高爐煉鐵含硅量的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

萬(wàn)紹蒙， 李 勁

(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 昆明 650093)

在流程工業(yè)中，鋼鐵冶金是具有代表性的國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)，其生產(chǎn)過(guò)程非常復(fù)雜。要想對(duì)生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化，關(guān)鍵是要將原來(lái)的反饋控制轉(zhuǎn)換為預(yù)測(cè)控制，即通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘，確定生產(chǎn)過(guò)程的最佳途徑與最佳參數(shù)控制范圍，預(yù)測(cè)性地動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程控制，獲得最佳生產(chǎn)效果。以高爐煉鐵為例，煉鐵時(shí)所采集的工藝參數(shù)是一組高維的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，影響高爐煉鐵的質(zhì)量數(shù)以百計(jì)。其終極生產(chǎn)指標(biāo)產(chǎn)量、能耗、鐵水質(zhì)量等指標(biāo)都與冶煉過(guò)程的一項(xiàng)控制性中間指標(biāo)——爐溫，即鐵水含硅量(鐵水含硅質(zhì)量百分?jǐn)?shù))密切相關(guān)。對(duì)高爐爐溫上升或下降的預(yù)測(cè)，即時(shí)間序列的預(yù)測(cè)關(guān)系著當(dāng)前高爐各項(xiàng)操作參數(shù)的調(diào)控方向。

唐賢倫等[1]建立了高爐鐵水硅含量預(yù)測(cè)模型，利用一種基于混沌粒子群優(yōu)化(CPSO)的支持向量回歸機(jī)(SVR)參數(shù)優(yōu)化算法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行求解，結(jié)果表明該算法有良好的預(yù)測(cè)效果。Srivastava等[2]提出了針對(duì)Corex工藝熔爐氣化爐的熱力學(xué)模型，在一定程度的直接還原鐵(DRI)金屬化過(guò)程中，模擬了Corex過(guò)程中熱金屬、爐渣和出口氣體的組成。Srivastava等[3]提出了一種簡(jiǎn)單的相關(guān)性，以預(yù)測(cè)鍋爐蒸汽中二氧化硅(SiO2)的溶解度與壓力和水中二氧化硅含量的關(guān)系。將線性相關(guān)性預(yù)測(cè)與報(bào)告的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果表明一致性良好，平均絕對(duì)偏差約為4%。Nurkkala等[4]提出了一種自動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的非線性模型生成算法，并將其運(yùn)用到高爐煉鐵中鐵水硅含量的預(yù)測(cè)，該方法的缺點(diǎn)在于執(zhí)行時(shí)間較長(zhǎng)。……