范晓慧-烧结球团生产过程优化模型与人工智能(2015)

液相生成量/%
液相生成量/%
80 20
20
60 10
60 10
液相生成量 针柱状铁酸钙生成量
40 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 0
液相生成量 针柱状铁酸钙生成量
40 1 2 3 4 5 6 7 0
Al2O3含量/%
MgO含量/%
熔融区 Al2O3对成矿性能的影响
熔融区 MgO对成矿性能的影响
熔融区Al2O3的适宜值：<1.8％ 熔融区MgO应尽量低
1.4 优化配矿技术
通过混匀矿粒度、铁矿石种类、混匀矿化学成分影响
烧结的研究，得到以下配矿和配料的准则。
混匀矿配矿准则
项目 标准 -0.5mm含量 /% 40~50%左右 -0.5mm比表面积 /cm2·g-1 ≥1000 未熔矿石中赤 铁矿比例/% >50%
3.1 烧结过程状态检测
通过点火罩处，计算原始料层透气性
Pe＝
—料层透气性的软测量
Q h F p
n
点火罩处风箱所对应的面积、h以及Δp为1＃风箱处在线检测数据
透气性好时，通过料层的气体流量就大，带走的热量相对
就多，在点火煤气流量和压力一定的情况下，反映在点火炉的 温度就低，相应的保温炉的温度也会低，而下部风箱的废气温
1.1 优化配矿内涵
基于铁矿性能互补原理，实现矿种合理搭配使用。
（1）混匀矿化学成分的要求
（2）混合料制粒性能良好 （3）混合料成矿性能良好
成 本 最 低
（1）烧结矿化学成分（TFe、SiO2、Al2O3、MgO、P 、S等）的要求 （2）烧结矿转鼓强度、成品率、利用系数的要求
（3）烧结矿冶金性能的要求
至±0.075时，高炉增产1.5%，焦比降低0.8%。
烧结矿化学成分控制具有如下特点：
① 主要受原料参数的影响，与状态参数关系不大； ② 存在相当长的时间滞后；
③ 工艺过程具有动态复杂性和时变特性；
④ 烧结矿化学成分之间有很大的相关性； ⑤ 控制烧结矿化学成分相当复杂，一种成分不能满足要 求，并不一定是由于该成分本身变化引起的，由这方面原 因引起的成分变化，可能要从另一个方面去解决。
BP（Back Propagation，即误 差反向传播）神经网络，是一 种多层前馈网络，使用有监督 学习算法。分为输入层、中间 层(隐含层)和输出层，层与层之 间采用权值互连方式，同一层 单元之间不存在相互连接。
—基于人工神经网络的预报模型
各神经元采用的激励函数：Sigmoid函数
2.1 烧结矿化学成分预报
x(0) 1-AGO
+ -
—基于灰色系统的预报模型
+ -
x(1)
x(1)(t) GM 映射
数据选择
1-IAGO
2.2 烧结矿化学成分控制
+2 +1 异常区间 最优点 0 -1 -2
—区间优化控制策略
优化区间
可行区间
参数区间划分图
边界点可变
区间代号 状态描述 TFe区间范围 +2 太高 >+0.75 +1 较高 +0.75~+0.5 0 适宜 +0.5~-0.5 -1 较低 -0.5~-0.75 -2 太低 <-0.75
2.2 烧结矿化学成分控制
2.2 烧结矿化学成分控制
2.2 烧结矿化学成分控制
专题三
烧结过程状态控制
原料参数
设备参数 操作参数 工艺参数
状态参数
指标参数
烧结过程状态主要包括烧结料层的热状态和透气性状态。

热状态主要指料层温度的分布状态和变化情况，反映了烧结 过程的物理化学变化情况；

透气性状态则是指烧结过程中料层透气性的变化情况，主要 反映了气体在料层中的流动状态。
产量、质量指标要求 产量、质量指标预测值 配矿方案综合评价模型
优化配矿方案组
1.4 优化配矿技术
专题二 烧结矿化学成分控制专家系统
烧结矿化学成分主要包括碱度（ R ）、 TFe 、 SiO2 、
CaO 、 MgO 、 FeO 、 P 和 S 等。控制烧结矿化学成分，主
要是控制其稳定性。 国内外生产实践表明，烧结矿化学成分的波动对高 炉 影 响 很 大 。 烧 结 矿 TFe 含 量 波 动 值 由 ±1.0% 降 至 ±0.5%时，高炉一般增产1%~3%。碱度波动值由±0.1降
形状系数 压力降
8
0.95 1000
制粒后混合料-1mm含量/%
6
0.90
800
压力降/Pa
4
形状系数
0.85
600
2
0.80 400
0
0.75 400 800 1200 1600 2000 200 2400
400
800
1200
1600
2000
2400
比表面积/cm2·g-1
比表面积/cm2·g-1
熔融区化学成分准则 项目 CaO /Fe2O3 SiO2/% MgO/% Al2O3/%
标准
0.63~0.81
~5.0
尽量低
<~1.8
1.4 优化配矿技术
原料供应条件、成本 烧结矿成分要求 原料物化性能 优化配矿模型
初始配矿方案组
烧结适宜工艺参数预测模型
烧结矿产、质量指标预测模型
适宜工艺参数预测值
1 烧结优化配矿
2.1 烧结矿化学成分预报
2.2 烧结矿化学成分控制
2.1 烧结矿化学成分预报
输 入 数 据 u1(t)
u2(t) y1(t) y2(t)
—基于时间序列的预报模型
“灰 箱”
un(t)
yn(t)
输 出 数 据
多输入单输出（MISO）的CAR（n）模型表示为:
…
…
式中:
2.1 烧结矿化学成分预报
化学组成/% CaO 9.1~10.6 10.8~12.5 13.3~15.4 14.0~17.0 Fe2O3 82.5~89.0 71.8~85.7 68.1~78.9 70.6~75.4 SiO2 2.6~4.05 3.7~6.7 7.1~9.3 6.6~10.0 Al2O3 2.8~4.2 3.0~4.1 3.4~4.4 3.2~4.2 MgO 0.5~1.9 0.9~2.3 0.4~1.4 0.6~0.8
烧结球团生产过程优化模型与人工智能
中南大学 范晓慧
世界钢铁工业自动化进展
第一阶段 （70年代以前） 控制要求 单回路控制 第二阶段 （70-80年代） 多回路控制 与先进控制 第三阶段 （80-90年代） 过程优化 与先进控制 第四阶段 （90年代后） 过程优化 与信息化 第五阶段 （21世纪后） 全厂信息化
2.2 烧结矿化学成分控制
—烧结矿化学成分的优化策略
各成分“同步优化”的控制策略几乎不可能实现。
由于各成分之间存在很大的相关性，而且各种成分的变 化也是随机的。所以，必须有所侧重，突出重点。 以R和TFe为中心。 以R和TFe状态及其变化趋势（由过去值、现在值和将来值决 定）为调整依据 以“保证合格品，力争一级品”为调整原则。
熔剂与细颗粒铁矿（-0.5mm）反应形成熔融区 +0.5mm的铁矿石残存下来成为未熔矿石
烧结矿强度主要取决于熔融区的液相量以及微观结构
1.3 铁矿成矿行为
板状铁酸钙
片状铁酸钙
柱状铁酸钙 针状铁酸钙
不同形态铁酸钙的成分和强度
铁酸 钙 形态 板状 片状 柱状 针状 典型结构式 断裂韧性 /Mpa· m0.5
更新型装备 BPS/MES/ PCS 无人化 或准无人化
我国烧结生产过程的控制水平介于第二～第三阶段之间
球团生产过程控制水平介于第一～第二阶段之间
工业生产过程控制策略：软测量技术＋预测模型＋智能控制
原料参数
设备参数
操作参数 工艺参数
状态参数
指标参数
工业过程控制简化模型
烧结优化配矿系统 配矿方案及工艺参数 控制指导或措施 烧结过程 生产数据 异常处理 检测数 据异常 烧结 矿化 学成 分控 制 烧结 过程 状态 控制 无异常 有异常 异常诊断系统 控制指导或措施
2.2 烧结矿化学成分控制
—烧结矿化学成分的优化策略
① 当R太高（或太低），TFe太高（或太低）时，无论其它成分状态如何，R 和TFe都要进行调整。 ② 当R太高（或太低），TFe较高（或较低）时，重点考虑调整R，TFe根据 变化趋势决定调整与否，当TFe的预报值、现在值和过去值变化趋势一致时 ，调整TFe，当变化趋势不一致时，暂不做调整。 ③ 当R太高（或太低），TFe适宜时，重点考虑R的调整。 ④ 当R较高（或较低），TFe太高（或太低）时，重点考虑调整TFe，而R根 据变化趋势决定调整与否。 ⑤ 当R较高（或较低），TFe较高（或较低）时，分别根据R和TFe的变化趋 势决定它们是否调整。 ⑥ 当R较高（或较低），TFe适宜时，根据R的变化趋势决定它是否调整。 ⑦ 当R适宜，TFe太高（或太低）时，重点考虑TFe的调整。 ⑧ 当R适宜，TFe较高（或较低）时，根据TFe的变化趋势决定它是否调整。 ⑨ 当R适宜，TFe适宜时，无论其它成分状态如何，都不做任何调整。
控制理论
控制装备 控制系统 控制水平
经典控制理论
常规仪表 多为单回路控制 简单
现代控制理论 PLC、DCS 过程计算机
ELC系统 多为增强型 基础自动化
智能控制等 先进控制
计算机网络 多级自动化系统 优化与 管理自动化
多学科交叉 PLC、DCS、 FCS、IPC
CIPS与 综合自动化 准无人化
多学科交叉
预报模型的输出预报值为:
—基于时间序列的预报模型
式中：
yi(k)—系统输出；Uij(k)—系统输入；ei(k)—零均值高斯白躁声； d—时滞； ail,bijl—模型参数； ni, ni—模型阶数； mi—输入变量 个数； i= 1~5，分别代表R，TFe，SiO2，MgO，CaO。