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铁矿石烧结优化配料及烧结矿化学成分预测模型研究与应用

铁矿石烧结优化配料及烧结矿化学成分预测模型研究与应用

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作者：李英杰南开大学

学位级别：硕士

钢铁行业是国民经济支柱产业,带动社会各行各业的发展,在国家经济发展过程中发挥着不可替代的关键性作用。作为现代钢铁冶炼的第一道综合性生产工序,烧结在我国钢铁冶炼中占据重要地位。高炉炼铁70%以上的含铁原料为烧结矿,其质量的优... 详细信息

钢铁行业是国民经济支柱产业,带动社会各行各业的发展,在国家经济发展过程中发挥着不可替代的关键性作用。作为现代钢铁冶炼的第一道综合性生产工序,烧结在我国钢铁冶炼中占据重要地位。高炉炼铁70%以上的含铁原料为烧结矿,其质量的优劣以及稳定性与钢铁冶炼效益息息相关。随着我国钢铁产量的增加,可用于烧结生产的优质国产铁矿石严重缺乏,需大量进口铁矿石。因此,烧结厂所使用的原料品种复杂、来源多样,给烧结配料带来了极大挑战。结合烧结工艺过程非线性、动态复杂和大滞后的特点,烧结矿的化学成分稳定性难以控制,不利于高炉冶炼。为高效合理利用铁矿石,降低钢铁企业生产成本,提高烧结矿质量稳定性,强化高炉冶炼,本文建立了烧结优化配料模型和烧结矿化学成分预测模型,并设计了烧结工序智能辅助系统:(1)针对烧结配料以经验为主或采用烧结杯试验法难以满足当前烧结生产需要的问题,基于现代智能算法建立了烧结优化配料数学模型。提出以遗传算法为优化方法求解优化模型,优化结果表明,生产每吨烧结矿降低原料成本38.01元,烧结矿TFe含量增加1.90%,碱度由1.75增加至1.81,降低了生产成本,改善了烧结矿的质量,有利于企业降本增效。(2)针对浅层神经网络在烧结矿化学成分预测方面的不足,基于深度置信网络(DBN)建立了烧结矿化学成分预测模型,构建了模型评估指标体系,仿真结果表明,该模型误差小、精度高,能够有效指导烧结生产。(3)设计并构建了烧结工序智能辅助一体化系统,集成优化配料和烧结矿化学成分预测功能,为工作人员提供了原燃料从进厂到烧结矿送入高炉炉,烧结全过程的智能决策,极大地缩短了配料计算时间,保证了烧结矿化学成分的稳定性,从而促进高炉增产增效。本文建立的烧结配料优化模型以及烧结矿化学成分预测模型,有助于提高铁矿石资源利用率,保证烧结矿化学成分稳定性,从而促进高炉节能降耗、增产增效,助力钢铁企业高质量发展。

关键词：铁矿石烧结降本增效烧结优化配料烧结矿化学成分预测

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