面向节能减排的典型冶金过程先进控制与优化-东南大学

项目名称：面向节能减排的典型冶金过程先进控制与优化

完成人：李奇，李世华，杨念亮，钱王平，王志生，陈夕松，薛来文，方仕雄, 杨俊,倪健,马翼

完成单位：东南大学,南京梅山矿业有限公司,江苏沙钢集团有限公司

成果简介：冶金、石化、电力等行业耗能占我国规模以上工业能耗的80%以上，这其中，大型工业装置能耗占绝大部分，以冶金磨矿分级过程为例，其能耗占整个选矿能耗近60%。大型工业装置广泛存在控制参数多、扰动强、非线性等问题，是当今过程控制及优化中最复杂、最前沿和最具挑战性的难题之一。随着流程工业中生产装置向大型化、复杂化方向发展，以及国内外对节能环保要求越来越高，急需研发关键生产过程的新的先进控制和优化技术，以实施节能减排技术的提升和创新。

本项目在多项国家“863”、省科技支撑和自然科学基金及企业攻关项目的支持下，研发出以磨矿分级过程、钢铁热轧生产流程为代表的典型冶金过程节能减排先进控制和优化技术，已成功应用于大型化磨矿分级过程、钢铁热轧生产流程等大型工业装置的先进控制和过程优化，取得了显著的经济、社会和环保效益。整体技术达到国际先进水平。其先进性在于：（1）针对高能耗、高污染大型工业装置控制中，广泛存在的强扰动且难以测量的实际困难，首次提出了一套基于模型和数据混合的扰动软测量理论和技术体系，并成功应用于冶金磨矿分级过程，解决了工业过程的扰动实时估计问题，大幅降低扰动测量成本，申请国家发明专利3项，发表SCI论文6篇。（2）首次提出了一套基于扰动软测量的多变量解耦控制体系及相关应用技术，解决了一类多变量、多约束条件下的复杂扰动工业过程的先进抗干扰控制问题，出版专著（英文）1部，申请发明专利3项，授权2项，发表SCI论文10篇。（3）提出了基于伪谱分析的快速实时优化方法，以及基于专家智能的排产调度优化方法，解决了大规模、非线性过程优化的实时性问题，实现上下游工序的紧密协同，进而达到节能降耗目标，发表SCI论文7篇。（4）基于物联网技术攻克生产装备和生产流程中很多参数、状态无法感知的诸多难题，构建了一种冶金生产过程信息采集、传输与集成的物联网应用平台，申请发明专利2项，授权1项，获授权实用新型专利1项。

该项目技术具有自主知识产权，已获授权专利4项（其中发明专利3项）；在国内外刊物发表学术论文35篇，SCI收录23篇，EI收录35篇次；软件著作权9项；出版专著1部。

该项技术已产生直接经济效益2.1亿元。已应用于南京梅山矿业有限公司、江苏沙钢集团有限公司、武钢程潮选矿、武钢金山店选矿、南钢草楼选矿等企业的大功率磨矿分级过程、破碎生产过程、热轧生产流程等大型工业装置的先进控制和优化。磨矿分级方面，通过控制溢流粒度（精度优于±1.5%）使吨矿耗电量降低5%以上，并利于脱硫降磷，抛尾量降低4%以上。钢铁热轧生产方面，通过优化控制使产能平均提高1.05%；300度以上板坯热装比平均提高13.6%。在产生直接经济效益的同时，产生了显著的社会效益和环保效益。