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1、鋼鐵的冶煉覆蓋煉鐵和煉鋼兩個(gè)生產(chǎn)過(guò)程,前者是將鐵由礦石中提煉出來(lái),后者是調(diào)節(jié)鋼鐵產(chǎn)品內(nèi)在質(zhì)量的生產(chǎn)過(guò)程。在這兩個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中存在大量的能量消耗,有著大量的化學(xué)反應(yīng),生產(chǎn)環(huán)境惡劣并且伴隨著高溫高熱,生產(chǎn)過(guò)程中工藝與控制都十分復(fù)雜,這樣使得獲取爐內(nèi)的冶煉狀態(tài)變得十分困難。在實(shí)際生產(chǎn)中,為了精確控制和優(yōu)化高爐和轉(zhuǎn)爐的生產(chǎn)過(guò)程,提高產(chǎn)品的品質(zhì),就必須要準(zhǔn)確地得到爐內(nèi)冶煉狀態(tài)的信息。因此本文以鋼鐵冶煉過(guò)程中具有代表意義的高爐布料和轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程為
2、研究對(duì)象,在深入分析該生產(chǎn)過(guò)程運(yùn)行原理的基礎(chǔ)上,從中提煉出了一類(lèi)新的操作解析與操作優(yōu)化問(wèn)題,并提出了具有一定實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的操作解析與優(yōu)化方法。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
(1)針對(duì)高爐布料過(guò)程中手工方法無(wú)法穩(wěn)定地得到滿意的徑向礦焦比值的料層的難題,在高爐布料生產(chǎn)過(guò)程中提煉出了一類(lèi)操作優(yōu)化問(wèn)題。由操作解析方法得到當(dāng)前能夠保證爐況順行的徑向礦焦比滿意值。以布料料面對(duì)應(yīng)的徑向礦焦比值與滿意值的偏差最小為目標(biāo)函數(shù),操作變量是爐料批重、料流
3、閥開(kāi)度、溜槽旋轉(zhuǎn)速度和傾角,同時(shí)考慮了料層厚度徑向跳躍、間歇操作時(shí)間等約束,建立高爐布料生產(chǎn)過(guò)程操作優(yōu)化模型。為了滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)性要求,構(gòu)造了分散搜索和差分進(jìn)化的混合算法進(jìn)行高效求解。計(jì)算結(jié)果表明,計(jì)算得到的料面對(duì)應(yīng)的控制指標(biāo)值與最優(yōu)值的最大偏差不超過(guò)3%,證明了模型和算法的有效性。基于所提出的高爐布料操作模型和優(yōu)化算法,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了應(yīng)用在實(shí)際生產(chǎn)中的高爐布料系統(tǒng),該系統(tǒng)運(yùn)行后提高了爐況的穩(wěn)定性,滿足了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)科學(xué)穩(wěn)定地控制徑向礦焦比
4、等技術(shù)指標(biāo)的要求,同時(shí)系統(tǒng)提供了在爐況變化時(shí)可以及時(shí)準(zhǔn)確給出布料調(diào)整方案的功能。通過(guò)工業(yè)實(shí)際運(yùn)行驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性。
(2)依據(jù)控制方式的不同,轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程的操作優(yōu)化問(wèn)題可分為兩類(lèi),即穩(wěn)態(tài)操作優(yōu)化和動(dòng)態(tài)操作優(yōu)化。在穩(wěn)態(tài)操作優(yōu)化問(wèn)題中,如何科學(xué)合理地確定轉(zhuǎn)爐冶煉過(guò)程中鐵水、白云石等原料的添加量等難題,選擇各種原料的添加量為操作變量,以滿足生產(chǎn)成本和終點(diǎn)命中偏差最小為目標(biāo)函數(shù),考慮了能量平衡、質(zhì)量平衡以及爐內(nèi)各元素在鋼液與鋼渣
5、中的動(dòng)態(tài)平衡機(jī)理等約束,建立轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)態(tài)操作優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)了差分進(jìn)化和量子粒子群的混合算法進(jìn)行高效求解。利用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)并與現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P捅容^驗(yàn)證了模型和算法能夠?yàn)檗D(zhuǎn)爐實(shí)際生產(chǎn)準(zhǔn)確性地提供所需原料的預(yù)計(jì)算量。該模型終點(diǎn)命中精度達(dá)到87.4%,計(jì)算原料加入量與實(shí)際生產(chǎn)中原料加入量的偏差小于4.5%,平均偏差小于3.1%。
(3)轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)操作優(yōu)化問(wèn)題是依據(jù)檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)信息對(duì)吹煉操作參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正,以達(dá)到預(yù)定
6、的吹煉目標(biāo)。然而,轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程鋼水質(zhì)量信息難以檢測(cè)以及測(cè)量信息有限導(dǎo)致過(guò)程質(zhì)量測(cè)量信息不完備,針對(duì)該問(wèn)題,提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vetor Machine,LS-SVM)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)解析方法,建立轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程鋼水質(zhì)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型。構(gòu)造改進(jìn)粒子群方法對(duì)LS-SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。使用實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所建模型的預(yù)報(bào)效果和有效性能,可以連續(xù)準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程中鋼水質(zhì)量信息,碳含量預(yù)
7、報(bào)的最大誤差不超過(guò)0.237%,溫度預(yù)報(bào)的最大相對(duì)誤差不超過(guò)3.5%。
(4)在轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程鋼水質(zhì)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上,提出一類(lèi)新的動(dòng)態(tài)操作優(yōu)化問(wèn)題解決轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程動(dòng)態(tài)控制。針對(duì)轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜無(wú)法在線控制的難題,以影響爐況安全的溫升和脫碳速度為控制指標(biāo),由操作解析方法得到理想經(jīng)驗(yàn)值,以實(shí)時(shí)指標(biāo)值與理想經(jīng)驗(yàn)值的偏差最小為目標(biāo),考慮煙氣偏差校正約束,建立轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)操作優(yōu)化模型。操作變量包括從當(dāng)前時(shí)刻到下一時(shí)刻的時(shí)
8、間范圍內(nèi)加入的氧氣總量、頂吹氧氣供氣模式、底吹氣體總量和各副原料加入的重量。構(gòu)造了改進(jìn)的變異差分進(jìn)化算法對(duì)模型高效求解,得到當(dāng)前各冶煉操作變量的設(shè)定值,并通過(guò)控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)控制。通過(guò)收集到的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了所提模型和算法的有效性。鋼水碳元素含量的命中精度最小為0.9527%,平均命中精度為0.97%,溫度最大偏差為7.52℃,平均偏差為3.082℃。
最后,在總結(jié)全文的基礎(chǔ)上,本文還對(duì)鋼鐵冶煉過(guò)程的未來(lái)操作
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