2023铁矿球团生产作业智能化技术要求

铁矿球团生产作业智能化技术要求PAGEPAGE1铁矿球团生产作业智能化技术要求范围本文件适用于钢铁行业带式焙烧机和链篦机-回转窑-规范性引用文件（包括所有的修改单适用于本文件。GB/T38637.2-20202部分：数据管理要求GB/T50491铁矿球团工程设计标准术语和定义本文件没有需要界定的术语和定义。缩略语下列缩略语适用于本文件。DCS：分布式控制系统（DistributedControlSystem）ERP：企业资源计划（EnterpriseResourcePlanning）LIMS：实验室信息管理系统（LaboratoryInformationManagementSystem）MES：制造执行系统(ManufacturingExecutionSystem)PLC：可编程逻辑控制（ProgrammableLogicController）基本要求GB/T50491的要求。PLC系统、DCS系统、LIMS系统、MES系统和ERP系统。系统架构铁矿球团生产作业智能化系统架构见图1。设备要求0.5%。0.2%。烘干机应安装煤气量、风量、炉膛温度、炉膛压力、尾气温度等测量仪器或仪表。0.2m2个。1%90%。带式焙烧机台车料层应安装料位计。各风箱温度、压力应安装测量仪器或仪表。链篦机料层、环冷机受料斗应安装料位计或料位监测设备。10℃以内。注：虚线框的内容不在本文件规定范围内。图1铁矿球团生产作业智能化系统架构图数据要求数据采集感知数据GB/T38637.2-2020中5.2的要求。1中的内容。质量数据宜采集所有参与配料的物料价格数据和库存数据。1中的内容。控制数据控制数据的采集应符合GB/T38637.2-2020中5.3的要求，采集对象应包括但不限于表2中的内容。数据处理应符合GB/T38637.2-2020中6.1的要求。数据存储8.3.1GB/T38637.2-20206.2的要求。3d。1min3个月。模型相关的数据应根据模型需求确定存储时间。1数据类型采集对象质量数据TFeSiO2CaOSH2OAl2O3MgO、P、K及烧损；检验频率宜不低于每批次检测一次；————球团矿化学成分：检测项应包括TFe、R（碱度）、FeO及S等，宜包含SiO2、Al2O3、CaO及MgO等；检验频率宜不低于每批次检测一次；——球团矿物理性能：检测项应包括粒度组成（8mm-16mm）%、粒度组成（-5mm）%，宜包含转鼓指数（+6.3mm）%及耐磨指数（-0.5mm）%等；检验频率宜不低于每班检测一次；——球团矿冶金性能：检测项应包含还原度指数、还原膨胀指数和低温还原粉化性，宜包含软化性能及熔滴性；检验频率宜不低于每周次检测一次。生产数据——预配料仓、配料仓的仓重，——物料水分检测值，——皮带秤检测值，——烘干筒炉膛温度、布袋出口温度及尾气温度，——烘干筒炉膛压力、煤气压力，——缓冲料仓仓重，——辊压机上方直漏料位，——造球上料量，——生球入机量，——带式焙烧机各烧嘴温度、风箱温度、烟罩温度（或回转窑筒体温度、窑尾温度），——煤气/煤粉消耗量，——环冷机风量。设备数据——各主体设备的启停信号，——各皮带的运转信号，——烘干机转速、煤气阀门开度、鼓风机频率，——缓冲仓圆盘转速，——辊压机驱动侧和非驱动侧压力、电机电流、辊间隙、定辊和动辊转速，——混合机转速，——造球盘转速、倾角，——带式焙烧机机速（或链篦机机速、回转窑转速和环冷机机速），——工艺风机频率。智能分析原料质量分析应能够对原料质量检化验数据进行查询。原料质量评价结果应以量化数据给出，并按质量优劣顺序进行排序。应根据原料质量检化验指标要求设定超限报警标准。当指标超限时应及时报警。表2控制数据采集要求数据类型采集对象控制数据——预配料、配料下料量设定值，——烘干筒煤气阀门开度设定值，——烘干筒鼓风机频率设定值，——缓冲料仓转速设定值，——辊压机转速设定值，——辊压机压力设定值，——混合机转速设定值，——造球打水量设定值，——造球盘转速设定值，——布料厚度设定值，——带式焙烧机烧嘴煤气阀开度设定值（或回转窑喷煤量设定值），——工艺风机频率设定值。料层透气性分析应通过数据挖掘和算法分析等方式，给出不同原料和工况下各工艺段料层最佳透气性范围。回转窑状态分析应建立回转窑状态模型，包括回转窑结圈厚度计算模型、耐材脱落计算模型。窑内温度分布宜结合窑内温度监测点、热工操作以及机器学习算法实时迭代更新。应考虑环境温度、风速及窑内纵向实时温度分布对模型计算结果的影响。模型分析结果宜以三维可视化方式显示，相关数据应实时更新。热工分析与球团矿抗压强度、氧化亚铁含量相关的热工参数包括但不限于：成品球粒度分布、上料量、干燥段温度、抽干段压力、预热及焙烧温度、焙烧压力、冷却段温度等；与转鼓指数相关的热工参数包括但不限于：预热段风箱温度、预热段烧嘴温度、工艺风机转速等；/链篦机机速及台车长度方向上的料厚分布等。应根据热工在线综合分析方法实时计算结果，给出各热工参数的操作适宜范围和实时评分结果。当评分偏离合理范围时应及时报警并提供操作建议。球团矿质量分析应能够对球团矿质量数据进行查询，质量数据包括球团矿的化学成分、物理性能和冶金性能。应具备球团矿质量优劣判定功能。判定指标应支持人工设定，包括但不限于：抗压强度合格率、TFeFeO能源消耗分析智能生产作业逻辑架构球团智能生产作业与智能分析间的逻辑关系见图2。智能配料应以现有原料条件和球团矿质量要求为约束条件，以原料成本最低为优化目标，建立智能配料模型，给出最佳配料方案。具体内容如下：现有原料条件应包括各原料、辅料的价格及其配用限制；球团矿质量要求包括铁品位、碱度、二氧化硅等限制范围；最佳配料方案应包括各种铁精矿配比、粘结剂配比、原料成本价格、铁精矿混合成分、混合料成分及球团矿预测成分。模型所用参数应允许人工修改。可修改内容包括：增减原料种类、变更原料的使用限制、球团矿质量要求及原料检化验数据等。智能配料模型宜进行球团矿质量追溯。若球团矿成分超出质量要求，则应调整原配料方案中该成分的控制范围，自动计算新的配料方案。配料方案宜直接下发给生产系统执行。图2球团智能生产作业与智能分析间逻辑架构图智能干燥应建立铁精矿干燥控制模型，对煤气量和鼓风量进行实时优化控制。应通过机器学习算法建立干燥后物料水分与煤气量、鼓风量等控制参数的关联关系，实现模型的优化迭代。模型应考虑设备安全和生产安全，包括但不限于对炉膛温度和压力的范围限制。干燥后的物料水分限定范围应支持人工设定和修改。干燥工序的控制参数应直接下发给生产系统执行。85%。智能辊压应采用数据挖掘和机器学习算法，建立缓冲仓下料量、辊压机上方漏斗料位、辊压机出料量之1/31/2之间。漏斗料位控制范围应支持人工设定和修改。模型应考虑缓冲仓的安全料重范围，保证不冒料、不空料。辊压工序的控制参数宜直接下发给生产系统执行。85%。智能混合应建立混合料入机量与混合机转速、混匀时间的关系模型。根据混合料入机量的变化自动调整混合机控制参数，保障混匀效果。若在混合工序配置了加水操作，应能根据干燥后物料水分值和造球水分要求值，实时计算混合工序的加水量。当混匀料水分出现异常时，应能及时报警。异常水分值宜自动关联到干燥、造球工序的相应智能模型。混合工序的控制参数宜直接下发给生产系统执行。智能造球应采用智能算法，根据生球图像进行实时粒度分析。应结合成球机理和现场操作经验，建立生球粒度实时控制模型。通过模型判断是否应进行造球操作调整，调整内容包括但不限于对加水量和圆盘转速的调整。自动调节加水量时，应合理分配滴水量和雾水量。若出现混合料水分过大或过小等极端异常情况应能及时发出报警，宜自动关联到干燥、混合工序的相应智能模型。造球工序的控制参数宜直接下发给生产系统执行。智能布料应建立布料厚度调整模型。根据生球入机量、球团矿产量要求、台车参数及机速，实时计算合理的布料厚度范围。当实际布料厚度超出合理范围时，应及时调整布料控制参数。布料控制参数包括但不限于：机速、摆动皮带加速度等。33个以上平均分布的料层厚度监测值平均值。布料控制参数宜直接下发给生产系统执行。对布料厚度进行优化后，厚度误差控制（50mm）的80%。智能焙烧带式焙烧机应建立焙烧参数优化控制模型。结合热工分析、数据挖掘和机器学习算法，根据不同原料种类和配比、生球质量、入机量、布料状态、球团矿质量要求，给出不同工况的最佳焙烧操作参数范围。操作参数包括但不限于：预热段升温梯度、焙烧段最高温度、冷却段的温降梯度、工艺风机风量等。模型应随着工况样本的增加自动完成更新迭代。应将当前焙烧参数值和最佳操作范围进行实时对比。当焙烧参数出现偏离时应及时报警，并提供相应操作建议。回转窑应建立喷配量优化模型。根据窑头实时温度分布、窑尾温度的变化对喷煤量进行优化调整，保障球团固结焙烧效果。8.3.4的计算结果，对烧嘴内外风量的分配、助燃风机频率进行优化调整。回转窑控制参