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文檔簡(jiǎn)介
高爐操作爐型診斷及智能識(shí)別系統(tǒng)概要第1頁(yè)/共30頁(yè)關(guān)于“高爐操作爐型診斷及智能識(shí)別系統(tǒng)”鑒定的匯報(bào)提綱
1、系統(tǒng)簡(jiǎn)介、系統(tǒng)組成、主要功能
2、項(xiàng)目研究情況
3、高爐操作爐型診斷及智能識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)及應(yīng)用第2頁(yè)/共30頁(yè)一、系統(tǒng)簡(jiǎn)介、系統(tǒng)組成、主要功能及性能1.1、武鋼1高爐爐體結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)
武鋼1號(hào)高爐采用了鑄鐵冷卻壁和銅冷卻壁相結(jié)合的方法。在國(guó)內(nèi)第一次成功采用了一體化的高爐軟水密閉循環(huán)技術(shù)。第一次采用了薄爐襯技術(shù),高爐設(shè)計(jì)壽命為15
年。維護(hù)一個(gè)穩(wěn)定合理的高爐操作爐型成為實(shí)現(xiàn)高爐長(zhǎng)壽的關(guān)鍵技術(shù)。
第3頁(yè)/共30頁(yè)很難對(duì)高爐爐內(nèi)進(jìn)行直接測(cè)量。間接的方法,如通過(guò)爐頂煤氣分析儀表、渣鐵分析、高爐爐身的溫度檢測(cè)等。其中通過(guò)對(duì)爐身溫度變化規(guī)律的分析我們可以獲取許多信息:--可以獲取煤氣流及爐料分布的信息;--可以知道高爐爐墻處渣皮形成及脫落情況;--可以評(píng)估軟熔帶的位置及形狀等。
1.2、高爐爐型管理的難點(diǎn)第4頁(yè)/共30頁(yè)1.3、高爐爐型管理的方法
事后管理(熱負(fù)荷測(cè)量等)高爐操作人員只能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷爐墻溫度的變化的特點(diǎn)并以此來(lái)區(qū)分爐型的不同特征,及判斷是否滿足高爐操作的要求。為解決上述問(wèn)題,就需要通過(guò)一種方法來(lái)自動(dòng)識(shí)別高爐爐型變化的特點(diǎn)。
事前管理:本研究就是想采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)對(duì)爐型變化的特點(diǎn)自動(dòng)進(jìn)行分類,為高爐操作人員提供參考。第5頁(yè)/共30頁(yè)必須借助于計(jì)算機(jī)技術(shù):現(xiàn)代化的大型高爐裝備了1000多支熱電偶,只通過(guò)人工對(duì)這些信息進(jìn)行分析綜合是不現(xiàn)實(shí)的。武鋼目前沒(méi)有合適的爐型管理軟件,如何充分利用武鋼多年來(lái)形成的爐型管理經(jīng)驗(yàn)并使之信息化、實(shí)時(shí)化,是目前我們尚未解決的課題。爐型控制模型:‘一高爐銅冷卻壁、鑄鐵冷卻壁混用操作爐型診斷及智能識(shí)別系統(tǒng)’。
1.4、開(kāi)發(fā)爐型管理系統(tǒng)的必要性第6頁(yè)/共30頁(yè)1.5、系統(tǒng)組成
第7頁(yè)/共30頁(yè)二、項(xiàng)目研究情況基礎(chǔ):高爐冷卻壁溫度的檢測(cè)數(shù)據(jù)。方法:采用自組織特征映射方法(SOFM)編成計(jì)算機(jī)軟件。目的:自動(dòng)地對(duì)溫度數(shù)據(jù)變化的特征進(jìn)行分類,進(jìn)而用于判斷不同的爐型特征。
2.1技術(shù)路線第8頁(yè)/共30頁(yè)高爐冷卻系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(通過(guò)DCS控制系統(tǒng),傳到高爐本身的數(shù)據(jù)庫(kù)中)高爐的人工輸入數(shù)據(jù)及高爐操作指標(biāo)。結(jié)合模型模式識(shí)別的結(jié)果,得到當(dāng)前狀態(tài)下高爐操作爐型的變化特征,從而評(píng)估爐型的特征,給高爐操作人員提供操作指導(dǎo)。
2.2、主要的數(shù)據(jù)種類第9頁(yè)/共30頁(yè)Kohonen方法是芬蘭Kohonen教授提出的自組織網(wǎng)絡(luò)方法(SelfOrganizingNetworks,又稱為自組織網(wǎng)絡(luò))。這是一種無(wú)監(jiān)督的自學(xué)習(xí)、自組織人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它利用腦神經(jīng)的空間結(jié)構(gòu)映射外部復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并進(jìn)行矢量化和壓縮數(shù)據(jù)。Kohonen網(wǎng)絡(luò)是用一個(gè)像大腦皮層那樣的二維平面網(wǎng)絡(luò)來(lái)表征輸入信息。通過(guò)學(xué)習(xí)算法,使相鄰近的節(jié)點(diǎn)表征出輸人的不同類別特性,稱之為特征映射。通過(guò)反復(fù)地將輸入圖樣和存儲(chǔ)在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的矢量進(jìn)行比較,如輸入與節(jié)點(diǎn)矢量相匹配,則用該節(jié)點(diǎn)處的映射區(qū)域來(lái)優(yōu)先表征該類訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征。2.3、Kohonen方法簡(jiǎn)介第10頁(yè)/共30頁(yè)2.3、Kohonen方法簡(jiǎn)介(2)
我們知道,大腦皮層的二維互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能表征外部世界高維信息,Kohonen網(wǎng)絡(luò)也是用一個(gè)格狀平面網(wǎng)絡(luò)來(lái)表征輸入信息,所有輸入都和網(wǎng)格上的每一結(jié)點(diǎn)相連,每一個(gè)網(wǎng)格結(jié)點(diǎn)都是輸出結(jié)點(diǎn),它們只和相鄰的其他結(jié)點(diǎn)相連。
通過(guò)學(xué)習(xí)算法,使相鄰近的結(jié)點(diǎn)表征出輸人的不同類別特性,稱之為特征映射。通過(guò)反復(fù)地將輸入圖樣和存儲(chǔ)在每一個(gè)結(jié)點(diǎn)上的矢量進(jìn)行比較,如果輸入與結(jié)點(diǎn)矢量相匹配,則用該結(jié)點(diǎn)處的映射區(qū)域來(lái)優(yōu)先表征該類訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征。
第11頁(yè)/共30頁(yè)人機(jī)界面的顯示也是通過(guò)VC來(lái)完成的。主要的開(kāi)發(fā)結(jié)果見(jiàn)下圖所示。2.4、人機(jī)界面(1)第12頁(yè)/共30頁(yè)2.4、人機(jī)界面(2)第13頁(yè)/共30頁(yè)三、爐型管理系統(tǒng)的應(yīng)用爐型狀態(tài)的判定問(wèn)題(SOFM)爐型優(yōu)劣的判斷問(wèn)題(指標(biāo)對(duì)比)爐型的調(diào)劑問(wèn)題(布料、附加焦等)3.1、高爐爐型管理需要解決的幾個(gè)問(wèn)題第14頁(yè)/共30頁(yè)3.1、模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果
該軟件開(kāi)發(fā)出來(lái)并安裝到1號(hào)高爐的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上,從2003年11月份投入試運(yùn)行。
11月份操作爐型出現(xiàn)波動(dòng)期間,該軟件及時(shí)準(zhǔn)確地分析出了爐型變化的特點(diǎn)及變化的過(guò)程。高爐操作人員通過(guò)這個(gè)分析平臺(tái),及時(shí)找到了爐型變化的原因,采取了有效措施,逐漸使高爐操作爐型及時(shí)恢復(fù)到了正常狀態(tài)。
第15頁(yè)/共30頁(yè)3.2.模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果:2003年11月上旬
由圖中可見(jiàn):11月上旬爐型變化劇烈,高爐操作爐型不能維持在穩(wěn)定的狀態(tài)下,3日后多次出現(xiàn)低[Si]高[S]的情況。上旬由于焦炭缺口較大,高爐使用外購(gòu)焦以及庫(kù)存焦炭多,造成高爐透氣性太差,高爐中心過(guò)分發(fā)展,邊緣氣流不穩(wěn),渣皮頻繁脫落。
爐型變化的特點(diǎn):第16頁(yè)/共30頁(yè)3.3、模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果:2003年11月上旬
1、11月塊礦變化及中下旬大量使用大礦槽燒結(jié)礦。2、同時(shí)進(jìn)口球團(tuán)配比的降低,致使入爐熟料率降低,使得原燃料的配比變化很大,導(dǎo)致入爐礦石的質(zhì)量難以穩(wěn)定。3、因?yàn)?座高爐同時(shí)生產(chǎn),焦炭缺口較大,使得高爐不得不經(jīng)常性的補(bǔ)充庫(kù)存焦和外購(gòu)焦,致使焦炭的冶金性能及質(zhì)量也無(wú)法保持穩(wěn)定。4、本月共吃進(jìn)庫(kù)焦250t和外購(gòu)焦42車,其中主要集中在上旬。5、由于外購(gòu)焦水分、灰份較高,對(duì)高爐的透氣性帶來(lái)了不利的影響。
爐型失常的原因:11月上旬1號(hào)高爐爐型的變化如上圖所示
第17頁(yè)/共30頁(yè)3.4、模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果:2003年11月中旬
SOFM經(jīng)分類獲得的11月中旬爐型變化圖,由圖中4、5、6、7點(diǎn)可見(jiàn),爐墻溫度上升,達(dá)到了爐型調(diào)整的目標(biāo)
第18頁(yè)/共30頁(yè)3.5、模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果:2003年11月下旬
1、由于采取了有效措施,高爐爐況得到了迅速恢復(fù)。2、11月份由于各種各樣的原因,全廠產(chǎn)量壓力較大,因此,1號(hào)高爐在爐型還沒(méi)有完全調(diào)整到位時(shí)就進(jìn)行了強(qiáng)化冶煉,各種參數(shù)開(kāi)始還原,恢復(fù)了9#角位的礦石,加重了邊緣,調(diào)整以后,雖然高爐風(fēng)量沒(méi)有較大變化,產(chǎn)量也較高,但是,冷卻壁溫度開(kāi)始慢慢下降,特別是5至10段之間的溫度。
3、雖然暫時(shí)不會(huì)對(duì)產(chǎn)量有影響,但是,一旦結(jié)厚形成,將再次對(duì)爐況產(chǎn)生不利。從下圖中4、5、6點(diǎn)可看到,冷卻壁溫度在逐漸走低,到月末,產(chǎn)量下降,風(fēng)量減少,可說(shuō)明這一觀點(diǎn)。下旬高爐操作的特點(diǎn):第19頁(yè)/共30頁(yè)模型的試運(yùn)行及其應(yīng)用效果:2003年11月下旬
第20頁(yè)/共30頁(yè)經(jīng)過(guò)近一個(gè)月的爐況調(diào)劑,采取了一系列的操作措施將1號(hào)高爐的冷卻壁溫度控制在合理范圍內(nèi),穩(wěn)定煤氣流分布,爐況好轉(zhuǎn),高爐進(jìn)入了高產(chǎn)期。特別是2004年2月份以來(lái),高爐各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)全面刷新了歷史記錄。表2列出2003年12月—2004年4月期間武鋼1號(hào)高爐的主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化。在此過(guò)程中,操作爐型模型的應(yīng)用發(fā)揮了積極的作用。
2003年11月—2004年4月武鋼1號(hào)高爐主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)
3.6、2004年以來(lái)的爐型管理
第21頁(yè)/共30頁(yè)3.7、2004年以來(lái)的爐型管理
(2004年2、3月?tīng)t型控制
)2004年2月1~7日爐型變化圖,冷卻壁高溫區(qū)下移,爐型穩(wěn)定:第22頁(yè)/共30頁(yè)3.8、如何尋找最優(yōu)化的爐型首先是識(shí)別出高爐爐型的狀態(tài)及其演變的過(guò)程,這可利用本模型的冷卻壁溫度變化模式識(shí)別來(lái)完成;其次是判斷當(dāng)前狀態(tài)下高爐操作爐型的優(yōu)劣,可以通過(guò)對(duì)一段時(shí)間內(nèi)高爐操作指標(biāo)的變化進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,找出最優(yōu)的操作爐型。
高爐合理操作爐型的監(jiān)測(cè)和診斷包括兩項(xiàng)內(nèi)容:第23頁(yè)/共30頁(yè)
對(duì)應(yīng)這25種爐型模式,在表中列出了各種爐型狀態(tài)出現(xiàn)的天數(shù)及利用系數(shù)和焦比指標(biāo)。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),圖中第05、10類爐型的指標(biāo)是比較好的。這些模式集中出現(xiàn)在3月份,正說(shuō)明最佳模式的爐型是高爐獲得高指標(biāo)的主要原因。
2)相關(guān)結(jié)論:第24頁(yè)/共30頁(yè)1)、如何尋找最優(yōu)化的爐型(總結(jié))本模型根據(jù)冷卻壁溫度的分布特點(diǎn)將它分為25種類型,圖34列出了2003年11月到2004年3月共152天的爐型分類圖。
第25頁(yè)/共30頁(yè)3)武鋼1號(hào)高爐高爐爐型分類(152天)及相關(guān)指標(biāo)
第26頁(yè)/共30頁(yè)3.9、爐型狀況的綜合判斷
1、在操作中通常根據(jù)爐體熱負(fù)荷的變化來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控高爐操作爐型的變化。2、根據(jù)多年來(lái)武鋼爐型管理的經(jīng)驗(yàn),正常狀態(tài)下高爐的熱負(fù)荷為20000~45000MJ/h,低于和高于這個(gè)范圍都是不正常的。3、2004年以來(lái),1號(hào)高爐的熱負(fù)荷控制在20000~50000MJ/h的合理范圍內(nèi)(圖38),保持著合理的操作爐型,生產(chǎn)處于穩(wěn)定順行的狀態(tài),使各項(xiàng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)不斷得到改善。第27頁(yè)/共30頁(yè)從200
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