烧结过程智能控制及烧结矿冶金性能预测研究现状

随着人工智能、物联网等技术的发展,利用大数据、自动化控制等手段来实现烧结过程智能控制及性能预测已经成为智慧炼铁的发展趋势。旨在综述烧结过程智能控制和性能预测研究现状,包括智能点火、料层状态监控、终点控制以及烧结矿性能检测,并通过生产成本、质量、效率、控制和预测的准确率等多角度综合分析不同技术的优缺点。在智能点火方面,详细分析点火工艺关键参数控制的重要性,指出机理分析法、数据驱动、PIDNN控制算法和修正的EID技术等在智能点火方面的应用现状。在料层状态监控方面,从料层温度和漏风监测2个方面展开叙述,在料层温度控制方面,重点分析温度模拟系统、Matcom、VC++以及多线程技术应用的准确率,同时介绍氧气平衡分析法、流体力学、红外热成像技术对烧结机漏风监测的影响。终点控制层面,系统讨论了灰色理论、反向传播神经网络、AdaBoost. RS算法、减法聚类和粒子群优化方法等技术特点和优化建议。烧结矿性能检测领域,涵盖了烧结矿成分在线检测和烧结矿性能预测与控制研究,通过PGNAA、LIBS以及基于DNN和LSTM的在线监测等技术智能分析烧结矿成分,同时介绍机器学习算法和神经网络等技术在烧结矿性能预测与控制方面的应用现状。综合介绍了烧结过程在信息化、智能化以及双碳背景下的发展情况及应用效果,通过系统分析烧结过程控制发展现状及特点,对未来烧结工艺在新形势下的发展脉络进行预测总结,为钢铁企业在烧结智能化研究领域提供理论和应用依据。