T-CISA 304-2023 铁矿球团生产作业智能化技术要求

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H07

CISA T/CISA

304—2023铁矿球团生产作业智能化技术要求Technical

requirements

for

operation

intellectualization

of

iron

ore

pelletizingproduction 中国钢铁工业协会 发

布学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/CISA

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1.1—2020

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38637.2-2020

5.1

5.2

7.1

0.5%7.2

0.2%7.3

7.4

0.2m

7.5

90%7.6

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学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载7.7

7.8

8.1

8.1.1.1

5.2

8.1.1.2

8.1.1.3

8.1.1.4

5.38.2

6.18.3

6.2

3d

SiOSiO兔学兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/CISA

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9.1

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9.3

9.4

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学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载a)

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、b)

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c)

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。9.5

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、TFe

合格率、FeO

9.6

10

10.1

10.2

10.2.1

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a)

b)

c)

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10.2.2

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10.2.3

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10.2.4

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学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载10.3

10.3.1

10.3.2

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10.3.3

10.3.4

10.3.5

10.3.6

智能干燥模型的控制准确率宜不低于

85%10.4

10.4.1

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10.4.2

辊压机上方漏斗料位的目标控制范围应根据漏斗的总高度确定，一般在总高度的

10.4.3

10.4.4

10.4.5

85%10.5

10.5.1

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10.5.2

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10.5.3

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10.5.4

10.6

10.6.1

10.6.2

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10.6.3

10.6.4

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10.6.5

10.7

10.7.1

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10.7.2

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：机兔ｗｗｗ学兔．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/CISA

兔ｗｗｗ学兔．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载10.7.3

10.7.4

10.7.5

对布料厚度进行优化后，厚度误差控制（实际布料料厚与目标厚度的绝对误差小于

）的

80%10.8

10.8.1

10.8.1.1

10.8.1.2

10.8.1.3

10.8.2

10.8.2.1

10.8.2.2

10.8.2.3

10.9

10.9.1

应建立环冷机受料斗料位与环冷机机速智能匹配模型。通过数据挖掘和机器