基于BP神经网络和遗传算法的智能配煤系统开发与应用

作     者：徐凌霄 张保忠 何有林 朱春梅 郑超 田永胜 Xu Lingxiao;Zhang Baozhong;He Youlin;Zhu Chunmei;Zheng Chao;Tian Yongsheng

作者机构：宁波钢铁有限公司浙江宁波315807 湖北省煤转化与新型炭材料重点实验室武汉科技大学化学与化工学院湖北武汉430081 

出 版 物：《煤化工》 (Coal Chemical Industry)

年 卷 期：2024年第52卷第4期

页      面：6-11页

学科分类：081702[工学-化学工艺] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 

基　　金：湖北省高等学校实验室研究项目(HBSY2023-030) 

主　　题：BP神经网络 遗传算法 焦炭质量预测模型 智能配煤系统 煤焦数据库 

摘      要：针对炼焦煤品种繁多,同一矿点来煤的煤质波动较大,混煤现象严重的问题,宁波钢铁有限公司通过搭建煤焦数据库,开发智能配煤系统,实现全流程监测煤焦数据变化。智能配煤系统结合历史生产数据分析提取影响焦炭质量的关键指标,采用多元线性回归和BP神经网络的建模方法,建立焦炭质量关键指标预测模型。同时,智能配煤系统结合焦炭质量预测模型、配煤专家系统和炼焦单种煤库存信息,采用优化后的遗传算法进行配煤模型的构建,从而实现快速实时调整配比、合理利用炼焦煤资源、稳定焦炭质量并且有效降低炼焦成本的目的。智能配煤系统运行稳定,实现了对炼焦煤资源的合理利用和降本增效的目的。