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        流程工業(yè)的智能制造

        2018-10-19 09:11:24劉順岳秋雨
        西部論叢 2018年11期

        劉順 岳秋雨

        摘 要:鋼鐵工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),高爐煉鐵是鋼鐵工業(yè)的上游主體工序,對(duì)鋼鐵工業(yè)的發(fā)展與節(jié)能降耗有重要的地位。通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘,確定生產(chǎn)過(guò)程最佳途徑和最佳參數(shù)控制范圍,動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程控制,是目前鋼鐵產(chǎn)業(yè)面臨的一個(gè)難點(diǎn)。對(duì)在高爐中的還原反應(yīng)過(guò)程進(jìn)行分析,查閱文獻(xiàn)并通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比得出,硅含量與鐵水溫度存在正相關(guān);其次,利用MATLAB軟件繪出爐中生產(chǎn)大數(shù)據(jù)中,硅含量隨時(shí)間序列的變化圖,得出硅含量集中分布在范圍,建立一元平穩(wěn)時(shí)間序列硅含量模型。

        關(guān)鍵詞: 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè) 擬合回歸分析 質(zhì)量?jī)?yōu)化模型 粒子群算法

        引 言

        我國(guó)于2014年超過(guò)美國(guó)成為世界頭發(fā)工業(yè)生產(chǎn)國(guó),在工業(yè)的流程當(dāng)中,鋼鐵冶金與石油化工等行業(yè)是代表性的國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)。在冶煉的過(guò)程當(dāng)中,因?yàn)椴杉墓に噮?shù)是一個(gè)高維的大數(shù)據(jù)時(shí)間序列,所以影響因素眾多。在生產(chǎn)指標(biāo)產(chǎn)量、能耗以及鐵水質(zhì)量都與爐溫有密切的關(guān)系,爐溫即鐵水含硅量密切相關(guān)。

        一、簡(jiǎn)要分析

        1.冶煉工藝機(jī)理

        高爐煉鐵是一個(gè)工藝復(fù)雜的冶煉過(guò)程,高爐內(nèi)的溫度場(chǎng)雖然因各高爐具體情況的不同,沿圓周及半徑方向依煤氣流分布而千差萬(wàn)別,但是沿高爐高度方向上的溫度分布卻有著共同規(guī)律:在爐料裝入爐內(nèi)的上部區(qū)域和從風(fēng)口燃燒帶形成煤氣向上升的地區(qū),由于煤氣與爐料之間的溫度差很大,進(jìn)行著很強(qiáng)的熱交換,形成高爐上部熱交換區(qū)和下部熱交換區(qū);而高爐中部,煤氣與爐料的溫度較小,是熱交換進(jìn)行得極其緩慢的區(qū)域,被稱熱交換空區(qū)或熱儲(chǔ)備區(qū),熱儲(chǔ)備區(qū)的存在說(shuō)明高爐是一種熱交換很完善的設(shè)備[1]

        2.硅還原反應(yīng)機(jī)理[3]

        硅在高爐內(nèi)還原發(fā)生的主要化學(xué)方程式為:爐渣與鐵水接觸時(shí)發(fā)生的渣鐵反應(yīng):,被還原,發(fā)生的反應(yīng)為:,過(guò)程是隨煤氣上升的氣態(tài),與C反應(yīng),同時(shí)還與滴下的鐵水相遇,發(fā)生還原反應(yīng)。

        二、高爐鐵水硅含量分析

        根據(jù)給定的依序號(hào)排列的1000爐生產(chǎn)的大數(shù)據(jù)表,利用MATLAB軟件繪出硅含量隨時(shí)間序列的散點(diǎn)圖和區(qū)域分布折線圖,如圖所示。

        從圖中我們可以明顯看出,[Si]含量明顯集中分布在0.36-0.6%的部位,可以把高爐鐵水硅含量[Si]分成5個(gè)不同的級(jí)別,雖然鐵水硅含量[Si]在采集時(shí)是離散的。

        二、預(yù)測(cè)模型求解

        根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況,一般使用命中率來(lái)評(píng)價(jià)對(duì)模型的預(yù)測(cè)成功率。命中率越高模型的預(yù)測(cè)成功率越高,模型也就越精確;反之,則越不精確。

        從表3的模型預(yù)測(cè)率中可以得出如下結(jié)論:

        1.命中率隨樣本數(shù)的增加而增加;

        2.在樣本個(gè)數(shù)較多的情況下,命中率增長(zhǎng)程度減緩??梢苑治龀觯魳颖緜€(gè)數(shù)繼續(xù)增加,預(yù)測(cè)命中率應(yīng)在某一數(shù)值的附近波動(dòng)。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 徐夏,基于改進(jìn)粒子群算法和支持向量機(jī)的高爐爐溫預(yù)測(cè)建模研究,燕山大學(xué)碩士學(xué)位論文,2015年5月。

        [2] 劉祥官,劉芳,高爐煉鐵過(guò)程優(yōu)化與智能控制系統(tǒng)[M],冶金工業(yè)出版社,2003:1-5。

        [3] 史燕,高爐爐溫預(yù)測(cè)控制模型的研究,杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文,2009年12月。

        [4] J.Sterneland, M.A.T. Andersson and P.G. Josson. Comparison of iron ore reduction in experiment Blast furnace and laboratory scale simulation of blast furnace Process [M]. Ironmaking and Steelmaking, 2003, 30(4): 313-327.

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        [10] 劉艷秋,石君麗,陶學(xué)恒,統(tǒng)計(jì)過(guò)程技術(shù)(SPC)在質(zhì)量管理中的應(yīng)用[J],機(jī)電產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新,2001年。

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