鋼鐵981203hinanto岡鐵科技期刊WANFANG DATAIRON STEEL1998年第33卷第12期高爐操作參數(shù)的優(yōu)化經(jīng)文波王國娟魏順(鞍山鋼鐵( 集團(tuán))公司)王文忠(東北大學(xué))摘要建立了高爐操作參數(shù)優(yōu)化選擇數(shù)學(xué)模型,計(jì)算了-些參數(shù)的變化對生產(chǎn)的影響,通過參數(shù)組合計(jì)算的目標(biāo)分析,可使參數(shù)優(yōu)化組合,以獲得較好的經(jīng)濟(jì)效益。關(guān)鍵詞高爐參數(shù)優(yōu)化OPTIMIZATION OF BLAST FURNACE OPERATING PARAMETERSJING Wenbo WANG Guojuan WEI Shun(Anshan Iron and Steel (Group) Co.)WANG W enzhong(Northeastern University)ABSTRACT The blast furnace mathematical model of operating parameters optimization and choice has been etablished.T he effects of some parameters variations on production are calculated.Through parameter combination calculation andobjective analysis a combination of the optimized parameters can be gained to obtain better economic effects.KEY WORDS blast furnace,parameter,optimization生產(chǎn)中常會遇到--些問題影響高爐生產(chǎn),這-方面需要提高操作者技術(shù)水平,采取各種措施解決出現(xiàn)的問題，另一方面也要不斷優(yōu)化生產(chǎn),減少問題的發(fā)生。其中操作者的決策對生產(chǎn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有決定性的影響。生產(chǎn)本身既是實(shí)踐也是實(shí)驗(yàn),操作者對以往的生產(chǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)充分利用。不僅要合理、系統(tǒng)地歸納、計(jì)算,尋求高爐生產(chǎn)規(guī)律,明確各種調(diào)劑參數(shù)對高爐的影響,并根據(jù)實(shí)際情況和目標(biāo)做出正確的決策;而且要在今后的實(shí)踐中,不斷發(fā)現(xiàn)新方法,分析評價(jià)新結(jié)果,進(jìn)一步 優(yōu)化調(diào)劑,促進(jìn)生產(chǎn)的良性循環(huán)。實(shí)踐中如何客觀地協(xié)調(diào)好各種參數(shù)極為重要,本文利用計(jì)算機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù), 建立了高爐參數(shù)優(yōu)化選擇數(shù)學(xué)模型,便于高爐操作者在短時間內(nèi)通過對以往大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算,迅速準(zhǔn)確、客觀地優(yōu)化操作參數(shù),從宏觀上調(diào)控指導(dǎo)生產(chǎn),把短期目標(biāo)和長遠(yuǎn)目標(biāo)結(jié)合起來,獲取最大經(jīng)濟(jì)效益。1建立高爐參數(shù)優(yōu)化模型(1)設(shè)計(jì)原理本模型采用高爐信息前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由決定單元組成的廣泛并行互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)所作出的交互反應(yīng)并運(yùn)用光信息處理生物分子計(jì)算機(jī)等高新技術(shù),創(chuàng)造性地對人腦及其特定性進(jìn)行仿真。其特點(diǎn)是計(jì)算過程建立在大規(guī)模并行結(jié)構(gòu)和并行處理的基礎(chǔ)上,具有較強(qiáng)的容錯性和聯(lián)想能力;善于類比、推理、概括、綜合,具有較強(qiáng)的自組織性和自適應(yīng)性[1~3]。高爐信息前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(圖1)為四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸入層有k個神經(jīng)元,中間層有i個神經(jīng)元,隱含輸出層有j個神經(jīng)元,選擇控制層有p個神經(jīng)元。輸入層、中間層、隱含層為線性神經(jīng)元, W k;為輸入層和中間神經(jīng)元間的連接權(quán)重, W為輸出層和中間層神經(jīng)元之間的連接權(quán)重。中國煤化工MHCNM HGfle//E vqk/g098126.Om(第1/ 6頁) 2010-322 20:32:48.鋼鐵981203|輸入信息輸入層.(x)輸入神經(jīng)單元W,中間層山) M3中間神經(jīng)單元Wj隱含層輸出神經(jīng)單元|輸出信息選擇控制層選擇控制單元圖1高爐信 息反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Neural networks model of BF information feedback神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層X= {X,X2,.. ,Xk}X1,X2, .... , Xr為高爐監(jiān)測生產(chǎn)數(shù)據(jù)。M= {Mq, M2... , M;}Mg= [Z (XpWp)]g g=1,2,. i;p=1 ,2.,... ,k; h=1,2,... ,i。輸出層N= {N1,N2,... ,Nj}Nf= [z (MgWg)]f f=1,2,.. ,j;g=1 ,2,... ,i; q=1,2,... ，j。選擇層Y= {Y1,Y2... ，Yp}Y1, Y2,..，Y。為高爐優(yōu)化目標(biāo)數(shù)據(jù)。高爐優(yōu)化后實(shí)際生產(chǎn)結(jié)果Ys= {Ys, 1Ys,2,... ,Ys,p}。中國煤化工MHCNM HGYs1, Ys2...，Ysp為高爐優(yōu)化后生產(chǎn)數(shù)據(jù)。為使誤差Ep=z (Ye- YsJ)2<εfl/// vqkg98123..(第21 6頁) 2010222.32.28鋼鐵981203e=1,2... ,P對Y的調(diào)整,可通過Wki、W ;調(diào)節(jié)來實(shí)現(xiàn),一般取加權(quán)平均來實(shí)現(xiàn)。參數(shù)優(yōu)化模型以正交實(shí)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)規(guī)律為基礎(chǔ),為簡化計(jì)算,方便比較,采用適當(dāng)模糊控制,各種因素水平出現(xiàn)的概率相同;另外又采用正反向混合推理,即先由數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)通過正向推理提出假設(shè),再用反向推理檢驗(yàn)。方法是利用高爐以往大量有效信息,設(shè)置-定的置信開、閉區(qū)間,求出一系列目標(biāo)值,運(yùn)用求最大、最小值理論,根據(jù)需要選出最佳結(jié)果,然后在實(shí)際中檢驗(yàn),從而得出正確結(jié)論。(2)高爐優(yōu)化目標(biāo)產(chǎn)量、焦比、煤比、燃料比、一級品率、爐身下部溫度、厚度。(3)優(yōu)化參數(shù)風(fēng)口面積、料線、批重、礦焦比等。.(4)其它數(shù)據(jù)時間、利用系數(shù)、焦比、煤比、焦丁比、風(fēng)溫、風(fēng)量、風(fēng)壓、頂壓、TFe、 焦炭M25、- 級品率、生鐵含Si、爐頂CO、爐頂CO2。參數(shù)優(yōu)化模型計(jì)算流程見圖2 ,用Turbo-C語言編程計(jì)算,采用離線控制。[開始]一[數(shù)據(jù)輸入]一1個參數(shù)各計(jì)算范圍確定}一-0J是戶nL i=i+ 1否參數(shù)i各范圍內(nèi)目標(biāo)計(jì)算.L實(shí)際效果評價(jià)]參數(shù)ij各范匱作表內(nèi)目標(biāo)計(jì)算n個參數(shù)最佳范圍組合后目標(biāo)值計(jì)算[參數(shù)i最佳范圍選擇][ j=i+1]n個參數(shù)最佳范圍組合選擇H{任意兩項(xiàng)參數(shù)最佳組合是i=n圖2優(yōu)化模型計(jì)算流程Fig.2 C alculation flow diagram of optimizing model2參 數(shù)優(yōu)化模型實(shí)用將參數(shù)優(yōu)化選擇模型應(yīng)用于鞍鋼煉鐵廠7號高爐。選擇五項(xiàng)參數(shù),研究它們對生產(chǎn)的影響。研究目標(biāo)是如何選擇五項(xiàng)參數(shù),實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗、長壽。其中低耗是指最低焦比、燃料比;噴煤比最大是指在最低焦比、燃料比條件下達(dá)到的最大噴煤比。長壽主要是指為保護(hù)爐身下部,尋求其最低內(nèi)襯表面溫度。爐墻處在高溫爐料下降、熔化、反應(yīng)和煤氣流沖刷侵蝕及受冷卻器冷卻形成保護(hù)層的影響之中。當(dāng)爐墻處爐襯溫度小于400。C時,則其主要受爐料下降磨損侵蝕,有利于保護(hù)爐墻。7號高爐有效容積2 557m3 ，26個風(fēng)口,兩個鐵口,料車上料,有兩個爐身角,內(nèi)型尺寸見圖3。1997年9月年修開爐后, 10月即恢復(fù)正常生產(chǎn)。將其1997年10~ 12月92天(組)的數(shù)據(jù)(表1)輸入到本模型中計(jì)算,先選擇五項(xiàng)參數(shù)的范圍(表2) ,然后根據(jù)不同目標(biāo)進(jìn)行單項(xiàng)、兩項(xiàng)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)組合計(jì)算,得出不同的優(yōu)化選擇結(jié)果,見表3 ,最后得出綜合優(yōu)化選擇結(jié)果。風(fēng)口面積0.376~ 0.420m2 ;料線1.8m;礦批重35.3~39.1t/批 ;礦焦比4.34~ 4.85t/t ;中國煤化工裝料順序J兒 KK↓。MHCNMHG另外在某項(xiàng)或幾項(xiàng)參數(shù)確定后,本模型通過它們與其它參數(shù)的組合計(jì)算,優(yōu)化選擇出其它參數(shù)的應(yīng)用值或范圍供使用。fle//E vqkzgv9103.h.3m (第3/ 6頁) 2010322 203:48鋼鐵981203φ 820094’ 494'. 13”呈81° 52"勇|↑. φ 1i000_φ 12000圖37號 高爐內(nèi)型尺寸Fig.3 Internal dimensions of No.7 BF表1主要生產(chǎn)指標(biāo)Table 1 Major productive indexes年-月利系數(shù)/焦比/煤比/焦丁比/燃料比/一級品率/休風(fēng)率/懸料數(shù)/壞風(fēng)口/t*d1*m3|kg*t1kg+1| kg*t1