一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法
2023-05-11 15:50:16 1
一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法
【專利摘要】本發明公開了一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，步驟1：數據採集及計算：採集的操作參數包括：風溫、風壓、風速、風量、噴煤速率、頂壓、高爐煤氣中CO和CO2體積百分比，並計算出一氧化碳利用率ηCO；步驟2：對數據進行時滯配準：用灰色關聯度分析方法，分別將不同時滯程度的操作參數時間序列與一氧化碳利用率時間序列進行相關性分析，從而分別確定每個操作參數的時滯時間，完成數據的時滯配準，並形成樣本集；步驟3：模型的建立：基於步驟2所述的樣本集建立基於SVM的高爐一氧化碳利用率實時預測模型。該高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，所建立的模型能對高爐煉鐵過程一氧化碳利用率實施精確預測。
【專利說明】一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，屬於高爐煉鐵領域。【背景技術】
[0002]鋼鐵工業是國民經濟的基礎產業，同時又是高消耗，高汙染「大戶」。面對當前資源短缺，環境汙染日益嚴重的現象，鋼鐵工業亟需承擔起節能減排，綠色生產的重任。
[0003]高爐煉鐵是鋼鐵流程的主要耗能工序，一氧化碳利用率反應高爐內的間接還原進程，直接影響噸鐵的能耗，是評價高爐能量利用好壞的重要指標，並且與高爐穩定運行密切相關，在高爐煉鐵過程短期調控中發揮著重要的指導作用。
[0004]然而，由於高爐生產的密閉性、過程機理的複雜性等原因，使得一氧化碳利用率和高爐操作之間的影響關係難以確定，無法實現精確的定量調節，能耗模型難以準確建立。
[0005]同時，由於高爐響應存在滯後性，使得「實時」檢測到的高爐一氧化碳利用率並非是當前時刻操作的結果。當前操作參數改變後，一氧化利用率不會馬上響應變化，而是會經過一段時間才會反映出操作變化帶來的影響，即當前檢測的一氧化碳利用率值，只能反應一段時間之前操作情況。這就大大降低了一氧化碳利用率在現場的參考價值，也無法對高爐穩定運行提供有效指導。
[0006]目前，還未有準確的一氧化碳利用率模型，高爐生產現場只能通過觀察現在以及過去一段時間內一氧化碳利用率的實時檢測數值，根據生產經驗判斷其未來可能的變化趨勢。這種判斷具有主觀性，容易出現紕漏和失誤，不能保證高爐生產的穩定順行，也增強了現場勞動強度，降低了信息自動化水平。
[0007]由於模型的缺乏，現場操作的調節也只能憑藉經驗來儘量優化，以提高一氧化碳利用率，不能達到定量精確調節的效果。
[0008]本發明提出了一種高爐一氧化碳利用率建模方法，用於確定高爐操作參數和一氧化碳利用率之間的關係，且能根據模型，實現基於操作參數的高爐一氧化碳利用率實時預測。
【發明內容】
[0009]本發明所要解決的技術問題是提出一種高爐煉鐵過程中一氧化碳利用率的建模方法，該方法基於SVM算法，能實現高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的實時精確預測，有效解決目前在高爐煉鐵過程中，由於高爐生產的密閉性和現場操作對高爐影響的滯後性，導致高爐操作參數與一氧化碳之間的關係不明，只能憑藉主觀經驗來判斷一氧化碳利用率的變化趨勢以及進行高爐操作調節的問題。
[0010]發明的技術解決方案如下:
[0011]一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，包括以下步驟:
[0012]步驟1:數據採集及計算:
[0013]在高爐工控機的本地資料庫【如Oracle資料庫】中採集操作參數數據；所述的操作參數包括:風溫、風壓、風速、風量、噴煤速率、頂壓、高爐煤氣中CO和CO2體積百分比；並由下式計算出一氧化碳利用率n?:
【權利要求】
1.一種高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，其特徵在於，包括以下步驟: 步驟1:數據採集及計算； 從高爐工控機上的本地資料庫中採集操作參數數據；所述的操作參數包括:風溫、風壓、風速、風量、噴煤速率、頂壓、高爐煤氣中CO和CO2體積百分比，並由下式計算出一氧化碳利用率ITcq:
=(CO2) 其中，(CO2)為高爐煤氣中CO2的體積百分比；(CO)為高爐煤氣中CO的體積百分比； 步驟2:對數據進行時滯配準； 對採集的數據進行數據預處理之後，利用灰色關聯度分析方法，分別將不同時滯程度的操作參數時間序列與一氧化碳利用率時間序列進行相關性分析，分別確定每個操作參數的時滯時間，完成數據的時滯配準，並形成樣本集； 步驟3:模型的建立； 基於步驟2所述的樣本集，以風量、風溫、風速、風壓、噴煤速率、頂壓六個參數數據作為輸入，一氧化碳利用率為輸出，建立基於SVM的高爐一氧化碳利用率預測模型。所述的SVM採用RBF核函數，並採用交叉驗證法對SVM的懲罰參數c和核函數參數g進行優化選擇；模型驗證完成後，以當前時滯配準的輸入參數數據為輸入，通過模型得到當前操作參數下的一氧化碳利用率； 所述交叉驗證法的步驟如下: ①確定懲罰參數c和核函數參數g的取值範圍； ②確定測試集分組數目V; ③對測試集進行交叉驗證:即，當c和g以步長從小到大變化時，以每一組測試集為訓練集，後一組測試集為驗證集，計算驗證的平均準確率； ④保留平均準確率最大的時候所對應的c和g值，作為最終的參數值。
2.根據權利要求1所述的高爐煉鐵過程一氧化碳利用率建模方法，其特徵在於，步驟2中對採集的數據進行數據預處理，數據預處理包括異常數據剔除，並利用小波分解方法去噪，以消除工業現場檢測的幹擾噪聲。 異常數據剔除的方法為:對風量、風溫、風壓、風速、噴煤速率、頂壓、一氧化碳利用率這7個數據序列的每一個數據序列中，最大的3個數據和最小的3個數據進行替換，替換為前一時刻和後一時刻數據的平均值，以減少尖峰脈衝數據的幹擾； 去噪方法為:對7個數據序列的每一個數據序列作如下操作: ①選取demy為小波基函數，將該數據序列進行5層小波分解； ②根據軟閾值法，選擇各層的閾值，將最高頻率的兩層信號完全屏蔽，保留低頻信號； ③將低頻信號進行重構，覆蓋原來的數據序列，即完成數據樣本的小波去噪。
3.根據權利要求2所述的高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，其特徵在於，步驟2中，確定某個操作參數時滯時間的過程為: ①對於當前的操作參數，以10分鐘為間隔，提取滯後不同時間的風量、風溫、風壓、風速、噴煤速率、頂壓數據樣本，分別表示為zfl、zfw、zfy、zfs、zps、zdy，以風量為例如下，
滯後 O 分鐘:zOfl (k) = xl (k), k = 1,2,…，480)滯後 10 分鐘:zlfl (k) = xl (k), k = 11,12,…，490 ； 滯後 20 分鐘:z2fl (k) = xl(k)，k = 21，22，-,500 ； 滯後 120 分鐘:zl2fl (k) = xl(k)，k = 121，122，-,600 ；
形成矩陣
4.根據權利要求3所述的高爐煉鐵過程一氧化碳利用率的建模方法，其特徵在於，步驟2中，風量的時滯時間90min，風溫的時滯時間70min，風速的時滯時間20min，風壓的時滯時間40min，頂壓的時滯時間60min，噴煤速率的時滯時間為70min ;步驟3中，c和p的最終的參數值分別為2和1.867。
【文檔編號】C21B5/00GK103729571SQ201410032031
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2014年1月23日 優先權日:2014年1月23日
【發明者】安劍奇, 陳易斐, 吳敏, 何勇, 曹衛華 申請人:中南大學