氧化亚铁(FeO)含量是衡量烧结矿强度和还原性的重要指标,烧结过程FeO含量的实时准确预测对于提升烧结质量、优化烧结工艺具有重要意义.然而烧结过程热状态参数缺失、过程参数波动频繁给FeO含量的高精度预测带来巨大的挑战,为此,提出一...氧化亚铁(FeO)含量是衡量烧结矿强度和还原性的重要指标,烧结过程FeO含量的实时准确预测对于提升烧结质量、优化烧结工艺具有重要意义.然而烧结过程热状态参数缺失、过程参数波动频繁给FeO含量的高精度预测带来巨大的挑战,为此,提出一种基于知识与变权重回声状态网络融合(Fusion of data-knowledge and adaptive weight echo state network, DK-AWESN)的烧结过程FeO含量预测方法.首先,针对烧结过程热状态参数缺失的问题,建立烧结料层最高温度分布模型,实现基于料层温度分布特征的FeO含量等级划分;其次,针对烧结过程参数波动频繁的问题,提出基于核函数高维映射的多尺度数据配准方法,有效抑制离群点的影响,提升建模数据的质量;最后,针对烧结过程数据驱动模型缺乏机理认知致使模型预测精度不高的问题,将过程数据中提取得到的FeO含量等级知识与AW-ESN (Adaptive weight echo state network)结合,建立DK-AWESN模型,有效提升复杂工况下FeO含量的预测精度.现场工业数据试验表明,所提方法能实时准确地预测烧结过程FeO含量,为烧结过程的智能化调控提供实时有效的FeO含量反馈信息.展开更多
高炉料面形貌是反映煤气流分布和煤气利用率的关键指标,研究高炉料面炉料堆积形状数学建模方法对实现高炉精准布料控制和“双碳”战略在钢铁行业落地具有重要意义.针对高炉多环布料情况下料面堆积形状预测难的问题,本文提出了一种基于...高炉料面形貌是反映煤气流分布和煤气利用率的关键指标,研究高炉料面炉料堆积形状数学建模方法对实现高炉精准布料控制和“双碳”战略在钢铁行业落地具有重要意义.针对高炉多环布料情况下料面堆积形状预测难的问题,本文提出了一种基于炉料运动轨迹和径向移动距离的高炉料面炉料堆积形状建模方法.首先,提出了一种与炉料初始状态和溜槽状态相关的炉料运动轨迹建模方法,获取炉料从节流阀至料面的炉料运动轨迹,并确定炉料在炉喉空区的内轨迹曲线和外轨迹曲线.然后,基于炉料运动轨迹和初始料面形状,以体积守恒原则为约束,提出了一种基于炉料径向移动距离的高炉料面炉料堆积形状数学建模方法,获取炉料在料面的堆积形状.最后,基于某钢铁厂2#高炉的尺寸建立离散单元法(Discrete element method,DEM)仿真模型,模型仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性.展开更多
铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network, ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统...铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network, ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统深度网络静态建模思路无法准确描述过程变量与铁水硅含量之间的关系,提出一种基于注意力机制模块的输入过程变量与输出硅含量之间的动态关系描述方法;其次,为降低硅含量预测模型训练时对标签数据的依赖,考虑到铁水温度与硅含量数据之间的正相关性,利用小时级硅含量标签数据微调基于分钟级铁水温度数据预训练好的深度模型的结构,进而提高基于动态注意力深度迁移网络的硅含量预测精度;同时,为增强预测网络的可解释性,实时给出了基于动态注意力机制模块计算的每个样本各过程变量对铁水硅含量的贡献度;最后,基于某钢铁厂2号高炉的工业实验,验证了该方法的准确性、有效性和先进性.展开更多
文摘氧化亚铁(FeO)含量是衡量烧结矿强度和还原性的重要指标,烧结过程FeO含量的实时准确预测对于提升烧结质量、优化烧结工艺具有重要意义.然而烧结过程热状态参数缺失、过程参数波动频繁给FeO含量的高精度预测带来巨大的挑战,为此,提出一种基于知识与变权重回声状态网络融合(Fusion of data-knowledge and adaptive weight echo state network, DK-AWESN)的烧结过程FeO含量预测方法.首先,针对烧结过程热状态参数缺失的问题,建立烧结料层最高温度分布模型,实现基于料层温度分布特征的FeO含量等级划分;其次,针对烧结过程参数波动频繁的问题,提出基于核函数高维映射的多尺度数据配准方法,有效抑制离群点的影响,提升建模数据的质量;最后,针对烧结过程数据驱动模型缺乏机理认知致使模型预测精度不高的问题,将过程数据中提取得到的FeO含量等级知识与AW-ESN (Adaptive weight echo state network)结合,建立DK-AWESN模型,有效提升复杂工况下FeO含量的预测精度.现场工业数据试验表明,所提方法能实时准确地预测烧结过程FeO含量,为烧结过程的智能化调控提供实时有效的FeO含量反馈信息.
文摘高炉料面形貌是反映煤气流分布和煤气利用率的关键指标,研究高炉料面炉料堆积形状数学建模方法对实现高炉精准布料控制和“双碳”战略在钢铁行业落地具有重要意义.针对高炉多环布料情况下料面堆积形状预测难的问题,本文提出了一种基于炉料运动轨迹和径向移动距离的高炉料面炉料堆积形状建模方法.首先,提出了一种与炉料初始状态和溜槽状态相关的炉料运动轨迹建模方法,获取炉料从节流阀至料面的炉料运动轨迹,并确定炉料在炉喉空区的内轨迹曲线和外轨迹曲线.然后,基于炉料运动轨迹和初始料面形状,以体积守恒原则为约束,提出了一种基于炉料径向移动距离的高炉料面炉料堆积形状数学建模方法,获取炉料在料面的堆积形状.最后,基于某钢铁厂2#高炉的尺寸建立离散单元法(Discrete element method,DEM)仿真模型,模型仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性.
文摘铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network, ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统深度网络静态建模思路无法准确描述过程变量与铁水硅含量之间的关系,提出一种基于注意力机制模块的输入过程变量与输出硅含量之间的动态关系描述方法;其次,为降低硅含量预测模型训练时对标签数据的依赖,考虑到铁水温度与硅含量数据之间的正相关性,利用小时级硅含量标签数据微调基于分钟级铁水温度数据预训练好的深度模型的结构,进而提高基于动态注意力深度迁移网络的硅含量预测精度;同时,为增强预测网络的可解释性,实时给出了基于动态注意力机制模块计算的每个样本各过程变量对铁水硅含量的贡献度;最后,基于某钢铁厂2号高炉的工业实验,验证了该方法的准确性、有效性和先进性.
