（钢铁冶金专业论文）铁矿石烧结性能预报模型的研究.pdf

摘要 随着现代钢铁工业的不断发展，铁矿石资源不断变化，如何在烧 结生产中合理利用这些日益变化的国内外铁矿石资源，使之满足生 产的需要，已成为钢铁工业研究的一项重要内容。 本论文针对铁矿石烧结的特点，提出了由数据库、烧结性能预 报系统和人工神经网络建模平台组成的总体结构。研究了数据库的 存储技术与a d o 访问技术，设计了铁矿石烧结性能数据库系统；研 究了神经网络的输入输出、神经网络的结构和学习算法，针对b p 算法训练速度慢等缺点，提出了误差修正带动量项的自适应调节步 长的快速b p 神经网络算法，并实现了该算法的程序设计。 研究了铁矿石的基本性质与烧结矿产质量指标之间的内在关 系，建立了神经网络结构为1 2 3 4 4 的铁矿石烧结性能预报模型， 并取得了较好的预报效果：烧结转鼓强度的预报命中率为8 6 8 7 ； 烧结速度的预报命中率为8 3 5 7 ，成品率的预报命中率为9 1 4 7 ， 利用系数的预报命中率为8 5 7 3 。 关键字铁矿石，烧结性能，数据库，神经网络，预报模型 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fm o d e r ni r o na n ds t e e li n d u s t r y , t h e i r o no r er e s o u r c ei sc h a n g e dl a r g e l y h o wt ou s et h ev a r i a t i o n a ld o m e s t i c a n do v e r s e a si r o no r er e s o u r c er e a s o n a b l y , s i n t e r i n gp r o d u c t i o nh a s b e c o m eah o t s p o tr e s e a r c hi no r d e rt om e e tt h en e e do ft h ei r o na n ds t e e l p r o d u c t i o n b ya n a l y z i n ga n ds u m m a r i z i n gt h eo b j e c to fr e s c a r c h , a n e w p r e d i c t i o nm e t h o d w h i c hi n c l u d en e u r a ln e t w o r ks y s t e ma n dd a t a b a s e s y s t e m i sp r o p o s e d a n dt h ew h o l ef r a m e w o r ko ft h ep r e d i c t i o n m o d e l o ft h ei r o no r es i n t e r i n gc a p a b i l i t i e si sa s c e r t a i n e d t h ed a t a b a s es v s t e m o ft h ei r o no r es i n t e r i n gc a p a b i l i t i e si sd e s i g n e di n c l u d i n gt h em e m o r y t e c h n o l o g yo ft h ed a t a b a s es y s t e ma n da c c e s s i n gt e c h n o l o g yo f t h e a d o 1 1 1 ek e y so fn e u r a ln e t w o r km o d e l i n gs u c ha sg e t t i n gt h ee f f e c t u a l t r a i n i n gs a m p l e s ，i n o u to ft h en e u r a ln e t w o r k , t h ef r a m e w o r ko ft h e n e u r a ln e t w o r k , t h el e a r n i n ga r i t h m e t i co ft h en e u r a ln e t w o r k , t h e e v a l u a t i n gm e t h o do fp r e c i s i o nm o d e la r er e s e a r c h e d i na l l u s i o nt ot h e i n t r i n s i cs h o r t c o m i n go fb pa r i t h m e t i c ，aq u i c kb pt h en e u r mn e t w o r k l e a r n i n g a r i t h m e t i cw i t ha m e n d i n g e r r o r , a p p e n d i n gm o m e n t u ma n d a d a p t i v ev a r i a b l es t e ps i z e l i n e a rr e i n f o r c e m e n ti s p r e s e n t e da n d d e s i g n e db yp r o g r a m m e ag e n e r a ls o f t w a r es y s t e mt op r e d i c tt h ei r o n o r es i n t e f i n gc a p a b i l i t i e si n c l u d i n gt h ed a t a b a s es u b s y s t e m ，t h em o d e l i n g s u b s y s t e ma n dt h ep r e d i c t i n gs u b s y s t e mi sr e a l i z e da n dd e v e l o p e d an e u r mn e t w o r kp r e d i c t i o n m o d e lo ft h ei r o no r es i n t e r i n g c a p a b i l i t i e sw i t ht h e1 2 3 4 4s t r u c t u r ei sb u i l tb yt h i ss o f t w a r es y s t e m t h ep r e d i c t i o nr e s u l to fr a n d o mu n k n o w ns a m p l e si ss a t i s f a c t o r yb yt h e m o d e l ：t h ep r e d i c t i o ns c o r eo ft u m b l h a gi n t e n s i t yi s8 6 8 7 t h e p r e d i c t i o ns c o r eo fs i n t e r i n gs p e e di s8 3 5 7 ，t h ep r e d i c t i o ns c o r eo f s i n t e r i n gy i e l di s91 4 7 ，t h ep r e d i c t i o ns c o r eo fs i n t e r i n gp r o d u c ti s 8 5 5 7 k e yw o r d si r o no r e ，s i n t e r i n gc a p a b i l i t y , d a t a b a s e ，n e u r a ln e t w o r k ， p r e d i c t i o n m o d e l l l 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名：1 宝垂盔。 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论 文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名j 藿篮导师签名星丝日期：墨竺年兰月上日 硕士学位论文 第一章文献综述 第一章文献综述 1 1 铁矿石资源及其利用现状 随着我国现代钢铁工业的日益发展，尤其近年来，我国生铁产量逐年上升， 钢铁生产主体原料铁矿石需求发生很大的变化，而我国铁矿资源的特点是贫 矿多、富矿少，含铁品位低，矿石质量也较差，9 8 铁矿石资源铁品位低于3 5 ， 较其它国家低1 1 左右| l l ，且开采难度大，井下开矿的比例占2 6 5 2 ，随着国 内铁矿石资源日益匮乏，产量逐年下降，国内铁矿石供应不足的问题日显突出 由于进口铁矿质量稳定，含铁品位高，有害元素含量低，自1 9 8 5 年以来国内许 多钢铁企业大量进口国外铁矿石，如图1 1 所示，1 9 9 1 年进口1 9 0 4 万吨铁矿 石，2 0 0 0 年进口量达到6 9 9 7 万吨，2 0 0 1 年猛增到9 2 0 0 万吨，2 0 0 2 年我国铁 矿石进口突破l 亿吨，成为继日本之后的世界第二大铁矿石进口国，2 0 0 3 年进 口铁矿石1 4 8 1 2 万吨，占世界铁矿石海上贸易量的2 8 5 ，成为世界第一大铁 矿石进口国e i 。2 0 0 4 年我国需求铁矿石约5 亿吨，其中国产3 2 亿吨，进口1 s 亿吨，预计今后几年，我国进口铁矿石的消费比例将超过4 0 ，甚至达到5 0 虽然进口矿使用量的增加，给钢铁厂带来较大的经济效益，但也会给企业 经营带来风险，因为进口矿价格较高，运费居高不下，如果不能实现铁矿资源 合理有效利用，则不但使进口矿不能充分发挥效益，反而会增加钢铁企业总成 本。因此，在我国钢铁生产所用铁矿石的来源、结构都发生较大变化的情况下， 合理利用国内外两种铁矿石资源是钢铁工业高质量和低成本生产的前提。 冒 r 捌 m k 岑 图l i 1 9 9 1 年至2 0 0 4 年中国铁矿石进口数量( 数据来源中国钢铁统计) 硕士学位论文 第一章文献综述 1 2 铁矿石烧结性能的研究现状 在化学成分方面，东北大学郭兴敏等人| jo 通过模拟普通铁矿石成分进行烧 结实验，探讨了原料组成和烧结条件对铁酸钙生成过程的影响。结果表明：低 温下，随着温度的升高，铁酸钙生成量是增加的；高温下，随着铁酸半钙的分 解，以及s i 0 2 的存在降低了铁酸钙的稳定性；a 1 2 0 3 对铁酸钙生成的影响呈现 两重性，低温时它抑制铁酸钙的生成，高温时由于铝酸盐和铁酸盐形成固熔体， 有利于铁酸钙在液相中的稳定存在；s i 0 2 在低温下，它降低铁酸钙的生成速度； 高温时，它促进铁酸钙的分解。 在粒度组成方面，国内外在对铁矿石的粒度组成研究中，一般认为1 3 m m 为成核粒子，- o 2 5 r n m 为粘附粒子，0 2 5 l m m 粒级为中间粒子。罗马冶金研 究中心f 4 恒过对细粒物料制粒研究发现，经过混合机制粒的物料的粒度分布取 决于铁矿石的粒度分布，准颗粒的形成过程是粘附颗粒粘附于核颗粒的过程1 5 i ， 对于是否存在中间颗粒以及中间颗粒的具体范围，还有争论1 6 但是在烧结中 和料中要尽量减少中间粒级的数量这个方面均取得了一致的意见，实验表明，这 种中间粒级的颗粒很难参加制粒过程1 7 】。塌兰托烧结厂1 8 l 烧结生产实践表明：中 间粒子的数量在整个制粒过程中粒度小的一部分进入粘附粉，成核粒子有一部 分又加入到中间粒子里面，所以整个制粒过程中中间粒子总量基本保持不变； 实验还证明了烧结过程中准颗粒周围的粘附粉末的数量及化学成分对形成液相 数量起主要作用，同时也影响原始透气性及料层透气性、成品烧结矿的矿物结 构以及烧结过程的最高温度的最佳值。 中南大学烧结球团研究所庄剑鸣教授等针对湘钢烧结原料的研究认为一 ； 对于粉矿烧结，原料的粘附比在0 2 左右，烧结中和料有最好的制粒效果，中 和料平均粒度和透气性指数最大；对于精矿烧结，随着精矿粉中+ o 2 5 m m 粒级 含量的增加，烧结速度和烧结转鼓强度都有提高的倾向；精矿的最大分子水、 饱和毛细水、成球性指数均使烧结速度提高，烧结转鼓强度降低；烧结速度随 着精矿的吸水速度的提高而降低，强度随着精矿的吸水速度的提高而提高；粉 矿最大分子水、饱和毛细水对烧结性能的影响与精矿相同，但吸水速度的影响 有相反的倾向。 近年来，对铁矿石高温性能的研究也有报道。北京科技大学吴胜利等i t o l i i i i 认为影响烧结性能的主要因素是铁矿石的烧结基础特性，即同化性、流动性、 粘结相强度性能、铁酸钙生成性能。同化性即矿粉和c a o 的反应能力。吴胜利 等人进行了铁矿粉与c a o 同化能力的实验。研究表明：铁矿粉与熔荆中c a o 的同化温度和同化时间，可以反映铁矿粉在烧结过程中产生液相的能力：流动 2 硕士学位论文第一章文献综述 性即烧结过程中铁矿石与c a o 反应生成液相的流动能力，用来表征粘结相自铲有 效粘结范围”。定义了“流动性指数”来确定液相流动性能。“流动性指数”则 通过测定铁矿石小饼烧结后流动的面积与小饼原始面积的比值计算得出；粘结 相强度性能即铁矿石在烧结过程中形成的液相对其周围的核矿石进行固结的能 力；铁酸钙生成性能即烧结过程中复合铁酸钙的生成能力。通过测定铁矿石组 成的粘结相经过烧结后的铁酸钙的含量作为评价铁矿石的铁酸钙生成性能的指 标 1 3 铁矿石烧结数学模型的研究现状 对铁矿石烧结数学模型的研究，国外是从2 0 世纪6 0 年代开始的，而我国的研 究工作始于8 0 年代。 在铁矿石的制粒性能方面，a g i 沃特斯等人i i l 通过分析原料粒度分布与 加水量、原料物理特性等变量之间的关系，基于细粒粘附在较粗的颗粒表面上 的制粒机理，建立了制粒模型。该模型可预测多组分烧结中和料的粒度分布， 定量地比较不同混合矿的制粒效果，也可用来研究制粒作用对烧结中和料条件 变化的灵敏度。v o n k a t a r a r n a 舰r 等人 1 3 1 提出了一个铁矿石烧结过程颗粒粒度分 布和冷料层透气性的复合数学模型。这个模型是通过综合制粒和冷料层透气性 模型得到的。制粒模型是建立在两段制粒成长机理的基础上的，并结合了制粒 沿层厚的要求所独有的原理。透气性模型包含了气体通过料层的速率和冷料层 孔隙率的方程式。气流速率采用修正后的e r g u n 方程预报。料层孔隙率则与颗 粒粒度分布以及布料过程中原始烧结料中的结合水和粉料所可能造成的颗粒变 形有关。该模型模拟了各种不同操作条件下的颗粒粒度分布、冷料层孔隙率和 气体速率，并将其模拟结果与实验室烧结设备得到的实验数据进行了比较。从 原料的粒度分布和水分含量出发，在没有引入任何中间测量的情况下，模型预 测了颗粒的粒度分布、冷料层孔隙率和透气性。另外，它也可以与烧结模型结 合，以便定量描述完整的铁矿石烧结过程。a g w a t e r 等人ij 4 ) 基于对影响颗粒长 大的因素的机理掌握，开发了制粒过程的数学模型。模型以给矿粒度分布、添 加水量和物理特性为基础预测了最后的颗粒粒度分布。对于多矿种和宽粒度分 布的给矿，模型与试验结果相当吻合。j l i t s t e r 等人1 1 5 l 对宽粒度分布( 0 8 m m ) 和一定范围的水分含量的赤铁矿进行了制粒试验。开发了一个颗粒预测模型， 以预测颗粒的粒度分布，并用试验数据进行了测试主要模型参数为那些描述 颗粒比例曲线。对于整个水分含量范围，试验与模型预测的粒度分布相当吻合 在铁矿石矿物组成方面，日本佐藤骏等人i 1 6 在建立的烧结矿矿物组分预测 模型中，将原料矿石特性、配比及操作等条件作为输入数据，计算烧结矿的赤 3 硕士学位论文第一章文献综述 铁矿、磁铁矿、铁酸钙和渣相含量。佐藤骏等人 r 7 l 在分析了烧结矿强度的控制 因素的基础上，根据。多孔体强度理论”，分别用烧结矿的孔隙率、矿物组成和 熔融率描述了烧结矿强度，建立了烧结矿强度的预测模型 在铁矿石化学性能方面，日本住有金属公司小仓厂i l8 j 开发的烧结矿化学成 分预报控制系统中，建立了基于物料平衡的预报模型和最佳配料计算模型，用 时间序列模型来分析每个成分的时间相应特性。p t 西顿等人【iq l 通过对所生产的 数据进行回归分析，建立矿石粒度特性、比重、化学组成和矿物学等基本特性 与烧结产量的关系数学模型。这种模型能使控制烧结产率的三个因素，即烧结 中和料在烧结机炉篦上的重量、烧结中和料的烧成率和烧结时间，不需要进行 中间试验而估计产率。 在烧结过程水分迁移数学模型有f 帕蒂桑等人口圳根据水分再冷凝机理和 过湿带的形成机理建立了烧结水分迁移数学模型。模型中将铁矿球粒的干燥分 为两个阶段：一是恒速干燥阶段；二是降速干燥阶段。他们将数学模型的理论 计算与烧结锅试验结果相结合，确定了烧结矿转鼓指数与液相量之间的关系。 中南工业大学邹志毅口l l 研究并建立了一个以湿料带传热、传质机理为基础的烧 结水分迁移全过程数学模型，并进行了计算机仿真。 在烧结工艺参数应用方面，英国的e e k a n j i l a l f 列研究了自适应预报和控制 模型，通过焦粉配比和温度速度系数来预报烧结矿f e o 含量和强度指数，以 达到控制焦比和台车速度。基于此模型的控制系统应用于英国钢铁公司r e d c a r 烧结厂，取得令人满意的实际效果。包钢烧结厂技术科曹立刚1 2 3 i 以烧结生产过 程工艺参数和烧结矿性能指标的实测数据为依据按照系统论的基本原理，运用 s a s 统计分析系统软件建立烧结矿性能指标预测模型，分析了各工艺因素对烧 结矿质量指标的影响。 h t o d a 等人【1 4 建立了模拟焦粉粒度、中和料预热、气流分布等操作因素对 烧结料层热曲线影响的数学模型。模型计算了高温带冷却时间沿料高方向的变 化，得到了高温带冷却时间与落下强度之间的关系。 在烧结床层结构数学模型有北京科技大学徐瑞图、吴胜利【2 5 l 建立了烧结床 层模型，对烧结过程床层结构参数变化进了模拟研究。 中南工业大学李桃、范晓慧等人f 2 6 l 为解决过程时滞和时变特性给烧结终点 控制带来的困难，在对烧结过程热状态分析的基础上，提出了用废气温度上升 点和废气温度曲线面积来提前预报烧结终点的方法，预报效果较好。 北京科技大学刘克文、周取定| 27 i 通过对烧结过程影响烧结矿质量的状态变 量进行分析，通过实验室试验、岩相分析，确定了烧结矿粘结相量与铁酸钙含 量和烧结过程中状态变量一热波特征变量之间的关系，从而建立了描述烧结矿 硕士学位论文 第一章文献综述 机械强度及还原性的预报模型模型的参数求解与试验结果相当吻合。 日本神户钢铁公司n t a m u r a 等人1 2s l 建立了估计烧结料层热状态的数学模 型，研究了操作条件、热状态与烧结矿产量和质量的关系。热状态是料层高度、 台车速度、点火温度、料层密度、焦粉消耗、焦粉粒度、水分和透气性指数等 操作参数的线性表达式，通过调整操作参数，使实际热状态与目标热状态一致， 目标热状态定义为1 1 0 0 等温线之间的面积。该系统成功应用于神户2 号烧结 机。 s s h u n 等人 2 9 1 对铁矿石烧结的熔融过程及其主要控制因素进行了基本研 究。用烧结矿的熔融部分与真实固体的比值( 即熔融率) 评价了烧结给矿的熔 融特性。用烧结杯试验研究了熔融率与烧结条件的关系。烧结的熔融过程依赖 于高温带的保持时问，矿石粒径及其化学成分和脱水后的孔隙率。基于所获得 的信息开发了烧结熔融过程的模拟模型，并通过比较观测值与模型的计算值进 行了讨论。计算值与观测值相当吻合该烧结过程熔融模型可用于评价烧结给 矿、分析烧结矿质量。 澳大利亚的m j c u m m i n g 等人1 3 0 l 开发的铁矿石烧结模拟模型，它包括 1 3 种物理变化、1 1 种化学反应和2 6 个状态变量，采用现场实际操作参数和 中和料性质作为模型的输入数据，对各过程变量随时间的变化进行了模拟计 算在当时的计算机水平上计算一次需要7 小时以上。 t k a w a g u c h i 等人1 3 1 1 开发的烧结综合模拟模型由6 个子模型组成，即透气 性模型、传热模型、熔融模型、气孔形成模型、矿物组成模型、质量模型。1 9 8 4 年鹿岛烧结厂将此综合模型用于操作工况最优化，取得烧结矿质量波动减少 2 0 ，总能源费用降低5 5 的结果。随后这个指导系统在和歌山烧结厂、小仓 烧结厂也都得到应用。 m j 。c u m m i n g 等人1 3 2 1 开发了一个铁矿石烧结过程综合数学模型。通过传质 传热、水分的干燥冷凝、熔融凝固、料层特性( 如颗粒直径、烟道因素及孔隙 等) 的变化等，描述了烧结机或烧结杯中的烧结过程。烧结过程中料层的收缩 也被模型化了模型中的化学反应包括：结合水的蒸发，石灰石的分解，碳的 燃烧及其产生的二氧化碳的还原，磁铁矿、赤铁矿以及一氧化碳、二氧化碳和 氧气的氧化还原反应，铁酸钙的形成，熔融相中硅及脉石的溶解。描述了模型 及模拟程序的状况，给出了最近一些验证试验的结果。 1 4 人工神经网络在钢铁工业中的应用现状 近几年来得至迅速发展的人工神经网络方法从理论上讲可以逼近任意的 非线性函数，加之其具有并行和学习两大功能l l ，已经引起了许多领域专家的 5 硕士学位论文 第一章文献综述 极大兴趣。神经网络理论在数学建模、专家系统、模式识别、自动控制、信号 处理、辅助决策、人工智能p 5 脚i i ”1 等众多研究领域取得了广泛的成功。是因 为神经网络系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，具有高维性、广泛互联 性和自适应性 驯l ” 目前，国内外人工神经网络在钢铁厂也已经有不少应用的实例1 4 0 1 1 4 “，如高 炉数据模式的识别、连铸机漏钢预报、预测铁水、带钢轧机板形控制、电弧炉 控制、烧结矿化学成分控制、烧结过程异常诊断、烧结矿质量控制等。应用主要 集中在炼钢、炼铁，连铸，高炉生产、烧结生产及其他等方面。 1 4 1 国内人工神经网络在烧结工业中开发、应用情况 在国内，近年来神经网络应用于钢铁工业尤其是在烧结行业人工神经网络和 基于神经网络的专家系统的研究开发工作已普遍开展。高校中中南大学钢铁系、 东北大学和北京科技大学在这方面的工作较为突出，各钢铁企业及研究单位也 在紧锣密鼓的开展研究工作。 烧结终点的在线检测和提前预报对于稳定终点，进而提高烧结矿强度和产 量、降低能耗有重要作用。中南工业大学李桃博士1 4 2 | 1 4 3 1 将多层前向人工神经网 络应用于烧结终点的预报，对b p 算法傲了较大改进，使学习算法可以自组织 神经网络的结构。应用这些技术开发的烧结终点白适应预报系统能够快速、准 确地判断和预报烧结终点的状态，具有预报准确、实时性好、鲁棒性和容错能 力强的特点。现场验证表明：预报的正确率达到9 0 以上预报值可以为操 作者进行稳定终点的调节操作提供及时的定量依据，也可以直接激励控制器实 现烧结终点的自动控制。 烧结矿化学成分的稳定直接影响高炉生产的稳定。申炳听与范晓慧等| 4 4 l 将 多层前向人工神经网络应用于烧结矿化学成分预报，改进后的b p 算法可以实 现网络结构的自组织。应用该技术开发的烧结矿化学成分自适应预报系统能够 快速、准确地预报烧结矿的化学成分，可用于在线操作指导或作为自动控制的 依据，有助于烧结矿化学成分的稳定。郭文军等1 4 5 1 也做了烧结矿化学成分超前 预报的研究，建立了烧结矿化学成分超前预报的模型。 针对烧结配矿的复杂性，李云涛和范晓慧等1 4 6 1 建立了综合神经网络模拟模 型，用以仿真烧结配矿与烧结矿产质量指标间的关系，并利用生产数据对模型 进行了检验。模型预报命中率比较好。 张军红等 ”采用遗传算法与b p 神经网络相结合的方法，建立了烧结矿f e o 含量预测模型。模型预测值与实际值间的相对误差由6 5 3 4 降低至1 4 0 0 杨尚宝等h 驯将神经网络与传统专家系统有机地结合，建立了用于高炉炉况 6 硕士学位论文 第一章文献综述 预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强，且具有良好的 自学习功能。 张舒等1 4 。l 应用人工神经网络误差反向传播方式建立了烧结矿性能指标预测 的神经网络模型，并用实际烧结生产数据对模型进行了训练，训练后的模型可 以对烧结过程进行分析，并可对烧结矿的f e o 含量和烧结矿转鼓指数进行预测 邵贤强等针对烧结过程生产实际，运用神经网络中的b p 学习算法设计 了分类器，用于在线推断烧结矿的质量。实验结果表明，由此建立的烧结过程 神经网络质量预报模型，预报正确率高，具有很好的泛化能力。 鞍山钢铁学院联合东北大学1 5 1j 将人工神经网络的理论和方法，引入到钢铁 企业工序能耗的系统分析的学科领域。利用人工神经网络的b p 算法，构造了 烧结工序能耗的影响因素定量分析模型，探索了用b p 网络对非机理性因素进 行系统分析的新方法，并进行影响工序能耗因素指标的规划设计。从而解决了 长期以来仅凭经验估测各因素对工序能耗影响程度的问颗。 冯建生等i 鸵i 基于宝钢使用多种矿石，且多靠进口的现实，研究并开发了宝 钢配矿专家系统，该系统基于神经网络建立配矿模型，能准确预测烧结矿质量， 并能根据对质量的要求产生优化的配矿方案。实际应用表明己产生显著的经济 效益。 张军红等1 3 1 利用b p 神经网络，建立了烧结矿质量预测模型，预测烧结矿 f eo 含量和碱度r 指标。并采取遗传算法、网络隐含层节点自构性学习等办法 优化网络构造。仿真结果表明：模型能取得良好的预测结果，具有较高的正确 识别率 由于烧结过程本身大滞后环节和烧结终点难以测量的困难，上海大学机械 工程和自动化学院程武山等”4j 采用m b p 神经网络对烧结过程进行预估、仿真 和测试，建立了有较好泛化能力的系统模型，实现了对烧结终点的提前预报和 生产操作指导。 针对烧结终点非线性的特点，李明河等1 55 1 采用误差反向传播算法的多层前 馈神经网络( b p ) 来建立其模型，用自适应算法确定学习参数，用改进的b p 神经 网络的算法求出结构适宜的自适应网络。模型理想情况下其最大相对误差不超 过2 0 0 4 0 ，预测结果比较可靠。经现场应用验证：该模型适用于烧结终点预报具 有预测精度理想、所需数据量少及自适应性能好的特点，应用于现场可以进一 步改善烧结终点预报的状况。 烧结生产中烧结中和料的水分含量直接影响到烧结矿的产量和质量，孙乐 等1 56 | 针对烧结料加水混合过程自动控制的特点。采用神经网络建立该过程的模 型。仿真结果证明了神经网络建模可以很好地逼近实际烧结料加水混合过程。 7 硕士学位论文第一章文献综述 国内还有用神经网络技术根据机尾断面图像预报f e o 含量的报道i ”l l ”1 。 1 4 2 国外人工神经网络在烧结工业中开发、应用情况 在国外，人工神经网络技术在烧结生产中取得了广泛的应用。日本大多数 的烧结厂目前都己研制和安装了自己的人工智能系统，用于烧结过程的控制。 日本川崎钢铁公司千叶厂于1 9 8 0 年研制了智能操作指导系统并成功用于烧结 生产1 5 9 1 川崎钢铁公司水岛厂还开发了诊断型专家系统，它由烧结终点控制、 设备保护和产、质量控制功能构成；住友钢铁公司鹿岛烧结厂应用了在铁矿石 烧结综合模型基础上开发的最佳烧结操作系统。铁矿石烧结综合模拟模型用于 各种控制因素对烧结矿质量的影响，可以预报烧结过程中的烧结矿质量、能耗、 产率和其他操作性能。 烧结过程要求原料条件稳定且布料密度尽可能均匀。日本神户制钢i “i j 应用人工神经网络很好地实现了加热曲线控制的模型化。其处理方法是：首 先利用自组织神经网络分类学习具有代表性的温度曲线，并针对具体温度曲 线下的平均主排气温度的定性指标( 高、中、低) 学习烧结矿成品率( 高、中、 低) 以及相应调整措施。训练结束后，针对现场具体条件下的温度曲线、主 排气温度就可以判明烧结状态的局部变化、预见成品率并通过调整烧结机宽 度方向布料或台车前进速度来调节烧结，以稳定目标成品率。此模型的美中 不足是还不能反映温度分布变化对烧结指标带来的定量影响，也未能靠此网 络实现控制参数的自动定量调节。 澳大利亚亚布罗肯希尔矿山公司1 6 1 l 采用基于神经网络技术的“专家经验” 研制了一个人工智能系统，在n e w c a s t l e 和k e m b l a 这两个烧结厂中应用。 在烧结工业应用中国外还有用神经网络技术实现对烧结热状态的识别和控 制m ”，用人工神经网络控制烧结矿冷却温度i i ，用多层神经网络确定适宜的生 产操作条件等的报道j 。 1 4 3 国内人工神经网络在高炉中开发、应用情况 为预测转炉炉衬寿命，c a j y u d o n 9 1 6 5 l 构造了由影响炉衬寿命的1 8 个主要影响 因素为模型输入的b p 模型。通过2 5 个样本学习和8 个样本验证，证明其准确率 近1 0 0 。通过主次因素分析，确定了辅助料量、吹氧时间、冶炼周期和生产率 是影响炉衬寿命的最重要因素。 杨尚宝等脚j 在其神经网络高炉专家系统中建立了铁水硅含量预报模型模 型抽取风温、风压、风量、透气性指数、富氧率、炉顶温度、炉顶煤气压力、 矿焦比、c o 含量及前几次出铁硅含量作为特征数据输入，在b p 网络上离线学习 矗 硕士学位论文 第一章文献综述 5 0 0 炉数据后对另5 0 炉进行预报，并于1 9 9 5 年在线运行，在a 【s i 】0 1 命中范 围达到8 5 的命中率。 杨尚宝等1 6 1 采用反向传播网络作为推理机，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。 转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过 程。河北理工学院朱新华等1 6 引将人工神经网络技术应用于转炉炼钢控制中，开 发转炉人工智能静态控制模型，可进一步提高静态模型控制精度，提高模型对 炼钢过程各因素之间复杂的非线性关系的处理能力和对系统随机因素变化的反 应能力和适应能力，提高终点命中率。 1 4 4 国外人工神经网络在高炉中开发、应用情况 炼铁是钢铁工业应用人工神经网络最活跃的一个领域，这主要归因于炼 铁在线可测数据较多，为其应用提供了充分必要的输入信息。 日本川崎制铁千厂在其6 号高炉的炉温预测和热风量调节专家系统中采 用了b p 网络模型1 6 炉温预测神经网络输入端包括原料下降情况、煤气成 分变化、炉体热损失变化及铁水信息等1 2 个过程参数，输出分别表示炉温 “升高”、。降低”、“稳定”的程度该三层b p 模型可预测未来2 3 h 的炉 温趋向 由美国s t a n f o r d 大学、n o r t h s t a r 钢铁公司与c o p p e r w i e l d 钢铁公司合作开 发的智能电弧炉系统( 简称i a f 系统) 1 7 0 l ，利用神经网络实时在线调节电极位 置，使用三个两层b p 网络，与专家系统结合，采用扩展d b p 算法。应用于n o r t h s t a r 钢铁公司，节约电极3 0 8 9 ，提高生产率4 8 。预测炉况，控制调整电极 位置，运行稳定，经济效果显著。 日本神户制钢为诊断和控制炉况对高炉炉顶煤气温度分布、料面曲线、 炉墙温度分布以及碳溶损量建立了基于神经网络模型的模拟方法”1 实际 证明，网络输出的识别结果与人工目测的判断结果一致性很好 日本新日铁也报道了采用b p 网络预报高炉软融带形状人工神经网络模i ”i 。 它是构成其钢铁高炉s a f a i a 专家系统的一部分之一，模型预报结果的准确识 别率为9 8 。 a m l a n d a t t a i ”1 报道了在铁水预处理和转炉炼钢过程中开发人工神经网 络模型来预测铁水和钢水中硫含量的情况铁水预处理在4 0 0 t 鱼雷车内进 行，以氮气为载体喷吹粉剂脱硫。预处理后铁水硫含量是处理时间、铁水重 9 硕士学位论文第一章文献综述 量、初始硫含量、氮气流速和粉剂质量速率的函数，据此构造的s i g m o i d 型 b p 网络现场预测结果与实测吻合相当好 1 5 论文的提出 随着现代钢铁工业的不断发展，我国越来越多地使用国内外两种铁矿石资 源，而且铁矿石种类在不断增多，来源不断广泛。如何在烧结生产中合理利用 这些日益变化的铁矿石资源，使之满足钢铁工业生产需要，已成为钢铁工业研 究的一大内容。尤其是当一种新品种的铁矿石用于烧结生产时，往往要进行不断 摸索和反复基础重复实验，才能满足烧结矿产质量指标的要求，这样浪费大量 的人力和财力如果能根据铁矿石的基础性质，预报出铁矿石的烧结性能，就 能很好地解决上述问题。 铁矿石在烧结中的行为是化学性质、物理性质、微观结构等的综合表现， 而铁矿石的各种性能与烧结矿产质量指标之间的关系是复杂的、非线性的，单 纯靠“人脑”是难以胜任的，必须将“人脑”与计算机技术和信息技术有机结合起 来，研究它们之间的内在关系。因此，本论文在研究铁矿石物理性质、化学性 质、微观性质与烧结性能之间的对应关系的基础上，研究和建立了铁矿石烧结 性能预报模型。 本研究得到国家自然科学基金资助( 批准号：5 0 3 7 4 0 8 0 ) 硕士学位论文第二章预报模型的研究策略 第二章预报模型的研究策略 2 1 建模方法的研究 本研究的目的就是探索铁矿石自身特点与其烧结性能之间的内在关系，建立 铁矿石基础特性与相应的烧结矿产质量之间的数学模型。 在烧结设备和工艺参数一定的情况下，烧结矿的产质量指标主要是由铁矿石 的基础特性即物理性质、化学性质和微观结构等决定的。生产实践表明，即使当 混匀矿的化学成分、粒度组成相同，矿石种类不同，或者配矿方案不同，也表现 出不同的烧结性能。这说明一种铁矿石的烧结性能，是其各种基础特性综合作用 的结果。这就决定了很难用机理模型来描述它们之间的关系。 烧结实验数据中蕴涵着原料与产质量指标之间的关系，因此，可以将烧结过 程看作一个灰箱系统，在观察和分析问题时撇开其复杂的内部机理，通过研究系 统的输入、输出数据，建立它们之间的关系来表征烧结生产过程。 数据分析法又分为回归分析法、时间序列分析法以及神经网络建模法 回归分析处理的是静态的数据，通常称为数理统计。它研究随机现象中变量 之间的关系，包括线性回归分析法和非线形回归分析法，缺点是必须先定性，后 定量。如果不管现实现象之间是否存在真正的依存关系，就随心所欲地滥用回归 分析法，往往会造成不良的后果。 时间序列分析法又称系统辨识法，它处理的是动态的相关数据，又称为过程 统计。它是根据被控对象或被辨识系统的输入、输出观测信息来估计它的数学模 型。更一般地讲它是根据已知输入量的输出响应的观测，在指定的一类系统范围 内，确定一个与被辨识系统等价的系统。 人工神经网络模型也是基于数据驱动的，与以往的方法相比，神经网络在这 方面显示了明显的优势。与传统的非线性辩识方法不同的是，神经网络辩识不受 非线性模型的限制。它依据被控系统的输入输出数据对，通过学习得到一个描述 系统输入输出关系的非线性映射。给定一个输入，即可得到一个输出，而不需要 知道输入输出之间存在着怎样的数学关系。加之网络的自学习、自适应能力可方 便地给出工程上易于实现的学习算法。可以说，采用传统的数据分析建模解决的 各种实际问题，几乎都可以用神经网络技术来解决，而许多传统数据分析建模不 能解决的问题也可以用神经网络技术来解决 所以，鉴于人工神经网络在处理非线性系统方面的优越性，本研究采用人工 神经网络技术来建模。 硕士学位论文 第二章预报模型的研究策略 2 2 总体结构的研究 铁矿石烧结性能预报系统就是根据铁矿石基础物理化学微观特性，预报铁矿 石的烧结性能的评价指标。 由于烧结实验所得的数据具有一定的局限性：静态、分布不均匀且相关性强， 数据质量不可能百分之百满足建模的要求，不可避免的存在随机误差或过失误 差，有些误差是仪器引起来的，有些是人为读数引起来的。同时，由于配矿环境 不同，表现出来的烧结性能也不一样。因此，预报模型必须提供建模平台，当配 矿环境发生改变时或模型结构发生变化时，预报模型能够提供重新建模或者不断 修正模型的功能。 人工神经网络建模是基于“数据驱动”的，通过对样本的学习就能归纳出隐 含在系统输入、输出数据之间的关系，能够完成复杂的输入、输出非线性映射， 可以任意精度逼近任何连续函数。另一方面，用户本身也需要了解铁矿石烧结性 能，即一定的原料在一定的配矿环境下的烧结矿产质量指标。因此，必须提供数 据载体一数据库子系统，为建模服务，为用户着想。 所以，预报模型的总体结构包括三大部分：建模平台子系统、预报子系统和 数据库子系统如图2 一l 所示。 2 3 本章小结 ( 1 ) 通过对研究对象的分析和建模方法的比较，采用基于人工神经网络 的铁矿石烧结性能预报方法。 ( 2 ) 论述了烧结实验数据的局限性和神经网络建模和用户的需求，确定预 报模型的总体研究结构：建模平台子系统、预报子系统和数据库子系统。 ( 3 ) 提出了基于数据库的神经网络建模新方法，并确定了由数据库、烧结 性能预报系统和人工神经网络建模平台组成的总体结构。 硕士学位论文第二章预报模型的研究策略 困2 - 1 预报模型总体结构图 13 硕士学位论文 第三章数据库系统的设计 第三章数据库系统的设计 3 1 数据库系统的存储访问技术 3 1 1 数据库类型 数据库是用来存储数据被用户访问的，用户既可以通过a c c e s s 数据库，也 可以通过s q ls e r v e r 数据库和文本文件( t x t ) 等来存取数据，所以本研究默认 的数据库为a c c e s s 数据库，用户可以选择s q rs e r v e r 数据库或文本文件存储的 数据，这样方便了用户对系统输入数据的访问管理、建模和预报。 a c c e s s 数据库作为m i c r o s o f t 公司的重要产品o f f i c e 中一员，a c c e s s 具有其 他数据库软件不具有的优势。例如a c c e s s 与w m d o w s 的完全兼容，与o f f i c e 的其他产品w o r d 、e x c e l 的数据共享、通讯等。具有以下五大功能： ( 1 ) 数据库中包含多个表，每个表可以分别表示存储不同类型的信息。 ( 2 ) 通过建立各个表之间的关联，从而将存储在不同表中的相关数据有机 地结合起来 ( 3 ) 用户可以通过创建查询在一个表或多个数据表中检索、更新和删除记 录，并且可以对数据库中的数据进行各种计算 ( 4 ) 通过创建联机窗体，用户可以直接对数据库中的记录执行查看和编辑 操作 ( 5 ) 通过创建报表，用户可以将数据以特定的方式加以组织，从而达到分 析可打印的目的。 s q ls e r v e r 2 0 0 0 是微软公司在s q ls e r v e r 7 0 版的基础上新推出的数据库产 品，具有可靠性、质量以及易用性，并能与数据仓库很好地衔接，实现不同数 据格式地共享。它还包括许多新功能以提高系统的执行性能，而且使得数据库 的管理工作变得更加轻松易学。因此，在大中型企业得到了相当广泛地应用。 目前许多应用程序还在以某种方式使用文件系统，以对客户的信息进行存 储、读取和修改等操作，因此可以说文件操作是实现一个良好的应用程序必需 具备的内容，另一方面，多数用户已熟悉数据的批输入方式( 所谓批输入就是 通过读取用户的数据文件获取原始数据的方式) ，所以很有必要在系统中提供存 储访问文件的功能。 l4 硕士学位论文第三章数据库系统的设计 3 1 2v i s u a lc + + 6 0 数据库访问技术 由于v i s u a lc + + 6 0 提供了多种多样的数据库访问技术如o d b c 、m f c o d b c 、d a o 、o l ed b 、a d o 等，我们可以访问当今主流的所有数据格式。 因此使用m i c r o s o f tv i s u a lc + + 6 0 作为数据库接口模块的开发平台。 ( 1 ) o d b c ( o p e nd a t a b a s ec o n n e c t i v i t y ) o d b c 是为客户端应用程序访问关系数据库提供的一个统一的标准接口。 应用程序可以应用统一的o d b ca p i 来访问任何提供了o d b c 驱动程序的关系 数据库，而目前的关系数据库都提供了o d b c 驱动程序，所以o d b c 基本上可 用于访问所有的关系数据库。并且，o d b c 是一种底层的访问技术，o d b ca p i 可以使客户端应用程序能够从底层设置和控制数据库，完成一些高层数据库技 术无法完成的功能。但由于o d b c 只能用于关系数据库，使得利用o d b c 很难 访问对象数据库及其它非关系数据库。 ( 2 ) m f c0 d b c ( m i c r o s o f tf o u n d a t i o nc l a s s e so d b c ) o d b c 虽然提供了一种统一的访问数据库的接口，但是直接使用o d b c a p i 创建应用程序需要编制大量的代码。而v i s u a lc + + 提供的m f co d b c 类中 封装了o d b ca p i ，提供了面向对象的数据库类。所以使用m f co d b c 类创建 数据库应用程序可使开发过程大大简化。m f co d b c 技术属于高层数据库访问 技术，它没有提