧率。     

鼓风动能对高炉冶炼的影响及控制

主要探讨了鼓风动能对高炉冶炼的影响,指出鼓风动能对高炉稳定顺行的重要性。重点分析了影响鼓风动能的因素及控制方法,通过对宝钢3号高炉冶炼实绩对比分析,统计归纳出3号高炉合理鼓风动能的范围及经验计算式。     

关于高炉炼铁工艺和熔融还原炼铁工艺的评述

钢铁工业面临自然资源和环保要求的限制以及质量和市场竞争的挑战，必将出现大量新工艺、新工艺。现代高炉炼铁工艺具有高效、低能耗、工艺完善等优势，但存在在对原燃料要求越来越苛刻的弱点。熔融还原工艺，特别是Ｃｏｒｅｘ法的工业性生产引人注目，由于它不具备替代现代高炉工艺的必要条件，且工艺尚未完全成熟，预计在相当长时间内高炉不会被淘汰。我国炼铁工作者应大力发展和强化喷吹煤粉技术，抓好现有高炉技术改造，同时积极     

高炉炉缸破损的原因与控制

 近年来,中国高炉长寿技术取得了长足的进步,部分高炉寿命达到国际先进水平,但同时也出现数十座高炉发生炉缸事故或异常侵蚀破损。高炉长寿技术是一项综合技术,高炉要实现长寿除需要保障炉衬、炉体材质和建筑施工质量外,科学合理的设计是关键,高炉生产操作监控维护是基础。基于对多座高炉长寿技术应用状况和高炉炉缸的破损调查,从设计、操作等多方面对炉缸破损原因进行分析,并提出了长寿炉缸设计的优化原则和实现炉缸长寿的生产操作、监测、维护及管理的控制对策。     

一种高炉布料器模型的电液控制方法研究

阐述一种基于万向节传动结构高炉布料器的电液控制方法,并推导几种布料方法的溜槽运行轨迹数学模型。特别探讨了螺旋布料时速度的控制方法,即随着布料半径的增加,布料溜槽的角速度与布料半径成一定的函数比例关系。试验结果表明,在控制系统中利用液压控制器(MAC8)的插值功能,代入运动轨迹的数学模型,可以快速有效地实现圆环、螺旋、扇形、定点布料。     

高炉工程自动控制系统设计

从高炉自动控制系统的组成、应用功能层次、设计阶级及主要内容等几个方面对高炉工程自动控制系统的设计了进行了总结和介绍，对同行有一定的借鉴作用。     

高温液态熔渣飞行及碰撞过程研究

对离心粒化后高温熔渣的飞行过程建立数学模型,通过Runge-Kutta方法对建立的数学模型进行离散求解。结果表明,熔渣液滴沿x方向飞行距离与液滴直径和初始速度成正比;由于空气绕流阻力和重力作用,熔渣液滴速度先降低后增加。对熔渣液滴撞壁后过剩反弹能进行分析,获得了熔渣液滴的临界撞击速度。结果表明,临界撞击速度为区间,存在上界和下界,且上界和下界同时随直径增加而降低。对初始速度为10、12和14 m·s?1三种粒化工况进行实验,结果表明,由于熔渣液滴从粒化盘抛出时速度小于粒化盘边缘线速度,熔渣液滴实际下降距离大于其理论值;三种工况下熔渣液滴撞击速度在临界撞击速度区间内,均未产生粘结。     

Monitoring the blast furnace process using neural networks and knowledge‐based system

To assist the daily control of blast furnace operation, models for diagnosing the irregular process status and for predicting the cool furnace thermal state have been developed. The diagnostic model consists of two sub‐models. One is for evaluation of the various aspects of the process status based on fuzzy logic. The other is for the detection of the occurrence of channelling in the furnace based on neural networks. Tests using the actual process data have shown that the former sub‐model can promptly detect the existing abnormal process status and give warnings of irregular process statuses, e.g. abnormal permeability of burden, high heat fluxes, etc. The latter sub‐model can successfully extract the characteristic data patterns from a large amount of process data in connection with the occurrence of channelling and detect the existing channelling. For appropriately depicting the furnace thermal state, a thermal index and characteristic patterns of cool furnace thermal state have been derived using fuzzy logic and neural networks. Accordingly, two neural network models were designed for predicting the cool furnace thermal state. Either thermal index or characteristic patterns can be used to represent the cool furnace thermal state. Either model can be used to predict the upcoming cool furnace thermal state.     

基于T-S模型的高炉喷煤协同优化控制策略研究

高炉炼铁过程通过增煤减焦实现节能减排目标,针对人工操作模式存在主观性、粗糙性和滞后性难以实现增煤减焦的问题,采用上下协同优化控制方法,一方面通过上部提前匹配减焦方式维持高温区热平衡,另一方面通过富氧鼓风保证下部喷入煤粉的高消化率,使煤粉在风口回旋区充分燃烧.进而从控制角度解析描述增煤减焦过程,将铁水温度的稳定控制问题转...     

从高炉粉尘中回收锌的工艺现状

介绍了高炉粉尘的特性及处理现状,综述了物理法、火法、湿法、微波法、等离子法及联合法等从高炉粉尘中提锌的原理及工艺,评述了这些方法的特点。     

翼钢高炉炉渣的冶金性能研究

在目前的原燃料条件下,为保证翼钢高炉炉渣具有良好的流动性和较高的脱硫能力,以高炉渣中4种主要氧化物 (CaO、SiO2、Al2O3、MgO)为基础,实验研究了MgO、Al2O3含量及碱度对炉渣熔化性温度和流动性的影响.结果表明:为保持高炉顺行,炉渣的m(CaO)/m(SiO2)应控制在1.1～1.2之间,炉渣温度不宜低于1450℃.