基于神经网络的焦炭质量预测模型

在分析了焦炭质量影响因素的基础上, 提出了焦炭质量预测的人工神经网络模型; 并选取合理的焦炭质量指标及表示方法, 进行了实例分析和验证, 结果表明, 模型精度较高, 适用于焦炭质量的预测。     

影响焦炭质量的因素分析

随着钢铁工业的发展,对焦炭质量的要求愈来愈高,我国优质焦煤资源有限,为合理利用我国煤炭资源,结合企业生产实际,分别从焦炭质量的灰分、硫分、挥发分、冷热强度等重要指标,分析了影响焦炭质量的各种因素,包括:来煤的采样分析,贮煤场地的清洁,各煤种的分别堆放,煤的贮存量及贮存时间,煤的煤化程度、黏结性和结焦性等。     

GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型

针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型.实践表明,GA优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值.     

共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型

针对目前焦炭质量预测线性方法的现状及不足,建立了共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型。该模型既能满足焦炭质量预测的非线性关系,又克服了神经网络收敛速度低、易陷入局部极小值的缺点。模型的实例验证分析表明,共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值。     

焦炭反应性及反应后强度预测模型研究与分析

以研究炼焦煤性质与焦炭反应性、反应后强度之间的数学关系为目的，通过胶质体和中间相形成动力学解析导出模型的主要影响因子，以煤的变质程度、煤岩组成、粘结性、灰分及K₂O和CaO含量等因素为自变量，由25种工业用煤的炼焦试验，建立出预测模型，并得出壳质组使反应性增大及反应后强度降低；K₂O催化作用强于CaO，且两者的催化作用均随煤的变质程度不同而不同等重要结论.     

基于TSSA-SVR的焦炭质量预测模型研究

摘 要：焦炭质量对高炉冶炼的生产有着极大的影响,建立精确度高、适应性好的焦炭质量预测模型对企业生产具有重要的意义,为解决生产过程中焦炭质量难以实时测量的问题,提出一种基于混沌麻雀搜索算法（TSSA）优化支持向量回归机（SVR）的焦炭质量预测模型。首先采用改进Tent混沌映射初始化种群,加强麻雀搜索算法（SSA）的全局搜索能力,然后利用TSSA对SVR的参数进行优化,有效克服了传统SVR的参数选取问题。选取配合煤中的水分、灰分、挥发分等七项指标作为模型的输入,焦炭质量中的抗碎强度,耐磨强度,反应性、反应后强度四项指标作为模型的输出,依据焦化厂历史生产数据,对TSSA-SVR模型进行实例验证,并与SSA-SVR、SVR模型进行对比分析,实验结果表明,提出的方法具有较好的准确度和适应性,对焦炭生产具有一定的实用价值。     

无烟煤粒度对焦炭质量的影响研究

我国炼焦煤资源供需矛盾突出,配入无烟煤炼焦是降低生产成本并扩大煤种资源利用的有效途径,无烟煤粒度对焦炭质量的影响研究可用于指导无烟煤在配煤炼焦中的技术应用。以典型1/3焦煤和不同粒度的无烟煤为研究对象,结合煤质特性分析并通过40 kg小焦炉开展炼焦实验。由研究发现,配入无烟煤可使焦炭的灰分降低、固定碳含量升高以及发热量提升。焦炭块度随无烟煤粒度减小而增大,表面平整且气孔均匀分布,当粒度大于3 mm时,焦炭易碎且无烟煤颗粒明显可见。焦炭强度随无烟煤粒度增加而降低,当无烟煤粒度小于0.5 mm时,焦炭CSR为70.1%,M₄₀为88.4%。当无烟煤配入粒度小于0.5 mm时,焦炭平均粒度为52.0 mm,其粒度分布集中于40～60 mm,该区段粒度占比为56.82%。无烟煤配入粒度小于3.0 mm时均可满足高炉运行要求。实验证明配入粒度小于0.5 mm的无烟煤时,焦炭质量得到显著提升,从而可扩大炼焦煤种资源并实现降本增效。     

炼焦煤的工艺性质对焦炭光学组织的影响

对几种变质程度接近但工艺性质存在差异的炼焦煤成焦光学组织进行了对比研究.研究结果表明,对于变质程度接近的炼焦煤,其工艺性质对焦炭光学组织影响较大.对于黏结指数高且胶质体含量丰富的炼焦煤,易使焦炭光学组织向各向异性程度高的方向转变;对于黏结指数较低且胶质体含量少的炼焦煤,其焦炭光学组织的各向同性结构和惰性结构含量高.     

焦炭热性质多层模型

首先将收集到的36组模拟炼焦炉实验数据分为3组,通过第1层模型得到判别其中反应性最大的一组数据的判据,再通过第2层模型建立了关于其他2组数据的焦炭反应性和矿物质催化指数之间的关系.实践表明,多层预测模型形式简单,煤焦背景清楚,对炼焦厂工业生产指导尤其有效.     

应用线性回归法预测焦炭强度

简述了焦炭强度的影响因素,并选取配合煤的挥发分、粘结指数、灰分和硫分为影响因素,以某焦化厂原料煤和相应焦炭质量数据进行多元线性回归,建立了焦炭机械强度预测模型.结果表明,所建模型可以有效依据配合煤的挥发分、粘结性、灰分和硫分4个质量指标,预测焦炭质量,满足生产过程对质量指标的控制要求.     

焦炭强度预测回归分析及其SPSS的实现

本文以研究配合煤的性质与焦炭机械强度(M25,M10)、焦炭反应性(CRI)和反应后强度(CSR)之间的数学关系为目的,依据37组小焦炉炼焦实验,选取配合煤的主要煤质参数:挥发分Vdaf、粘结指数G、镜质组最大反射率Rmax、惰性组分含量I等因素为自变量,应用SPSS软件的多元线性逐步回归方法建立了焦炭的强度预测模型.该方法预测和控制焦炭质量快速准确且简单易行.     

焦炭热性能影响因素分析

结合近几年关于影响焦炭热性能因素的研究内容和研究方法,分析了原料煤性质、炼焦工艺、矿物质、焦炭显微组分以及焦炭气孔结构对焦炭热性能的影响.指出在优质炼焦煤资源匮乏的条件下,优化配煤、改善炼焦工艺、合理分配焦炭显微组分、降低矿物质对焦炭热性能的影响是炼焦科研工作的重点.     

焦炭强度影响因素研究

从煤质、煤岩、煤灰成分等方面研究了影响焦炭强度的因素。结果表明,中等煤化程度的单种煤和中等黏结性的配煤其热性质最佳,配煤炼得焦炭的反应性和反应后强度有一定的加和关系,不同的煤灰成分对焦炭反应性的影响程度也不同。     

改善焦炭质量的有效途径

焦炭质量主要取决于炼焦煤的质量、预处理工艺和炼焦条件等方面。做好炼焦煤预处理和改善炼焦条件是提高焦炭质量的有效途径。     

加强煤质管理提高焦炭质量

针对目前焦炭生产经营中存在的问题,从原料煤采购、化验、储存、配比、质量抽检、生产工艺等着手,加强煤质管理,提高焦炭质量。     

改质沥青及酚渣对配煤焦炭质量的影响

为提高瘦煤和1/2中黏煤在传统炼焦配煤中的比例,研究了在配煤中添加改质沥青及酚渣对焦炭质量的影响,采用不同配比的改质沥青和酚渣分别进行40 kg小焦炉配煤炼焦试验。结果表明:随着配煤中改质沥青配比的增加,焦炭的块度减小、干基全焦率Kd降低、粉焦率增加、灰分Ad降低,而焦炭硫含量的变化趋势不明显;配入质量分数1%的改质沥青时,焦炭的抗碎强度M4 0达到最大,比空白试验提高0.9%,配入质量分数1%~3%的改质沥青时,耐磨强度M10比空白试验低0.2%~0.3%;配入质量分数4%的改质沥青,焦炭的反应性和反应后强度都达到最佳,分别比空白试验降低7.9%和升高15.7%;酚渣的配入大幅降低了焦炭的冷强度,其不适宜作为黏结剂用于配煤炼焦。     

加强煤质管理稳定焦炭质量

通过阐述煤质与炼焦的关系,指出加强煤质管理工作对于稳定焦炭质量的重要性,提出适用于该企业炼焦生产的具体煤质管理措施,同时针对当前焦炭质量状况,探讨了今后配煤技术研发的主攻方向.