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为了克服烧结矿中FeO含量检验滞后的问题,基于烧结生产各个环节所积累的大量数据,采用XGBoost算法建立FeO含量预测模型,以指导生产工作人员及时调整配料方案和设备参数。首先对承钢3号烧结机sqlsever数据库中的相关数据进行提取和整合,然后结合特征工程对特征参数数据进行一系列可视化分析和处理,最后将XGBoost算法应用于预测烧结矿FeO含量的建模当中,并与决策树模型预测效果进行对比。结果表明XGBoost模型预测效果较好,预测后的损失值最小可达0.071876,实现了准确预测FeO含量的目的,为烧结矿FeO含量的预测提供了一种有效的预测方法。 相似文献
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《钢铁研究学报》2018,(12)
为了克服烧结矿中FeO含量检验滞后的问题,基于烧结生产各个环节所积累的大量数据,采用XGBoost算法建立FeO含量预测模型,以指导生产工作人员及时调整配料方案和设备参数。首先对承钢3号烧结机sqlsever数据库中的相关数据进行提取和整合,然后结合特征工程对特征参数数据进行一系列可视化分析和处理,最后将XGBoost算法应用于预测烧结矿FeO含量的建模当中,并与决策树模型预测效果进行对比。结果表明XGBoost模型预测效果较好,预测后的损失值最小可达0.071 876,实现了准确预测FeO含量的目的,为烧结矿FeO含量的预测提供了一种有效的预测方法。 相似文献
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人工神经网络在烧结矿指标预测中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
应用误差反向传播方式建立了烧结矿性能指标预测的神经网络模型,并用实际烧结生产数据对模型进行了训练,训练后的模型可以对烧结过程进行分析,并可对烧结矿的FeO含量和烧结矿转鼓指数进行预测。 相似文献
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传统烧结转鼓强度检测方法存在检测结果滞后问题,这已经严重制约了烧结质量的提高。为了保证高质量烧结矿的顺利生产,提出了一种以烧结机实际工作生产数据为基础,应用深度森林算法建立的转鼓指数实时预测模型。首先,采集储存于异源数据库的2年内的烧结矿生产数据,并进行数据处理工作。然后,利用反向特征筛选方法提取了适用于转鼓指数预测的最优特征参数组合。最后,利用深度森林算法建立了转鼓指数预测模型。预测结果分析表明,与随机森林、支持向量机模型相比,深度森林模型综合预测能力最优,预测值误差接近零且展现出更高的命中率。通过烧结机实际工作生产数据检验和对模型进行训练和优化,能够达到对转鼓指数进行快速精准预测的目的,对烧结现场中烧结矿的高质量生产具有一定指导意义。 相似文献
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通过对武钢高炉入炉的一、三烧结矿进行分级及各粒级的冶金特性跟踪研究,发现在目前的工艺条件下,烧结矿的最小碱度为<10mm的粒级,>20mm级的碱度小于原综合烧结矿,20~10mm粒级的碱度大于原烧结矿,而在大于20mm和20~10mm两粒级的烧结矿中,其热强度的碱度在1.65±0.1左右时为最佳值. 相似文献
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通过分析阳春新钢铁2013~2014年混匀铁料粒度组成与1台198 m~2烧结机生产数据的对应关系,得出在阳春新钢铁铁矿石资源以及烧结料层厚度为700 mm条件下,烧结透气性和烧结矿平均粒度与混匀铁料中的-200目、60~20目、20目~3 mm这3个粒级含量相关性明显,并结合烧结生产要求,总结得出这3个粒级的适宜控制范围。 相似文献
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《烧结球团》2019,(6)
烧结混合料中燃料粒度组成及配加量对烧结矿冶金性能及烧结生产技术经济指标具有重要影响。通过烧结杯实验研究了燃料粒度组成对烧结过程料层温度变化的影响。结果表明:燃料中1 mm粒级占比由40%降低到20%后,烧结料层的升温速率加快,降温速率减缓,有利于烧结过程液相的充分发展与冷凝固结过程烧结矿热应力的降低,并降低了烧结矿中FeO质量分数;减小燃料中1 mm粒级占比,能够提高燃料燃烧热的利用率,使燃烧带变宽,改善烧结指标,提高烧结矿质量;适当提高3~5 mm粒级占比可提高烧结矿转鼓强度,但会造成返矿率上升、固体燃料消耗增加等不利影响;最适宜烧结使用的燃料粒级为1~3 mm。 相似文献
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工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。 相似文献
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焦粉粒度对烧结生产指标具有重要的影响。通过烧结杯试验开展焦粉粒度最佳组成的试验研究。结果表明,焦粉粒度从小于1 mm增加到5~8 mm时,烧结矿强度、烧结利用系数、固体燃耗、产量、垂直烧结速度及粒度分布均变差;烧结生产所使用的焦粉粒度组成可根据生产目标进行调整,当要求烧结矿转鼓强度达到最高值时,焦粉的粒度分布应当是57.20%的小于1 mm、25.63%的1~3 mm、11.17%的3~5 mm和6.00%的5~8 mm。当焦粉由鞍钢实际生产的粒度分布调整为最佳粒度分布时,烧结原料矿化过程合理,烧结矿转鼓强度增加1.48%,产量增加1.73%,10~40 mm的烧结矿增加2.16%,固体燃耗降低0.69 kg/t,冶金性能指标明显改善。研究结果对烧结生产中合理控制焦粉粒度分布具有一定的理论指导作用。 相似文献
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工艺绿色化、装备智能化、产品高质化已成为当前钢铁行业主要发展目标。作为影响烧结矿性能的重要指标之一,FeO的含量不仅影响烧结矿还原性的高低和烧结过程的能耗,而且在一定程度上影响高炉间接还原、燃料比等指标。针对目前研究过程中存在的数据量少、工艺结合不紧密、特征选择方法针对性不强等问题,提出了基于MIV-GA-BP算法的烧结矿FeO含量预报模型。以承钢3号烧结机1年的生产数据作为研究基础,首先选取BP神经网络作为深度学习模型,然后利用遗传算法的特点解决了网络调参难等问题,成功构建了基于遗传算法优化的BP神经网络模型。在特征选取阶段将MIV算法的优越性与工艺理论相结合,选取了拥有更好解释性的参数作为模型的输入,此方法提高了模型预测准确率,成功实现了烧结矿FeO含量的预测。上线测试结果表明,误差允许范围内模型命中率达到87.9%,对现场烧结生产具有更好的指导性。 相似文献
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烧结料层透气性的Voice公式与经济学中的"柯-道生产函数"具有相似性,它们都是用来说明投入与产出之间的技术关系。用经济学中"规模效用递减"的基本法则和"边际分析"方法,引入到烧结生产中料层高度和抽风负压对烧结矿产出的分析中;作出了烧结生产的等成本曲线、等产出曲线;获得厚料层烧结生产条件下数量型增长和效益型增长的理论模型;首次从经济学角度解释了中国厚料层烧结生产机理和扩张路径,给出了烧结生产经济区的定义和确定方法;最后,提出厚料层烧结技术的发展方向不是单一或多个投入要素的提高,而是需要向提高全要素生产率的方向发展。 相似文献
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为了比较不同精粉配入混合料后对烧结指标及烧结矿质量的影响,进行了精粉高温性能测试及烧结杯试验。结果表明,不同精粉的表观形貌及高温性能有显著差别;在基本不改变熔剂结构的条件下,随精粉SiO2质量分数的升高,液相流动性显著降低,烧结过程中黏结相生成量减少,不利于混合料中各矿物之间黏结成矿。采用不同精粉烧结时,烧结矿微观矿物结构具有显著的差异;精粉中SiO2质量分数升高会导致烧结矿中铁酸钙生成量减少,SiO2酸盐逐渐增多,孔洞增加。与低SiO2精粉烧结相比,采用高SiO2精粉烧结后,固体燃耗增加,转鼓指数下降,粒度组成中小于10 mm的量增加。 相似文献