烧结机煤气消耗量预测模型的性能比较研究

针对钢铁企业烧结机煤气消耗量预测精度较低的问题,研究建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆网络模型(LSTM)和极端梯度提升模型(XGBoost),用于预测烧结机的高炉煤气消耗量,利用钢铁联合企业的实际数据对比验证了预测模型性能。结果表明,XGBoost模型的预测精度高于ARIMA模型和LSTM模型。XGBoost模型的MAPE为3.45%,RMSE为703.53 m^(3)/min,R^(2)为99.91%,鲁棒性和泛化能力较强。此外,为了强化预测模型与烧结机不同运行状态间的联系,对烧结机不同运行状态的煤气消耗量进行预测。LSTM模型在烧结机正常生产状态表现出最好的预测效果,XGBoost模型则在烧结机减产和增产状态预测效果最佳。

基于粒子群算法的高炉热风炉煤气消耗优化方法研究

高炉煤气管网压力与流量具有不稳定性,导致煤气存在严重放散损失。该研究基于粒子群算法进行高炉热风炉煤气消耗优化。首先,基于高炉热风炉煤气消耗量的预测结果,建立一个以煤气产消平衡和煤气放散量最小为目标的高炉热风炉煤气消耗优化模型;其次,引入粒子群算法求解模型,获得最佳优化方案。实验结果表明,经设计方法优化后的高炉热风炉煤气放散量基本为0,证实了该方法可以有效降低煤气消耗。

武钢有限公司降低热风炉煤气消耗的生产实践

针对武钢有限热风炉煤气消耗大的问题,炼铁厂对影响煤气消耗的因素进行了分析,采取了改进煤气平衡方式、优化换炉制度、燃烧参数管控及调整煤气结构等措施,热风温度提高了21℃,吨铁煤气消耗从511.2 m^(3)/t下降到了465.3 m^(3)/t,为降低铁成本做出了贡献。

降低烧结点火煤气消耗技术的研究与应用

在钢铁企业整个生产流程中,烧结工序用能量在所有工序中排第二位。以梅钢公司2021年数据为例,烧结工序用能量占比约 11 % ,仅次于高炉工序。炼铁厂烧结工序能耗为47 kgce/t,与先进值45 kgce/t差距较大,开展相应研究以降低工序能耗值势在必行。

降低加热炉煤气消耗及氧化烧损的工程技术研究

文中结合轧钢厂加热炉的实际情况,通过分析加热炉煤气消耗的问题和原因,采取了多种措施降低了加热炉煤气消耗及氧化烧损,通过优化燃烧控制,提高加热效率,减少能源浪费,并降低了环境污染,文中的研究成果不仅适用于轧钢厂,也适用于其他钢铁企业的加热炉改造。

考虑煤气消耗的连铸-热轧调度优化研究

在连铸-热轧生产过程中,经常会由于生产节奏的不匹配造成钢坯的落地进而使煤气消耗增加,为解决该问题,本文建立了以最小化煤气消耗为目标,考虑热轧工艺约束以及设备资源约束的连铸-热轧调度模型。同时针对问题设计了独特编码和解码方式,并使用改进的遗传算法对模型求解。最后通过某钢厂实际生产数据设计实验,结果表明了模型和算法的合理高效性,相对人工调度完成速度更快,同时也降低了煤气的消耗。

基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测

煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2.02%。

锌精炼过程煤气消耗量组合预测模型及其应用

基于已有的锌精炼过程煤气消耗,结合现代新的预测理论技术,提出一种指数回归-灰色理论相结合的组合预测模型来预测锌精炼过程的煤气消耗量。实际预测结果表明,这一模型对于锌精炼过程的煤气消耗量的预测具有较高的精度,这为锌精炼过程的煤气消耗量预测提供了新的方法。

降低加热炉吨钢煤气消耗的实践

介绍了济钢热连轧厂为达到节能减排,针对加热炉现状进行了原因分析、找出要因、制定实施措施并最终有效控制煤气消耗的相关情况。

新钢11~#高炉降低煤气消耗生产实践

新钢11~#高炉通过改造热风炉煤气预热器冷排、修正上料程序、改进皮带托辊更换制度、高炉富氧鼓风、修复预热器、半自动烧炉、改变烧炉方式等一系列技术措施,有效降低热风炉煤气消耗,提高了风温水平。

降低竖炉煤气消耗的研究与应用

简要叙述了莱钢竖炉通过对干燥床篦条、干燥床倾角和竖炉炉型进行合理改造,合理调节高炉煤气中焦炉煤气的配加量,严格控制圆筒烘干机煤气用量,有效降低球团煤气单耗至0.85GJ/t。

事件和数据融合的加热炉煤气消耗量预测方法

为了解决加热炉煤气消耗量无法精准预测的问题,提出了融合事件和数据的加热炉煤气消耗量预测方法.根据操作事件将加热炉的运行状态分为正常运行、停炉检修和待料运行,以各运行状态下差分自回归移动平均模型(ARIMA)和人工神经网络模型(ANN)的预测性能为基础,结合生产大数据对加热炉煤气消耗量进行混合预测.结果表明:混合预测模型的预测性能好,滞后性小;混合预测模型的平均绝对误差为1542.45 m^(3)/min,平均相对误差为0.0654,对称平均绝对误差为0.0665,与使用单纯的ARIMA模型和ANN模型相比,混合预测模型精度更高.

降低煤气消耗的研究

钢材市场供大于求的现状决定了热带厂必须走高质量、低成本的路线,煤气消耗在成本中比重较大。据此介绍了热轧带钢厂结合品种效益年节能减排活动,针对现状进行原因分析、找出要因、制定实施措施并最终有效控制煤气消耗的相关情况。

银山前区265m^2烧结机降低煤气消耗的实践

通过采取低水厚料层烧结、加强工艺操作严控点火温度和煤空比等措施，使银山前区265m2烧结机煤气消耗逐步降低，煤气单耗有原来的0．070GJ／t降低到现在的0．040GJ／t，有效地降低了煤气消耗。

用线性回归法确定加热炉煤气消耗的最佳控制区域

用线性回归法确定加热炉煤气消耗的最佳控制区域太原钢铁公司邢平安，王海哈尔滨机械设备进出口公司邵立新太钢一轧厂是一个３０年代建起的老厂，设备陈旧，工艺落后，前后工序能力严重不平衡。为此，该厂从解决薄弱工序能力入手，选择制约生产的加热炉为突破口，提出两座...

实行点火炉自动控制降低点火煤气消耗探讨

通过对马钢三烧1994～2002年点火炉煤气消耗分析,分析了烧结点火炉控制的现状,提出采用串级调节的自动燃烧控制方案与空煤比自寻优化控制,并对其他配套环节略作改造,不需设备投资,便可实现燃烧优化控制,达到节能降耗的目的。

降低唐钢2号高炉热风炉煤气消耗的研究与实践

针对唐钢2号高炉热风炉煤气消耗高,调研了热风炉煤气使用现状,分析出热风系统存在的问题。采用板式预热器对双预热系统进行改造,热风炉运行参数得到明显改善,高炉煤气消耗下降50m3/t。降低成本的同时,减少了CO2排放。

关于热轧加热炉煤气消耗量影响因素的研究

介绍了热轧主工序和加热炉的基本情况,从能量守恒的角度找出影响热轧工序煤气消耗量的主要因素,结合生产实际,提出了降低煤气消耗的相关措施取得了较好效果与效益。

以精益生产管理降低煤气消耗

介绍了河钢宣钢棒材生产线供坯模式发生变化后,为降低煤气消耗所实施的一系列精益生产管理措施。从精益生产管理的基本内涵出发,通过建立完善的成本管理制度、规范操作标准、建立合理的奖惩机制,稳定了轧钢生产,提高了钢坯的产、质量,降低煤气消耗成本约224余万元/年,经济及社会效益显著。

降低155m^3气烧竖窑转炉煤气消耗实践

介绍在柳钢3座155m3气烧窑实施的工艺、设备、管理等改进与优化措施,使其转炉煤气消耗降低到152.49m3/t。