（钢铁冶金专业论文）高炉热状态预报模型的研究与应用.pdf

辽宁科技大学工程硕士学位论文 摘要 高炉热状态是高炉冶炼过程最基本的表征，热状态预报模型是高炉实 现智能控制基础内容之一 本文简要阐述了国内外高炉有关各类控制模型状况，在我国鞍钢大型 高炉的计算机信息化系统基础之上，结合高炉专家知识，采用递推的神经 元网络与时差方法相结合的预报模型，开发了高炉风口理论燃烧温度的即 时算法，用于预报高炉的热状态及其变化的趋势。 在鞍钢高炉实际使用证明，热状态预报模型既能够比较准确地预报铁 水含硅量，又能够即时算出理论燃烧温度，可以方便地求出高炉生产日常 调剂参数的调节量，生产现场使用极为方便。 关键词：高炉，热状态模型，铁水含硅量，风口理论燃烧温度 圣主型垫奎量三墨堡主兰垡笙苎 ，型壁苎! l a b s t r a c t t h e r m a ls t a t ei saf u n d a m e n t a lc h a r a c t e r i z a t i o no fb l a s tf o m a c es m e l t i n g ， a n dt h e r m a ls t a t ep r e d i c t i n gm o d e li so n eo fb a s i ci n v e s t i g a t i o n sf o rr e a l i z i n g i n t e l l i g e n c ec o n t r 0 1 v a r i o u sc o n t r o l l i n gm o d e l sr e l a t e dt ob l a s tf u r n a c ea th o m ea n da b r o a d a r eb r i e f l yd e s c r i b e d ；o nt h eb a s i so fc o m p u t e r - b a s e di n f o r m a t i o ns y s t e mo f l a r g eb l a s tf u r n a c e s i n a n g a n g ，t h r o u g hs o m ec o u n t e r m e a s u r e s ，s u c ha s ， c o m b i n e dw i t he x p e r tk n o w l e d g eo fb l a s tf u r n a c e ，a p p l y i n gf o r e c a s t i n gm o d e l w h i c hc o m b i n e dr e c u r r e n tn e u r a ln e t w o r kw i t ht i m ed i f f e r e n c em e t h o d ，a n i n s t a n tc a l c u l a t i o nm e t h o do ft h e o r e t i c a lc o m b u s t i o nt e m p e r a t u r ef o rr a c e w a y i nb l a s tf u r n a c ei sd e v e l o p e d ，w h i c hm a yb eu s e df o rh e a ta n dt h ec h a n g i n g t e n d e n c yp r e d i c t i o n i t i sp r o v e db ya c t u a la p p l i c a t i o ni ns o m eb l a s tf u r n a c e so fa n g a n g ，t h a t t h eh e a tp r e d i c t i o nm o d e lc a nb o t hp r e c i s e l yf o r e c a s ts i l i c o nc o n t e n to fh o t m e t a l a n dc a l c u l a t ei n s t a n ta d i a b a t i cf l a m et e m p e r a t u r e i ti sc o n v e n i e n tf o r w o r k i n go u tr o u t i n ea d j u s t i n gp a r a m e t e r sa n d i n s i t ua p p l i c a t i o n k e y w o r d s ：b l a s tf u r n a c e ，t h e r m a lm o d e l ，h o tm e t a ls i l i c o nc o n t e n t ， a d i a b a t i cf l a m et e m p e r a t u r e 独创性声明 本人所呈交的论文是我个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发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得辽宁科技大学或其它教育机构的学位或证书而 使用过的材料，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明 确的说明并表示了谢意。 签名：坦期：! z ：2 ：! 兰 关于论文使用授权的说明 本人完全了解辽宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保 留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部分内 容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：趁篷岛导师签名：二垒1 3 e l 辽宁科技大学工程硕士学位论文引言 引言 目前，世界年产生铁已经达到8 亿多吨，其中9 5 是用高炉生产的。高炉是世界上 最成熟最主要的炼铁工艺。高炉的热状态是高炉冶炼最基本的状态表征，是高炉操 作者调和炉况最基本的目标，是影响高炉生产率最重要的参数。所谓高炉熟状态即： 充满高炉本体内部的固态、液态、气态的原料、燃料、熔剂、气体等的物理、化学 热量状态，以及随着炉料下降、气体上升，物理化学反应进行、液体流动过程的热 量变化趋势。 早期的高炉热状态预报技术，仅是操作者根据高炉原燃料条件和设备状况等， 凭借自身和他人的感官经验进行的。2 0 世纪5 0 年代，随着计算机技术的应用，有了 前苏联拉姆配料计算模型、美国内陆钢铁公司的铁平衡数学模型，7 0 年代，不少国 家相继开发了以降低高炉焦比为主要目的数学模型，如法国钢铁研究院的r i s t 模型、 乳模型，比利时冶金研究中心的e c 模型，日本住有公司的t s 模型。8 0 年代，日本随 着其钢铁工业的崛起及对高炉炉内状况认知的加深，其各大钢铁公司先后提出了以 炼铁专家知识为基础的逻辑判断与数学计算相结合的模型，如炉况诊断模型、 c o - s t o p 系统、操作管理系统等，标志着计算机技术在高炉上的应用进入了一个新阶 段。9 0 年代，芬兰罗德络基公司开发了以炉温预报、高炉搡作炉型管理、炉缸平衡 判断为主的高炉专家系统，奥地利臾钢联开发了以优化软件包与专家知识相结合 的具有部分闭环控制鼓风湿度、入炉焦比、入炉碱度的v a i r o n 系统嘲。 高炉热状态是高炉操作者最关心的冶炼状态指标，但是，由于计算机信息化系 统在高炉冶炼上的应用时间还比较短，传统的操作者对高炉的智能控制还不是很熟 悉，特别是涉及高炉“黑箱”内部冶金物理化学反应基础研究的热状态预报非常困 难埘m ，所以，尽管上述这些模型( 系统 ，都或多或少涉及高炉燕袄态内容，但是， 迄今为止人们对利用计算机信息化系统进行高炉热状态预报的研究尚需深入。现代 的高炉热状态预报技术是随着计算机在高炉冶炼过程中的应用而开始的，随着计算 机技术和商炉相关技术的发展将很快会得到完善和提高。本高炉热状态预报模型在 鞍钢大型高炉上应用获得了积极效果。 辽宁科技大学工程硕士学位论文文献综述 第一章文献综述 1 1 国外高炉热状态预报技术的形成与现状 1 1 。1 具有代表性的高炉热状态预报技术研究成果 目前具有代表性的国外高炉热状态预报技术研究成果主要有： ( 1 ) 以炉温预报与炉况判断为主的系统让”使用多头电偶连续检测 数据，以历史知识库为基准，采用模糊规则推断炉温发展趋势及炉况变化 趋势1 9 8 8 年7 月，该模型在日本神户3 # 高炉上开始应用，并得到良好 的使用效果。a d v a n c e d6 0 一s t o p 模型，利用6 0 0 余条产生式规则分析炉况 变化趋势，利用炉热指数判断炉温变化趋势，利用神经元网络与专家知识 建立布料制度矩阵1 9 8 7 年1 1 月，应用于日本川崎水岛4 # 高炉，1 9 9 0 年6 月应用于该厂3 # 高炉。 ( 2 ) 以炉温预报、高炉操作炉型管理及炉缸平衡判断为主的系统。基 本特点是，包含有经验的工艺专家的知识，工艺波动的原因及结果、冶金 及物理过程知识，高炉所采用的控制基本原理、工艺的动态特性知识，并 具有大量的在线过程数据处理和分析能力，由多个模型组成。1 9 9 3 年d o s 系统版本的高炉专家系统在芬兰拉赫厂的两座1 2 4 9 m 3 高炉上连续应用， 1 9 9 7 年系统进行版本升级，系统应用后高炉最低年燃料比达到4 3 5 k g t ， 下降了l o k g t 。 ( 3 ) 以优化软件包与专家知识相结合具有部分闭环控制鼓风湿度、入 炉焦比、入炉碱度的系统。系统由过程信息管理系统、过程数学模型、炉 况的诊断评估系统、炉况调节和执行系统组成。系统的特点是用奥钢联林 茨厂高炉的操作方针和理念作为定义各专家系统规则的基础，对所有炉况 诊断和调整措施，专家系统都生成和显示解释性信息，供操作人员参考。 1 9 9 2 年系统在奥钢联钢铁股份公司林茨厂a # 高炉、5 # 高炉投入使用，由 于使用效果极佳，2 0 0 1 年系统在6 # 高炉投入使用同时对5 # 高炉v a i r o n 系统进行升级改造，系统使用后高炉产量提高1 2 6 ”1 1 1 2 芬兰罗德洛基公司拉赫广高炉专家系统 芬兰罗德洛基公司拉赫厂3 # 高炉控制模型是2 0 世纪9 0 年代，在日本 2 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 川崎g o - s t o p 系统的基础上发展起来的，由动态模型与静态模型组成，目标 是保持高炉下部的热平衡，防止高炉出现异常炉况。主要功能为装料监控 ( 及配料计算) 、煤气分布与煤气利用率分析、非正常炉况识别( 塌料、 崩料、滑料、结瘤、悬料等) 、铁水温度及出铁控制等 其专家系统知识库包括两个经验库，共有8 2 7 条判断规则，一个经验库 用于高炉的正常操作，另一个用于故障后的再启动、休风后的鼓风操作和 诊断出炉况突然发生异常变化时的启动操作。系统操作诊断分为： ( 1 ) 3 0 秒、5 分钟和1 5 分钟短周期高炉状况判断； ( 2 ) 8 小时中周期诊断，监视周期炉况趋势； ( 3 ) l 天长周期诊断，评估前一天炉况及趋势，确定当天的操作方针。 目前，芬兰罗德洛基公司的高炉专家系统是世界上先进系统之一，如 武钢、本钢和酋钢均引进芬兰高炉专家系统，据了解除武钢4 # 高炉炉型 管理系统运行良好外，其它企业也都没有得到良好应用。原因是国外仅提 供开发平台，知识库、规则库也是针对某一炉役的，并且不提供源程序代 码，对引进的系统进行二次开发是非常困难的。 1 3 奥钢联林茨广高炉专家系统 该系统是奥钢联工程技术公司与林茨厂联合开发的，自1 9 9 7 年以来在 高炉上实现闭环运行，在无任何操作者介入的情况下，每天2 4 小时对燃料 比、炉料碱度、燃油喷吹、加湿鼓风及炉料分布等实施自动控制。控制系 统特点是对原燃料条件无苛刻要求，能适应原燃料条件变动的短期调整。 奥钢联的v a i r o n 系统是以数学模型为基础，具有闭环功能，但要求检 测手段多、精度高，国内企业很难达到要求。2 0 0 4 年5 月，奥钢联工程技术 部与芬兰罗德络基工程技术部合并，在吸收各自系统优点的基础上，开发 新的高炉专家系统。 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 图1 1 奥钢联林茨厂高炉专家系统 上述国外高炉高炉专家系统尽管都取锝良好的运行效果，但要求条件 比较苛刻，要求高炉检测手段多、检测信息的精度高，在原燃料非常稳定 的条件下才能发挥作用，并且开发费用高。 1 2 炉温预报模型在我国高炉上的应用 1 2 1 国内高炉人工智能专家系统的类型 2 0 世纪9 0 年代以来，国内许多大型高炉在基础自动化改造中采用计算 机系统，为高炉人工智能专家系统的开发与应用奠定了基础。国内高炉人 工智能专家系统主要有三种类型 ( 1 ) 是引进国外成熟技术。如：宝钢引进日本g o s t o p 系统、炉料分 布模型、软融带推断模型及炉缸侵蚀模型。该系统日本于1 9 9 1 年开始开发。 6 9 后投入运行，其中炉料分布模型与炉缸侵蚀模型运行效果良好；武钢、 本钢和首钢引进芬兰高炉专家系统，据资料介绍只有武钢4 # 高炉炉型管理 系统应用效果良好，在1 9 9 8 年1 0 月4 # 高炉发生炉墙粘结现象，专家系统及 时提供高炉炉型管理信息，高炉操作采用放开边缘加重中心、热洗炉及调 整水系统等措施，使高炉操作炉型很快恢复正常；攀钢、沙钢、昆钢引进 奥钢联的高炉专家系统，具体使用效果目前尚未报道。国外在输出高炉人 工智能系统技术时，知识库、规则库是针对某一炉役的，且仅提供开发平 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 台，不提供源程序，因此，我们对引进的系统进行二次开发是相当困难的。 ( 2 ) 是杭钢、莱钢和八钢等3 0 0 7 5 0 m 3 高炉应用的高炉优化智能系统， 该系统的特点是利用b e l i m a n 动态规划理论建立多目标优化数学模型，寻找 冶炼参数的最佳范围，最佳组合，从而实现炉况故障诊断、炉温预报与高 炉生产报表自动打印该系统注重高炉冶炼结果，缺点是不涉及高炉冶炼 过程。1 。 ( 3 ) 是国内自主研发的系统，炉况评价系统、炉温预报数学模型、炉 缸侵蚀数学模型、烧结配料数学模型和原料配矿数学模型等。 1 2 2 国内炉温预报模型应用概况 我国钢铁企业自”九五”以来。高炉装备水平大幅度提高，基础自动 化条件与国外先进企业没有太大差距，开始在高炉上应用以炉温预报模型 为主的高炉人工智能专家系统。目前，高炉人工智能专家系统已经在炉顶 布料、炉况判断、异常炉况诊断和处理、炉热状态判断等高炉冶炼过程的 重要环节中缛到实际应用。其作用： ( 1 ) 快速对大量的高炉冶炼过程数据进行综合分析与判断； ( 2 ) 积累和提取炼铁专家在长期冶炼操作过程中积累的经验，对炉况 及其走向判断更正确、客观，避免操作因人而异，实现标准化作业； ( 3 ) 把操作专家的经验和数学模型技术进行综合应用，从而对炉况判断 及调剂动作的决策更加合理。 近十年来，我国在高炉人工智能专家系统的开发应用方面取得了较大 进展，如宝钢对高炉人工智能专家系统数学模型的开发和应用非常重视， 早在1 9 8 5 年1 # 高炉投产后即跟踪分析国外高炉模型的开发使用情况，并开 始对引进的日本川崎8 个模型加以消化研究。白1 9 9 1 年2 # 高炉投产到1 9 9 7 年5 月新1 # 高炉投入运行，宝钢己在3 座高炉应用了川崎数学模型，由于 1 9 9 7 年以前宝钢对4 0 0 0 m 3 特大型高炉操作没有经验，炉况常有波动，加之 高炉测试设备和一些模型存在问题，模型缺乏维护和改进，未能适应生产 条件的变化，操作者有固守老办法靠经验操作的习惯，致使大多模型使用 效果不好。1 9 9 7 年之后，宝钢更加重视模型的维护、应用和开发，高炉模 型取得了较好的应用效果，为宝钢高炉生产管理自动化、提高工作效率和 生产顺行发挥了重要作用尽管如此，尚未完全作到高精度、高智能化， 部分模型需要继续改进，比如炉内数据处理模型、煤气流分布模型、高炉 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 操作预测模型等n 射n ”。 宝钢早期数学模型是完全引进日本，由于宝钢原燃料条件以及操作理 念与日本新日铁存在一定差距，初始阶段大部分数学模型都没有得到实际 应用。1 9 9 5 年以后，宝钢技术人员通过与国内多所大学合作，在引进模型 基础上进行大量完善和后续开发工作，开发大量指数计算方法，目前得到 国内多家企业借鉴，如我们模型中下料指数、和炉顶温度指数等也是按照 宝钢计算方法，但模型在线能力不强 我国高炉人工智能专家系统应用橛况如表1 1 所示。 襄1 1 我国高炉人工智能专家系统应用概况表 1 2 3 国内炉温预报模型的缺陷 我国高炉人工智能专家系统在满足国内高炉过程控制要求方面差距还 6 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 很大。主要有以下几点： ( 1 ) 固有的操作习惯不同： ( 2 ) 高炉冶炼系统信息程度普遍偏低，信息沟通尚未实现网络化，信息 交换滞后、混乱，致使人工智能专家系统赖以生存的信息基础不实； ( 3 ) 人工智能专家系统对高炉过程基础性研究深度要求越来越高，但 是目前缺乏这方面研究，大量的特性参数没有测定，致使建立的数学模型 过于简单。并且模型中的参数难以确定。 1 3 课题提出 鞍钢的炼铁系统经过“九五”、“十五”的技术改造，主体工艺装备已 经达到国际先进水平，自动化控制的硬件水平与国外先迸企业不相上下。 但是，应该说炼铁的整体企业管理、经济技术指标和软件技术创新的水平 还不高，高炉生产过程计算机、自动控制系统大多是局部的、分散的、孤 立的，工艺流程的相关信息资源没有得到整合和有效利用，没有利用现有 的信息资源实现综合自动控制，致使炼铁生产和管理的水平和效率受到较 大制约，是鞍钢炼铁技术发展和炼铁厂市场竞争力的薄弱环节之一。 铁前系统是影响钢铁企业成本、环境质量和能源消耗的重要瓶颈，高 炉是其重要的影响环节。目前，鞍钢的炼铁经济技术指标与国外先进水平 还有一定差距。为了尽快实现高炉焦比2 5 0 3 0 0 k g t 、喷煤比 2 0 0 k g t 一2 5 0 k g t 、风温1 2 0 0 以上、寿命2 0 年以上的目标。带动整体工艺 水平的提高，并为e r p ( e t e r p r i s er e s o u r c ep a n n i n g ) 系统作好基础工作， 开展高炉冶炼人工智能专家系统对鞍钢乃至炼铁行业的技术进步具有十分 重要的现实意义。高炉热状态预报技术是其重要的组成部分。它基于高炉 信息管理系统，结合高炉炉况诊断与操作指导系统、煤气流分布与高炉布 料操作指导系统、高炉生产管理系统等，进行高炉热状态系统预报，进而 7 辽宁科技大学工程硕士学位论文 文献综述 对高炉热状态进行超前调控“0 1 “础“6 1 “”。炉温是高炉操作中最基本要素之 一，对高炉稳定顺行具有极其重要作用。本模型结合铁水含硅量预报、风 口理论燃烧温度计算模型和高炉操作专家知识，用于预报下炉次炉温和炉 温发展趋势在开发过程中充分考虑到鞍钢高炉的实际条件与操作特点， 特别注重对高炉专家知识的收集、整理、分类，建立与完善规则库，注重 对高炉冶炼过程中各种现象的推理。 l 辽宁科技大学工程硕士学位论文高炉热状态预报主要方法 第二章高炉热状态预报主要方法 对于高炉热状态的预报，由于高炉生产过程极其复杂、非线性等特点， 要建立数学模型困难很大。此外，影响高炉热状态的众多过程参数具有时 间滞后性，而且滞后时间也不一致，加之不断提高喷煤量，使炉况的波动 更加剧烈和复杂，炉温控制也更为困难。 2 1 热状态预报模型主要内容 对高炉热状态预报主要对当前炉况热水平的判断及对其变化趋势( 或 日走向) 的判断，之后在此两项判断结果的基础上进行综合判断，最后做 出是否进行炉况操作调剂的建议。对于炉温，高炉操作者习惯上用“物理 热”即渣铁温度和“化学热”即铁水 s i 含量方法来判断o ”高炉铁水含 硅量的高低反映了高炉冶炼过程的热状态及燃料比，维持稳定且较低的铁 水含硅量是稳定炉况和较低燃料比的直接保证。目前，国内外炼铁同行比 较通用的是采用铁水含硅量预报功法对高炉热状态进行预报。 因为高炉是一个典型的“黑箱”，冶炼过程是气、液、固三相混合的 综合反应过程，同时进行着热传递过程和化学反应，从高炉外部并不能 直接观察每一个时刻的状态，因此只能通过分布在各个部位的各类传感器 和经验来判别高炉内部的各种运行状态和变化趋势，从而优化操作。 2 2 热状态预报模型主要类型 高炉热状态预报主要有以下四种方法： ( 1 ) 利用物质平衡和热平衡预报铁水温度，即机理模型； ( 2 ) 利用炉热指数并根据其与炉温变化趋势的关系进行判断，即炉热 指数模型； ( 3 ) 应用检测数据采用统计分析预报方法进行温度或含硅量的预报， 即统计模型： ( 4 ) 利用异常炉况下的专家规则进行判断，即专家知识模型。 物料平衡和热平衡模型，包括铁水温度、炉墙热损失、金属元素分配 率计算，以及风量、风温、原料入炉量、焦炭、附加焦等计算。 炉热指数一般应用于在预测妒热的变化趋势上，指数类型有很多，如 9 辽宁科技大学工程硕士学位论文高炉热状态预报主要方法 法国w u 指数、比利时的e c 指数、新日铁的t c 指数，住友公司的t s 指数等。 这些指数的具体计算方法虽然有些区别，但基本思想大体一致，即利用高 炉检测数据计算高炉下部的“过剩热”经验证明，炉热指数n 们“”的大小 与炉温高低及其变化趋势有着较好的对应关系，是提前较长时问、比较准 确判断炉温必不可少的基本数据。但是，基于机理模型的炉热指数模型只 有在原燃料条件稳定的前提下，才能实现在线运行，才能比较准确地反映 高炉的热状态。 一 基于时间序列的回归分析是最常用的统计分析预报方法，它是根据时 间序列的历史数据及其相关变量的历史及当前数据，对未来时刻的取值进 行估计，也就是寻找未来时刻的数据与历史和当前数据之间的某种函数关 系，如何根据历史数据与当前数据之间的关系确定合适的高炉热状态预报 模型是一个难以解决的问题；回归分析的方法是一种曲线递推的思路，它 很大程度上，决于曲线与事实的拟合程度，这对于具有很大突发性、偶然 性和不可预见性高炉运行状况来说，采用一条曲线来模拟是否合适还有待 于进一步的研究，即使可以，采用什么样的曲线来模拟也难以确定。此外， 这种曲线递推的时间段的确定也是一个难以解决的问题“3 1 。 炉热指数模型预报炉温可以综合多个指数进行判断，这些指数一般包 括：实测铁水温度，实测铁水含硅量、铁水温度的变化量、燃料比、实测 风口前端温度、溶解损失碳量、下料指数、时间间隔科批数指数、熟风压 力与风量对称关系指数、炉顶煤气成份、渣皮脱落等。对每种指数分别利 用隶属函数和确定性因子进行处理，确定当前炉热属于“过热”、。偏热”、 “正常”、。偏低”或。过低”。 2 3 高炉铁水含硅量预报方法 近年来，对高炉热状态预报多采用动态数据分析自适应模型( a r m a x ) 和神经元网络等方法，由于高炉惯性和大量参数相互作用，在高炉冶炼实 际中应用的不多。 2 3 1 神经元网络方法 采用神经元网络对铁水硅含量进行预测n 8 m 州2 8 m ”，在预测计算前，必 须先要对收集数据进行有效处理，并随着观测数据的增加不断模型完善。 由于利用历史数据建立的模型不能完全反映时问序列近期和现时的特性， 辽宁科技大学工程硕士学位论文、高炉热状态预报主要方法 为了保证预测精度，需要随着数据的积累不断调整模型的参数。 2 3 1 1 神经元网络理论 神经元网络由大量节点( 神经元) 组成，每个节点向邻近的其它节点发 出信号，整个网络的信息处理便是通过这些节点之间的相互作用而完成的。 人工神经元网络的一个节点如图2 - 1 所示。 l i 围2 - 1 神经元网络节点示意图 y = 厂( w , x , - o ) ( 2 一1 ) 其中，x l ，x 2 x 。，为节点的输人分量，w 1 ，w 2 w 。为权重，也称 连接强度，0 为阈值，一般取为非线性函数，y 为节点的输出。人工神经元 网络的工作过程一般分为训练和测试两个阶段。在训练阶段，以一组输入 单一输出模式对作为训练样本集来训练网络。网络训练的过程即是网络参 数( 包括权重值、阈值等等) 的调整过程。在测试运行阶段，给定新的输人， 网络即能计算得到相应的输出。 蕾 n ，c 冀t t 图2 - 2 神经元网络拓扑图 【s i 】 辽宁科技大学工程硕士学位论文高炉热状态预报主要方法 s i 】l + l = s i 。+ o( 2 - 2 ) 口= ；五( 2 - 3 ) s i 】一+ - ，预报值； s i t ，本次铁水实际值；0 误差变量，由各种输入 参数构成。 由于输入层有1 3 个变量，这些变量或影响高炉热状态，或反映高炉炉 况，有些参数对高炉铁水硅含量的变化起正向作用，有些起副向作用。因 此，在给网络权重值赋初值时，根据参数对硅含量的影响作用的方向，给 定权重值的正负号，加快网络收敛速度。如：风温、炉顶温度、炉热指数 升高，预示炉温升高，铁水硅含量相应升高，则权重值为正；风量、料速、 全压差、喷煤量增加，预示炉温降低，硅含量降低，则权重值预定为负； 权重值的具体大小由网络学习过程不断修正。 2 311 参数归一化处理 在神经元网络的学习过程中，由于输入参数量值不统一，需要变换函 数进行归一化处理m 1 。 对于上升型参数处理如公式( 2 - 3 ) 所示： x , o ：墨二苎鲍 ( 2 - 3 ) 薯m 一薯_ 对于下降参数处理如公式( 2 4 ) ： x , o ：k 二墨 ( 2 - 4 ) 而m 一葺m 网络实际输入权重计算函数如公式( 2 5 ) ： l ，2 万1 ( 2 - 5 ) 2 3 2 炉热状态操作指导系统 辽宁科技大学工程硕士学位论文 高炉热状态预报主要方法 热 状 输 态 出 爿 孟 重 2 刮摩i k 摹 断。 t 髯 鼍 苒 采 綦 嘉 叠 研二 纂 ：丑 识 蔗 图2 3 系统构成流程 系统最基本的组成部分是知识库、数据库、推理机和输出界面，系统 从服务器读取所需要的数据通过再次处理后进入数据库，化检数据从化验 室服务器中直接读取，知识库按照高炉操作专家经验，如表2 一l ，表2 2 所 示，并把经验翻译成计算机语言事先作好，存放在数据库中，系统调用知 识库中的知识，运用推理机的推理逻辑进行推理判断，确定当前炉况或求 解待解决的问题，最后再运用知识库中的的知识对调剂炉况的动作种类、 动作量和时机做出决策，对热状态判断主要根据风压、料速、透气性指数 等一些工艺参数的水平和变化，然后做出高炉即时热状态判断及诊断出是 否向热或向凉，并根据连续几炉含硅量的变化趋势判定炉温变化趋势，? 最 后，提出调整热状态的操作建议，使炉况保持或恢复正常。 表2 - 1 炉温判断知识 辽宁科技大学工程硕士学位论文 高炉热状态预报主要方法 2 3 3 输入参数分析与确定 如前所述：高炉过程极其复杂，检测信息相对有限，生产过程影响因 素繁多，如图2 4 所示，操作参数间的关系存在诸多不确定性，数学描述 困难，再加上生产滞后性大，要定量准确地预测高炉过程的变化趋势是很 困难的采集反映高炉工况的主要操作参数，并对这些参数作跟踪对比显 示，以对炉况、炉热现状进行整体判断，为预报奠定基础。 图2 - 4 影响炉温因素 1 4 辽宁科技大学工程硕士学位论文 高炉热状态预报主要方法 ( 1 ) 确定与炉况和炉温相关的高炉主要操作参数( 如料速、十字测温 指数、炉顶温度指数、附加焦、o c 、煤量、煤粉水分、灰分、渣比、烧结 矿参数、炉顶煤气c o 。含量) 等，对这些参数变化进行实时监视，并根据每 一批科计算煤比、校正焦比和燃料比，同时跟踪每次铁水成分实际 s i 值 以及与上一次差值。通过参数数据趋势图组合，对比显示等，为分析判断 炉况、炉温现状及走势提供判断依据。 ( 2 ) 以上述参数为主，建立网络模型推理用高炉生产数据库，通过数 学分析得出各种因素对炉温影响的多元回归关系。建立包含诸因素变化对 焦比、炉温影响的定量关系。 ( 3 ) 影响炉温参数分类。在高炉内影响热状态的参数很多，既有入炉 原料成分、配料比、装料方式等上部调节参数，又有风量、风温、富氧量 等下部调节参数，并且各参数之间还存在着相互影响参数既有直接影响 热状态的，如风温、风压、入炉原料成分等，也有直接反映热状态水平的， 如铁水温度，铁水含硅量，煤气利用率等。 ( 4 ) 过程参数时间滞后性。高炉入炉原料引起的炉况变化，一般要在 5 8 h 才能显现出来，而鼓风引起的变化比较迅速，大约l h 显现，喷吹煤粉 一般4 h ，与此同时，输出变量的变化相同可能因高炉的“惰性”而产生的 后果不同，常常与高炉状态与炉况趋势有关。高炉热状态还受高炉炉况( 如 正常，滑料、悬料、管道等) 影响，在特殊情况下需要特殊处理。 围2 - 5 影响炉嚣因素分类 辽宁科技大学工程硕士学位论文 高炉热状态预报主要方法 2 3 4 推理规则 首先建立离线的热状态预报计算机仿真系统，经反复调整改进后形成 模型程序。之后与模型预报结果相联系，结合专家知识、逻辑推理方法， 作出炉热调整的具体动作决策( 如风温、湿分、煤量、焦炭量等) 指导模型。 如1 小时燃料比推理过程：喷煤量增加、料速减慢、每批料理论产铁量 ( k g h ) ；焦比：与矿焦比和原料t f e 有关，在矿焦比不变的情况下焦比一般 是不变的。在矿石中含铁t f e 的成分变化般比较小。焦比= 每批料含焦炭 量每批料理论产铁量；风温：为种调剂手段，提高风温对降低生铁含硅 具有重要意义，提高风温可降低焦比；鼓风湿份：为一种辅助调剂手段， 按其作用量进行推论；煤气利用率；与直接还原度、焦比、煤比关系较密 切，较高煤比( 1 8 0 k g t ) 情况下，很容易使煤气的利用率降低，从而使燃料 比升高。渣比：因其变化不太明显基本上维持在一个值附近浮动。影响渣 比变化的参数有矿焦比、t f e 、焦比、煤比：料速：不对含硅量赢接产生影 响，而是炉况变化的一个结果参数，可以用作为炉子向凉向热的判断依据。 辽宁科技大学工程硕士学位论文 鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 第三章鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 高炉热状态预报模型基于高炉信息化管理系统鞍钢高炉信息化管理 系统包括数据采集系统、数据预处理系统、参数特征值提取系统、逻辑推 理系统、数据存储系统、自学习系统、数学模型、炉长干预系统、w e b 发 布的远程等系统，系统组成如图3 1 所示数据采集系统采用t c p i p 协议 隔离技术；数据预处理包括一次处理和二次处理；参数特征值提取系统提 取含有时间的特征量；数学模型包含探尺、喷煤、理论燃烧温度、煤气流 分布、铁水含硅量预报等模型。预处理后的生产数据通过参数整定后变成 规整信号，通过阈值过滤由数字信号变成逻辑信号，通过逻辑推理墙过滤 和监视逻辑信号组，做出炉况评价及炉况异常预报；数据存储系统完成各 种数据的存储；自学习系统根据存储的数据与实际发生的结果进行比较， 为炉长提出参数修改意见；w e b 发布系统将高炉数据监控，炉况评价及炉 况异常预报数据由b s 系统在炼铁厂内部局域网上发布，并经过t c p 4 p 协议隔离系统及防火墙将数据在i n t e r n e t 上发布。炉长、指挥长、调度、 厂长等都可以在任何有i n t e r n e t 的地方观察高炉生产情况，指挥生产。 闰3 - 1 鞍钢大型高炉信息化系统组成 1 7 辽宁科技大学工程硕士学位论文鞍钒高炉热状态预报的信息化系统组成 3 1 鞍钢大型高炉( 3 2 0 0 m 3 ) 信息化系统功能 3 1 1 数据采集系统 鞍钢把高炉的控制分为热风炉、炉顶上料、高炉本体三个子系统，分 别采用几条总线，数据分散在不同的网络中目前，有的高炉采用以太网 组成的二级计算机系统。因为以太网容易受病毒的攻击及人为侵入，为了 不影响冶炼，网络局限在高炉范围内，数据无法远传，这给数据收集带来 较大的困难。 3 1 2 现场总线数据采集 在现场过程监控机上直接安装以太网卡，利用一台专用数据网关采集 数据，该计算机装有以太网卡及现场总线网卡，采用专用数据通信软件采 集数据，可同时运行f i x 3 2 ，r s l i n x 等通过d d e 系统或o p c 服务系统采集 数据( 鞍钢l o # 高炉、7 # 高炉和1 1 # 高炉) 。 3 1 3t c p i p 协议隔离 从以太网构成的二级计算机系统上采集数据，涉及到以太网的数据隔 离技术。采用专用的软件，由安装在二级网络上的计算机与数据采集机通 过r s 2 3 2 口传送数据，数据采集机运行在三级网络系统中，作到了二级与 三级之间的t c p i p 协议隔离，解决了数据的安全问题。 3 。1 4 数据库 高炉本体数据采样5 秒一次，由网关写入服务器的s q l 数据库中，再 根据各模型需要进行分类处理，分类后的数据分别写入不同的表中；上料 数据是根据日上料批数变化由网关写入s q l 数据库中。 3 2 数据预处理、参数特征值提取和参数自学习 数据预处理一次处理和二次处理，一次处理是过滤干扰数据，二次处 理是对数据做不同时间段移动平均值、方差进行计算，参数特征值提取系 统是根据参数值及其变化趋势提取含有时间的特征量。数据处理算法采用 参数平均值计算法： 辽宁科技大学工程硕士学位论文 鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 歹= 霉。y ， ( 3 式( 3 1 ) 中y 为参数的平均值。疗为所考虑数据的次数，只为瞬时 值。 变动参数的变化梯度如示( 3 - 2 ) ： 等= 艟乃一纠( 3 - 2 ) 式中型为参数随时间的变化梯度。 变动参数波动量的标准差用公式( 3 - 3 ) 表示： s = 佶( 乃一歹) 2 ( 3 - 3 ) 参数特征值提取，从每1 分钟的数据表取出参数值作为静态平均值， 参数特征值由参数的短( 1 分钟) 、中( 1 5 分钟) 、长期( 3 0 分钟) 的波动 值组成。 其中参数自学习系统以高炉生产过程中布料制度、送风制度、原燃料成 分为基础，调整相关参数的界限值，权重值为获得最佳效果采用启发式 搜索的方法，使参数学习过程沿着最佳路径进行。单项指数的界限值是采 用迭代方式求得的，权重的学习方法与之类似，但单项指数的界限值是线 性无关的，而权重值却是线性相关的。最终获得单项因子值，并将计算值 和界限值进行比较，确定单项因子属于的范围。 3 3 复合参数指数化计算模型 3 3 1 料尺模型 用于计算高炉生产过程中单位时间内下料批数、炉料下降速度、料尺 之间差值和判断炉料t 降均匀程度 3 3 2 喷煤模型 煤粉喷吹流量是通过喷吹罐电子称重量变化速率得到的，倒罐期间平 滑曲线斜率值作为单位小时的煤粉喷吹量 辽宁科技大学工程硕士学位论文鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 3 3 3 理论燃烧温度模型 利用区域热平衡原理计算得出，与铁水含 s i 预报模型一起作为判断 炉温变化趋势。 3 3 4 换炉模型 判断当前时刻是否处于热风炉换炉状态，保持风量与热风压力参数处 于平衡状态： 3 3 5 煤气流模型 模型是在寻求合理的煤气流分布和较高的煤气利用率的基础上建立起 来的，在分析大量高炉实际数据的基础上，通过模式识别进行参数学习， 得到煤气流模式的参数，然后利用这些参数判断当前炉内煤气流的分布模 式。与无科钟模型一起指导高炉布料操作 3 4 鞍钢高炉信息化管理系统采用的新技术 3 4 1 参数整定 经过预处理后的数据，采集周期大约5 秒参数整定主要根据后续数 据判断的需要将数据变成按不同时间间隔，不同幅值域，不同时域、时延 域的规整信号。例如整定规则的描述可能是：“1 分钟风温的平均值”；“5 分钟风压的最大值”等，图3 - 2 。整定规则可以由炉长根据经验、自学习 结果、原料情况等随时添加和修改，整定后的数据存储到数据库中，以备 后续程序处理。 辽宁科技大学工程硕士学位论文 鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 风压 风压1 分钟均值一 风压5 分钟均值 参 风压3 0 分钟均值 数 风压l 小时均值 整 定 数据库 3 4 2 阈值处理 田3 - 2 风压参数整定举例 阈值处理主要根据事先设定的整定数据的阈值范围，监视数据的变化。 一旦有参数超出设定阈值范围逻辑状态由。假”变为。真”。这样通过阈值 判断的数据变成了逻辑信号。 3 4 3 逻辑推理与推理机设计 不同的逻辑组合反映高炉的工作状况。根据逻辑组合情况可以对高炉 的工作状况作出评价，炉况评价分正常、一般、差三个等级，分别对风量、 风压、炉温、料尺、料速、煤气、炉缸、铁水含硅等工作参数作出实时评 价。由逻辑推理可以对高炉异常情况作出预报。异常预报根据发生的概率 分三级。一级 o 7 。可以预报悬料、崩料、难行、 向凉、向热、管道、炉缸雄积、边缘气流或中心过吹等用于炉况评价和 炉况诊断。 3 4 4 炉长干预系统 由于高炉炉役变化或操作制度有重大变化，系统对炉况诊断与评价的 结果会与实际发生偏离，炉长只需要根据实际炉况对不正确预报结果加以 确认，超过三次后，系统会自动修改参数阈值，并显示需要修改规则的序 号 2 i 辽宁科技大学工程硕士学位论文鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 3 5 高炉信息化计算机系统硬件组成 系统由3 台服务器及5 台微机形成的局域网构成其中1 台服务器用 于存储原燃料成分、渣铁成分及其它化验成份分析数据；1 台服务器负责 对采样数据处理并分发到各系统，另l 台服务器负责与调度室及人工智能 系统终端进行数据通讯联系；2 台微机作为网关，l 台终端用于显示，2 台 终端用于开发系统组成如图3 3 所示，图3 - 4 所示为鞍钢高炉计算机局 域网络构成。 l 斛p i , c 本d c 垫b 剖醮。卜 服务器l 一竺：竺= | 鼬r _ 1i p 胍i , c 职d c s * - 剖账。卜 服务器2一竺：竺： r ，1l 化检验数据pi 终靖。 服务器3 r l 一 j 图3 3 系统组成 图3 - 4 鞍钢高炉计算机局域网络构成 辽宁科技大学工程硕士学位论文 鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 3 6 软件系统 3 6 1 数据采集、通讯与查询系统 利用数据采集应用程序读取实时数据影射表中基础自动化仪表( p l c 、 o c s ) 数据，形成s q l 数据库文件，数据文件经过二次处理进入数据库数 据库包括基础数据库、专家知识库和推理机推理的中间结果。 3 6 1 1 实时数据采集系统 通过数据采集应用程序读取实时数据影射表中基础自动化仪表( p l c 、 o c s ) 数据，然后通过o d b c 数据库连接，数据预处理并形成实时数据文件， 供给生产过程监控系统的在线动态画面、数据和趋势曲线的显示 根据高炉信息化的各种功能要求，通过数据检测与数据处理软件，建 立起冶炼过程数据库系统，形成冶炼过程实时数据和经优化处理的历史数 据并存的数据库系统。 开发建立远程冶炼过程监控系统。开发建立各冶炼过程的模拟动态画 面，在线显示生产过程参数的趋势曲线和历史曲线以及报警。通过光纤网 络实现生产过程远程在线监控并可以通过人工智能系统进行生产过程在线 操作指导系统数据通讯软件框图如图3 - 5 所示。 图3 - 5 系统数据通讯软件框图 辽宁科技大学工程硕士学位论文鞍钢高炉热状态预报的信息化系统组成 3 6 1 2 实时数据采集系统的关联支持 高炉本体部分采用a b 公司p l c ，上料系统采用莫迪康p l c ，第一台网 关安装有1 7 8 4 k t x 通讯板及以太网卡；另一台网关安装了m o d i c o i l 的网络 适配器s a 8 5 和以太网卡 炼铁及烧结化验室各有两台色谱仪完成铁水、炉渣成分化验。化验数 据可以直接从计算机上提取化验室数据通讯系统框图见图3 - 6 图3 - 6 化验室数据通讯系统框图 3 6 2 数据库与数据平台 数据库包含以下内容：高炉操作参数、布料参数、化检验数据、各种 温度参数、冷却系统参数数据类型分为：原燃料数据表、高炉操作参数 表、冷却系统数据表、炉体温度数据表、布料数据表和十字测温数据表， 各表中数据除布料数据外，其它数据表中秒级数据每1 小时更新一次，不 保留历史数据。同时对数据库数据进行预处理，预处理过滤掉一些在采集 过程中出现的干扰数据；并根据系统开发需要对各种数据做不同时间周期 移动平均值计算，时问段分别为1 分钟、1 5 分钟、3 0 分钟、l 小时、8 小时， 平均值数据作为历史数据永久保留。高炉数据库结构如图3 7 所示。 在数据平台基础上，利用数理统计、回归分析以及优化计算等方法统 计分析处理高炉操作参数。 望主翌垫奎兰三堡堡主兰垡堡塞 壁塑壹竺垫鉴查塑堡堕笪皇垡墨竺垄堕 图3 7 高炉生产过程数据平台 辽宁科技大学工程硕士学位论文 高炉热状态预报模型在鞍钢高炉应用 第四章高炉热状态预报模型在鞍钢高炉应用 及早、准确知悉高炉热状态，控制好高炉的炉温，是保证高炉冶炼稳 定、顺行的关键所在。高炉冶炼过程是在高温和一定压力条件下，进行传 热、传质和动量传递的同时进行一系列复杂的化学和物理反应，整个过程 是在封闭的炉内进行的，炉内的各种状态是很难直接测量获得这个过程 的复杂性、不可见性，以及高炉固有的热滞性、操作者操作水平存在的差 别，加上鞍钢高炉检测手段少，如果仅靠传统的手段开发高炉热状态预报 模型很难达到较高的命中率。 因此，本模型利用鞍钢高炉操作者在炉温判断方面，长期积累的丰富 经验，形成高炉专家知识，与递推的神经元网络、时差方法相结合。由于 高炉冶炼过程是一个热惯性很大，各种参数变化对高炉的状态产生影响延 迟的时间很长、且产生影响的延迟时间也不一致，因此高炉冶炼操作要求 能够对高炉热状态提前预报，更显得急切和重要。对于高炉热状态的判断， 目前广泛采用的方法是依据铁水含硅量来判断。实践证明这是一种相当准 确、有效的方法。本高炉热状态预报模型亦采用以铁水含硅量为热状态特 征的方法。 4 1 鞍钢高炉热状态预报模型的原理