基于多传感器的高炉炼铁操作参数优化

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高炉冶炼炼铁技术工艺及应用探讨

高炉冶炼炼铁技术工艺及应用探讨

高炉冶炼炼铁技术工艺及应用探讨摘要:随着机械自动化水平的不断提升,机械制造行业对钢铁的需求量在不断提升,此外汽车、轮船、高层建筑等行业的快速发展进一步提升钢铁需求量的提升。

作为钢铁生产的关键过程,高炉冶炼炼铁技术工艺及应用的探讨有着非常重要地位及价值。

关键词:高炉冶炼炼铁;工艺流程;工艺实现;发展一、高炉炼铁工艺技术参数高炉冶炼过程是在一个密闭的竖炉内进行的。

高炉冶炼过程的特点是,在炉料与煤气逆流运动的过程中完成了多种错综复杂地交织在一起的化学反应和物理变化,且由于高炉是密封的容器,除去投入(装料)及产出(铁、渣及煤气)外,操作人员无法直接观察到反应过程的状况,只能凭借仪器仪表间接观察。

为了弄清楚这些反应和变化的规律,首先应对冶炼的全过程有个总体和概括的了解,这体现在能正确地描绘出运行中的高炉的纵剖面和不同高度上横截面的图像。

这将有助于正确地理解和把握各种单一过程和因素间的相互关系。

高炉冶炼过程的主要目的是用铁矿石经济而高效率地得到温度和成分合乎要求的液态生铁。

为此,一方面要实现矿石中金属元素(主要为Fe)和氧元素的化学分离――即还原过程;另一方面还要实现已被还原的金属与脉石的机械分离――即熔化与造渣过程。

最后控制温度和液态渣铁之间的交互作用得到温度和化学成分合格的铁液。

全过程是在炉料自上而下、煤气自下而上的相互紧密接触过程中完成的。

低温的矿石在下降的过程中被煤气由外向内逐渐夺去氧而还原,同时又自高温煤气得到热量。

矿石升到一定的温度界限时先软化,后熔融滴落,实现渣铁分离。

已熔化的渣铁之间及与固态焦炭接触过程中,发生诸多反应,最后调整铁液的成分和温度达到终点。

故保证炉料均匀稳定的下降,控制煤气流均匀合理分布是高质量完成冶炼过程的关键。

二、高炉炼铁工艺流程(1)高炉本体。

炼铁生产的关键部分就是高炉本体,其是圆筒形设备,主要包括了由钢铁焊接成的炉壳、由耐火砖砌筑成的炉衬、冷却设备、炉型、立柱、炉体框架以及高炉的基础等部分。

高炉设备运行原理的模拟与优化技术研究

高炉设备运行原理的模拟与优化技术研究

高炉设备运行原理的模拟与优化技术研究在钢铁行业中,高炉是一个至关重要的设备。

为了提高炉况和生产效率,研究高炉设备运行原理的模拟与优化技术具有重要意义。

本文将介绍一种用于模拟高炉设备运行原理并进行优化的技术。

高炉设备运行原理的模拟是通过建立数学模型来模拟高炉内部的物理和化学过程。

这些过程包括矿石还原、燃烧反应、气固两相流动等。

模拟的目的是为了了解高炉内部各个参数的变化趋势,从而找到最优的运行条件。

首先,建立高炉设备的数学模型是模拟的关键。

模型应包含高炉内部各个区域的物理和化学过程,并考虑到矿石成分、温度、压力、流速等因素的变化。

模型的精度和可靠性直接影响到模拟结果的准确性,因此在建立模型时需要充分考虑各种因素,并通过实验数据进行验证。

其次,模拟高炉设备运行原理的过程包括将模型输入各种初始条件和操作参数,并通过数值计算来模拟高炉内部的物理和化学过程。

模拟结果包括高炉内部各个区域的温度、压力、浓度等参数的变化趋势。

通过模拟结果,可以得到高炉设备运行的一些关键指标,如冶炼强度、炉渣质量等。

然后,基于模拟结果,可以进行高炉设备运行的优化。

优化的目标是找到最优的操作参数和工艺条件,以提高高炉的冶炼效率和降低能耗。

通过调整燃料和矿石的投入比例、优化各个反应环节的操作参数,可以有效地提高高炉的冶炼效果。

最后,通过实际生产验证模拟结果的准确性,并对模拟结果进行修正和调整。

由于高炉设备运行的复杂性,模拟结果与实际情况可能存在一定的偏差。

因此,需要在实际生产中对模拟结果进行进一步验证,并根据实际情况进行修正和调整。

综上所述,高炉设备运行原理的模拟与优化技术是一个重要的研究方向。

通过建立数学模型、模拟高炉内部的物理和化学过程,并进行优化,可以提高高炉的冶炼效率和降低能耗,进而提高钢铁生产的质量和经济效益。

这对于钢铁行业的可持续发展具有重要意义。

(字数:546字)。

高炉炼铁中渣化反应的机理与优化措施

高炉炼铁中渣化反应的机理与优化措施

高炉炼铁中渣化反应的机理与优化措施高炉炼铁是现代钢铁工业中最常用的铁矿石冶炼方法之一。

在高炉内,铁矿石与燃料、热风和矿渣等原料通过一系列复杂的物理和化学反应,产生高温高压下的冶金过程。

其中渣化反应是高炉炼铁过程中非常重要的一环,它在铁矿石还原的同时,使产生的渣浮于铁水表面,保护铁液不受污染。

本文将探讨高炉炼铁中渣化反应的机理及其优化措施。

一、渣化反应的机理在高炉内,铁矿石与燃料(通常是焦炭)燃烧产生的高温煤气和热风相互作用,通过直接还原和间接还原的方式将铁矿石中的铁氧化物还原为金属铁。

与此同时,一部分金属铁与燃料中的一些杂质形成不溶于铁液的矿渣,这就是渣化反应的基本过程。

渣化反应具体涉及了多种化学反应和物理过程。

首先,铁矿石中的铁氧化物经过还原反应得到铁金属。

还原反应通常由以下几个步骤组成:铁氧化物和一氧化碳发生反应生成金属铁和二氧化碳,而这一过程又称为固相还原;铁金属和二氧化碳进一步反应生成金属铁和一氧化碳,这一过程称为气相还原。

此外,由于炉内存在多种物质,如铁矿石、焦炭和矿渣等,它们之间还存在着复杂的物理反应。

举例来说,当还原反应发生时,铁金属和铁氧化物之间的界面会发生扩散作用,此时铁氧化物的还原速率受到扩散限制。

二、渣化反应的优化措施为了提高高炉炼铁的效率和产能,必须优化渣化反应的过程。

以下是几种可行的优化措施:1. 选择合适的铁矿石:铁矿石的种类和质量对渣化反应有着重要影响。

选择具有较高还原性的铁矿石可以提高还原反应速率,从而加快渣化反应的进行。

此外,铁矿石中的含水和粉尘等杂质也会影响渣化反应的过程,因此在选择铁矿石时需要谨慎考虑。

2. 控制燃料的质量和供给:燃料是高炉炼铁中的重要组成部分,它不仅提供热量,还对渣化反应产生影响。

控制焦炭的质量和粒度可以影响还原反应的速率,进而影响渣化反应的进行。

此外,合理控制燃料的供给速度和方式也是重要的优化手段。

3. 优化高温煤气的利用:高温煤气中含有大量的一氧化碳和水蒸气等还原剂,可以与铁矿石中的氧化铁进行反应。

基于大数据的高炉炉温监测预警系统

基于大数据的高炉炉温监测预警系统

基于大数据的高炉炉温监测预警系统随着信息技术的不断发展,大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。

高炉炉温监测预警系统作为其中的一个应用,受到了越来越多企业的关注和重视。

本文将从系统架构、数据采集、数据处理和应用效果等方面进行探讨,以探究基于大数据的高炉炉温监测预警系统的优势和应用前景。

一、系统架构基于大数据的高炉炉温监测预警系统的架构可以分为数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用展示层。

在数据采集层,通过传感器等设备采集高炉炉温相关数据。

数据存储层采用高性能的数据库,存储采集到的数据。

数据处理层采用大数据分析技术,对数据进行处理和分析,提取有用信息。

应用展示层通过可视化界面向用户展示分析结果和预警信息。

二、数据采集高炉炉温监测预警系统通过传感器等设备实时采集高炉炉温相关数据。

传感器可以部署在高炉不同位置,以获取全面的温度信息。

传感器将采集到的数据通过数据采集模块上传至数据存储层,保证数据的实时性和准确性。

三、数据处理数据处理是基于大数据的高炉炉温监测预警系统的核心环节。

通过大数据处理技术,系统可以对海量的数据进行快速处理和分析。

首先,数据清洗和去噪,最大化保证数据的质量和准确性。

然后,采用机器学习和深度学习等算法,进行数据挖掘和分析,提取出高炉炉温异常预警指标。

最后,通过模型训练和优化,建立高炉炉温预测模型,实现对高炉炉温的准确预测和预警。

四、应用效果基于大数据的高炉炉温监测预警系统的应用效果显著。

首先,系统可以及时发现高炉炉温异常情况,预警信息能够在事故发生前给予操作人员提醒,避免事故的发生。

其次,通过数据分析和挖掘,系统可以找出高炉炉温异常的原因和趋势,为企业提供科学决策依据,提高高炉的生产效率和运行稳定性。

此外,系统还可以实现对高炉炉温的精确控制,提高产品质量和能源利用效率,降低生产成本。

五、应用前景基于大数据的高炉炉温监测预警系统在钢铁行业具有广阔的应用前景。

随着我国钢铁产能的不断扩大,高炉的运行管理变得愈发复杂,预防事故和提高生产效率成为企业亟需解决的问题。

如何优化高炉操作提高炼铁效率

如何优化高炉操作提高炼铁效率

如何优化高炉操作提高炼铁效率随着工业化进程的不断发展,炼铁产业在现代社会中扮演着重要的角色。

高炉作为炼铁过程中的关键设备,其操作效率直接关系到炼铁效果和生产成本。

因此,如何优化高炉操作以提高炼铁效率成为了一个重要课题。

本文将从多个方面探讨如何优化高炉操作并提高炼铁效率。

一、确保原料质量首先,高炉的原料质量对炼铁效率有着直接的影响。

在高炉操作之前,需要对原料进行准确的检测和分析,确保其符合要求。

特别是焦炭和铁矿石,其含碳量、含硫量、粒度以及矿物组成等都是重要的指标。

合理选择高质量的原料,不仅可以提高炼铁效率,还能提高炉渣融化性能,减少焦炭消耗。

二、优化冶炼冶程高炉的冶炼冶程也是优化操作的重要方面。

在高炉操作过程中,要合理掌握温度、气体流动和物料流动等参数。

具体来说,可以采取如下措施:1. 合理控制高炉温度:通过调节风量和煤气量,控制高炉温度在适当范围内,避免温度过高或过低导致冶炼效果不理想。

2. 优化气体流动:合理调节风口位置和布局,确保鼓风风量的均匀分布。

同时,注氧量和废气排放也需要进行合理的控制,以提高冶炼效率和燃烧效果。

3. 控制物料流动:通过调节料层的均匀厚度和抛料速度等参数,确保物料的合理流动,避免出现结渣堵塞等问题。

三、增加冶金反应速度为了提高炼铁效率,可以通过增加冶金反应速度来达到目的。

具体来说,可以采取如下措施:1. 加快还原反应速度:可以通过合理控制还原剂的加入和分布,提高还原反应速度。

此外,适当增加高炉温度和提高还原度也是有效的方法。

2. 促进熔渣生成:合理选择熔剂和添加剂,以促进熔渣的生成和融化。

同时,控制酸性熔渣和碱性熔渣的比例,能够提高冶炼效果。

四、精确监测和控制在优化高炉操作过程中,精确的监测和控制是非常重要的。

通过应用先进的监测仪器和控制系统,可以实时监测高炉的各项指标,并根据监测结果进行精确的控制。

例如,可以根据炉温、风量、煤气含量等参数,调节鼓风速度和料速,保持高炉的稳定和高效运行。

高炉炼铁生产管理创新与技术进步

高炉炼铁生产管理创新与技术进步

高炉炼铁生产管理创新与技术进步随着现代工业的发展,高炉炼铁作为铁矿石的重要生产方式,承担着重要的任务。

在高炉炼铁生产中,如何创新管理模式,推进技术进步,提高生产效率和产品质量,已成为行业发展的关键问题。

本文将从管理创新和技术进步两方面来探讨高炉炼铁生产的发展趋势。

一、高炉炼铁生产管理创新1.工艺流程优化在高炉炼铁生产中,工艺流程的优化是提高生产效率的重要途径。

通过对生产过程进行分析,不断优化工艺流程,可以提高炉内矿石的还原性能,增加炉渣的碱度,减少燃料消耗和炉缸内压力等,从而提高炉况的稳定性和生产效率。

2.智能化管理随着信息技术的发展,高炉炼铁生产管理也逐渐向智能化方向发展。

采用先进的传感技术和数据分析算法,可以对高炉炼铁生产过程进行在线监测和控制,实现生产过程的自动化和智能化管理,提高生产效率和产品质量。

3.能源节约与环保在高炉炼铁生产中,能源消耗和环境污染一直是困扰行业发展的问题。

通过引进节能环保技术,如余热回收利用、尾气净化技术等,可以有效减少能源消耗和排放污染物,提高生产的可持续发展能力。

4.人力资源管理高炉炼铁生产需要大量的技术工人和管理人员,如何合理配置人力资源,提高员工的技术水平和管理能力,对于保障生产的稳定进行是至关重要的。

建立健全的人力资源管理制度和培训体系,可以提高员工的工作积极性和生产效率。

二、高炉炼铁生产技术进步1.新型高炉技术随着现代冶金技术的发展,一些新型高炉技术逐渐应用于高炉炼铁生产中,如底吹炼铁技术、蓄热式高炉技术等。

这些新型高炉技术能够提高炉内的矿石还原效率,减少冶金副产物的生成,降低燃料的消耗,从而提高生产效率和产品质量。

2.炉料质量控制高炉炼铁生产过程中,炉料的质量直接影响炉内还原和熔融过程,因此炉料的质量控制是提高生产效率的关键。

采用先进的炉料配料技术和原料分析技术,可以确保炉料的合理配比和质量稳定,提高炼铁生产的稳定性和生产效率。

3.炉渣处理技术炼铁生产中生成的炉渣不仅影响了炉内的正常操作,还对环境造成了污染。

金属冶炼中的在线监测与智慧化控制

金属冶炼中的在线监测与智慧化控制
案例二
03
CHAPTER
智慧化控制在金属冶炼中的应用

VS
智慧化控制是一种基于先进传感器、控制器和执行器,结合人工智能、大数据和云计算等技术的自动化控制系统。它能够实现实时监测、智能分析和自动控制,提高生产效率和产品质量。
智慧化控制重要性
在金属冶炼过程中,智慧化控制能够提高生产效率、降低能耗和减少环境污染。通过实时监测和智能分析,可以及时发现和解决生产过程中的问题,减少事故发生,提高产品质量和一致性。
金属冶炼中的在线监测与智慧化控制
目录
金属冶炼概述在线监测技术在金属冶炼中的应用智慧化控制在金属冶炼中的应用在线监测与智慧化控制的未来发展
01
CHAPTER
金属冶炼概述
金属冶炼是从矿石或废料中提取和纯化金属的过程,包括采矿、选矿、熔炼、精炼等步骤。
定义
金属冶炼是现代工业的基础,为机械制造、建筑、电子、交通、航空航天等领域提供关键材料。
重要性
采矿、选矿、破碎、磨粉、烧结、熔炼、精炼、连铸和轧制等步骤。
金属冶炼过程复杂,涉及高温、高压、高腐蚀等恶劣条件,需要高效、安全、环保的技术和设备。
挑战
过程
02
CHAPTER
在线监测技术在金属冶炼中的应用
种类
在线监测技术有多种,包括温度监测、压力监测、流量监测、液位监测、成分分析等。
原理
感谢您的观看。
各种在线监测技术都有其独特的原理和应用范围,例如温度监测通常采用热电偶或热电阻等温度传感器进行测量,压力监测则采用压力传感器进行测量。
钢铁企业中高炉的在线监测,通过安装各种传感器实时监测高炉内的温度、压力、流量等参数,及时发现异常情况并进行调整,提高高炉的效率和稳定性。

炼铁工艺优化提高炼铁生产效率的关键步骤

炼铁工艺优化提高炼铁生产效率的关键步骤

炼铁工艺优化提高炼铁生产效率的关键步骤炼铁是将铁矿石转化为熔融铁的过程,是钢铁行业的核心环节。

为了提高炼铁生产的效率和质量,不断优化炼铁工艺是关键。

本文将介绍炼铁工艺优化的关键步骤,以实现最佳的炼铁生产效率。

1. 原料质量控制炼铁的原料主要包括铁矿石、焦炭和燃料等,原料的质量直接影响到炉渣的形成和决定炉温。

因此,控制原料的质量是炼铁工艺优化的重要步骤之一。

在原料进入炼铁炉之前,需要对原料进行严格的检测和筛查,确保原料的含铁量、热值和灰分等指标符合要求。

2. 高炉温度的控制高炉的炉温是影响炼铁工艺效率的关键因素之一。

在高炉操作中,通过控制煤气的进气量、风量和出渣的速度等参数,调整高炉的温度。

炉温过低会导致炉内还原反应不充分,炼铁效率低下;炉温过高则容易导致炉渣的过热和炉墙的损坏。

因此,保持适宜的高炉温度是提高炼铁生产效率的关键步骤之一。

3. 合理的炉渣管理炉渣是炼铁过程中产生的一种副产品,它具有决定炼铁工艺效率和钢质质量的重要作用。

合理的炉渣管理包括炉渣的形成、控制和处理等环节。

在炼铁工艺中,通过调整炉渣的成分和比例,可以有效地控制炉温和炼铁反应的速度,提高生产效率。

此外,对产生的炉渣进行合理的处理,可以回收其中的铁和其他有价值的金属,降低资源消耗。

4. 快速而准确的化验分析炼铁过程中,对铁水、炉渣和废气等进行快速而准确的化验分析是确保生产质量和效率的重要步骤之一。

通过化验分析,可以及时了解炼铁过程中各种物质的成分和含量,确定工艺参数的调整范围,并及时采取相应的措施。

因此,建立完善的化验分析体系和设备,提高化验分析的准确性和速度,是优化炼铁工艺的关键之一。

5. 运行和设备的维护管理炼铁工艺的优化离不开设备的高效运行和维护管理。

稳定的设备运行和维护管理可以保证炼铁生产的连续性和稳定性,提高生产效率和质量。

在运行中,需要严格遵守操作规程,及时发现和处理设备故障,确保设备的正常运行。

此外,对设备进行定期的检修和保养,可以有效延长设备的使用寿命,降低维修成本。

高炉炼铁智能化的研究现状与展望

高炉炼铁智能化的研究现状与展望

高炉炼铁智能化的研究现状与展望摘要:我国工业水平和我国科技水平的快速发展,传统钢铁冶炼大多采用老式长流程生产模式,原料经烧结球团工艺整合后进入高炉,然后进行铁水预处理、转炉炼钢、连铸等繁琐步骤,最终生产出各种产品。

在这一过程中,高炉冶炼能耗占比高达70%左右。

随着两化融合技术支撑的成熟与“十四五”规划目标远景的发布,当前高炉炼铁工序开始实施智能制造工程,充分利用智能体系助力绿色钢铁制造,推动传统高炉炼铁向装备智能化、工艺绿色化、产品高质化与供给衔接化方向转型。

关键词:炼铁;智能制造;智慧高炉;大数据;人工智能引言基于以上高炉冶炼智能化升级支撑钢铁企业绿色、健康、高质量发展,未来将打造高效化、协同化、智能化、绿色化的高炉炼铁工艺,最终建设不以人为主要依靠的智能钢铁工厂,信息化与自动化高度融合的智能化钢铁企业,改善钢铁工业资源利用效率,减少污染排放,提高企业经济效益。

1高炉炼铁智能化的研究现状由于经济和工业的快速发展,对钢铁和石油的生产需求日益增强。

在生产过程中,空气中排放的二氧化碳含量不断增加,严重威胁了自然环境。

虽然人们已经提升了自然环境的保护意识,尝试运用新型能源,降低碳消耗,实现节能减排。

但在当前情况下,钢铁领域的生产仍然会对自然环境造成一定的影响。

因此,钢铁行业要取得长期发展,需及时更新和改进当前的应用技术,实现钢铁领域的高产值和低消耗。

为应对这种情况,我国已出台了一些政策方针,积极寻找恰当资源,降低环境污染的同时带动国民经济的发展。

为保证钢铁领域能在经济发展过程中保持自身的地位,需要积极运用高炉炼铁节能减排技术。

如今,这项技术已得到了更大范围的应用,但在实际应用过程中,仍然会出现技术水平不高及资金环境受限的问题,严重影响了技术运用的节能环保效果。

鉴于这种情况,应当积极优化和改进相关技术,保持科学科技的运用。

进而降低生产过程中造成的污染和负面影响,更好的实现节能的目的,促进钢铁领域的长期可持续发展。

现代高炉炼铁综合计算与工艺参数计算实用手册

现代高炉炼铁综合计算与工艺参数计算实用手册

现代高炉炼铁综合计算与工艺参数计算实用手册一、引言在现代工业领域,炼铁是一个重要的环节,而高炉作为炼铁的主要设备,其计算和工艺参数的合理性对于炼铁生产的效率和质量有着重要的影响。

掌握现代高炉炼铁综合计算与工艺参数计算实用手册是至关重要的。

本文将从深度和广度两个方面对现代高炉炼铁的综合计算和工艺参数计算进行全面评估,并撰写一篇有价值的文章,以帮助读者更好地了解这一主题。

二、现代高炉炼铁综合计算1. 炼铁原理和过程炼铁是通过高温熔炼铁矿石,将铁从矿石中提取出来的过程。

这一过程中,高炉是最常用的设备之一,它通过冶炼铁矿石和燃料,以及氧气等辅助剂,将铁矿石还原成金属铁。

在现代高炉炼铁综合计算中,需对原料成分、冶炼过程中的各种反应和物质平衡等进行深入细致的计算,才能保证炼铁过程的稳定和高效。

2. 炉内分析与数学模型通过对高炉内的各种反应、传热和传质等过程进行数学建模和计算分析,可以帮助工程师们更好地了解高炉内的炼铁过程。

炉内分析和数学模型的建立需要有深厚的数理基础和丰富的实践经验,是现代高炉炼铁综合计算的重要组成部分。

3. 生产参数与优化在炼铁生产中,各项工艺参数的合理选择和优化对于炼铁生产的效率和成本有着至关重要的影响。

现代高炉炼铁综合计算需要考虑到各项生产参数的变化和优化方案,以实现炼铁过程的高效稳定。

三、工艺参数计算实用手册1. 原料成分与配比计算在高炉炼铁过程中,原料的成分和配比对于炼铁的效果有着直接的影响。

通过对原料成分和配比进行合理的计算和调整,可以达到更好的炼铁效果。

2. 燃料燃烧与热量计算炉内燃料的燃烧过程是高炉内能量产生的关键环节。

对燃料的燃烧和热量进行合理的计算和控制,可以保证高炉炼铁过程的稳定和高效。

3. 气体成分与流动计算在高炉内,气体的流动和成分对于炼铁过程有着重要的影响。

通过对气体成分和流动的计算,可以更好地理解高炉内气体的运动规律,从而优化炼铁过程。

四、总结与展望通过对现代高炉炼铁综合计算与工艺参数计算实用手册的了解,可以看出这一主题涉及的广度和深度非常大,需要掌握丰富的知识和实践经验。

高炉炼铁过程中炉内气体流动与燃烧的分析与优化

高炉炼铁过程中炉内气体流动与燃烧的分析与优化

高炉炼铁过程中炉内气体流动与燃烧的分析与优化在现代工业生产中,高炉炼铁被广泛应用于铁矿石冶炼过程。

高炉炼铁的效率和产能直接影响到钢铁行业的发展和国民经济的发展。

而炉内气体流动和燃烧作为高炉炼铁过程中的重要环节,对炉内温度、矿石冶炼和余热回收等方面都有着关键的影响。

因此,对高炉炼铁过程中炉内气体流动和燃烧进行分析与优化显得尤为重要。

一、高炉炼铁过程中炉内气体流动的分析高炉炼铁过程中的炉内气体流动情况对炉内温度、物质传递和反应速率等方面产生直接的影响。

炉内气体流动通常遵循流体动力学原理,受到多种因素的影响,包括煤气喷吹方式、风口布置、炉料的进料速度等。

炉内气体流动的分析可以通过数值模拟和实验研究来进行。

其中,数值模拟是一种经济高效的手段,可以通过建立数学模型和计算流体力学(CFD)方法来模拟炉内气体流动的情况。

通过对高炉炼铁过程进行数值模拟,可以获得炉内气体流动的速度场、温度场、浓度场等重要参数,为炼铁工艺的改进和优化提供参考。

另一方面,实验研究也是分析炉内气体流动的有效手段。

通过在实际高炉上设置传感器和监测设备,可以采集到炉内气体流动的实时数据。

这些数据可以用于验证数值模拟结果的准确性,并为炼铁过程的优化提供实验依据。

二、高炉炼铁过程中炉内燃烧的分析高炉炼铁过程中的炉内燃烧是产生高炉炼铁所需热量的重要环节,同时也是影响高炉炼铁效率和产品质量的关键因素之一。

炉内燃烧的分析主要关注燃料燃烧的完全性、燃烧产物以及热量的生成和传递等方面。

炉内燃烧的完全性是指煤气在高炉内的燃烧反应程度。

在实际生产中,煤气的燃烧一般不会达到完全,其中还会产生一些未燃的煤气和燃烧产物。

通过分析炉内燃烧的完全性,可以评估炼铁过程中的能源利用率,并采取相应的措施进行优化。

炉内燃烧产物的分析可以通过气体成分分析和颗粒物测量等手段来实现。

在高炉炼铁过程中,燃烧产生的气体主要包括CO、CO2、H2、H2O等成分。

通过对这些气体成分的分析,可以了解炉内燃烧过程的反应情况,并根据实际需要进行调整和优化。

高炉设备故障处理的数据分析与优化策略研究

高炉设备故障处理的数据分析与优化策略研究

高炉设备故障处理的数据分析与优化策略研究随着科技的迅速发展,智能化技术正在逐渐应用于各行各业中,而在冶金领域,高炉设备故障的处理也逐渐借助数据分析与优化策略进行研究。

本文将以高炉设备故障处理的数据分析与优化策略为核心,探讨该领域的相关研究进展以及未来的发展方向。

一、数据分析在高炉设备故障处理中的应用高炉设备的故障处理需要大量的数据分析,以便找出问题的根源并采取相应的措施。

数据分析的核心是对高炉运行数据的收集、整理与分析,通过对历史数据的回顾与对比,可以发现高炉设备故障的规律和趋势,进而制定科学的故障处理策略。

首先,高炉设备故障数据的收集与整理非常重要。

通过传感器等设备,可以采集到高炉运行过程中的各种数据,包括温度、压力、流量、震动等参数。

这些数据需要经过合理的分类和整理,以便后续的分析与应用。

其次,数据分析可以揭示高炉设备故障的规律与趋势。

通过对历史数据的分析,可以找出不同参数之间的关联性,并利用各种数据挖掘算法进行故障模式识别和趋势预测。

这样一来,在高炉设备运行过程中,可以提前预警并采取相应的措施,从而避免较大的故障事故发生。

最后,数据分析还可以为高炉设备的维护与管理提供依据。

通过对大量的数据进行分析和对比,可以找到高炉设备故障的共性和特点,进而制定出合理的维护计划和管理策略。

这不仅可以提高设备的稳定性和可靠性,还可以降低维护成本,并延长设备的使用寿命。

二、优化策略在高炉设备故障处理中的应用除了数据分析,优化策略也在高炉设备故障处理中发挥着重要的作用。

通过优化策略,可以提高高炉设备的性能和效率,减少故障的发生和影响。

以下是一些常见的优化策略:首先,通过合理的设备设计和操作参数的选择,可以减少设备故障的发生。

在设备设计阶段,可以考虑到各种因素的影响,并采取相应的措施,如增加防护措施、选择合适的材料等,以提高设备的稳定性和可靠性。

在设备操作过程中,可以根据数据分析的结果,调整操作参数,使设备运行在最佳状态下。

浅析炼铁高炉机械设备管理过程中存在的问题及优化措施

浅析炼铁高炉机械设备管理过程中存在的问题及优化措施

浅析炼铁高炉机械设备管理过程中存在的问题及优化措施摘要:随着科学技术的快速进步,我国高炉炼铁产业领域也逐步呈现出快速有序的发展态势,与此同时,我国炼铁企业在实际生产活动的应用的高炉机械设备,也正在逐步向着智能化以及自动化的方向深度演化,随着我国高炉炼铁设备技术应用环境的不断复杂,在有效推动我国高炉炼铁技术形态快速发展的同时,也给我国钢铁冶炼生产企业具体炼铁高炉设备的运行管理工作带来了一系列的具体困难,有鉴于此,本文将针对炼铁高炉机械设备管理过程中存在的问题及解决措施展开简要论述。

关键词:炼铁高炉;机械设备;管理;问题;优化措施1炼铁高炉机械设备管理存在的问题1.1 设备选型配套不合理部分企业在当前的生产应用中认为如果引进高炉设备将需要支付高昂的成本费用,考虑到成本问题,往往在日常采购中也都会通过考虑购买到一些使用成本较低的高炉设备。

工作能够顺利进行往往需要多个机械设备之间的协同运作,而如果仅仅考虑成本来采购一些不匹配的设备,将会严重影响正常生产,甚至会产生大量人力和时间物质上的双重消耗。

甚至造成较高的生产危险性。

因此在进行设备采购和安装的过程中,一定要结合实际需求进行选择,引进优质的设备产品,否则后期的批量生产和售后销售服务活动中都有可能会因此造成各类产品安全事故。

1.2 管理人员综合能力欠缺因为项目管理人员缺乏针对性的教育学习,因此对于各种设备都没有足够的了解,自身的能力也不精湛。

不能及时解决项目中出现的突发问题,不仅会影响项目的工作效率,还会导致严重的安全事故。

因为工厂愿意支付较高的价格购买设备,而不愿花较少的费用维护和使用机械设备,通常直到事故发生才意识到这些问题的严重性[1]。

这主要是由于企业管理者管理意识薄弱所致。

所以,一名合格的设备管理人员必须具备优秀的设备维护技术和经验,同时要懂得管理设施的知识和能力,有针对性地应对突发情况。

1.3 设备缺乏保养由于高炉中各种机械设备在生产中的维护和保养方面存在着很多的问题和复杂,这就会造成一些企业长期以来不肯花费更多的成本进行维护和保养。

高炉管理创新的探索

高炉管理创新的探索

高炉管理创新的探索随着工业化的发展和技术的进步,高炉作为冶金工业的核心设备之一,对于钢铁生产起着至关重要的作用。

高炉管理的创新,有助于提高生产效率、降低能耗、改善产品质量,并且能够减少对环境的影响。

本文将探讨高炉管理创新的方向和方法。

一、数字化管理的应用随着信息技术的发展,数字化管理已经成为高炉管理的重要趋势。

通过采集、传输和处理各种数据,可以实现对高炉运行状态的实时监控和精确预测。

例如,利用传感器和监测系统可以采集高炉内部的温度、压力、流量等关键参数,并通过数据分析和建模技术,实现高炉运行状态的智能监控和优化控制。

这不仅可以提高生产效率,还可以减少事故发生的概率,提高安全性。

二、能源管理的优化高炉是一个能耗较高的设备,如何降低能耗是高炉管理创新的重要课题。

一方面,可以通过优化燃烧过程,提高燃烧效率,减少燃料的消耗。

另一方面,可以采用余热回收技术,将高炉废热转化为热能或电能,提高能源利用效率。

同时,还可以探索利用可再生能源替代传统能源的可能性,例如利用太阳能或风能为高炉供电,减少对传统能源的依赖。

三、智能化维护和保养高炉的维护和保养对于其正常运行和寿命的延长至关重要。

传统的维护方式往往是定期检修和修复,效率较低且容易出现事故。

而智能化维护和保养可以通过传感器和监测系统实现对高炉设备的远程监控和故障诊断,及时发现和解决问题,减少停机时间和维修成本。

此外,还可以利用大数据和人工智能技术,通过对历史数据的分析和挖掘,实现高炉设备寿命预测和优化维护策略的制定。

四、绿色环保的实践高炉作为重要的工业设备,对环境造成的影响不容忽视。

高炉管理创新的一个重要方向就是实现绿色环保。

首先,可以通过改善高炉燃烧过程和煤气净化技术,减少污染物的排放。

其次,可以采用循环利用技术,将高炉废渣和废气中的有价值物质回收利用,减少资源的浪费。

此外,还可以探索利用清洁能源替代传统能源,减少对环境的负面影响。

高炉管理创新是钢铁行业实现可持续发展的关键之一。

高炉炉温优化控制方法

高炉炉温优化控制方法

高炉炉温优化控制方法在钢铁生产中,高炉是一个非常重要的设备,其炉温的控制对于提高生产效率和产品质量至关重要。

本文将介绍一些高炉炉温优化控制的方法。

1. 炉温监测系统炉温监测系统是高炉控制的基础,可以实时监测炉内温度的变化。

通过传感器采集数据,并传输到集中控制室进行分析和处理。

炉温监测系统的重要性在于及时发现温度异常和波动,从而采取相应的措施进行调整。

2. 燃料配料控制合理的燃料配料对于控制高炉炉温起着至关重要的作用。

通过控制煤气、煤粉、焦炭等燃料的配比,可以有效地控制高炉的燃烧过程和炉内温度。

合理的燃料配料可以减少燃烧负荷和温度波动,确保炉温稳定在合理的范围内。

3. 空气配风控制空气配风是高炉燃烧的关键环节之一。

通过控制空气的供给和分配,可以调节高炉的燃烧强度和炉温。

适当提高配风量可以增加炉内氧气浓度,促进燃烧反应,提高炉温;而降低配风量可以减少炉内氧气供应,降低炉温。

4. 废气热回收利用高炉产生的废气中包含大量的热能,利用废气进行热回收可以提高能源利用效率,减少能源消耗,同时也可以影响炉温的控制。

通过合理的废气回收系统,将废热转化为热水、电力等能源供应给其他设备,并控制废气的排放温度,可以实现对高炉炉温的优化控制。

5. 温度自动控制系统温度自动控制系统是高炉炉温优化控制的核心。

该系统通过计算机实时采集数据,并根据预设的控制策略进行处理和调整。

系统可以根据炉内温度的变化自动调整燃烧参数、配风量等,从而实现炉温的稳定控制。

温度自动控制系统的关键在于合理设定控制策略和参数,并通过不断优化和调整实现最佳的炉温控制效果。

综上所述,高炉炉温的优化控制对于钢铁生产至关重要。

通过炉温监测系统、燃料配料控制、空气配风控制、废气热回收利用以及温度自动控制系统等方法,可以有效地实现对高炉炉温的优化控制,提高生产效率和产品质量。

同时,还应加强对相关设备和技术的研发和创新,不断完善高炉炉温优化控制方法,为钢铁行业的可持续发展提供有力支撑。

高炉炼铁实验报告总结

高炉炼铁实验报告总结

高炉炼铁实验报告总结1. 引言高炉炼铁是一种重要的冶金过程,其通过将铁矿石还原为铁合金的形式,为钢铁工业提供了重要的原料。

在本次实验中,我们模拟了高炉炼铁的过程,通过向炉内添加不同的铁矿石和还原剂,观察了其对铁的还原和生成的影响,同时对高炉炼铁过程的温度、气体组成等关键参数进行了监测和分析。

2. 实验方法2.1 实验装置本次实验采用了小型高炉实验装置。

该装置由炉体、燃烧装置、计量装置、温度测量装置等组成。

炉体为圆筒形,内部有炉衬、渣铜、风口、出铁口等设施。

实验过程中,我们可以根据需要调节进气量、燃料供应量、风温等参数,控制高炉内的温度、气氛等条件。

2.2 实验操作1. 根据实验设计,选择不同类型和比例的铁矿石和还原剂。

2. 将铁矿石和还原剂按照一定比例混合。

3. 将混合料放入事先烧制过的炉体中,并通过风口和燃烧装置将其加热。

4. 在实验过程中,记录高炉内的温度、气氛、产物质量等数据。

5. 实验结束后,对产物进行分析,获取铁合金的含铁量。

3. 实验结果与讨论3.1 实验现象观察在实验过程中,我们观察到了以下现象:1. 铁矿石在高温下发生还原反应,产生铁合金。

铁合金呈现为红色,由于温度不同,颜色也有所差异。

2. 高炉内的温度随着燃烧装置的调节而变化。

当燃料供应增加,温度升高;反之,温度下降。

3. 通过监测高炉内的气氛,我们发现氧气含量降低,而一氧化碳含量增加。

这是由于还原反应的进行导致的。

3.2 实验结果分析根据实验结果的数据分析,我们得出了以下结论:1. 铁矿石的种类和还原剂的比例对铁合金的质量和含铁量有显著影响。

不同种类的铁矿石在高温下还原能力不同,其中含有更多还原铁质的铁矿石适合用于高炉炼铁。

2. 燃料供应量的调节可改变高炉内的温度,进而影响还原反应的进行。

在合适的温度范围内,可以获得较高质量的铁合金。

3. 高炉内的气氛对铁的还原有重要影响,适量的一氧化碳可以提高还原反应效率,从而增加铁合金的产量和质量。

炼铁高炉燃烧装置运行参数调整

炼铁高炉燃烧装置运行参数调整

高炉类型:顶燃式、侧燃式、底燃式
燃烧装置:喷嘴、燃烧器、点火器等
运行参数:温度、压力、流量、氧气含量等
调整方法:根据高炉类型和燃烧装置的不同,调整相应的运行参数,以达到最佳燃烧效果。
燃烧装置运行参数调整过程中的注意事项
确保安全:在调整过程中,必须确保操作人员的安全,遵守安全规程。
反馈与改进:在调整过程中,需要及时反馈问题和改进措施,以便于提高调整效果。
记录数据:在调整过程中,需要记录相关的数据,以便于分析和改进。
监控设备:在调整过程中,需要密切监控设备的运行状态,及时发现并解决问题。
调整顺序:在调整过程中,需要按照一定的顺序进行,避免出现混乱。
燃烧装置运行参数调整后的效果评估
生产成本降低:调整后的燃烧装置能够降低生产成本,提高企业的经济效益。
设备寿命延长:调整后的燃烧装置能够降低设备的磨损,延长设备的使用寿命。
背景:为了提高生产效率和节能减排,该企业决定对高炉燃烧装置进行升级改造。
改造方案:采用先进的燃烧技术和设备,优化燃烧参数,提高燃烧效率。
实施过程:更换燃烧器、调整供风系统、优化燃烧控制策略等。
效果:改造后,高炉燃烧效率提高了20%,节能减排效果显著。
结论:通过升级改造高炉燃烧装置,该企业实现了生产效率和节能减排的双重提升。
研究目标:开发出更加高效、环保的燃烧装置,降低碳排放
研究内容:包括燃烧器的设计、燃料的选择、燃烧过程的优化等方面
应用前景:低碳环保燃烧装置将在炼铁行业得到广泛应用,有助于降低碳排放,保护环境
5
炼铁高炉燃烧装置运行参数调整的案例分析
某钢铁企业高炉燃烧装置运行参数调整案例
企业背景:某大型钢铁企业,拥有多座高炉
新型燃烧装置的发展趋势:智能化、自动化、高效化

数字化改造高炉的技术细节

数字化改造高炉的技术细节

数字化改造高炉的技术细节高炉作为钢铁冶炼的核心设备,必须要保持高效、稳定、安全的运行状态。

随着数码技术的进步,数字化改造高炉成为了钢铁厂家必须要紧密关注的技术领域。

因此,本文将围绕数字化改造高炉的技术细节展开讨论。

1. 温度控制系统高炉温度控制是炼钢过程中非常重要的一环。

数字化高炉温度控制系统利用现代计算机技术和智能算法优化了传统高炉温度控制模式,提升了高炉运行效率。

数字化控制系统能够快速反应异常情况,并对高炉的温度流动情况进行实时监控,从而精确控制高炉的温度,达到高炉运行稳定、高效、安全的目标。

2. 智能发气控制系统发气是高炉冶炼过程中必不可少的一环。

传统的发气控制方式是通过手动操作来实现的,而数字化高炉的智能发气控制系统则能采用自动化的方式,实现全面监控、调节精准,节约能源和改善炉况。

同时,数字化发气控制系统也能及时发现高炉冶炼中的问题,计算机可以对其进行智能处理,从而快速做出对策,最终达到更好的生产效率。

3. 煤气弹性实时控制技术煤气弹性控制技术是数字化高炉改造中的一项非常重要的技术。

它能够在高炉冶炼过程中实时监测煤气的弹性,利用现代计算机技术优化调节煤气的供应量,达到最佳的冶炼状态。

这不仅有助于提高高炉的温控性能,还能够减少能源消耗,提高生产效率和运行安全性。

4. 智能条件预警系统数字化高炉的智能条件预警系统是在高炉冶炼过程中通过计算机技术及时地识别各种异常情况,并实现智能化预警和报警。

通过对高炉冶炼数据进行分析,数字化预警系统能够及时准确地预测高炉的工作状态,以避免因异常情况的发生对产品品质和设备造成的影响,并及时采取措施解决问题。

5. 建立高炉的数字卫星地图在数字化高炉改造过程中,建立数字卫星地图也是非常重要的一环。

数字卫星地图能够实现高炉各项生产数据的全面监测,从而精确掌握高炉的运行状态。

数字卫星地图可以在任何时间节点对高炉冶炼状态进行记录,准确地展现全过程变化,为高炉改进提供可靠的数据。

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2015年第34卷第3期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)DOI:10.13873/J.1000—9787(2015)03—0021—03基于多传感器的高炉炼铁操作参数优化*崔桂梅,侯佳,高翠玲,陈智辉(内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010)摘要:高炉(BF)炼铁是一个复杂的多变量系统,其上遍布各种传感器,而现行的操作制度是基于炉长经验的操作参数设置模式,它忽略了过程工况指标与各操作参数之间的影响关系,使得资源消耗常常处于“盲目”的状态。

为了实现资源的合理配置,保证高炉的稳定顺行,需要对操作参数进行优化。

在利用相似模式匹配实现高炉炼铁过程多操作参数优化的过程中,针对优良操作模式库庞大而引起的模式匹配速度慢且精度不高的问题,提出了基于马氏距离的多级匹配方法应用到高炉炼铁过程中,从大量工业运行数据中挖掘出适合当前工况条件的最优操作模式,从而实现高炉炼铁节能降耗、提高效率及增加效益的目的。

关键词:高炉炼铁;多传感器;操作模式;多级匹配;马氏距离中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1000—9787(2015)03—0021—03 Optimization of operational parameters of BF iron-makingbased on multi-sensor*CUI Gui-mei,HOU Jia,GAO Cui-ling,CHEN Zhi-hui(School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science andTechnology,Baotou014010,China)Abstract:BF iron-making is a complex multi variable system with a large number of sensors on it,due to theoperational parameters are set by BF masters with their experience,relationship between comprehensive statusindicators and various operating parameters is ignored,thus making consumption of resources are often in a‘blind’state.So the operational parameters should be optimized to realize reasonable utilization of resources and smoothoperation of BF.The operational parameters in the process of BF iron-making can be optimized by matching similaroperational patterns.Considering the low speed and precision of pattern matching process caused by huge superioroperational patterns library,a multi-hierarchy matching strategy is proposed,this can determine the optimaloperational pattern under the condition of the working status in a large number of industrial datas,thus can saveenergy,improve efficiency and increase benefit in the process of BF iron-making.Key words:BF iron-making;multisensor;operational pattern;multi-hierarchy matching;Mahalanobis distance0引言高炉(blast furnace,BF)炼铁是一个复杂的高温、多相物理化学变化过程,具有非线性、多变量、大滞后、强耦合、不确定性等特点[1],为了实现对高炉的实时监控,高炉炼铁过程应用了大量传感器,用来采集各变量数据,利用数据挖掘[2]实现操作参数优化。

长期以来,许多学者针对高炉优化做了大量的研究,例如:刘祥官教授[3,4]在高炉炼铁过程的建模优化方面取得了巨大的进步,但是针对操作参数优化的研究相对较少。

阳春华、谢永芳教授[5]将操作模式匹配应用到铜闪速熔炼过程中,取得了一定的成果,但是在收稿日期:2014—09—18*基金项目:国家自然科学基金资助项目(61164018)高炉领域尚无人应用。

本文针对白云鄂博矿的特殊冶炼过程,结合高炉专家经验,从数据驱动的角度研究高炉炼铁过程操作模式优化问题,即利用操作模式评价模型提取优良模式库,然后采用基于相似性的聚类算法对优良模式库中的模式进行聚类,获得各子类中心。

计算当前工况与各子类中心的相似度,获得与当前工况所匹配到的相似度最高的子类,实现第一级匹配。

进入该子类,计算当前工况与该子类各操作模式的相似度,取相似度最大的操作模式作为匹配到的最优操作模式,完成第二级匹配。

采用操作模式多级匹配方法能12传感器与微系统第34卷够准确快速地搜索出最优操作模式,使得综合工况指标达到最优。

1高炉炼铁操作模式的定义高炉炼铁过程是在一个密闭的竖炉内进行的。

高炉炼铁过程的特点是,在炉料(矿石、焦炭)与煤气逆流运动的过程中完成了多种错综复杂的交织在一起的化学反应和物理变化,且由于高炉是密闭的容器,除去投入(装料)和产出(铁、渣、煤气)外,操作人员无法直接观察到反应过程,只能通过仪器仪表检测的数据,间接观察、了解高炉的运行状况。

高炉炼铁过程各种传感器检测的数据大约有70多种,因此,根据现场数据的采集条件和各变量与铁水硅含量(%)与硫含量(%)的相关程度,结合专家经验选取料速(批/h)、铁量差(t)、透气性指数(m3/min·MPa))、风量(m3/min)、富氧率(%)、喷煤量(t/h)作为主要变量。

将上述变量组合定义为高炉炼铁的操作模式,即q=[X T Y TO T]T,其中,X=[x1,x2,x3]T,料速(x1)、铁量差(x2)、透气性指数(x3)能反映高炉运行状态定义为状态参数;Y=[y1,y2,y3]T,风量(y1)、富氧率(y2)、喷煤(y3)等生产过程中可进行调节控制的参数定义为操作参数;O=[o1,o2]T,铁水硅含量(o1)与硫含量(o2)为反应铁水质量的工艺指标。

操作模式匹配即是以当前炉况的状态参数与优化操作模式的状态参数进行匹配,通过相似度计算寻找到最接近的操作参数,从而实现操作参数的优化,达到指导实际生产的目的。

2高炉炼铁操作模式多级匹配过程2.1数据预处理1)异常数据的处理在高炉炼铁中,受测量仪表检测精度、可靠性和现场测量环境等因素的影响,不可避免地存在一些不完整和错误的数据。

这些数据会在一定程度上影响甚至改变整体数据的分布趋势与相关结构,因此异常数据的检测和处理非常重要。

异常数据剔除方法主要有拉依达准则法、马氏距离法、预测残差等,根据实际要求,采用拉依达准则法对异常数据进行剔除。

本文所用某炼铁厂数据为14228组,剔除后剩余13513组。

2)数据时滞分析高炉工艺参数对铁水硅含量、硫含量的影响存在着一定的时间滞后性,只有考虑滞后时间,才具有指导意义。

采用自相关函数法[6]确定时滞,并结合炉长的相关经验,得出各参数的滞后时间分别为料速100min,透气性180min,风量60min,富氧120min,喷煤量280min。

2.2优良模式库提取高炉炼铁实际生产中,在一定的输入条件下,不同操作参数带来的生产效果差别很大。

为此,建立操作模式评价模型,对某一输入条件的操作模式进行评价,具有较优综合指标的操作模式为优化操作模式。

引入综合指标来直观反映综合工况的好坏,用式(1)来表示J=a1(1-SirealSihope)2+a2(1-SrealShope)2.(1)其中,Si real,S real分别为操作模式中实际铁水硅含量和硫含量;Si hope,S hope分别为硅含量与硫含量的期望值;a1,a2分别为高炉铁水硅含量、硫含量对综合工况指标的影响因子,约束条件为:a1+a2=1,且0≤a1,a2≤1。

根据高炉炼铁机理分析结合专家经验,确定影响因子a1,a2的值分别为0.6,0.4,Si hope,S hope分别为0.55%,0.03%,并确定综合工况评判标准即优良模式的评判标准,如表1所示。

表1综合工况判断Tab1Judgement of compositive working statusJ0 0.05其它综合工况优非优综合工况指标J越小说明工况越好,计算J值并结合表1判断当前模式是否为优,如果当前操作模式的综合工况指标落在“优”区间,则将此操作模式放入优良模式库中,从而完成优良模式库的提取。

本文最终提取到的优良模式库所含优良操作模式为8170组。

2.3操作模式匹配由于大量传感器的使用,使得高炉炼铁过程中积累了大量的工业历史数据,即使通过操作模式评价模型所提取的优良模式库仍非常庞大,直接从优良模式库中搜索匹配当前工况耗时耗力,且准确度相对来说不高。

为此,采用操作模式多级匹配,首先采用聚类算法对优良模式库进行聚类,然后采用基于马氏距离的相似性度量方法,快速地匹配到相似度最高的操作模式[7,8]。

2.3.1基于相似性的FCM聚类模糊C聚类(fuzzy c-means,FCM)算法是一种基于划分的聚类算法[9,10],它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。

为此,先用减法聚类确定初始聚类中心和聚类个数,确定聚类个数为5类,而后基于FCM聚类得到的各子类中心和每一类的个数如表2所示。

表2聚类中心与数据个数Tab2Number of clustering centers and dataC料速(批/h)铁量差(t)透气性(m3/min·MPa)风量(m3/min)富氧率(%)喷煤(t/h)N 16.60-5.492.514875.942.7232.671068 26.76-0.422.635011.442.5731.531496 37.18-2.002.955288.022.5430.201628 47.16-2.472.895217.652.4129.302308 57.03-1.4322.815131.382.3028.931670注:C为每一子类序号,N为每一子类中所包含的优良操作模式个数。

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