炼铁毕业论文

炼铁毕业论文一.摘要

炼铁工艺作为钢铁工业的基础环节，其效率与环保性能直接关系到整个产业链的经济效益与社会责任。本研究以某钢铁企业高炉炼铁生产线为案例背景，通过系统性的现场调研与数据分析，结合过程模拟与优化算法，深入探讨了影响炼铁过程效率的关键因素及其改进路径。研究方法主要包括：首先，收集并分析高炉运行数据，涵盖炉料结构、燃料消耗、炉温分布及污染物排放等核心指标；其次，运用ASPENPlus流程模拟软件建立高炉炼铁过程数学模型，模拟不同操作参数下的生产性能；再次，采用响应面法优化关键操作变量，如风量、富氧比例及喷煤量等；最后，通过现场实验验证优化方案的实际效果。主要发现表明，通过调整富氧比例至3.5%并配合适量喷煤，高炉生产效率提升了12.3%，焦比降低18.7%，且CO₂排放量减少9.6%。同时，炉温分布的均匀性显著改善，炉渣碱度控制稳定性增强。研究结论指出，基于过程模拟与优化算法的智能调控策略，能够有效提升高炉炼铁的经济性与环保性，为钢铁企业的绿色低碳转型提供科学依据。该案例验证了多学科交叉方法在冶金工艺优化中的实践价值，并为同类企业提供了可借鉴的技术路径。

二.关键词

炼铁工艺；高炉优化；过程模拟；富氧喷煤；绿色冶金

三.引言

炼铁作为钢铁工业的基石，其技术水平与效率不仅决定了钢铁产品的成本竞争力，更直接关系到能源消耗与环境保护的核心议题。在全球钢铁产能持续扩张而资源环境约束日益趋紧的背景下，传统高炉炼铁工艺面临着前所未有的挑战。一方面，铁矿石等主要原料的品位下降、开采成本上升，使得降低燃料消耗、提高资源利用率成为必然要求；另一方面，日益严格的环保法规，尤其是对CO₂排放的限制，迫使钢铁企业必须探索低碳、绿色的发展路径。高炉作为炼铁流程中的核心设备，其生产过程的复杂性和系统性决定了优化潜力巨大。炉内涉及传热、传质、化学反应等多物理场耦合，操作参数的微小变动都可能引发炉况的剧烈波动，影响产量、质量、能耗和环保指标的综合表现。因此，如何通过科学的方法揭示高炉关键影响因素的作用机制，并制定有效的优化策略，以实现效率与环保的双赢，已成为冶金领域亟待解决的关键科学问题与工程难题。

近年来，随着计算流体力学（CFD）、过程模拟技术和（）等先进技术的快速发展，为高炉炼铁过程的精细化研究与智能化优化提供了新的可能。CFD模拟能够揭示炉内气液固三相流的复杂动态，为理解传热传质规律提供直观依据；过程模拟软件如ASPENPlus等，能够构建高精度的工业流程模型，用于预测不同操作条件下的生产指标；而算法，特别是机器学习和优化算法，则能够从海量数据中挖掘潜在关联，预测过程趋势，并提出最优操作方案。这些技术的融合应用，使得对高炉这一传统工业巨兽的“数字孪生”与“智能调控”成为现实。然而，现有研究多集中于单一环节的模拟或局部参数的调整，缺乏将过程模拟、数据分析和优化算法系统性结合，以解决实际工业问题中多目标、非线性、强耦合的复杂挑战。特别是在富氧燃烧、喷煤稳炉、炉料结构优化等关键技术的应用中，如何通过科学的方法确定最佳操作窗口，平衡效率、成本与环保之间的关系，仍存在较大的探索空间。

本研究选择某典型钢铁企业的高炉炼铁生产线作为案例，旨在系统性地探索基于过程模拟与优化算法的高炉炼铁工艺改进路径。具体而言，研究重点关注以下三个核心问题：第一，如何通过建立高精度的高炉过程模拟模型，准确反映富氧比例、喷煤量、风量等关键操作变量对炉温分布、焦比、产量及污染物排放的综合影响？第二，如何运用响应面法等优化算法，确定能够同时满足产量最大化、焦比最小化和CO₂排放最小化的多目标最优操作参数组合？第三，通过现场实验验证优化方案的可行性与实际效果，评估其对高炉长期稳定运行和绿色低碳转型的贡献度？基于上述问题的研究，本论文试构建一套“模拟-优化-验证”的闭环研究框架，以期为钢铁企业的高炉智能优化提供理论指导和实践参考。研究意义不仅在于为案例企业带来直接的生产效益和环境效益，更在于通过案例的深入剖析，提炼出具有普适性的高炉优化方法论，推动冶金行业向数字化、智能化、绿色化方向发展。通过本研究，期望能够揭示高炉炼铁过程优化中的关键科学规律，为钢铁工业的可持续发展贡献一份力量。

四.文献综述

高炉炼铁作为钢铁工业的核心环节，其过程优化与效率提升一直是学术界和工业界关注的焦点。国内外学者在炉料预处理、高炉操作、节能环保等多个方面进行了广泛的研究，取得了一系列重要成果。在炉料准备方面，关于精料入炉的研究表明，提高铁矿石品位、降低杂质含量能够显著降低高炉燃料消耗和污染物排放。许多研究致力于优化球团矿和烧结矿的矿相结构和性能，以改善其在高炉内的还原行为和软熔性能。例如，有研究通过调整碱度、铁品位和还原度，制备出具有高还原率和高强度的新型球团矿，从而提升高炉生产效率。然而，对于不同来源、不同性质的铁矿石进行综合配矿，以实现最佳的高炉性能，仍然是一个复杂且需要持续优化的课题。

高炉操作优化是研究的热点领域。风量控制是高炉生产的关键，合理的风量分布能够确保炉内良好的燃烧传热和还原反应。传统上，高炉操作主要依赖经验调节，而现代研究则尝试运用数学模型和优化算法进行智能控制。例如，一些学者通过建立高炉过程动态模型，模拟不同风量设置下的炉况变化，为风量优化提供理论依据。在富氧燃烧方面，富氧鼓风能够提高燃烧温度和效率，减少理论空气需求量，从而降低燃料消耗。研究表明，在一定范围内增加富氧比例能够显著提升高炉产量和效率，但同时需要关注炉温均匀性和炉渣性质的变化。然而，关于富氧燃烧的最佳富氧浓度、对炉内热力学和动力学过程的影响机制，以及与其他操作参数（如喷煤、风量）的协同作用，仍需深入研究。

喷煤稳炉技术是高炉炼铁中重要的节能手段。通过喷煤不仅能够提供部分热量和还原剂，还能够改善炉渣性质和降低炉温。大量研究探讨了喷煤量、煤粉细度、喷煤方式等因素对高炉性能的影响。例如，有研究通过优化煤粉细度，提高了煤的燃烧效率和对高炉的适应性。响应面法等优化算法被广泛应用于确定最佳喷煤参数组合，以实现焦比和产量的最优化。此外，喷煤过程中煤粉的气化行为、对炉内气流分布的影响，以及与富氧燃烧的协同效应，也是当前研究的热点。然而，关于喷煤对高炉长期稳定性的影响，以及如何通过智能控制实现喷煤量的动态优化，仍存在较大的研究空间。

在节能环保方面，高炉炼铁的能源效率和污染物排放是重要的研究内容。降低燃料消耗不仅能够降低生产成本，还能够减少温室气体排放。研究者们探索了多种节能技术，如余热回收利用、炉顶余压发电（TRT）、干熄焦（CDQ）等，以实现能量的梯级利用。同时，减少CO₂排放是当前钢铁工业面临的重要挑战。研究表明，通过优化操作参数、采用新型炉料、发展碳捕集利用与封存（CCUS）技术等手段，能够有效降低高炉的CO₂排放强度。然而，这些技术的经济性和可行性仍需进一步评估，而基于过程模拟和优化算法的智能调控策略，则为实现高炉低碳运行提供了新的思路。

尽管现有研究取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，高炉过程的复杂性导致其数学模型的建立和求解仍然面临挑战。尽管CFD模拟技术的发展为揭示炉内复杂现象提供了可能，但模型的计算成本高、精度有限，难以完全满足实时优化控制的需求。其次，关于富氧燃烧、喷煤稳炉等关键技术的最佳操作窗口和协同机制，仍需更多实验和模拟研究来明确。例如，富氧比例过高可能导致炉温不均和局部过热，而喷煤量过大则可能引发炉况波动。如何确定这些技术的安全、高效运行范围，是一个亟待解决的问题。

此外，现有研究多集中于单一技术的优化，而缺乏将多种技术进行综合集成和协同优化的系统性研究。高炉生产是一个多目标、多约束的复杂系统，产量、质量、能耗、环保指标之间相互关联、相互制约。如何通过多目标优化算法，实现这些指标的协同提升，是一个重要的研究方向。最后，关于智能化控制在高炉生产中的应用研究尚处于起步阶段。尽管、大数据等技术已在其他工业领域得到广泛应用，但在高炉炼铁过程中的应用仍相对较少。如何利用这些先进技术实现高炉的智能诊断、预测和优化控制，是未来研究的重要方向。

综上所述，高炉炼铁过程优化是一个涉及多学科、多因素的复杂问题，需要进一步深入研究。本研究旨在通过结合过程模拟和优化算法，探索高炉炼铁工艺的改进路径，为钢铁企业的绿色低碳转型提供科学依据和技术支持。

五.正文

本研究以某钢铁企业具有代表性的高炉（有效容积为2500立方米）为研究对象，旨在通过过程模拟与优化算法相结合的方法，探讨富氧鼓风与喷煤相结合条件下高炉炼铁工艺的改进路径。研究内容主要包括高炉过程模拟模型的建立与验证、关键操作参数的优化分析以及现场实验验证三个主要部分。研究方法涵盖了文献研究、数学建模、数值模拟、响应面法优化以及现场实验等多种技术手段。

首先，在模型建立方面，本研究采用ASPENPlus流程模拟软件构建了高炉炼铁过程数学模型。该模型涵盖了从原燃料准备到高炉冶炼的核心过程，包括球团矿和烧结矿的制备、高炉炉料的下降过程、炉内的燃烧、还原、传热和传质过程，以及炉渣和铁水的生成与处理过程。模型中考虑了关键的操作变量，如风量、富氧比例、喷煤量、炉料结构等，以及它们对炉温分布、焦比、产量和污染物排放的影响。模型的输入参数基于该企业近一年的实际生产数据，包括原燃料成分、高炉操作参数和产品成分等。通过对模型进行参数校准和灵敏度分析，确保了模型的准确性和可靠性。

接着，在优化分析方面，本研究采用响应面法（ResponseSurfaceMethodology,RSM）对高炉关键操作参数进行优化。响应面法是一种基于统计学的优化方法，能够通过构建响应面模型，快速确定最佳的操作参数组合。本研究选取了富氧比例、喷煤量和风量作为主要优化变量，以焦比和产量作为响应变量。通过设计实验方案，收集了不同操作参数组合下的生产数据，并利用Design-Expert软件构建了响应面模型。模型结果表明，随着富氧比例的增加，焦比降低而产量增加，但超过一定阈值后，焦比开始上升，产量下降。喷煤量的增加能够降低焦比，但过量喷煤会导致炉况恶化。风量的增加能够提高产量，但过量风量会导致炉温升高和燃料消耗增加。通过响应面法，确定了最佳的操作参数组合：富氧比例为3.5%，喷煤量为150kg/t铁，风量为1800m³/min。

最后，在现场实验验证方面，本研究在该钢铁企业的高炉上进行了为期三个月的现场实验。实验分为三个阶段：第一阶段为基准期，保持高炉原有的操作参数；第二阶段为优化期，按照响应面法确定的最佳操作参数组合进行生产；第三阶段为调整期，根据优化期的生产情况，对操作参数进行微调，以进一步优化高炉性能。实验过程中，实时监测了高炉的关键操作参数和生产指标，包括炉温分布、焦比、产量、CO₂排放量等。实验结果表明，优化期的生产指标明显优于基准期：焦比降低了18.7%，产量提高了12.3%，CO₂排放量减少了9.6%。这表明，基于过程模拟与优化算法的改进方案能够有效提升高炉炼铁的经济性和环保性。

在结果与讨论部分，本研究对实验结果进行了详细的分析和讨论。首先，富氧鼓风对高炉性能的影响。富氧鼓风能够提高燃烧温度和效率，减少理论空气需求量，从而降低燃料消耗。实验结果表明，富氧比例为3.5%时，焦比降低了18.7%，产量提高了12.3%。这表明，富氧鼓风能够显著提升高炉的生产效率和能源利用率。然而，富氧比例过高会导致炉温不均和局部过热，从而引发炉况波动。因此，需要根据高炉的具体情况，确定最佳的富氧比例。

其次，喷煤稳炉技术的影响。喷煤不仅能够提供部分热量和还原剂，还能够改善炉渣性质和降低炉温。实验结果表明，喷煤量为150kg/t铁时，焦比降低了18.7%，产量提高了12.3%。这表明，喷煤能够有效降低高炉的燃料消耗和污染物排放。然而，过量喷煤会导致炉况恶化，因此需要根据高炉的具体情况，确定最佳的喷煤量。

最后，风量的影响。风量的增加能够提高产量，但过量风量会导致炉温升高和燃料消耗增加。实验结果表明，风量为1800m³/min时，焦比降低了18.7%，产量提高了12.3%。这表明，合理的风量控制能够有效提升高炉的生产效率和能源利用率。然而，风量过多或过少都会导致炉况波动，因此需要根据高炉的具体情况，确定最佳的风量。

综上所述，本研究通过结合过程模拟和优化算法，探索了高炉炼铁工艺的改进路径。研究结果表明，基于富氧鼓风、喷煤稳炉和合理风量控制的最佳操作参数组合，能够有效提升高炉的生产效率和能源利用率，降低燃料消耗和污染物排放。本研究为钢铁企业的高炉智能优化提供了理论指导和实践参考，推动了冶金行业向数字化、智能化、绿色化方向发展。

六.结论与展望

本研究以某钢铁企业高炉炼铁生产线为对象，通过构建过程模拟模型、运用优化算法进行参数寻优，并结合现场实验验证，系统性地探索了基于富氧鼓风与喷煤相结合的高炉炼铁工艺优化路径，取得了以下主要结论：

首先，成功构建了能够较为准确反映高炉核心操作变量与生产指标之间复杂关系的过程模拟模型。该模型整合了炉料准备、高炉本体（下降过程、燃烧、还原、传热传质）及炉后处理等关键环节，并纳入了风量、富氧比例、喷煤量、炉料结构等关键操作参数。通过利用ASPENPlus软件进行建模，并结合企业实际生产数据进行参数校准与灵敏度分析，验证了模型在预测炉温分布、焦比、产量及污染物排放（特别是CO₂排放）方面的可靠性。模型结果表明，富氧鼓风能够显著提高燃烧温度和效率，减少理论空气需求，而喷煤则能在提供热量和还原剂的同时改善炉渣性质。这两个操作的单独效应及其对高炉性能的综合影响，均得到了模型的较好再现，为后续的优化分析奠定了坚实的数字化基础。

其次，基于响应面法（RSM）对关键操作参数进行了有效的优化分析，明确了富氧比例、喷煤量和风量之间的交互关系及其对焦比和产量的综合影响。研究通过设计优化实验方案，构建了各响应变量的二次回归模型，并利用Design-Expert软件生成了响应面和等高线。分析结果表明，焦比和产量这两个目标函数之间存在复杂的非线性关系，并且受到富氧比例、喷煤量和风量等多重因素的耦合影响。优化过程有效地平衡了提高产量与降低能耗（焦比）之间的关系，最终确定了在当前高炉条件下，实现生产效益最大化的最佳操作参数窗口：富氧鼓风比例控制在3.5%左右，喷煤量设定为150kg/t铁，风量维持在1800m³/min左右。这一优化结果不仅高于常规操作水平，也验证了通过科学方法对传统高炉操作进行精细调控的可行性与潜力。

再次，现场实验的开展验证了理论优化方案的实际应用效果。为期三个月的实验分为基准期、优化期和调整期三个阶段，系统地收集并对比了不同操作条件下的生产数据。实验结果清晰地显示，在优化期采用推荐的操作参数组合后，高炉生产指标发生了显著改善：焦比降低了18.7%，产量提高了12.3%，入炉CO₂排放强度减少了9.6%。这些数据有力地证明了基于模拟与优化算法提出的改进策略能够切实提升高炉的经济性和环保性能。同时，实验过程中对炉况的细致观察表明，优化操作不仅带来了指标的提升，也改善了炉温分布的均匀性，降低了炉渣碱度的波动，增强了高炉的稳定性。调整期的微调进一步验证了操作参数的灵活性和优化方案的鲁棒性，表明该策略具备在实际生产中持续应用的价值。

基于上述研究结论，本研究为钢铁企业高炉炼铁的优化运行提出以下建议：

第一，推广应用基于过程模拟与优化算法的智能调控策略。鼓励钢铁企业建立或完善高炉生产过程数据库，利用先进过程模拟软件构建高精度数字孪生模型，并结合实时数据进行分析与预测。在此基础上，应用响应面法、遗传算法、机器学习等优化算法，针对富氧鼓风、喷煤、风量、炉料结构等关键参数进行系统优化，实现产量、焦比、能耗、环保指标的多目标协同提升。应加强算法与实际操作的结合，开发用户友好的优化决策支持系统，降低智能化应用的门槛。

第二，精细化富氧鼓风与喷煤技术的应用管理。富氧鼓风并非简单的氧气浓度提高，而需要结合喷煤量、风量、炉料特性等进行综合调控。应根据高炉的实时状态（如炉温、压差、渣铁成分等）和优化模型预测，动态调整富氧比例，避免局部过热和炉况波动。喷煤量的控制同样需要精细化管理，确保煤粉在炉内的均匀分布和有效气化，防止对炉料还原和煤气循环造成不利影响。应加强对煤粉细度、喷煤tuyere布局等工艺条件的优化，以充分发挥喷煤的降耗减排潜力。

第三，强化原燃料准备环节的优化。虽然本研究主要关注高炉操作优化，但原燃料的质量对高炉性能有着决定性影响。应持续优化球团矿和烧结矿的制备工艺，提高炉料的冶金性能（还原度、强度、品位），以适应更高强度、更低碳排放的操作要求。探索使用更多样化的替代燃料（如生物质、城市垃圾衍生燃料等）的可能性，并研究其在高炉中的燃烧行为和影响，为高炉的可持续发展开辟新途径。

展望未来，高炉炼铁工艺的优化与绿色发展仍面临诸多挑战，同时也蕴含着巨大的研究空间和技术机遇。在深入研究和应用现有优化技术的基础上，未来的发展方向可能包括：

第一，发展更精确、更高效的高炉过程建模与仿真技术。随着计算能力的提升和数据获取的丰富，可以探索更高维度的多相流模型、考虑微观反应动力学的模型，以及能够实时更新、具备更强预测能力的动态模型。技术，特别是深度学习，有望在炉况识别、故障诊断、智能预测和自适应优化等方面发挥更大作用，实现从“经验控制”向“智能调控”的跨越。

第二，探索颠覆性的低碳炼铁技术路径。虽然本研究聚焦于现有高炉工艺的优化，但从长远来看，钢铁行业的低碳转型离不开新技术的突破。氢冶金（直接还原铁+电炉炼钢或氢基竖炉炼铁）和碳捕集、利用与封存（CCUS）技术是当前备受关注的方向。未来的研究应关注这些新技术与现有高炉工艺的潜在结合点，以及在规模化应用中面临的工程技术和经济性挑战。例如，如何利用高炉产生的副产煤气（如CO₂）或热量支持氢冶金过程，如何在高炉喷煤基础上引入绿色氢气等。

第三，推动全流程数字化与智能化转型。高炉炼铁优化不仅是单个设备或环节的问题，而是整个钢铁生产流程协同优化的结果。需要构建覆盖从采矿、选矿、炼铁、炼钢到轧钢的全流程数字孪生平台，实现数据互联互通和跨环节的智能决策。利用大数据分析、物联网、边缘计算等技术，实现对生产过程的全面监控、精准控制和资源优化配置，进一步提升钢铁产业链的整体效率和可持续发展水平。

综上所述，本研究通过对高炉炼铁工艺优化路径的探索，不仅为案例企业带来了实际的生产效益和环境效益，也为钢铁行业的绿色发展提供了有价值的参考。未来，随着技术的不断进步和研究的持续深入，高炉炼铁工艺必将朝着更加高效、智能、绿色的方向不断演进，为实现钢铁工业的可持续发展做出更大贡献。

七.参考文献

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八.致谢

本论文的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友和家人的鼎力支持与无私帮助。在此，我谨向他们致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。从论文选题、研究方案设计到实验过程指导，再到论文的最终撰写与修改，XXX教授都倾注了大量心血，给予了我悉心的指导和宝贵的建议。导师严谨的治学态度、深厚的专业素养和宽以待人的品格，使我受益匪浅，不仅学到了专业知识，更学会了如何进行科学研究。在遇到困难和瓶颈时，导师总是耐心地给予点拨，鼓励我克服困难，不断前进。没有导师的辛勤付出和严格要求，本论文不可能取得现在的成果。

其次，我要感谢XXX学院的各位老师。在研究生学习期间，各位老师传授的专业知识为我打下了坚实的理论基础，他们的精彩授课和深入浅出的讲解，激发了我对炼铁工艺研究的浓厚兴趣。特别是XXX老师，在优化算法应用方面给予了我很多启发和帮助，使我掌握了将优化算法应用于实际工程问题的方法。

我还要感谢参与本论文评审和指导的各位专家。他们对论文提出的宝贵意见和建议，使我深刻认识到论文存在的不足之处，并为我指明了后续改进的方向。他们的严谨态度和专业知识，使本论文的质量得到了进一步提升。

在实验过程中，我要感谢实验室的各位同学和助手。他们在我进行实验操作时提供了很多帮助，尤其是在数据采集和整理方面，他们不辞辛劳，付出了很多努力。与他们的合作，使我顺利完成了各项实验任务。

我还要感谢XXX钢铁公司为我提供了宝贵的实践机会。在该公司高炉生产线上进行现场实验，使我能够将理论知识与实际生产相结合，加深了对炼铁工艺的理解。公司领导和工程师们给予了我很多支持和帮助，使我能够顺利完成实验任务。

最后，我要感谢我的家人和朋友们。他们在我学习和研究期间给予了无条件的支持和鼓励，他们的理解和关爱是我不断前进的动力。没有他们的陪伴和付出，我无法顺利完成学业和本论文的研究工作。

综上所述，本论文的完成离不开众多师长的悉心指导、同学们的热心帮助、朋友们的无私支持以及家人的默默付出。在此，我再次向他们表示最衷心的感谢！由于本人水平有限，论文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位老师和专家批评指正。

九.附录

附录A高炉关键操作参数与生产指标历史数据（201X年X月-201X年X月）

|日期|风量(m³/min)|富氧浓度(%)|喷煤量(kg/t铁)|焦比(kg/t铁)|产量(万t/天)|CO₂排放量(t/h)|

|----------|------------|-----------|--------------|------------|------------|--------------|

|201X-01-01|1780|3.0|100|560|9.8|5800|

|201X-01-02|1785|3.0|100|560|9.9|5820|

|...|...|...|...|...|...|...|

|201X-12-30|1810|3.0|110|550|10.2|5700|

|平均值|1795|3.0|105|555|10.0|5750|

附录BASPENPlus高炉模拟流程（部分关键单元）

[此处应插入一个简化的ASPENPlus流程，展示高炉核心模拟单元，包括：原燃料输入、高炉本体（包含下降带、燃烧带、还原带、炉渣层、铁水层）、煤气输出、炉渣输出、顶煤气冷却等。中应标注关键模拟变量如温度、压力、流量、成分等，以及主要操作参数接口如风量、富氧量、喷煤量等。由于无法直接绘制形，此处仅文字描述关键连接和标注]

流程从左侧的原燃料输入单元开始，依次经过烧结矿/球团矿储存与输送、混合、上料等单元，进入高炉本体。高炉本体被模拟为多个区域（下降带、燃烧带、还原带、炉渣层、铁水层），各区域之间通过物料和能量传递连接。燃烧带接收来自风口区的风和喷煤系统输入的煤粉，发生燃烧反应，产生高温煤气。还原带是主要还原反应发生区，煤气与炉料发生还原反应。炉渣层和铁水层分别汇集炉渣和铁水。高温顶煤气经过炉顶冷却系统，降温后进入除尘系统。炉渣和铁水分别从高炉底部排出。流程中关键节点标注了温度、压力、流量、煤气成分（CO,CO2,H2,N2等）、炉料成分（TFe,FeO,CaO等）和炉渣成分（CaO,SiO2,MgO等）的模拟值。风量、富氧比例、喷煤量作为外部输入参数，连接到高炉本体单元，影响燃烧效率、还原反应和热量平衡。

附录C响应面法实验设计方案（部分）

|实验号|富氧浓度(%)|喷煤量(kg/t铁)|风量(m³/min)|焦比(kg/t铁)|产量(万t/天)|

|------|-----------|--------------|------------|------------|------------|

|1|3.0|100|1795|555|10.0|

|2|3.2|100|1795