数学优化方法在雾化提钒中的应用

根据车间生产实际,运用各种数学优化方法优选各项工艺参数;在此基础上,通过加强科学管理与实行优化操作,取得了攀钢雾化提钒提高钒氧化率等方面的显著技术经济效果,本文正是这样的数学与工艺相结合,生产管理与技术相结合的科研方法总结。     

基于随机森林算法的高炉铁水硅质量分数预测模型

为了研究高炉冶炼过程中铁水硅质量分数的预测问题,我们基于随机森林算法建立了高炉铁水硅质量分数预测模型。针对具有不同统计特征的2组高炉生产数据,分别建立了随机森林预测模型和支持向量机预测模型,并从预测命中率、相关系数、均方根误差以及绝对误差等4个方面对模型性能进行了综合的比较分析。结果表明:在炉况平稳或存在较大波动的情形下,随机森林预测模型都能获得显著优于支持向量机预测模型的预测精度。研究结果为探索高炉冶炼过程炉温的预测控制提供了新的建模思路。     

多模型集成的高炉炼铁智能控制专家系统

为达到高炉冶炼过程的最优控制，提出了高炉冶炼过程的多模型集成的专家系统. 阐述了专家系统的各个组成部分: 工艺计算机理模型、炉况诊断推理模型、系统优化参数模型、混合动力学机理和炉温控制方程.在保证炉况平稳运行的基础上，专家系统对几个主要运行参数进行了优化.同时通过对高炉冶炼过程混合动力学机理的分析，揭示了高炉炉温波动所隐含的非线性能耗规律，得到在不同生产目标状态下的最优操作区间.对复杂的生产状况做出准确的预测并给出了对应的控制措施，在实际应用中取得了增加产量和降低能耗的实际效果.