莱钢焦炭指标对高炉影响权重的统计分析

针对焦炭指标繁多,在实际生产中很难保证所有指标都达到理想值的现状,莱钢炼铁厂将焦炭各项指标对高炉的影响程度进行了统计分析,得出莱钢焦炭各项指标影响炉况顺行的程度由强到弱依次为M10、M40、-25 mm、Af、S,明确了焦炭M10指标是决定高炉顺行与否的必要条件。在此基础上根据关键参数实现了焦炭供应的优化调整,确保了每座高炉在阶段时间内焦炭质量的稳定性。

焦炭质量指标分析与预测

焦炭作为高炉炼铁的主要原料,在高炉中起供热、还原剂、骨架等作用,其质量直接影响生铁质量。提出一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法,该方法采用极限梯度增强树对影响焦炭质量的指标进行相关性分析,选取相关性较强的指标构建训练样本,并采用多层神经网络预测焦炭质量指标。基于实际运行数据的实验与现场应用的统计结果表明,该模型精度能够满足焦化厂生产需求。

基于炼焦煤特性的高反应性焦炭制备研究

高反应性焦炭制备是目前高炉减碳的重要基础,但因焦炭反应性(CRI)与反应后强度(CSR)属于异向指标,其相互反向作用机制制约对焦炭CRI的调控。将聚类分析应用于高反应性焦炭的原料煤优选过程,从炼焦煤或焦炭的质量指标标准化、炼焦煤相似性度量、炼焦煤聚类数的确定以及聚类分析辅助软件等方面阐述炼焦煤应用性细化分类方法。基于现代数学聚类分析方法在对炼焦煤焦炭特性指标细化分组基础上,通过优化配比并强化焦炭CSR/CRI比值提升,对焦炭质量指标进行差异性分析,以期深化CSR/CRI热性能参数比对焦炭CSR的影响规律。结果表明:针对不同煤质特性的29种炼焦煤,采用炼焦煤与焦炭的质量聚类分析优化分组方法,可优化出主选炼焦煤的5号配煤方案和8号配煤方案,在焦炭CSR稳定基础上,其所得焦炭的反应性CRI较原生产方案分别提高4.6个百分点3.9个百分点;将炼焦煤焦炭的CSR和CRI比值作为炼焦煤选择的重要参数,在焦炭反应性接近的情况下,CSR/CRI比值高的炼焦煤可同时提高焦炭反应性和焦炭反应后强度;结合焦炭机械强度、热性质指标分组结果、CSR和CRI比值可得到炼焦煤选择和配用的等级,焦炭CRI较高、CSR较低的炼焦煤可作为提高焦炭反应性的主要炼焦煤,焦炭CRI较低、CSR较高的炼焦煤可将其用以改善焦炭反应后强度的辅助炼焦煤。

基于遗传小波神经网络的焦炭质量模型研究

针对炼焦行业亟待解决的降低成本、提高焦炭质量的问题,提出了遗传小波神经网络的焦炭质量模型的建立方法,该方法在分析了影响焦炭质量因素的基础上,根据配合煤煤质和焦炭质量指标之间的非线性关系,选取合理的焦炭质量指标及表示方法,建立了遗传小波神经网络焦炭质量模型。仿真结果表明,模型精度较高。

焦炭热性质相同的焦煤煤质特性研究

选取蒙古国、加拿大、澳大利亚3个国家的部分焦煤作为研究对象,对比研究了焦炭热性质相同的焦煤的煤质特性。研究表明:对于焦炭热性质相同的焦煤,其煤质特性指标及其焦炭光学组织指标可能接近也可能存在明显差别,而煤变质程度、黏结性、灰成分及焦炭光学组织指标与焦炭热性质之间无明显关系,可见现有煤质评价指标难以科学判断炼焦煤炼焦的焦炭热性质情况。

采用多层神经网络预测焦炭质量

文章提出了一种利用包钢焦炭生产过程中积累的工艺和生产数据,采用神经网络技术,构建焦炭生产质量预测模型的方法。

基于数据与智能算法的焦炭质量影响因素分析

以焦化厂工业焦炉炼焦过程中积累的配合煤质量指标、焦炭质量指标以及炼焦过程中的结焦时间等生产工艺参数数据,构建了分析数据集,采用极限梯度增强树等智能分析算法对数据进行分析,并结合成焦机理进行说明,找出了影响焦炭质量的相关因素,为焦化厂炼焦生产,提高焦炭质量提供了指导。

焦炭热性能影响因素研究

影响焦炭热性能的因素很多,也比较复杂,目前还没有比较全面的和标准化的解释。文章通过相关试验得到数据,从灰分、挥发份、硫份、粘结指数、胶质层厚度和镜质组反射率等指标对焦炭热性能进行了分析和研究,得出了结论。

煤岩配煤的试验研究

通过40kg小焦炉试验,探求了煤岩指数(CBI、SI)与焦炭指标M25、CSR之间的关系。试验表明,平均反射率R与机械强度M25、反应后强度的相关性明显。煤岩指数不仅可以预测焦炭的机械强度和反应后强度,还可以通过调整CBI值,使其接近最佳配比,为减少主焦煤用量,降低配煤炼焦成本开辟了新途径。

压球煤炼焦技术试验研究

针对58-I型焦炉由生产FC83焦转产FC80焦产品结构调整,研发了无黏结压球煤低成本炼焦技术。200 kg焦炉试验表明,在配入压球煤25%、成型压力25 MPa的条件下,焦炭M10改善0.40个百分点,CSR提高1.25个百分点。

基于智能算法的炼焦配煤优化方法

炼焦生产过程中,配合煤作为主要原料,不仅决定着焦炭的质量,而且决定着炼焦企业的成本与利润。目前炼焦企业主要采用人工经验调整单种煤配比的方式进行配煤,缺乏科学的依据,难以实现高性价比的配煤方案,以优化炼焦配煤结构。文章以焦炭质量为约束条件,以配合煤成本价格为优化目标,采用人工神经网络预测焦炭质量,模拟退火算法优化单种煤配比。达到了降低配合煤成本、提高焦炭质量、降低冶金焦炭成本、提升企业效益的目的。

配加大剂量气煤改质炼焦

为了降低焦炭成本、减少主焦煤、增加低价气煤在配合煤中的用量,以2种气煤、2种肥煤、2种焦煤、1种瘦煤和1种自主研发的煤粉改质剂为原料,在2 kg实验室炼焦炉上开展了大比例气煤改质炼焦试验。试验结果表明,当主焦煤配比低于50%,气煤配比达到35%时,所炼制焦炭的质量指标将急剧恶化,其反应性(CRI)大于36%,反应后强度(CSR)低于50%,不能满足中、大型高炉顺行需求;但在改质剂的作用下,使用气煤逐步替代主焦煤炼焦时,所炼制改质焦炭的热态强度指标均得到显著改善,尽管配合煤中气煤配比提升到45%,主焦煤配比降到40%,仍能生产CRI小于30%,CSR大于58%的改质焦炭。结合SEM、XRD和Raman检测分析焦炭微观层面的差异,结果表明,在炼焦配合煤中添加大剂量气煤,会增加焦炭气孔的数量和尺寸以及无定型碳含量,同时降低焦炭微晶单元的体积和致密度,导致焦炭反应性增加,反应后强度降低;添加改质剂后,上述现象在改质焦炭中可得到显著改善,并且高比例气煤添加下所炼制改质焦炭微观结构和组分的分布可达到高比例主焦煤配加下所炼制生产焦炭的水平。最后,通过工业性试验验证了在改质剂的作用下向炼焦配合煤中添加45%气煤生产优质冶金焦炭是可行的,找到了一种节约主焦煤、降低炼焦配煤成本的新方法。