高炉布料过程仿真与决策系统

针对高炉布料过程中人工决策无法得到稳定、满意的径向矿焦比值及炉况发生变化时不能及时做出准确的布料调整,提出了基于操作优化的高炉布料仿真和决策系统.以高炉多层布料料面对应的径向矿焦比值与满意值的偏差最小为目标函数,建立高炉布料操作优化模型,用差分进化算法对该模型求解.本系统在某高炉实际运行后提高了炉况的稳定性,满足了工业现场科学稳定地控制径向矿焦比等技术指标的要求,同时在炉况变化时及时给出了布料调整方案.在工业实际运行中验证了该系统的有效性.     

高炉铁水含硅量将实现计算机预报

高炉炼铁的生产过程,是钢铁企业的“咽喉”。我国目前的状况是:原料成分复杂,称量不准,检测仪表少,致使高炉生产仍须工长凭经验进行调节。为解决这一问题,清华大学与鞍山钢铁公司经过几年努的力,研制出可在现场指导高炉工长操作的高炉铁水含硅量预报计算机系统。该系统减少了因判断不准、调节不当造成的炉况波动,对保证高炉的稳定顺利、增加产量,节约焦炭、提高生铁一级品率起到重要作用。该系统在高炉正常生产的情况下即可安装调试,操作使用全国汉字,宜于高炉工长使用。据     

基于主元分析的高炉异常炉况检测

针对传统的故障检测方法在高炉异常炉况检测中效果不理想问题,提出了一种基于主元分析的高炉异常炉况检测算法.通过对于高炉冷风流量数据的分析,去除训练集中的热风炉换炉造成的扰动,建立高炉炉况准确的主元模型,进而监控高炉运行状况并检测异常炉况.利用柳州钢铁公司炼铁厂3号高炉的生产数据对算法进行了验证.基于现场历史数据的离线测试表明:算法实现了对于异常炉况的预先检测,预警时间提前于事故报告时间.     

高炉炉况判断神经网络专家系统

在深入分析高炉冶炼特点的基础上,提出泛化特性和自适应特性是高炉炉况判断系统稳定有效运行的2个重要特性.设计了增进系统泛化特性和自适应特性的方案,并相应开发出一套炉况判断专家系统.开发的系统在高炉上运行获得了满意效果.     

高炉异常炉况判断专家系统的设计与实现

探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构,讨论了从传感器数据中抽取高炉况特征的方法,时态黑板结构与时间知识表示,对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定,系统采用机器学习方法自动调整,对于高炉异常炉况的操作方法,系统采用规划－动作－反应方法向用出动国作建议,并对所动作动作建议实现实时的重构解释。     

高炉异常炉况判断专家系统及神经网络的实现

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法。针对一般专家系统知识获取“瓶颈”现象，引入神经网络实现高炉异常炉况判断。仿真结果表明，这种方法实用可行，为高炉异常炉况判断采用神经网络实现提供了１个很好的实例。     

基于ATmega16L单片机的高炉透气性监测仪表的设计

选用ATMEL公司的ATmega16L单片机作为微处理器,研制了一种高炉透气性指数监测仪表,并利用仪表将自动检测到的与高炉炉况相关的冷风压力、热风压力、炉顶压力及冷风流量参数,通过优化的高炉透气性指数数学模型,得到高炉透气性指数,供操作人员进行即时炉况判断.     

基于神经网络的高炉异常炉况判断专家系统

采用反向传播网络作为揄机，构造了高炉异常炉况判断专家系统，该系统具有良好的自学习功能和联想记忆功能，系统采用离线学习方式，在线运行时，可将高炉操作实绩存入知识库，作为进一步学习的样本，从而提高了系统精度和联想能力。     

高炉炉况预测模型的研究现状及展望

高炉炉况对高炉冶炼过程具有至关重要的影响,炉况的好坏直接影响生铁成本.高炉炉况预测模型分为基于知识和基于数据两大类,基于知识的预测模型难以应用于在线系统,但加深了人们对高炉冶炼过程的理解;基于数据的预测模型大多可在线应用,但缺少对高炉知识的应用.高炉炉况预测模型的发展方向是建立基于知识与基数据相结合的高炉炉况预测模型.     

人工神经网络与遗传算法在高炉焦比预报中的应用

建立了遗传算法与BP神经网络相结合的高炉焦比预报模型.该模型用于预报在不同操作条件下适宜的焦比,寻求高炉诸多操作参数与焦比之间的映射关系,为高炉操作者提供调整炉况的依据.实际应用表明,该模型具有较好的命中率.     

基于SPC的高炉炉况异常检测研究

针对高炉冶炼过程复杂多变,影响高炉炉况的因素众多且运行过程复杂,为保证高炉炉况稳定顺行,开发了一种基于主元分析(PCA)和统计过程控制(SPC)的高炉炉况异常检测模型。由于高炉运行参数具有高耦合和非高斯的特点,该模型首先采用主元分析算法对高炉实际生产的历史离线数据进行聚类分析,然后应用基于T²统计量的多元控制图和单值控制图对聚类后的新变量和相关参数进行监测,从而达到监测高炉出现异常炉况的目的。该模型可以实时监测高炉炉况的异常波动,其中PCA算法将高炉本身的高维数据降到低维,大幅去除数据中的噪声和不重要特征,在实际生产和应用中,节省了大量的成本和时间。选取马钢某高炉炼铁过程为应用场景,结合数据特点调整和改进算法,通过历史数据模拟和实时在线运行验证模型的可靠性和算法的有效性,同时也对指导高炉实际操作技术做出了一定的贡献。     

加热炉液压系统故障与分析

本文介绍了安钢第二炼轧厂炉卷生产线加热炉液压系统的技术特点,在生产中存在的问题及相应的改进措施;并提出加热炉液压系统在检修与故障处理中应注意的问题。     

大型高炉布料模型的研究与应用

以无料钟布料过程中物料运动机理为基础,改进了料流轨迹的修正方法,提出了料面形状计算的新方法.高炉布料模型在计算过程中考虑了炉料特性、焦炭塌落等对料面形状的影响,使计算结果更符合实际布料.结合生产实践需求,计算出了各种不同布料制度下炉料的料面形状、炉料径向分布、径向矿焦比等参数,提出了高炉区域焦炭负荷指数,更加直观、形象地对比各种布料制度.利用该模型可解答大型高炉生产上存在的问题,对高炉的实际生产提出了实用性建议,为高炉操作人员调整布料制度提供了理论指导.     

基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化

为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基神经网络建立多目标优化模型,并通过基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法,获取尽可能使多个目标同时达到最优的Pareto最优解。结果表明,该优化方案可以在保证炉温良好的前提下,决策出使燃料比达到最优的喷煤设定值,大大降低能耗,节约成本。不仅为高炉实际生产提供操作指导,也为高炉冶炼的优化运行奠定了基础。     

沸腾床水煤气气化炉在化肥生产上的应用

研制一种按间歇法工作的沸腾床水煤气气化炉．该炉不用制氧设备，可使用各种粉煤生产水煤气，其工艺流程和固定床水煤气气化炉基本相同，完全可以替代固定床气化炉，特别适用于我国中、小型化肥厂的技术改造．     

考虑生产组织约束的钢铁企业合同计划

针对典型钢铁生产流程A,分析实现流程高效运行的铁钢界面、脱磷与脱碳转炉、精炼设备以及铸轧界面的生产组织约束。建立了考虑生产组织约束的钢铁企业合同计划模型,模型中充分考虑了不同生产线的排产紧凑与协调以及合同投产日期的优化,之后采用禁忌搜索算法对模型进行了求解。最后,从钢厂A中随机选取3组不同规模的实际生产合同,并对其进行仿真实验。仿真结果表明：所建立的合同计划模型与求解算法能够有效协调和优化生产,实现钢铁制造流程高效运行。     

新钢6号炉炉型维护

新钢6#炉面对不稳定的原燃料条件、不完善的操作制度等不利条件,从维护合理的操作炉型入手,改进高炉操作和日常管理,炉况保持了长期稳定运行,各项技术经济指标比以前有了大的进步.     

高炉用焦炭质量评价方法的研究

论述了焦炭质量的优劣对高炉冶炼的影响，在对现行高炉用焦炭的质量评价方法进行综合评述的基础上，对针高炉内焦炭破坏的主要原因，提出了一种新的焦炭质量检测装置在该装置中焦炭同时经受机械破坏，热破坏和化学破坏，与现行检测装置相比，该装置更加接近高炉生产实际，对高炉冶炼及焦炭生产更具指导意义，本文还对检测方法的制定提出了较系统的设想。