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1.2高炉配矿应用ANN技术的必要性
• 操作中常用的两种焦比预测方法：（1）焦比影响系数法，系根据矿石铁分、烧结矿FeO、烧结矿碱 度、烧结矿<5mm含量等各种性能指标的影响系数对焦比进行估算，其缺点是：a)取值范围往往很宽， 难以根据本厂、本高炉和当前的原料与操作条件准确取值；b)有些已不适用于当前我国高炉的条件。 （2）当矿石品种或化学成分发生较大变化时，利用热量换算系数（或称热量等数）进行变料计算， 各种矿石的热量换算系数根据原料和生铁的主要成分及冶炼中的热效应，按热平衡原理求得。其缺 点是：计算结果与实际值有较大偏差，且往往偏低。原因是：热平衡方程中没有考虑炉体热损失，而 且难以确定铁氧化物的直接还原耗热量。
全球铁矿石资源条件的现状：优质铁矿石供应量大幅度减少，高炉使用的铁矿石
品种不断增多而质量不断变差。
为了降低生产成本和增强企业的生存能力，各钢铁厂目前经常改变用矿品种，
不断扩大低价矿（经常意味着低/23
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• 高炉配矿的基本要求：1）生铁成分的要求，即[S]、[P]、[Mn]、[As]等在规定范围内；2）炉渣性能的要求， 即CaO/SiO2、(CaO+MgO)/(SiO2+Al2O3)和脱硫能力、脱碱能力在规定范围内；3）有害元素负荷的要求，即单 位生铁由原材料带入的S、P、Zn、K、Na、Pb、As、Cl、Cu等有害元素的总量在规定范围内
高炉优化配矿技术
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演讲人：毕学工
日期：2017.5.13 鞍山
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演讲内容
1. 必要性分析 2. 综合焦比和利用系数预报的ANN模型 3. ANN模型与优化高炉配矿模型的整合与效果 4. 结束语
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1. 必要性分析
1.1 对配矿模型的要求
• 我国高炉含铁原料的构成：由烧结矿、球团矿和天然块矿按一定比例配制而成， 称为“高炉配矿”或“高炉综合炉料”
• 高炉配矿的成本最低要求：生铁成本的构成：用矿成本（尽可能多使用低价矿），燃料成本（焦比和煤比 低）和车间制造费（利用系数高）之和最低。还包括相应的熔剂成本（此项一般很少）
• 铁矿石的性能包括：化学成分和冶金性能 • 冶金性能又分为冷态冶金性能和高温冶金性能
不仅是化学成分，而且高温冶金性能也对高炉生产指标有非常大的影响
介绍了神经网络技术在武钢优化高炉配矿模型开发中的应用，并比较了神经元网
络和传统热平衡两种方法的综合焦比预报结果。
作者以往应用ANN于高炉炼铁的研究 [3]Zuo Guangqing, Björkman Bo. An expert Network for Prediction and Control of the Silicon Content of the Hot Metal[C]. The International Conference On Medelling And Simulation In Metallurgical Engineering And Materials Science, June 11-13, 1996, Beijing, China, 417~422.
钢铁厂的原燃料管理制度规定：
烧结矿、球团矿和天然块矿的化学成分与冷态性能要定期检测；当烧结厂或球团厂计划使用新品种矿石时， 要求通过实验室试验提前了解烧结矿、球团矿性能的变化；
高炉配矿，仅在计划大幅度调整球团矿或块矿的配比时，由公司的研究部门测试它的高温冶金性能。
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配矿的高温冶金性能不可能简单地由各单品种铁矿石的冶金性能通过加权平均计算 得到
而直接测定配矿的高温冶金性能由于高温实验很麻烦，时间长，人力物力消耗大， 它不是一种常规的检测手段。
• 目前高炉日常生产的现状是：需要频繁地调整和优化配矿方案，所以急需有一种配 矿高温冶金性能的预测算法。
• 上面所谈为高炉配矿本身性能对高炉生产指标的影响，但预报高炉生产指标还必须 同时考虑高炉的操作条件（热制度、造渣制度、鼓风制度、喷吹制度、装料制度， 等）的影响。
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• 从控制论的角度，高炉炼铁过程是一种多变量、大滞后的复杂动力学系统。经验证 明，任何传统的数学手段，如回归统计方法等，都难以对高炉的燃料消耗和生产率做 出准确预测，也无法在生产高炉上，通过工业性试验确定某单一因素对燃料消耗或生 产率的影响系数。
• 神经元网络是指由大量的人工神经元（类似于生物神经系统的神经细胞）互连而组
成的网络，它试图从微观上解决人类认知功能，并在网络层次上模拟人类的思维方
式和组织结构。神经网络是一个由简单处理单元构成的规模宏大的并行分布处理器，
它通过合理的样本训练、学习专家的经验、模拟专家的行为，通过引入非线性转换
函数来求解各种复杂的非线性问题，模仿大脑对这些知识进行处理，用以执行特定
的任务或完成感兴趣的功能，可克服传统模式识别方法或一般算法在问题求解、决
• 烧结矿用若干种粉状铁矿石通过配加熔剂和燃料经过高温烧结制得，球团矿一般 用一到两种细粒铁矿石经过造球、预热和焙烧制得，而天然块矿在入炉以前要经 过破碎和筛分，使其在粒度方面达到高炉的要求。
• 高炉的主要技术经济指标：利用系数、燃料比和生铁成本 它们在很大程度上决定于高炉配矿的性能 在我国炼铁界流行着“三分操作七分原料”的说法
• 由以上分析可知，优化高炉配矿模型包括两个核心模块，即综合焦比预报模型和利用系数预报模型。 它们应该具有尽可能高的预报精度。
• 炼铁高炉是一种高温、高压，密闭、连续式大型反应器，其生产效率（主要反映在燃料消耗和产量 上）的影响因素：1）原燃料性质的变化；2）各种炉内反应（固体、液体、气体和粉体等多种物相之 间热量、质量和动量传递状态）；3）炉子的工作内型；4）以上三种因素的交互作用。
策制定时得不出结果或结果不准确的难题。
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• 神经网络已在模式识别、信号处理、自动控制等领域取得了显著成效，在炼铁领域
已应用于铁水含硅量和炉温预报、炉顶煤气温度分布模式识别等，在炼钢领域已应
用于板坯连铸漏钢预报和复吹转炉终点氧含量预报等。范志刚等和韩红亮等尝试过
应用神经网络对高炉焦比进行预报，但考虑的影响因素没有包括配矿的性能。本文