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随着“碳达峰”“碳中和”“低碳冶金”等概念的提出,钢铁行业的绿色智能制造已成为大势所趋。铁前工序是钢铁冶金过程的前端工序,也是主要的能源消耗环节。因此,实现铁前工序的绿色智能制造具有重要的经济价值和环保意义。围绕钢铁冶金过程铁前工序绿色智能制造,以“智能碳使用”的低碳冶金技术为核心,综述铁前工序运行状态智能感知、运行参数智能控制、运行性能智能优化和智能协同管控4个方面的研究进展。运行状态智能感知是获取难以检测运行状态信息的主要手段,包括运行状态监测和运行状态识别。运行参数智能控制是实现铁前工序运行状态正常的前提,包括基于人工经验的智能控制、基于参数预测的智能控制和面向多目标集成智能控制。运行性能智能优化是提升运行状态的运行性能的主要措施,包括操作参数智能优化和运行指标智能优化。钢铁冶金过程智能协同管控着重研究感知、控制和优化技术的协同融合。最后,分析当前存在的机遇与挑战,铁前大数据分析和运行状态智能感知、铁前工序一体化智能协同管控和铁前工序全流程性能提升与优化控制或将成为铁前工序绿色智能制造的前景方向。 相似文献
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理论提出的纠偏方法需反复进行实验验证方可应用于实际工程,然而垂钻纠偏控制过程复杂,操作难度大,所需时间长、资金庞大,直接将所提方法放置现场调试是不可取的,而仅采用计算机仿真对算法进行验证也有一定局限性,因此发展和研究纠偏控制工程实现方法十分必要。本文以地质钻探钻进过程定向纠偏控制的工程实现为导向,首先分析并给出实际纠偏工艺过程以及纠偏控制的特点与目标;然后总结基于模型预测控制的纠偏控制问题与优化目标,结合笔者早期的一些纠偏控制理论研究,分别阐述不同纠偏工况下的纠偏控制方法;其次开发定向纠偏控制系统,用于集成纠偏控制算法,使得算法能够应用于实际工程;最后设计纠偏控制实验,以验证纠偏控制算法的工程适用性。实验表明,所提纠偏控制方法能够有效应用于实际纠偏过程,并应对和完成多种纠偏任务。 相似文献
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烧结过程的运行性能是生产效率和能源利用的综合表现. 运行性能评价是保持烧结过程的运行性能处于最优等级的前提. 考虑到时间序列数据的冗余, 提出一种基于粒度聚类的铁矿石烧结过程运行性能评价方法. 首先, 利用单因素方差分析方法选取影响运行性能等级的检测参数; 然后, 采用多粒度区间信息粒化实现检测参数时间序列数据的降维, 并进行粒度聚类, 得到聚类标签; 最后, 以聚类得到的聚类标签为输入, 利用随机森林算法进行运行性能等级评价. 利用实际钢铁企业的运行数据进行实验, 构建两个对比实验, 分别采用基于时间序列数据聚类(Time series data clustering, TSDC)方法和基于时间序列特征聚类(Time series feature clustering, TSFC)方法. 实验结果表明, 该方法为有效评价烧结过程的运行性能提供了一套可行方案, 为操作人员提升烧结过程运行性能提供了有力的指导. 相似文献
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转炉炼钢是钢铁企业的主要耗氧工序, 预测转炉炼钢的氧气消耗量对氧气系统合理调度、保证生产安全具有重要意义. 考虑到转炉冶炼工况多、钢种数据粒度不统一, 提出一种基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测方法. 首先, 利用孤立森林异常检测法剔除历史数据库中的异常数据; 接着, 采用皮尔逊相关性分析和互信息相关系数选取相关影响因子, 对不同钢种数据进行信息粒化, 实现数据特征提取和维度统一, 使用模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM) 划分工况并建立不同工况下的氧气消耗量预测子模型; 最后, 利用企业的实际生产数据进行实验, 验证所提方法的准确性和有效性. 相似文献
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针对烧结混合制粒过程存在原料流量波动和时滞的问题,提出一种原料工况自适应的水分前馈串级控制方法。首先,考虑到烧结的配重、各原料流量和水分等因素,采用专家规则的方法和物料平衡的原理,建立基于原料工况自适应的加水量前馈计算模型,获得加水流量的设定值;然后,采用自适应模糊PID控制算法,建立水分串级控制系统,实现混合料水分的稳定跟踪控制。通过在国内某钢铁企业烧结过程中的运行效果分析,二次混合的混合料水分误差基本控制在±0.2%左右,原料流量波动造成水分正的扰动比原来减小了29%,负的扰动减小了70%,有效抑制混匀矿、生石灰等原料物料流量波动和水分检测滞后造成的影响,提高了水分控制精度,有利于烧结过程的稳顺进行。 相似文献
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