CN119479857A 用于工业硅冶炼过程中配料参数优化的方法、系统及设备 （新疆特变电工楼兰新材料技术有限公司）

蒙古自治州若羌县吾塔木乡新农村试验区以东315国道K1571+807处以北1用于工业硅冶炼过程中配料参数优化的方本发明公开了用于工业硅冶炼过程中配料先获取工业硅冶炼过程中的工艺参数并标准化然后基于参数集、初始原料参数和反应过程参组合下的冶炼结果数据，从而获得参数调整变在工业硅冶炼过程中稳定地实现配料参数的精2步骤S2：将标准化处理后的工艺参数转化为影响冶步骤S3：基于所述参数集、所述初始原料参数和所述反应步骤S4：根据所述参数调整变量的数值范围和所述对所述气候条件参数进行降维处理，以提取气候条件的主要影对所述工厂环境参数进行降维处理，以提取工厂环境的主要影对所述设备类型参数进行降维处理，以提取工厂环境的主要影根据主要成分数据集进行权重因子计算，通过应用层次分析法构3对所述线性回归模型和所述回归系数进行特征变换处理，通过对线性对所述非线性数据集进行非线性回归处理，利用非线性最小二乘根据所述非线性回归方程进行参数方程构建处理，将非线性回归方程中对所述初步参数集进行综合评价处理，通过将各个参数方程进行将所述参数集和所述初始原料参数映射到电路模型中的电阻、电容基于所述等效电路模型，通过应用传输线技术原理模拟硅石冶炼基于所述电路参数分布数据，采用梯度下降法迭代调整初始电通过对优化后的电路参数集进行模拟处理，得到不同参数组合下的冶炼结6.根据权利要求1至5任一项所述的用于工业硅4步骤S42：对所述初始配料参数组合进行处理，得到每个初始配料参数组合的适应度根据初始原料参数，分析硅石的纯度及其配料成分和比例，以基于所述参数范围集合和所述参数调整变量的数值范围，采用拉通过计算初步采样参数组合集中每个采样点在反应过程中的反应驱动力和反应速度，将初始配料参数组合输入模糊推理模型，运用模糊规则和推理机制进根据综合评价指标，应用加权综合评价法计算适应度值根据适应度值和初始配料参数组合进行粒子初始化，将每个粒根据更新后的粒子群状态评估适应度值，通过将每个粒子的当前根据新适应度值集进行迭代优化，通过持续迭代反复更新粒子的5第一处理模块，与所述标准化模块连接，用于将标准化处理生成模块，与所述构建模块连接，用于基于所述等效电路模优化模块，与所述生成模块连接，用于根据所述参数提取单元，用于从标准化处理后的工艺参数提取出主要气候条件参第一构建单元，与所述比较单元连接，用于对所述权重因映射单元，与所述第一构建单元连接，用于对根据所述线性回第二构建单元，用于对所述参数集和所述初6第一生成单元，与所述第一迭代单元连接，用于通过对优13.根据权利要求10至12任一项所述的用于工业硅冶炼过程中配料参数优化的系统，第二生成单元，用于根据所述参数调整变量的数值范围和所优化单元，与所述处理单元连接，用于根据所述适应生成子单元，与所述分析子单元连接，用于基于所述参数范构建子单元，用于获取工业硅石冶炼过程中各参数与冶初始化子单元，用于根据适应度值和初始配料参数组合进78而得到一个包含权重因子和线性回归系数的参9的精准控制与快速优化调整，从而更有效地应对工业硅冶炼中复杂多变的环境和工艺需[0033]本发明基于多元线性回归模型和智能算法的优化，能够气体在冶炼过程中可能参与反应或影响温度[0066]标准化参数是指将不同单位或不同量纲的原始参数通过一定的方法转化为统一[0073](4)无损性：标准化过程应尽量保留原有数据的特征，避免信息丢失或者数据变而得到一个包含权重因子和线性回归系数的参数回归方法捕捉主要成分与冶炼结果之间的复杂非线性关系，这是因为在硅石冶炼过程[0085]具体地，步骤S24和步骤S25中多元线性回归模型用于分析多个独立变量(即主要线性回归模型(MultipleLinearRegressionModel)是一种用于分析因变量(响应变量)[0092]根据主要成分数据集进行权重因子计算，通过应用层次分析法构建层次结构模了一个能够准确反映主要成分与冶炼结果之间非线性关系的[0154]通过计算初步采样参数组合集中每个采样点在反应过程中的反应驱动力和反应采样方法在参数范围内进行非均匀采样，以更高的密度采样对冶炼结果影响较大的区域，+w22+w33)+w4X2表示归一化后的金属比例、反应温度和时间等)及其对应的冶炼结果。这些数据为建立模糊逻辑模型提供了基[0183]可以理解的是，适应度值量化了不同配料参数组合在冶炼过程中表现的综合效低的权重则有助于粒子聚焦于当前的最佳区域。考虑到硅石冶炼过程中的复杂性和多变权重控制粒子当前速度的延续性，个体最优位置引导粒子向自己经历过的最佳位置移动，境参数及所述主要设备类型参数组成主要成分进行非线性回归分析处理，通过将主要成分与冶炼结果之间的非线性关系映射为参数方[0225]第二构建单元，用于对所述参