烧结-高炉炼铁全过程炉料结构智能优化系统

发布时间：2025-04-11 01:55

　　 各企业在炼铁过程中面临的首要难题就是在保证铁水质量和产量的前提下极大限度地降低成本。以炼铁原理、物料平衡原理以及专家知识作为理论基础,采用线性规划、VB、MATLAB、人工神经网络等技术手段,开发烧结-高炉炼铁全过程炉料结构智能优化系统,系统包括系统数据库、烧结配料优化、烧结成分预测、高炉炉料优化、高炉配料计算以及炼铁全过程优化6部分。工业应用表明,该智能系统在优化烧结和高炉生产的过程中,可以降低烧结和炼铁的生产成本并优化烧结矿成分,同时可提高铁水的质量和产量。

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【部分图文】：

图1 烧结-高炉炼铁全过程炉料结构智能优化系统

烧结-高炉炼铁全过程炉料结构智能优化系统流程如图1所示。由图1可知:该流程首先通过现场采集烧结和高炉所需原料,通过化学及物理实验分析其化学成分等相关参数,形成烧结和高炉原料数据库,同时以炼铁原理及专家知识为基础形成约束数据库,并将所有数据录入系统数据库中;接下来可单独进行烧结配料....

图2 w(TFe)的预测曲线

表2烧结矿化学成分预测与分析模型构成项目w(TFe)预测模型w(FeO)预测模型成品率预测模型输入层料层厚度料层厚度w(TFe)混匀矿中w(TFe)废气温度w(CaO)混合料温度混合料温度w(MgO)点火温度点火温度w(SiO2)混合料水分....

图3 w(FeO)的预测曲线

图2w(TFe)的预测曲线图4成品率的预测曲线

图4 成品率的预测曲线

图3w(FeO)的预测曲线由图2～4可知:烧结矿化学成分预测曲线基本上与目标输出值相一致。通过计算得出输出层的命中率依次为85%、85%、90%,均在误差允许范围内。只需在模型输入层输入相应参数,输出层便会输出所对应的参数情况,因此通过模型计算可验证烧结配料优化模型的结果。

本文编号：4039320