高炉操作炉型诊断及智能识别系统概要PPT课件

高炉操作炉型诊断及智能识别系统 关于 高炉操作炉型诊断及智能识别系统 鉴定的汇报提纲 1 系统简介 系统组成 主要功能2 项目研究情况3 高炉操作炉型诊断及智能识别系统的开发及应用 一 系统简介 系统组成 主要功能及性能 1 1 武钢1高炉炉体结构的特点 武钢1号高炉采用了铸铁冷却壁和铜冷却壁相结合的方法 在国内第一次成功采用了一体化的高炉软水密闭循环技术 第一次采用了薄炉衬技术 高炉设计寿命为15年 维护一个稳定合理的高炉操作炉型成为实现高炉长寿的关键技术 很难对高炉炉内进行直接测量 间接的方法 如通过炉顶煤气分析仪表 渣铁分析 高炉炉身的温度检测等 其中通过对炉身温度变化规律的分析我们可以获取许多信息 可以获取煤气流及炉料分布的信息 可以知道高炉炉墙处渣皮形成及脱落情况 可以评估软熔带的位置及形状等 1 2 高炉炉型管理的难点 1 3 高炉炉型管理的方法 事后管理 热负荷测量等 高炉操作人员只能通过经验来判断炉墙温度的变化的特点并以此来区分炉型的不同特征 及判断是否满足高炉操作的要求 为解决上述问题 就需要通过一种方法来自动识别高炉炉型变化的特点 事前管理 本研究就是想采用人工神经网络的方法来对炉型变化的特点自动进行分类 为高炉操作人员提供参考 必须借助于计算机技术 现代化的大型高炉装备了1000多支热电偶 只通过人工对这些信息进行分析综合是不现实的 武钢目前没有合适的炉型管理软件 如何充分利用武钢多年来形成的炉型管理经验并使之信息化 实时化 是目前我们尚未解决的课题 炉型控制模型 一高炉铜冷却壁 铸铁冷却壁混用操作炉型诊断及智能识别系统 1 4 开发炉型管理系统的必要性 1 5 系统组成 二 项目研究情况 基础 高炉冷却壁温度的检测数据 方法 采用自组织特征映射方法 SOFM 编成计算机软件 目的 自动地对温度数据变化的特征进行分类 进而用于判断不同的炉型特征 2 1技术路线 高炉冷却系统的监测数据 通过DCS控制系统 传到高炉本身的数据库中 高炉的人工输入数据及高炉操作指标 结合模型模式识别的结果 得到当前状态下高炉操作炉型的变化特征 从而评估炉型的特征 给高炉操作人员提供操作指导 2 2 主要的数据种类 Kohonen方法是芬兰Kohonen教授提出的自组织网络方法 SelfOrganizingNetworks 又称为自组织网络 这是一种无监督的自学习 自组织人工神经网络 它利用脑神经的空间结构映射外部复杂数据结构 并进行矢量化和压缩数据 Kohonen网络是用一个像大脑皮层那样的二维平面网络来表征输入信息 通过学习算法 使相邻近的节点表征出输人的不同类别特性 称之为特征映射 通过反复地将输入图样和存储在每一个节点上的矢量进行比较 如输入与节点矢量相匹配 则用该节点处的映射区域来优先表征该类训练数据的特征 2 3 Kohonen方法简介 2 3 Kohonen方法简介 2 我们知道 大脑皮层的二维互联神经网络能表征外部世界高维信息 Kohonen网络也是用一个格状平面网络来表征输入信息 所有输入都和网格上的每一结点相连 每一个网格结点都是输出结点 它们只和相邻的其他结点相连 通过学习算法 使相邻近的结点表征出输人的不同类别特性 称之为特征映射 通过反复地将输入图样和存储在每一个结点上的矢量进行比较 如果输入与结点矢量相匹配 则用该结点处的映射区域来优先表征该类训练数据的特征 人机界面的显示也是通过VC来完成的 主要的开发结果见下图所示 2 4 人机界面 1 2 4 人机界面 2 三 炉型管理系统的应用 炉型状态的判定问题 SOFM 炉型优劣的判断问题 指标对比 炉型的调剂问题 布料 附加焦等 3 1 高炉炉型管理需要解决的几个问题 3 1 模型的试运行及其应用效果 该软件开发出来并安装到1号高炉的计算机系统上 从2003年11月份投入试运行 11月份操作炉型出现波动期间 该软件及时准确地分析出了炉型变化的特点及变化的过程 高炉操作人员通过这个分析平台 及时找到了炉型变化的原因 采取了有效措施 逐渐使高炉操作炉型及时恢复到了正常状态 3 2 模型的试运行及其应用效果 2003年11月上旬 由图中可见 11月上旬炉型变化剧烈 高炉操作炉型不能维持在稳定的状态下 3日后多次出现低 Si 高 S 的情况 上旬由于焦炭缺口较大 高炉使用外购焦以及库存焦炭多 造成高炉透气性太差 高炉中心过分发展 边缘气流不稳 渣皮频繁脱落 炉型变化的特点 3 3 模型的试运行及其应用效果 2003年11月上旬 1 11月块矿变化及中下旬大量使用大矿槽烧结矿 2 同时进口球团配比的降低 致使入炉熟料率降低 使得原燃料的配比变化很大 导致入炉矿石的质量难以稳定 3 因为5座高炉同时生产 焦炭缺口较大 使得高炉不得不经常性的补充库存焦和外购焦 致使焦炭的冶金性能及质量也无法保持稳定 4 本月共吃进库焦250t和外购焦42车 其中主要集中在上旬 5 由于外购焦水分 灰份较高 对高炉的透气性带来了不利的影响 炉型失常的原因 11月上旬1号高炉炉型的变化如上图所示 3 4 模型的试运行及其应用效果 2003年11月中旬 SOFM经分类获得的11月中旬炉型变化图 由图中4 5 6 7点可见 炉墙温度上升 达到了炉型调整的目标 3 5 模型的试运行及其应用效果 2003年11月下旬 1 由于采取了有效措施 高炉炉况得到了迅速恢复 2 11月份由于各种各样的原因 全厂产量压力较大 因此 1号高炉在炉型还没有完全调整到位时就进行了强化冶炼 各种参数开始还原 恢复了9 角位的矿石 加重了边缘 调整以后 虽然高炉风量没有较大变化 产量也较高 但是 冷却壁温度开始慢慢下降 特别是5至10段之间的温度 3 虽然暂时不会对产量有影响 但是 一旦结厚形成 将再次对炉况产生不利 从下图中4 5 6点可看到 冷却壁温度在逐渐走低 到月末 产量下降 风量减少 可说明这一观点 下旬高炉操作的特点 模型的试运行及其应用效果 2003年11月下旬 经过近一个月的炉况调剂 采取了一系列的操作措施将1号高炉的冷却壁温度控制在合理范围内 稳定煤气流分布 炉况好转 高炉进入了高产期 特别是2004年2月份以来 高炉各项经济技术指标全面刷新了历史记录 表2列出2003年12月 2004年4月期间武钢1号高炉的主要技术经济指标的变化 在此过程中 操作炉型模型的应用发挥了积极的作用 2003年11月 2004年4月武钢1号高炉主要技术经济指标 3 6 2004年以来的炉型管理 3 7 2004年以来的炉型管理 2004年2 3月炉型控制 2004年2月1 7日炉型变化图 冷却壁高温区下移 炉型稳定 3 8 如何寻找最优化的炉型 首先是识别出高炉炉型的状态及其演变的过程 这可利用本模型的冷却壁温度变化模式识别来完成 其次是判断当前状态下高炉操作炉型的优劣 可以通过对一段时间内高炉操作指标的变化进行统计分析 找出最优的操作炉型 高炉合理操作炉型的监测和诊断包括两项内容 对应这25种炉型模式 在表中列出了各种炉型状态出现的天数及利用系数和焦比指标 经过统计分析发现 图中第05 10类炉型的指标是比较好的 这些模式集中出现在3月份 正说明最佳模式的炉型是高炉获得高指标的主要原因 2 相关结论 1 如何寻找最优化的炉型 总结 本模型根据冷却壁温度的分布特点将它分为25种类型 图34列出了2003年11月到2004年3月共152天的炉型分类图 3 武钢1号高炉高炉炉型分类 152天 及相关指标 3 9 炉型状况的综合判断 1 在操作中通常根据炉体热负荷的变化来实时监控高炉操作炉型的变化 2 根据多年来武钢炉型管理的经验 正常状态下高炉的热负荷为20000 45000MJ h 低于和高于这个范围都是不正常的 3 2004年以来 1号高炉的热负荷控制在20000 50000MJ h的合理范围内 图38 保持着合理的操作炉型 生产处于稳定顺行的状态