建立焦炉耗热量预测模型
能源管理中的能源消耗预测模型构建方法
能源管理中的能源消耗预测模型构建方法随着全球对能源资源的需求不断增加，对能源管理的需求也越来越迫切。
能源消耗预测模型的构建对于合理规划能源供需、优化能源利用具有重要意义。
本文将介绍几种常用的能源消耗预测模型构建方法，包括传统的时间序列方法和机器学习方法。
1. 时间序列方法时间序列方法以时间为变量，通过分析和预测历史能源消耗数据的趋势和周期性变化来进行预测。
常用的时间序列方法包括：1.1 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列方法之一。
它基于过去一段时间内的平均数据来预测未来的能源消耗。
通过选择适当的时间窗口长度，可以平滑掉数据的波动性，提高预测的稳定性。
1.2 指数平滑法指数平滑法是一种基于加权移动平均的方法。
它将较大的权重放在最近的观测值上，较小的权重放在较远的观测值上。
这样可以更好地适应数据的变化，并且对离群值更具有鲁棒性。
1.3 ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它包括自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
ARIMA模型能够处理具有非线性、非平稳特性的数据，适用于多种类型的时间序列数据。
2. 机器学习方法机器学习方法可以利用历史能源消耗数据中的特征和模式，通过构建合适的模型来进行未来能源消耗的预测。
常用的机器学习方法包括：2.1 回归模型回归模型是一种常用的机器学习方法，通过找到输入特征和输出目标之间的关系来进行预测。
对于能源消耗预测，可以选择线性回归、多项式回归或者其他非线性回归模型，根据实际情况选择最合适的模型。
2.2 支持向量回归（SVR）支持向量回归是一种非常适合处理非线性关系的回归方法，它通过在高维空间中构建一个最佳拟合超平面来进行预测。
SVR可以处理高维数据和大规模数据集，能够更准确地拟合能源消耗数据的特征。
2.3 集成学习方法集成学习方法将多个学习算法组合起来，通过集体决策来提高预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
焦炉炉温预测及智能优化控制系统的研究的开题报告
焦炉炉温预测及智能优化控制系统的研究的开题报告一、研究背景与意义焦化工业是重要的能源工业，其产品——焦炭被广泛应用于钢铁冶炼、铝电解、铜冶炼、化工等多个领域。
炉温是焦炉的重要参数之一，它与炉膛内煤气化和焦炭生长等过程密切相关，对炉内理化反应和安全生产具有重要影响。
因此，研究焦炉炉温预测及智能优化控制系统具有重要实际意义。
目前，国内外研究焦炉炉温预测及智能优化控制系统的研究已取得了一定的进展，但仍存在许多问题。
如：计算方法不精确、控制算法不够智能化、信息采集不完善等。
因此本项目旨在探究焦炉炉温预测算法、优化控制算法及其性能，在提高焦炉炉温预测精度和实现智能化优化控制方面开展研究。
二、研究内容和方法（一）研究内容1. 焦炉炉温预测模型研究及优化算法设计基于在研究生期间积累的工作经验，将结合预测模型和控制算法来开发基于复合控制的智能优化控制系统。
在此过程中考虑炉温控制的有效性和实用性。
2. 焦炉燃气控制系统构建将基于焦炉燃气控制系统的调整和优化完成智能优化控制。
3. 焦炉炉膛压力控制系统研究建立合理的炉膛压力控制系统，使炉膛内压力稳定控制在安全区，预测和控制炉膛内的反应和偏差。
（二）研究方法本项目主要采用多学科交叉研究和理论与实践相结合的方法，包括数值仿真、实验室测试、数据分析等手段。
在整个研究过程中，我们将注重实现算法的精度和高效性，并且将通过相关的软件工程手段开发一个符合实际场景的智能优化控制系统。
三、预期成果及应用价值（一）预期成果1. 建立比较完整的焦炉炉温预测模型，并通过实验室测试和数据分析予以验证。
2. 设计出基于复合控制的智能优化控制系统，并进行仿真验证。
3. 构建满足实际场景需求的焦炉智能优化控制系统（二）应用价值该研究项目有望通过优化算法和系统构建，提高焦炉炉温预测精度和安全性，实现智能化控制，有效降低能耗，提高焦化工业生产效益和生产安全。
本项目成果将为焦化工业的技术革新和智能化转型提供理论和实践支持，并且具有很好的应用发展前景。
焦炉火落时刻预测方法研究
2024年 第3期焦炉火落时刻预测方法研究Research on Prediction Method of Coke Oven Fire Time郑建忠 旋石婵 陈 翔（广东中南钢铁股份有限公司，广东韶关512123）Zheng Jianzhong, Xuan Shichan, Chen Xiang(Guangdong Zhongnan Iron & Steel Co., Ltd., Shaoguan Guangdong 512123)摘 要：本文介绍了焦炉生产中焦炭成熟度的一些判断方法，分析利用荒煤气温度变化单变量预测火落时刻方法及模型，提出一种包括装煤时刻、焦煤质量参数、燃烧室温度、荒煤气中相关气体浓度等多变量的火落预测模型系统的构建及利用气体浓度变化量进行火落时刻判断的方法，对预测模型回归参数的确定及预测火落时刻的应用，该预测方法更接近焦炉生产实际工况。
关键词：焦炉焦煤荒煤气温度火落时刻预测模型Abstract：Introduce some methods for determining the maturity of coke in coke oven production,analyze the method and model for predicting the fire time using single variable changes in raw gastemperature, propose a fire prediction model system that includes multiple variables such as coal loadingtime, coke quality parameters, combustion chamber temperature, and relevant gas concentration inraw gas, and use gas concentration changes to determine the fire time, the determination of regressionparameters for the prediction model and the application of predicting the time of fire fall are closer to theactual operating conditions of coke oven production.Key words：C oke oven Coking coal Rawcoke oven gas Temperature Coking end time Prediction Model收稿日期：2023-10-11作者简介：郑建忠（1967-），男，硕士，高级工程师，现从事仪表设备、检测控制技术研发与应用。
焦炉燃烧过程T-S模糊数学模型研究
焦炉燃烧过程T-S模糊数学模型研究孔平平; 陶文华【期刊名称】《《电子设计工程》》【年(卷),期】2019(027)023【总页数】5页(P153-157)【关键词】焦炉; 火道温度;T-S模糊模型; 减法模糊C-均值聚类; 最小二乘法【作者】孔平平; 陶文华【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TN081焦炉燃烧过程是极其复杂的物理化学变化过程，火道温度是焦炉燃烧过程的重要工艺参数，若火道温度控制不稳定、波动大，则焦炭质量无法保证而且炉体也会出现问题，因此，火道温度优化控制是炼焦企业亟待解决的课题[1]。
由于工艺技术落后，目前我国的火道温度监测难度大，外界干扰等原因，使火道温度的控制受到多种工艺因素的制约。
因此建立合理的焦炉火道温度数学模型，并根据构建的数学模型对焦炉火道温度实施有效的控制方法，对改进现有的控制算法有着十分重要的意义[2-4]。
以焦炉火道温度为对象，文献[5]提出了根据误差反向传播和多层前馈网络建立了单隐层BP神经网络建立数学模型。
但是由于BP神经网络其初始连接权值和阈值的是随机选取的，因此这种选取方法使得BP神经网络模型的准确性较小，其迭代次数较多，误差值较大。
文献[6]采用分析法来建立数学模型，根据系统的工作原理，运用基本的定理、定律和原理推导数学模型。
但是由于在指标过多时，分析法就难以确定权重，且统计量过大。
文献[7]提出改进灰色预测模型，采用方根法对数据进行预处理，然后选取合适的方根次数来减小数据波动的幅度。
但是其固有参数少，容错小，并且有衰减与增幅速度很快的属性，使得这个模型的时效性有限。
由于T-S模糊模型计算量小，迭代次数少，精度高等优点，广泛应用于复杂非线性控制系统中。
本文建立了焦炉火道温度T-S模糊模型，并对T-S模糊模型的前件、后件进行辨识。
针对模糊C-均值聚类算法初值设定敏感，聚类效果差，模型结构、参数辨识结果差，训练速度慢等缺点，引入减法聚类算法，结合减法聚类与模糊C-均值聚类算法，对模型前件结构、参数进行辨识。
理论燃烧温度和炉热指数模型1
理论燃烧温度和炉热指数计算模型一．理论燃烧温度: 理论燃烧温度：2222()CO N CO N H H Q Q Q Q Q t C V V C V ⋅++--=++⋅风分碳燃水理回旋区鼓风深度：65.0*00012.0+=E r………………………………………………………………………………………………………………………….Q 碳：碳素燃烧生成CO 放出的热量（9791/kJ kg ）Q C t V =⨯∆⨯风风风风（鼓风带入的热量）t ∆风：风量的温度V 风=风量/风口数2H O C C C =⨯+⨯风干风干风量含水量总风量总风量2 1.5620.000209H O C t =+(空气(干风)的比热容)1.2640.000092C t =+干风(2H O 气的比热容)Q 燃：燃料带入的物理热（忽略） Q 水：10806m⨯水(kJ，水蒸气水煤气反应所消耗的热量)m 水：风量中的水份量，加湿量和喷煤中的水份量之和Q C m C m =⨯+⨯分重油重油煤粉煤粉（kJ ，喷吹燃料分解热）C 重油：重油的分解热（1880/kJ kg ） C 煤粉：煤粉的分解热（1880/kJ kg ）2222()*CO N CO N H H C V V C V ⋅++在风口，燃烧后的气体成分主要为：CO ，2H ，2N ；933.02⨯=CO V2 1.2640.000092CO N C t ⋅=+2 1.260.000084H C t =+002*21.0*)*29.021.0(]*)21.0()1(*79.0[*933.0V a V V a V N ）（风-++---=ϕϕ分子少V 风02*21.0*29.021.0*)(*933.02.11*21.0**29.021.0**933.0V a V M H V a V V V H ）（）（）（）（风风风-++⨯+-++=ϕϕϕ002*21.0*29.021.0*)(*933.02.11*21.0**29.021.0)0(**933.0V a V M H V a V V V V H ）（）（）（）（风风风-++⨯+-++-=ϕϕϕ(修改分子)0202*21.0*29.021.0*))0(*18/2)((*933.02.11*21.0**29.021.0)0(**933.0V a V M H H V a V V V V H ）（）（）（）（风风风-+++⨯+-++-=ϕϕϕ加上煤中水的含量0V ：富氧量，m3/h)(H ：煤粉中H 元素含氢量%)(2O H ：煤粉中水含量% 通常按照1%计算0M ：-喷煤量，t/hϕ：鼓风湿度，%a ：氧气纯度，%这里的风量V 风采用计算风量 V 风计V 风计=( K*Ck +M*Cm – (生铁渗碳)10×m_fC －Cdfe －Cda )×22.4/ (24 * 鼓风含氧量) _K 焦比 Ck 焦炭含碳量 M 煤比 Cm 煤中含碳量m_fC = 4.3 - 0.27*铁中SI 含量 - 0.32*铁中S 含量 + 0.03* 铁中Mn 含量 – 0.32铁中P 含量;鼓风含氧量 ＝ 0.210.29*0.21*a W ϕ++-（） 0/W V V =风V 风 包括了 V0 都是仪表风量。
捣固式焦炉设备的能耗和效率评估
捣固式焦炉设备的能耗和效率评估摘要：捣固式焦炉设备在炼焦过程中起着重要的作用，对能耗和效率的评估有助于优化炼焦工艺、降低能源消耗、提高生产效率。
本文将介绍捣固式焦炉设备的工作原理、能耗评估方法和提高效率的措施，并探讨如何实施能耗和效率评估对于炼焦工业的意义。
1. 引言捣固式焦炉是一种常用的炼焦设备，广泛应用于炼钢、铁合金等行业。
在炼焦过程中，焦炉设备的能耗和效率直接影响产品质量和生产成本。
因此，对捣固式焦炉设备的能耗和效率进行评估和改进具有重要意义。
2. 捣固式焦炉设备的工作原理捣固式焦炉是一种将粉煤与炼焦煤混合进行捣固成焦块的设备。
其工作原理是先将炼焦煤和粉煤混合均匀，然后通过加热和压力使混合物形成焦块。
最后，焦块经过冷却后脱落出炉。
3. 能耗评估方法为了评估捣固式焦炉设备的能耗，常用的方法有三个方面：3.1 热平衡法热平衡法是通过测量焦炉各部位的温度和热量流动来评估能耗。
通过衡量进入焦炉的热量和离开焦炉的热量，可以计算出捣固式焦炉的能耗情况。
3.2 炉内参数法炉内参数法是通过测量焦炉内部的物理参数来评估能耗。
例如，可以测量焦炉内部的温度、压力、气体流速等参数，从而计算出焦炉的能耗。
3.3 数值模拟法数值模拟法是一种通过计算机模拟焦炉内部的物理过程来评估能耗的方法。
通过建立数学模型，可以模拟炉内的煤气流动、传热等过程，从而分析能耗情况。
4. 提高能耗和效率的措施为了降低捣固式焦炉设备的能耗和提高效率，可以采取以下措施：4.1 优化炉内煤气流动通过改变进气口和排气口的位置和尺寸，可以优化炉内煤气流动，提高传热效率，降低能耗。
4.2 调整捣固过程参数调整捣固过程中的温度、压力和时间等参数，可以优化焦块的形成，提高产量和质量，降低能耗。
4.3 采用节能设备和技术引进节能设备和技术，如高效燃烧器、余热回收系统等，可以降低能耗，提高能源利用率。
5. 能耗和效率评估的意义对捣固式焦炉设备进行能耗和效率评估的意义主要体现在以下几个方面：5.1 指导工业生产通过评估能耗和效率，可以发现捣固式焦炉设备的不足之处，指导生产环节的改进和优化，降低生产成本，提高产品质量。
焦炉焦化模型开发——热物理参数计算模型开发(Ⅰ)
焦炉焦化模型开发——热物理参数计算模型开发(Ⅰ)
薛云灿;吕勇哉
【期刊名称】《河海大学机械学院学报》
【年(卷),期】1995(9)4
【摘要】焦化过程是一个伴随有物理、化学变化的传热过程,建立焦化模型,必须首先从煤高温于馏机理出发建立煤热分解时的热物理参数(如比热、密度、收缩率.传热系数等)随其化学组成和结构变化的模型.并利用该模型建立煤与焦的热量与物质传递模型.本文详细讨论了焦化过程中煤的热物理参数计算及其仿真.
【总页数】5页(P26-30)
【关键词】焦炉;焦化过程;热分解;传递模型
【作者】薛云灿;吕勇哉
【作者单位】河海大学机械学院电子系;浙江大学
【正文语种】中文
【中图分类】TQ522.15
【相关文献】
1.焦化炉管内工艺计算数学模型的开发及应用 [J], 王阳峰;申海平;阎龙;徐宏
2.基于HP-54504A的物理模型参数测量系统的研制与开发 [J], 狄帮让;魏建新
3.焦炉焦化模型开发：离散态空间模型开发（Ⅰ） [J], 薛云灿;吕勇哉
4.焦炉焦化模型开发：炉内水分变化过程模型及工业验证（Ⅲ） [J], 薛云灿;吕勇
哉
5.焦炉焦化模型开发 [J], 薛云灿;吕勇哉
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焦炭热态性能预测模型
焦炭热态性能预测模型
王飞;苗莺宾;郭瑞勇;李振波
【期刊名称】《河北冶金》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】影响焦炭热态性能的因素较多,它们相互影响并共同作用于焦炭,实际生产中很难全面掌控.唐山建龙焦耐厂通过对炼焦煤本身性质进行研究,选取炼焦煤中加和性较好、对焦炭热态性能影响较大的指标作为参数,运用多元线性回归法建立预测模型,焦炭热态性能的预测准确率较高,可用来指导实际生产.
【总页数】3页(P15-17)
【作者】王飞;苗莺宾;郭瑞勇;李振波
【作者单位】唐山建龙实业有限公司焦耐厂,河北唐山064200;唐山建龙实业有限公司焦耐厂,河北唐山064200;唐山建龙实业有限公司焦耐厂,河北唐山064200;唐山建龙实业有限公司焦耐厂,河北唐山064200
【正文语种】中文
【中图分类】TQ520.62
【相关文献】
1.冶金焦炭热态性能的再认识 [J], 卢培山;江鑫
2.焦炭热态性质预测模型的研究 [J], 王光辉;范程;田文中
3.焦炭热态性能影响因素研究 [J], 孙国庆
4.炼焦煤及焦炭热态性能检测过程中几个问题的探讨 [J], 李晓炅[1];江鑫[1]
5.大焦炉生产焦炭热态粉化性能的研究 [J], 钱贵;徐靖;张小勇;樊俊宝;张代林
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焦炭热态性质预测模型的研究
焦炭热态性质预测模型的研究 JN__(-_.8<王光辉范程田文中（武汉科技大学化学工程与技术学院，武汉430081)O__|'1B>_X^___R~~_L随着高炉的大型化和富氧喷煤技术的应用，高炉对焦炭质量提出了更高的要求，衡量焦炭的质量指标有冷态强度和热态强度。
焦炭冷态强度（M40和M10)预测模型的建立已有讨论；焦炭反应性(CRI)和反应后强度(CSR)是表征焦炭热态强度的重要指标，焦炭与CO2的反应程度直接反映了焦炭在高炉中的行为。
用传统的小焦炉进行配煤炼焦试验存在试验周期长、工作量大等不足，采用焦炭预测模型公式来指导配煤则具有明显的优势。
i _zwUS!5e_fk_{_0_d_1 预测模型的建立 @d_EiVF`4:1.1 模型变量的选取 {x@|VuL=_影响焦炭热态强度的因素很多，主要为煤的变质程度、煤的粘结性、炼焦工艺和煤的灰分组成。
煤的变质程度可以通过干燥无灰基挥发分来表征，当炼焦用煤的干燥无灰基挥发分偏高时，焦炭气孔率明显增大，同时也增加了与CO2反应的接触面积，从而降低了焦炭气孔壁的强度，使焦炭的热态强度有所下降。
tSHFm_-_q`研究报导表明，煤的粘结性与焦炭热态强度有较强的关联，只有当煤的粘结性位于合适的范围内时，才能获得满足高炉生产要求的冶金焦炭。
$k_PH_xD!"试验也表明，随着结焦时间的增加，焦炭的粒度、CRI和CSR均有所改善，焦炭的微观结构也有明显变化，各向异性结构的增加导致焦炭热态强度的提高。
这主要是因为结焦后期的热分解与热缩聚程度提高，有利于降低焦炭挥发分和氢含量，使气孔壁材质致密性提高，从而提高了焦炭的显微强度、耐磨强度和反应后强度。
但气孔壁致密化的同时，微裂纹将扩展，因此抗碎强度则有所降低。
|yY`__s6Uq在焦饼加热均匀的基础上，适当提高焦饼温度，使加热速度加快，胶质体固化温度区间加大，可以改善煤的粘结性，同时焦炭挥发分充分析出，炭化程度提高，焦炭结构致密，对CO2侵蚀的抵抗力增强，焦炭反应性减小，因此适当提高炼焦温度，可以改善焦炭热性能。
炼焦车间关于焦炉耗热量课题攻关报告
炼焦车间关于焦炉耗热量报告（10.1-10.7）
一、影响耗热量的因素：空气过剩系数、直行温度、烟道温度、入炉煤水分等因素。
现
将一周统计具体数据如下：
3、煤气流量及比例统计如下：
二、问题的分析
通过对以上数据分析，得出影响焦炉耗热量的因素主要有以下几个原因：
1、通过所统计空气过剩系数可知，空气过剩系数仍然偏大〔标准1.2~1.25〕。
2、直行均匀系数较低，〔1〕推焦不稳定，推焦执行系数较低；〔2〕入炉煤水分不稳定，
影响安定系数的稳定性；
3、安定系数有所提高，但是仍然偏低，地下室压力调节为手动调节，煤气压力不稳定，
直接影响直行温度，进而影响安定系数的稳定性。
4、烟道温度较高，废气带走的热量较多。
5、入炉煤水分不稳定，一天以内煤水分波动较大。
6、焦炭的挥发份较低，说明加热不均匀。
三、采取的措施
1、通过本周的空气过剩系数数据，可知较上周无明显变化，加强对调火的管理，特别是
个别火道的管理，加大对调火工段的奖罚力度；
2、加强推焦、装煤的衔接，严格考核推焦执行系数；
3、每天做废气分析，调节煤气和空气配比，减少由于废气量大，带走较多热量或煤气量
大、燃烧不尽，造成煤气浪费；
4、配合修炉专家小组，继续2号焦炉修补炉墙，现损坏较严重的部分焦侧炉墙已修补完
毕，同时保证修补质量，杜绝串漏。
基于模型的JN60型焦炉加热控制
和19.5 h的情况下得出的机侧和焦侧蓄顶温度及火道温度的静态线形回归方程分别为
Tc1=0.5879t1 + 606.1±A
(5)
Tc2=1.290t2 – 232.6±B
(6)
式中 Tc1为机侧火道温度；t1为机侧蓄顶温度；Tc2为焦侧火道温度；t2为焦侧蓄顶温度；A、B为修
正量，在不同的结焦时间里取不同的修正值。
吸力模型计算框图如图3所示根据测量数据和图3程序经计算机模拟运算得到吸力模型为eqnet蓄顶小烟道分烟道和火道温度机焦侧燃烧系统的吸力煤气组成空气过剩系数煤气流量浮力计算阻力计算用目标火道温度模型和传热模型计算不同条件下的流量不同条件下的目标温度相应条件下的各段温度用对比关系计算不同条件下的各段阻力值气流公式计算不同条件下的燃烧系统的吸力超前滞后补偿前馈吸力模型将不同条件下的燃烧系统吸力与工艺参数拟合基于模型的jn60型焦炉加热控制579为目标火道温度
些参数又是通过焦饼表面温度或焦饼中心温度来控制的。由于工业现场特殊环境的限制，焦饼温度
难以长时间在线连续测量，因而直接用焦饼表面温度或焦饼中心温度来控制焦炭的质量指标很困
难。在炼焦过程中，要产生大量的粗煤气，粗煤气在炼焦周期的不同时间段按一定规律在变化。通
过测量桥管处粗煤气温度的变化(变化曲线如图2所示)，可得出炼焦指数：
型计算框图如图3所示，根据测量数据和图3程序，经计算机模拟运算得到吸力模型为
P = a + bV + ctf + dα + eQnet
(4)
第6期
宁芳青 等: 基于模型的 JN60 型焦炉加热控制
579
式中 P为烟道吸力；V为小时平均流量；tf为目标火道温度；α为空气过剩系数；Qnet为煤气热值； a、b、c、d、e为常数。
新建焦化厂能耗设计及计算方法
新建焦化厂能耗设计及计算方法焦化厂新建必须把能耗设计放在第一位，因为布局建设完成后再改动非常不易，所以在建设前期在目前技术水平上达到既先进合理又节能有效。
一是电耗，一说电耗有人就认为液体流量、扬程确定后，电机配置也就确定了，这个道理不错，但是扬程是否有改变是我们研究的基础，扬程降低，电耗降低，我们有这方面的技术。
二、焦化厂能源结构在改变，配套干熄焦投运后，蒸汽在焦化厂变得多起来，利用蒸汽还是电力，需重新评估确定能耗基础。
包括乏汽回收。
1 钢铁焦化厂采取节能降耗措施的重要意义改革开放以来，我国的经济取得了突飞猛进地发展和进步，以钢铁工业为例，我国的钢产量已经跃居世界第一，这极大地促进了我国社会生产和生活的发展。
但与此同时我们也要清醒地认识到，伴随着经济发展而产生的能源浪费和环境污染问题，已经给国民经济的进一步发展造成了制约。
同样以钢铁工业为例，据相关资料显示，钢铁业的能耗已经占据了我国工业总能耗的10%以上，并且这其中存在着相当程度的能源利用率低和浪费现象。
与国外先进的生产技术水平相比，我国钢铁工业的能源利用水平明显较高，这显然不利于我国钢铁业的持续健康发展，也与当前我国推进工业生产方式转型和走可持续发展道路的战略目标背道而驰，必须引起我们的重视。
现实中，考虑到铁前系统是钢铁工业中的“耗能大户”，所以铁前系统必须承担起钢铁工业节能降耗的重任。
对铁前系统能源流程（如图1所示）的分析中不难发现，焦化工序又是其中的主要能源消耗环节和二次能源制造环节，所以其节能降耗潜力十分巨大。
因此，有必要加强对焦化工序节能降耗措施的研究和应用工作，通过引进节能技术和改善生产工艺等措施来提高焦化企业的能源利用率和发展循环经济，进而促使我国焦化行业取得持续和谐的发展。
图1 铁前系统的能源流程图2 节能降耗措施探讨2.1 降低炼焦煤耗在焦化工序中，洗精煤消耗与焦炭产量是衡量其能耗的重要指标，所以降低炼焦煤耗是焦化厂提高节能降耗水平的重要途径之一。
能源消耗预测模型的建立与应用
能源消耗预测模型的建立与应用随着全球经济的快速发展和人口的增加，能源消耗成为了一个日益重要的问题。
为了合理利用和管理能源资源，预测能源消耗量成为了一个必要的工作。
本文将探讨能源消耗预测模型的建立与应用。
一、能源消耗预测模型的建立1. 数据收集与处理能源消耗预测模型的建立首先需要大量的数据支持。
我们可以从能源供应商、政府机构和研究报告中收集相关数据，包括能源消耗量、经济指标、气候数据等。
然后，对数据进行清洗和处理，去除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征选择与提取在建立能源消耗预测模型时，选择合适的特征对模型的准确性起着至关重要的作用。
我们可以利用统计方法、相关性分析等技术来选择与能源消耗相关的特征。
此外，还可以通过特征工程的方法，从原始数据中提取更有意义的特征，以提高模型的预测能力。
3. 模型选择与训练根据预测的目标和数据的特点，我们可以选择合适的预测模型。
常用的预测模型包括线性回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等。
在选择模型之后，我们需要利用历史数据对模型进行训练，并使用合适的评价指标来评估模型的性能。
如果模型的性能不理想，可以通过调整模型的参数或者选择其他模型来提高预测的准确性。
二、能源消耗预测模型的应用1. 能源规划与政策制定能源消耗预测模型可以为能源规划和政策制定提供科学依据。
通过预测未来的能源消耗量，政府和能源供应商可以制定合理的能源供应计划，确保能源的稳定供应。
此外，预测模型还可以帮助政府制定能源政策，促进能源的可持续发展和环境保护。
2. 能源管理与节能减排能源消耗预测模型可以帮助企业和个人合理管理能源资源，实现节能减排的目标。
通过预测未来的能源消耗量，企业可以制定合理的能源管理计划，减少能源的浪费和损耗。
个人也可以根据能源消耗预测结果，调整自己的能源使用行为，实现节约能源的目标。
3. 能源市场分析与投资决策能源消耗预测模型对于能源市场的分析和投资决策也具有重要的意义。
基于神经网络的高炉煤气消耗预测模型研究
术
基于神经网络的高炉煤气消耗预测模型研究
王军 袁大 明 燕山大学电气工程学院 河北秦皇 岛 ０ ６ ６ ０ ０ ４
【 摘 要ｌ钢铁企业副产煤 气是很 重要 的二次能源， 合理的利用副产 Ｌ ＭＳ 最小均 方算法。 其 网络 结构主要 有三层： 输入 层、 隐层和输 出层 。 煤 气， 可以有效的提 高企业的能源使用率 ， 为企业节约成 本。 高炉煤气是 副 其中输 入和输 出层都是单一的 ， 隐层可以多层的。 产煤气的重要一环 ， 针对高炉煤气的生产工艺， 建立了 基于Ｂ Ｐ 神经 网络的高 图ｌ 为一 最简单 的三层Ｂ Ｐ 网络 。 炉煤 气消耗预测模型， 并进行 了 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 仿真， 模 型的预测误差达到设计精度 的要求 ， 可以 作为煤气调度和煤气平衡 的参 考依据 ， 实 现 煤气的优 化调度 。 【 关键词 】 副产煤 气； 高炉煤气； 神 经网络； 预测模 型； 优化调度
输 入 屡
稳 含层
图１三层 Ｂ Ｐ 网络
输 出层
３ ． ２基 于加动量Ｂ Ｐ 网络 的高炉 煤气 消耗预测
定义 目 标 函数 ：
Ｊ ＝ 寺 ∑ ∑（ 一 。 ， 、
充分 降低能 耗 ， 普 通采用 先进 的设备与技 术 ， 比如采 用高容 积、 高 煤粉 式中ｍ 为输 出变量的维 数， １ ３ ． 为输入样本 的个数 ， ｙ 。 为在第ｋ 个 样本 喷入 量 、 高风 温等措 施 ， 一方面提 高了能源利 用率 ， 一方面 却造成 副产 作用下第ｋ 个节点的 目标输 出值， ０ 。 － 为输出节点ｋ 在 第Ｐ 个样本 作用 时 的 的高炉 煤气 的热值 降低 ， 增 添了二次利 用的难度 。 实际输 出值 。 Ｂ Ｐ 网络 的训练步骤 如下［ ４ １ ： ２ ． 高炉 煤 气 产 量的 计算 高 炉煤 气的产 量 ， 根 据 高炉生 产 过程 中各 个要素 的 不 同， 其 产量 １ ） 初 始 化 网络 ， 确 定 网络 的 参 数 。 确定 输 入 层节点 数ｎ， 输 出 层 是不 同的， 根 据高炉 中碳 的平衡 可以有效 的计算得 出， 其计算 公式如 下 节点数 ｍ， 隐含 层节点数 Ｌ ， 输 入 层 与隐含 层连 接 权值ｖ ＿ ＿ ， 输 出层 与 隐
基于LSTM网络的焦炉火道温度预测建模仿真
第37卷第6期________________________________________计算机仿真_____________________________________________2020年6月文章编号：1006 -9348(2020)06 -0466 -05基于L ST M 网络的焦炉火道温度预测建模仿真李爱莲，张帅(内蒙古科技大学信息工程学院，内蒙古包头〇14〇1〇)摘要:焦炉加热过程具有非线性、强耦合、大滞后等特点。
以包钢6号焦炉为背景，火道温度难于在线实时、准确测量，致使 控制效果不太理想。
为了提高焦炉立火道温度的预测精度，提出了基于深度学习长短时记忆（Long Short-Term Memory ，LSTM)网络的焦炉立火道温度预测模型。
首先对现场采集的海量工况数据进行预处理和特征提取，然后利用相关分析法归纳出影响炉温的关键变量，最后建立基于时间序列的焦炉立火道温度L S T M 预测模型。
结果表明：L S T M 预测模型与传统B P 网络算法相比，预测精度更高、误差更小，可为焦炉的优化、控制奠定良好的基础，以保证焦炭质量、降低能耗并提高产量。
关键词：焦炉;火道温度预测;深度学习；长短时记忆 中图分类号:TP399文献标识码：BModeling and Simulation of Coke Oven TunnelTemperature Prediction Based on LSTM networkLI Ai -lian,ZHANG Shuai(Information Engineering Institute, Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou Inner Mongolia 014010, China)A B S T R A C T ： The heating process of coke oven has nonlinear feature,strong coupling feature and large lag. It is difficult to measure the temperature of flue on line and in real time, resulting in poor control effect. In order to improve the prediction accuracy of temperature, a model of predicting the coke oven flue temperature based on depth learning Long Short - Term Memory (LSTM) was proposed. First of a ll, massive working data collected in the field was pre- processed to extract the feature. And then, the related analysis methods were used to conclude key variables influencing the furnace temperature. Finally, the LSTM prediction model of temperature of coke oven flue based on time series was established. The results prove that the LSTM prediction model has higher prediction accuracy and lower error than that of traditional BP neural network algorithm, so this model can lay a good foundation for optimization and control for the coke oven. Meanwhile, coke quality can be guaranteed and the energy consumption can be reduced and the output can be increased.K E Y W O R D S ：Coke oven ； Flue temperature prediction ； Deep learning ； Long short - term memory知火道温度变化,并及时作出相应的调整就成了亟需解决的问题。
煤粉炉燃烧效率工程预测模型
煤粉炉燃烧效率工程预测模型
刘福国
【期刊名称】《动力工程学报》
【年(卷),期】2004(024)005
【摘要】整理了前人有关煤焦燃烧反应的动力学数据,在此基础上,建立了适合于工程计算的煤粉炉燃烧效率预测模型.该模型能够定量分析煤种、煤粉细度、运行氧量、炉膛温度、燃尽高度等多种参数对燃烧效率的影响.采用该模型对实际运行锅炉的计算表明,它能够较为准确地预测飞灰未燃尽碳含量,可以用于煤粉锅炉燃烧效率预报分析,为选择合适的设计和运行参数提供指导.图6表3参3.
【总页数】4页(P636-639)
【作者】刘福国
【作者单位】山东电力研究院,济南,250002
【正文语种】中文
【中图分类】TK212.7+1
【相关文献】
1.煤粉炉改循环流化床燃烧的工程实践 [J], 余涛;何志刚
2.煤粉炉的燃烧分析与燃烧器改造 [J], 范荣谦;王士林
3.燃烧器水平摆角对四角切圆煤粉炉燃烧影响的数值分析 [J], 张俊霞;刘少龙;彭康
4.小型高压煤粉炉燃烧效率分析 [J], 付涛
5.200MW旋流燃烧方式煤粉炉炉内燃烧试验和数值研究 [J], 张颉;孙锐;吴少华;陈炳华;李争起;秦裕琨
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由Ｑ ＝ Ｑ＾，得 ：
＝
） ｆ ” Ｊ ＋ ３ ５ １ ８ ０ ２ ０
＋
热量平衡模型进行分析讨论 ，找 出焦炉耗 热量主要 与高煤气 流
量和混合 比有关 。但对配合煤水分这 一指标往 往不够 重视 ，导 致炼焦耗热量 的预测值与实 际值 有较大 的偏差。 因此 ，本 文根 据焦化厂 ３ ＃ 焦炉 ２ ０ １ ２年元 月份实 际生产数 据进 行 多元线性 回 归 ，对数据进行分析 、整理 ，得到高精准 度的焦 炉耗热量 与高
（ 湖南华菱煤焦化公 司，湖 南 湘潭 ４ ｌ １ １ ０ ０ ）
摘 要 ：通过焦炉内热量平衡模型进行分析讨论，找出影响焦炉耗热量的主要影响因素；同时，根据焦化厂３ ＃ 焦炉２ ０ １ ２ 年
元月份实际生产数据进 行回归分 析 ，建立 预测焦炉耗热量与高炉煤气流量 、混合 比、配合煤水分等因素的数学模型 。
炼焦耗热量 是 指入 炉配 合煤 炼成 焦炭 需 要供 给 焦 炉 的热 量 。炼焦耗热量指标不仅是焦炉结 构完善 程度 、调温技 术 、焦 炉管理水平 的综合评价标准 ，还是炼 焦过程 的重 要消耗定 额标 准 … 。由于应用的方面不同 ，其计算基准各 有差异 。我厂 炼焦 耗热量计算 的是 ７ ％ 的湿煤 耗热 量 ，又 称相 当耗 热 量。但是 ， 煤气 组 计算 的 ３ ｝ ｝ 焦 炉 日平 均 耗 热 量 总 比实 际数 值 高 １ ０ ０～ ２ ０ ０ ｋ Ｊ ／ ｋ ｇ 。因为影响耗热量 的因素较 多 ，考通 过对焦 炉内
第４ ２卷第 ２期
２ ０ １ ４年 １ 月
广
州
化
工
Ｖｏ １ ． ４ ２ Ｎｏ ． ２
Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０１ ４
建 立 焦 炉 耗 热 量 预 测 模 型
王文利 ， 赵 勇
关 键 词 ：耗热量 ； 数学模型；回归分析
中图分 类号 ：Ｔ Ｋ ３ ９
文献标 志 码 ：Ｂ
文 章编 号 ：１ ０ ０ １ — ９ ６ ７ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ １ ３ ４— ０ ３
Ｅｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃｏ ｋ ｅ Ｏｖ ｅ ｎ Ｈｅ ａ ｔ Ｃｏ ｎ ｓ ｕｍ ｐｔ ｉ ｏ ｎ Ｐｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎｇ Ｍｏ ｄｅ ｌ
（ １ ３ ０＋１ ． ５ ９ Ｖ ｏ ） ｋ Ｊ ／ ｔ 干煤 ［ １ ５ ５ ６ ７ １—０ ． ０ ３ ５ Ｃ ， ｔ Ｊ ＋（ ３ １ ６ ． ９＋１ ０ ９ ３ ． ４ Ｃ ， 一７ ． ９ １ Ｃ ， ｄ
ＷＡＮＧ Ｗｅ ｎ—ｌ ｉ ，ＺＨＡＯ ｌ ‘ ９
（ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ Ｖ ａ ｌ ｉ ｎ Ｃ ｏ ｋ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｌ ａ ｎ ｔ ，Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｔ ａ ｎ ４ １ １ １ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｂｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｈ ｅ ａ ｔ ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｏ ｋｅ ｏ ｖ ｅ ｎ，ｔ ｈｅ ｍａ ｉ ｎ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｈｅ ａ ｔ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｃ ｏ ｋ ｅ ｏ ｖ ｅ ｎ
Ｑ １ ＋Ｑ ２ ＋Ｑ ３ ＋ Ｑ ４ ＋ Ｑ ５ ＋Ｑ ６ ＝Ｑ ｌ ＋Ｑ ２ ＋ Ｑ ３ ＋ Ｑ ４ ＋ Ｑ ５ ＋ Ｑ ６ ＋ Ｑ ７ ＋ Ｑ ８ ＋ Ｑ ９ ＋ Ｑ １ ｏ
王育红等 通 过分 析推 导得 出进入 焦炉热 量 Ｑ 、焦 炉热 量出方 Ｑ 以及加热煤气量 Ｖ 。 的经验公式 ：
ｆ ｕ ｒ ｎ ａ ｃ ｅ，ｍｉ ｘ ｅ ｄ ｇ ａ ｓ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ａ ｎ ｄ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｃ ｏ ａ ｌ ｂ ｌ ｅ ｎ ｄ ｓ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｈ ｅ ａ ｔ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ；ｍｏ ｄ ｅ ｌ ；ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ Ｉ ｙ ｓ ｉ ｓ