Data-driven soft sensors in blast furnace ironmaking:a survey

The blast furnace is a highly energy-intensive,highly polluting,and extremely complex reactor in the ironmaking process.Soft sensors are a key technology for predicting molten iron quality indices reflecting blast furnace energy consumption and operation stability,and play an important role in saving energy,reducing emissions,improving product quality,and producing economic benefits.With the advancement of the Internet of Things,big data,and artificial intelligence,data-driven soft sensors in blast furnace ironmaking processes have attracted increasing attention from researchers,but there has been no systematic review of the data-driven soft sensors in the blast furnace ironmaking process.This review covers the state-of-the-art studies of data-driven soft sensors technologies in the blast furnace ironmaking process.Specifically,wefirst conduct a comprehensive overview of various data-driven soft sensor modeling methods(multiscale methods,adaptive methods,deep learning,etc.)used in blast furnace ironmaking.Second,the important applications of data-driven soft sensors in blast furnace ironmaking(silicon content,molten iron temperature,gas utilization rate,etc.)are classified.Finally,the potential challenges and future development trends of data-driven soft sensors in blast furnace ironmaking applications are discussed,including digital twin,multi-source data fusion,and carbon peaking and carbon neutrality.

安钢4000 m^(3)级高炉炉前设备环保设施概述及改造

当今社会中,环保已经成为越来越多人关注的问题。高炉出铁场,尤其是铁口附近、渣铁沟周边的炉前区域,是整个高炉车间操作人员最多、工作条件最差、自动化程度最低的地方,也是高炉工序除尘的重点和难点。通过对炉前环保设施简单描述,分析铁口区域烟尘产生原因及分布情况,发现其中存在的不足,通过部分改造使炉前环境达到更高的环保标准。

唐钢新区高炉长时间休风与快速恢复操作

唐钢新区炼铁厂现有3座高炉,投产后频繁长时间休风。高炉长时间休风后,炉况恢复初期热量调剂、炉前出铁组织、气流波动等问题尤为突出,导致加风困难,炉况恢复时间较长。唐钢新区炼铁部为降低长时间休风对高炉生产的影响,针对影响炉况恢复的环节进行优化,风量恢复时间由48小时以上缩短至30小时内。

基于灰色关联分析和机器学习的高炉铁水硅含量预测

高炉铁水硅含量通常被用作表征“炉温”和高炉经济效益的重要指标,建立及时准确的高炉铁水硅含量预报模型,对于高炉稳定生产具有重要意义。本工作考虑时间延迟及灰色关联分析(GRA)并结合主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)建立了一种新的预测模型。首先,从硅的还原氧化行为角度出发,选出高炉生产中与铁水硅含量相关的操作参数、状态参数和结果参数。其次,通过GRA确定各参数与铁水硅含量的关联度大小,筛选出硅含量的主要影响因素。在此基础上,对国内某3200 m^(3)级高炉一年共计8544组生产数据进行降维处理。模型输入变量由降维得到的13个主成分组成,以铁水硅含量作为输出变量,建立了预测模型。该预测模型具有合理的泛化能力、鲁棒性和准确性。预测结果分析表明,该模型的决定系数(R^(2))为0.9297,均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.0012和0.0254,实现了对高炉铁水硅含量精确预测。

基于支持向量回归的高炉出铁量预测方法

高炉炼铁是钢铁生产中的重要环节。基于高炉流出的铁水量,选择指定数量的铁包进行装载和运输,能够提高生产效率,并降低整体调度线的能耗。准确预测出铁量,对于后续生产调度有着重要意义。但一方面高炉炼铁涉及大量的物理化学反应和参数变化,且炼铁过程无法从外部实时观测,难以通过直接进行机理分析实现准确的自动控制;另一方面,炼铁过程中记录的鼓风参数、焦炭比、炉渣成分等参数丰富的测量数据,可被用于数据驱动的建模分析。本文旨在通过机理模型分析理想状态下的铁水流速,并设计基于支持向量回归的机器学习模型,对高炉出铁量进行预测。对某日产8000 t铁量高炉的出铁数据进行建模分析,实验结果表明,支持向量回归模型预测出铁量的平均误差在200 t以内,且平均误差、预测标准差等指标优于其它常见的机器学习模型,表现出了数据驱动模型的准确性,能够对实际的高炉炼铁分析和建模提供指导作用,从而降低资源消耗,并提高整体钢铁生产线的生产效率。

冶金固废提锌技术的发展现状与展望

传统的固废直接送往铁前工艺循环,灰泥中的锌被直接引入高炉,不仅影响运行炉况,还会富集导致设备损坏和综合生产效率下降。因此,探索有效的提锌工艺,减少锌在高炉中的富集,对于提高钢铁生产的经济性和环保性具有重要意义。本文基于钢铁冶金灰泥提锌的化学反应和动力学、热力学特征,系统分析了包括回转窑法、转底炉法及多级浸出法等主要提锌工艺的特点及其适用性。现有传统工艺虽然具有一定的技术优势,但在实际应用中仍存在能耗高、操作复杂和环境影响大的问题,因而提出了优化反应器设计、引入预处理技术和智能化控制系统以及多工艺集成的改进措施,以提高综合效率。未来的冶金灰泥提锌技术将向更高效、环保和智能化的方向发展,推动钢铁行业的可持续发展。

基于集成学习的钢铁(高炉)行业碳排放预测方法

钢铁工业是能源消耗大、碳排放大的典型产业。中国的钢铁业是全球碳排放最多的行业之一。目前,由于缺乏监测数据,对钢铁行业企业碳排放预测的研究很少。为了有效解决这一问题,提出一种基于集成学习的钢铁(高炉)行业碳排放预测方法。选取具有较好计量手段的用电量作为碳排放影响因素,并结合高炉和电弧炉工艺,采用了三种机器学习模型,分别是反向传播(back propagation,简称BP)神经网络、支持向量机和随机森林,这些模型在机器学习领域具有广泛的应用前景。利用Shapley集成学习方法进行碳排放预测。通过仿真实验验证了本文所提的以用电量输入的钢铁行业碳排放预测模型具有理想的有效性与准确性。该结果可以为钢铁行业企业在减排和资源优化方面提供科学依据。

高炉精准封炉冶炼技术研究及应用(中篇)

针对高炉进行封炉特殊操作时排料计算、炉内填充及上部空出容积、封炉参数预控,尤其是对封炉休风前停煤停氧、停止下料、末次出铁等过程关键控制节点的精确处理和有效控制、校核等相关联数据相互影响的复杂问题,研发了相关技术方法。实现了高炉封炉流程的模块化、精准化,确保封炉料准确落入位置、封炉渣铁成分及焦比控制准确,为提升封炉控制精度、缩短封炉和开炉进程、降低冶炼成本奠定基础。

昆钢1号高炉快速开炉达产实践

对昆钢1号高炉中修开炉快速达产进行了总结。开炉前精心准备提高烘炉和检漏效率,精准配料造酸性炉渣,合理分段装开炉料;开炉时定风速快速加风,采用氧枪开炉配合铁口喷吹提高炉缸热量和精准计算出好首次铁;开炉后合理控制开风口速度、启用加湿快速降硅、稳定低碱度R2≤1.11倍等措施加快炉况恢复,采用单铁口出铁和控制合理出铁间隔时间保证炉前工作安全有序开展。高炉未使用锰矿开炉,送风11 h出铁且渣铁分离良好,36 h 4 min开始喷煤,2天内降硅至1.0%左右,第3日产量达6505 t、利用系数2.60 t/(m^(3)·d)。

高炉开风口机的仿真优化

针对当前高炉炼铁工艺中采用人工对风口封泥进行凿开时存在的效率低、安全性低等问题,研究了一款适用于生产中的开风口机,该设计基于Simulink仿真软件构建了开风口机设备的简化模型,重点对不同主气道直径和活塞直径对开风口机性能的影响进行分析,得出了最佳尺寸,可进一步提高封泥凿开的效率和安全性。

包钢7^(#)高炉炉缸侧壁温度升高的分析与治理

文章分析了包钢7^(#)高炉炉缸铁口区侧壁温度异常升高的原因,重点阐述了治理措施。高炉长期在高强度冶炼条件下,炉缸铁口区相对活跃,铁口深度控制不好,加剧了渣铁对铁口区炭砖的冲刷,铁口区炭砖受到侵蚀是导致7^(#)高炉炉缸铁口区侧壁温度升高的根本原因。通过采取增加铁口区循环水量提高冷却强度、精心维护铁口、积极消除炉缸侧壁气隙、在装料制度上适当开放中心抑制边缘气流等措施,使7^(#)高炉在没有降低冶炼强度、未减产的情况下,铁口区侧壁温度得到了有效控制。

马钢4号高炉长周期稳定顺行操作特征

马钢4号高炉在设计过程中进行了多项工艺设计改进,开炉后经过不断探索,逐步形成了适合自身冶炼条件的高炉操作特征:①装料制度采用大矿批结合中心加焦的布料模式,控制合理的平台漏斗,形成了具有马钢特点的两道气流分布;②送风制度建立起了鼓风动能、风口回旋区、炉腹煤气量等关键参数的管控体系,确保初始煤气流分布合理、炉缸工作活跃;③日常注重操作炉型的管理。4号高炉炉况保持了长周期稳定顺行,技术经济指标逐年提升,2021年利用系数为2.665V(m^(3)·d)、煤比>150kg/t、燃料比<500kg/t。

高炉透气性指数的核超限学习机预测模型

高炉透气性指数反映了高炉内煤气流运动受到阻碍的大小,是操作人员判断高炉运行状态的重要依据.本文针对超限学习机的缺点,提出了基于核超限学习机的高炉透气性指数预测模型.首先选取了适当的高炉参数作为模型的输入.其次采用小波变换对生产数据降噪处理.然后建立基于核超限学习机的高炉透气性指数预测模型.在建模过程中,探索了不同的核函数对模型性能的影响,并对相关参数寻优.最后进行仿真实验,同其他算法对比.实验结果表明,相比于传统算法,基于核超限学习机的高炉透气性指数预测模型训练速度更快,预测精度更高,预测结果更稳定.

高炉出铁过程分析及合理出铁制度确定

唐钢新区高炉出铁过程分析表明高炉铁水排放不仅受铁口出铁的影响,还受铁水在炉缸内部流动状态的影响,其中焦炭质量与渣铁流动性决定渣铁生成后在炉缸的汇集以及流向铁口区域这一过程。铁口工作状态和渣铁在炉缸内部流动的匹配决定炉前的出铁质量。通过焦炭质量的改进、对铁口出铁时间探讨和相应出铁制度的确定以及针对性的制定炉前出铁管理,有效稳定了炉前出铁,为高炉顺行提供了有力支撑。

首钢股份3号高炉出铁时间稳定率提高的措施

对首钢股份3号高炉出铁时间稳定率提高的措施进行了总结。3号高炉出铁时间不稳定,最短136min,最长206min,出铁时间不稳定的主要原因是铁口角度出现倾斜、铁口过深或过浅、铁口孔道直径与高炉状况不相符、打泥量波动幅度大、被迫堵眼、铁口孔道断裂等。经过一年多的炉前出铁工作优化整改,主要整改措施是:对炉前设备定期检测并增设减速保护装置,加强泥炮质量检测并进行定期泥套维护,优化出铁速度,改进鱼雷罐运输方式等。经过两个阶段一年多的优化整改后,3号高炉出铁时间稳定率由43.3%提高至63.3%。

武钢高炉炉前操作技术的改进

针对武钢有4座高炉都进入了炉役后期的现状,从铁口维护、出铁管理、倒铁口操作等方面采取了技术改进措施。铁口维护方面,如改进铁口泥套的制作及维护,保持合适的铁口深度,控制合适的铁口孔径,使用高质量无水炮泥等;出铁管理方面,如出铁时间与出铁间隔时间的确定,出铁次数的确定等;倒铁口操作等方面,如做好倒铁口前的铁口维护工作等。武钢炉前出铁,从传统粗放型操作方式,实现了向精细化操作方式的转变,满足了高炉炉役后期的强化冶炼要求。2022年7月,武钢全厂高炉月均利用系数2.49t/(m^(3)·d),燃料比517kg/t。

基于物联网的高炉出铁区域人员风险管控技术研究

为进一步提高钢铁企业高炉出铁区域人员风险管控水平,确实保障一线人员生命财产安全,基于UWB、门禁、红外热成像等物联网技术,提出人员风险管控技术。从高炉出铁区域存在的固有风险和动态风险出发,科学综合判断高炉出铁区域现状,针对风险现状予以声光报警、自动联锁等反馈,在提高预警信息可靠度的同时提供了丰富的自动化升级空间,可高效防止高炉出铁事故发生。

高炉移盖机设备稳定性优化及改造

安钢4747 m3大型高炉炉前系统有四套移盖机设备,运行使用频繁、环境恶劣,该系统运行过程中主沟盖经常出现卡阻、晃动等问题。通过对移盖机设备进行系统改造,运行过程中的平衡性、稳定性得到了很大提升。

唐钢3号高炉降低日出铁次数操作实践

唐钢3号高炉投产以后,顺行状况差,燃料比高,产量低,日出铁次数多。通过对气流分布、炉缸状态和炉前操作分别进行分析研究,最终确定影响出铁时间的关键因素,采取相应措施进行改进,取得明显效果,实现日出铁次数降低,炉前消耗降低,炉前工劳动量降低,节约了成本,各种技术指标改善,炉况顺行状况明显好转,实现低碳低耗高效生产。

唐钢3号高炉日出铁次数偏高的原因及对策

对唐钢3号高炉日出铁次数偏高的原因及对策进行了总结。3号高炉焖炉重新开炉后,日出铁次数偏高,且每次出铁的时间短、出铁量少。通过从煤气流分布、炉缸状态、炉前操作等方面查找原因,采取了相应对策,诸如改善原燃料质量、调整装料制度、调整送风制度、稳定炉温、适当降低炉渣碱度、完善炉前设备及操作等,高炉日平均出铁次数平均由约14次/d降至12.86次/d,单次出铁量增加约100t,取得了日产量提高和日出铁次数下降的双重效果,且减少了钻头和炮泥用量,降低了炉前工作强度。