CN104133945A - 一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法,包括采集高炉炉料参数和高炉炉体设备参数;建立高炉布料过程各控制参量与当前形成的布料料面的函数关系;建立当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;建立高炉布料过程控制模型,用来描述高炉布料径向矿焦比曲线与各控制参量之间的关系;利用高炉布料过程控制模型确定最优的控制参量,对当前高炉布料过程进行实时控制;当前高炉布料过程实时控制过程中的径向矿焦比曲线的误差大于误差允许值时,重新建立高炉布料过程控制模型,否则根据当前的径向矿焦比曲线完成当前的高炉布料过程。本发明可提供实时料面形状,有效地指导操作人员改进装料制度,修正布料矩阵,调节炉料分布。
Description
技术领域
本发明属于冶金行业过程控制技术领域,特别涉及一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法。
背景技术
高炉布料一直是炼铁生产实践核心技术问题之一,炉料在炉内的分布状况包括所形成的料面形状、料层厚度、粒度分布、矿焦比分布及混合层分布,炉料分布是否合理对炉内炉料与煤气的相对运动、还原过程、传热过程乃至高炉顺行好坏都有极大的影响。
在整个高炉布料过程中,炉料主要历经以下几个主要环节:料罐中炉料经过节流阀、中心喉管进入旋转溜槽;再离开溜槽,在空区进行落体运动;最后炉料堆积,形成新的料面。高炉布料生产工艺流程如图1所示。
然而在高炉布料过程控制中,遇到两个方面的问题:1)由于高炉是一个高温高压密闭的冶金反应器,当高炉进行生产时,操作人员无法直接观察炉内布料及料层分布的情况,从而也就无法利用高炉上部的调节手段及时准确地进行调整;2)很多情况下,特别是炉况不顺时,高炉操作人员需要及时调整炉料属性数据及布料控制参数来控制料面形状,从而达到炉况顺行的目的,但在目前的实际应用中,高炉操作人员往往是根据经验进行调整,没有形成一套完整的优化控制***。
北京首钢自动化提出的一种基于智能算法的高炉布料数值模拟方法(申请号:201210055516.9)提给出了炉喉区料层分布的数值模拟问题,该方法在计算中采用的三段法料面形状,该方法在远离炉喉区的位置与实际的偏差较大,而且对于某些炉况特殊时期的加料方法形成的料层形状的计算存在不足;北京科技大学的程树森提出了基于光学栅格的三维料面显示(无钟高炉布料测试新技术及料面三维图像重建)无法给出由炉喉至炉体上部的其他多层料面的形状。本发明不但给出了控制参量与炉喉至炉体上部的多层料面的形状的对应关系,优化了控制参量得到所设定的多层料面形状,并且根据当前的反馈检测量对当前控制参量进行自适应调整,在线控制料面形状。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明提供一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法。
本发明的技术方案是:
一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法,包括以下步骤:
步骤1:采集高炉炉料参数和高炉炉体设备参数;
所述高炉炉料参数包括:矿石系数、原料的粒度、矿石速度衰减系数、焦炭速度衰减系数、堆密度、内堆角和外堆角;
所述高炉炉体设备参数包括:Y形管斜面长度、Y形管与水平方向的夹角、中心喉管长度、溜槽有效长度、溜槽倾动距、溜槽的摩擦系数、溜槽悬挂点标高、炉喉与炉身交界处平台和炉身角;
步骤2:建立高炉布料过程各控制参量与当前形成的布料料面的函数关系,即当前要布料料面函数;
所述控制参量包括;炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角;
步骤2.1:确定本批需要布料的炉料体积与炉料批重、堆密度之间的函数关系;
步骤2.2:确定炉料离开溜槽时的速度与节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角之间的函数关系,进而确定炉料离开溜槽时水平方向的速度和炉料离开溜槽时垂直方向的速度;
步骤2.3:确定炉料离开溜槽后的运动轨迹与炉料离开溜槽时水平方向的速度、炉料离开溜槽时垂直方向的速度之间的函数关系;
步骤2.4:根据步骤2.1~2.3确定的各函数关系建立高炉布料过程各控制参量与当前布料料面的函数关系,即当前要布料料面函数;
步骤3:建立当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
步骤3.1:根据当前布料料面函数半径方向每个坐标点距离炉喉中心的距离,确定当前布料料面函数半径方向每个坐标点的实际下降速度;
步骤3.2:确定当前布料料面函数半径方向每个坐标点的水平位移和竖直位移;
步骤3.3:得到料面下降后的布料料面坐标点,得到当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
步骤4:建立高炉布料过程控制模型,该模型用来描述高炉布料径向矿焦比曲线与各控制参量之间的关系;
步骤4.1:根据高炉布料径向矿焦比历史数据确定所需高炉布料径向矿焦比曲线;
步骤4.2:根据高炉布料径向矿焦比曲线和布料工艺条件确定料面曲线;
所述布料工艺条件包括焦层最小厚度值、各段料面的斜率上限和下限、炉料批重的上限和下限;
步骤4.3:根据当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系,得到各布料料面下降前的布料料面;
步骤4.4:以高炉布料过程中的布料料面与各布料料面下降前的布料料面之差最小化为控制目标,以炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角为控制参量,建立高炉布料过程控制模型,其中,炉料批重根据料面曲线来确定,该模型的约束条件为:节流阀开度在其最小允许值和最大允许值之间,溜槽旋转速度在其最大旋转速度设定值和最小旋转速度设定值之间,溜槽与水平方向的倾角在其最小允许值和最大允许值之间;
步骤5:利用高炉布料过程控制模型确定最优的控制参量,对当前高炉布料过程进行实时控制;
步骤6:根据当前高炉布料过程中的布料料面计算径向矿焦比曲线,若径向矿焦比曲线的误差大于误差允许值或者当前高炉布料过程中的布料料面与料面曲线的误差大于误差允许值时,返回步骤4,重新确定建立高炉布料过程控制模型,否则执行步骤7;
步骤7:根据当前的径向矿焦比曲线完成当前的高炉布料过程,再返回步骤4重新确定建立高炉布料过程控制模型,进行下一次高炉布料控制。
有益效果:
本发明可提供实时料面形状,有效地指导操作人员改进装料制度,修正布料矩阵,调节炉料分布。并在两个方面创收增益:稳定炉况,提高冶炼强度和铁水产量,增产铁水量;增加喷煤量,降低焦比,节约焦炭;通过对本发明的研究、开发与实施形成了一套成熟的优化技术,可以推广应用于其他如送料***、布料***、送风***的工序模型中。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的高炉布料生产工艺流程示意图;
图2为本发明具体实施方式的高炉布料过程径向矿焦比的控制方法流程图;
图3为本发明具体实施方式的新料面形成示意图;
图4为本发明具体实施方式的布料料面n层示意图;
图5为本发明具体实施方式的目标矿焦比曲线图;
图6为本发明具体实施方式的根据矿焦比曲线得到的目标n层布料料面示意图;
图7为本发明具体实施方式的模型得到的n层料面示意图;
图8为本发明具体实施方式的建立高炉布料过程控制模型流程图;
图9为本发明具体实施方式的使用差分进化算法求解高炉布料过程控制模型流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。
综合考虑高炉生产工艺流程、高炉布料影响因素以及炉内料面分布规律,结合现场操作人员的实际生产经验,高炉布料生产过程中的条件因素包括:炉料在炉内沿圆周以环状的形状呈中心对称均匀分布;炉料在炉内为层状分布,忽略矿石层与焦炭层混合时的超越现象;每罐料的布料时间较短,在布料过程中料面不下降;粒度按照炉料组成和比例计算平均值,忽略炉料的先后顺序;设定距高炉中心r0处的探尺为参考探尺,设定料线高度为h0。
本实施方式是针对图1所示的1800m3高炉进行布料过程控制,图中FIC001为料流阀开度控制器;FIC002和FIC003分别为流槽旋转速度控制器和流槽倾动角度控制器;FIC004和FIC005分别为烧结矿和焦炭原料的重量控制器;FI021为探尺高度检测仪,用来获取料面高度的实际测量值;M001、M002、M003、M004、M005为执行器;OIC010为高炉布料过程在线控制器。在实施过程中从开始的t时刻,探尺高度检测仪FI021进行测量,得到表层料面的高度值,经多点测量得到表层料面函数,将该料层作为布料的基础,由OIC010根据设定的矿焦比曲线等目标料层预测条件,得到相应的料面曲线,然后基于高炉布料过程控制模型获得未来n层布料所需的各控制参量值,该控制参量值由底层的控制***进行实施。这些控制参量值将保持不变,直到下一个计算周期开始时刻t+1。
本实施方式的高炉布料过程径向矿焦比的控制方法,如图2所示,包括以下步骤:
步骤1:采集高炉炉料参数和高炉炉体设备参数;
高炉炉料参数包括:矿石系数λ、原料的粒度d、矿石速度衰减系数/焦炭速度衰减系数k、堆密度ρ、内堆角θ1和外堆角θ2;
高炉炉体设备参数包括:Y形管斜面长度lY、Y形管与水平方向的夹角αY、中心喉管长度H0、溜槽有效长度lc、溜槽倾动距b、溜槽的摩擦系数μ、溜槽悬挂点标高gc、炉喉与炉身交界处坐标(X0,Y0)和炉身角γ;
此外,还设定a1、b1和c1为下降系数,ε为煤气阻力影响系数修正;
本实施方式中,采集的高炉炉料参数和高炉炉体设备参数如表1所示,
表1 采集的高炉炉料参数和高炉炉体设备参数
参数名称 | 数值 | 参数名称 | 数值 |
λ | 0.05 | gc | 40.451米 |
d | 矿石:15.7,焦炭:60 | gh | 36.7米 |
g | 9.8 | ε | 0.4 |
lY | 2.312米 | θ1 | 矿石:32度,焦炭:36度 |
αY | 32.4度 | θ2 | 矿石:23度,焦炭:28度 |
H0 | 2.425米 | ρ | 矿石:1.9,焦炭:0.49 |
lc | 3.2米 | a1 | 0.002 |
b | 0.92米 | b1 | 0.000277143 |
μ | 0.33 | c1 | 0.0000628571 |
k | 矿石:0.71,焦炭:0.7 | (X0,Y0) | (3.5,34.7) |
γ | 82.215度 | τ | 3.2 |
步骤2:建立高炉布料过程各控制参量与当前形成的布料料面的函数关系,即当前要布料的料面函数;
以高炉布料过程为研究对象,考虑进行一次布料操作,定义为布一次焦炭或者矿石。从炉料出节流阀开始,到全部炉料完全撒落在当前布料基料面结束,对整个过程建立基于物理学的高炉布料过程各控制参量与所布新料面形状的函数。
控制参量包括:炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角;
步骤2.1:确定本批需要布料的炉料体积与炉料批重、堆密度之间的函数关系;
设定炉料批重为G,堆密度为ρ,得到本批需要布料的炉料体积:
V′=G/ρ (1)
步骤2.2:确定炉料离开溜槽时的速度与节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角之间的函数关系,进而确定炉料离开溜槽时水平方向的速度和炉料离开溜槽时垂直方向的速度;
炉料离开溜槽时速度为v:
其中:D为节流阀开度;ω为溜槽旋转速度;α为溜槽与水平方向的倾角;τ为炉料出料罐初速度的修正系数;
炉料离开溜槽时水平方向的速度
炉料离开溜槽时垂直方向的运动速度
vh=v·sinα (4)
其中yl为溜槽末端到高炉中心的水平距离yl=lc·sinα
步骤2.3:确定炉料离开溜槽后的运动轨迹与炉料离开溜槽时水平方向的速度、炉料离开溜槽时垂直方向的速度之间的函数关系;
炉料离开溜槽后的运动轨迹,即炉料离开溜槽后的运动的水平坐标x和垂直坐标y:
x=lc·cosα-b·sinα+vs·t1 (5)
y=(gc-gh)-lcsinα-bcosα-(vh·t1+g·t1 2/2)+ε
坐标点(x,y)为炉料离开溜槽后的运动轨迹点,t1:炉料离开溜槽后的运动时间,gh为坐标零点势面标高。
步骤2.4:根据步骤2.1~2.3确定的各函数关系建立高炉布料过程各控制参量与当前布料料面的函数关系,即当前要布料的料面函数;
料面可以表达为N条线段组合而成的分段函数,则当前要布料的料面函数Y(X)表示如下形式:
其中,{(X1,Y1),…,(XN,YN)}是分段函数的端点坐标集合,X1=0表示当前要布料的料面函数起始端点在炉中心线上,XN=r表示当前要布料的料面函数末端点在炉墙上。
当进行一次布料时,需要知道当前所有层料面表层料面的函数,记为YJ(X):
其中,{(XJ1,YJ1),…,(XJN,YJN)}是分段函数的端点坐标集合且过(r0,h0),XJ1=0表示当前要布料的料面函数起始端点在炉中心线上,XJN=r表示当前要布料的料面函数末端点在炉墙上。因为Y(X)是在YJ(X)基础上形成的新料面,定义YJ(X)是Y(X)的基料面。
炉料撒落在炉内,随着溜槽的倾动和旋转,形成半径不同的环状料堆,直到本料罐内炉料全部撒落。如图3所示,步骤2.3中的炉料离开溜槽后的运动轨迹与基料面的交点为落点,并形成料堆,内堆角为θ1,外堆角为θ2,堆尖沿着抛物线上升,直到本溜槽角度下炉料全部撒落停止,形成新的料面。根据步骤2.3中的炉料离开溜槽后的运动轨迹和θ1、θ2及基料面YJ(X),就可以求得新的坐标点A、B和C,以此类推,可以求出在所有溜槽角度下布料的新坐标点,形成当前要布料料面函数Y(X)。
高炉布料过程各控制参量为溜槽旋转速度ω、节流阀开度D、溜槽与水平方向的倾角α、批重G。由步骤2.1-2.4所给公式可以得到当前要布料料面函数Y(X)与高炉布料过程各控制参量的对应关系。
Y(X)=f(D(t),ω(t),α(t),G,YJ(X)) (6)
其中,t表示当前时刻;
步骤3:建立当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
步骤3.1:根据当前布料的料面函数半径方向每个坐标点距离炉喉中心的距离,确定当前布料的料面函数半径方向每个坐标点的实际下降速度;
随着高炉生产的持续进行,炉料在不断地消耗,料层也会不断地下降。探尺可以连续得到当前表层炉料的高度,也就是可以使用探尺测得的数据计算出当前时刻炉料下降的速度。由于高炉生产具有长期性、稳定性、反应变化平稳的特性,所以可以假设设定的一段时间范围内炉料下降稳定、速度保持恒定。将当前的炉料下降的速度值代替未来一段时间内的炉料下降的速度。
布料过程中料面是不断连续下降的,原料料面形状也会发生相应的变化。在不考虑化学反应的情况下,由于炉身角的存在,料层厚度在下降过程中会变薄,而且料面下降速度在炉喉半径方向上也不一致,从炉中心到炉壁,下降速度依次是:较快、最快、较慢。
用二次函数来拟合半径方向每个坐标点的实际下降速度:
vX=a1+b1×X-c1×X2 (7)
其中a1、b1和c1为下降系数,X为当前料面上的坐标点距离炉喉中心的距离。
步骤3.2:确定当前布料料面函数半径方向每个坐标点的水平位移和竖直位移;
每个坐标点的水平位移sl和竖直位移sc如下:
其中:st为参考探尺垂直向下平移量(m);vt为参考探尺垂直下降的平均速度速度(m/s),Y为料面点纵坐标。
步骤3.3:得到料面下降后的布料料面坐标点,得到当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
料面下降后的布料料面坐标点(X′,Yl(X′))如下:
其中,(X,Y(X))下降前料面坐标点;
根据公式(8)可以得到当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系:
Yl(X′)=g(Y(X)) (9)
步骤4:建立高炉布料过程控制模型,该模型用来描述高炉布料径向矿焦比曲线与各控制参量之间的关系,如图8所示;
步骤4.1:根据高炉布料径向矿焦比历史数据确定所需高炉布料径向矿焦比曲线;
固体料层的透气性可以来衡量固体料层的排列优劣,而透气性好坏可以用上部固态炉料中焦炭层的多少和烧结矿层的多少来衡量。焦炭层多烧结矿层少的地方自然透气性好,反之亦然。径向矿焦比定义:最近n批料半径方向j点处(与炉中心线距离为j处的坐标点)矿石层厚度乘以其堆比重与焦炭层厚度乘以其堆比重的比值。
最近n批炉料的矿焦比为:
其中::第i层第j个点矿石厚度;:第i层第j个点焦炭厚度;:第i层第j个点矿石堆比重;:第i层第j个点焦炭堆比重;j等于r表示该点在炉墙上。
建立历史径向矿焦比曲线精英数据集合Q1i。经过人工判断确认是否炉况在较长时间内保持稳定,同时各项操作参数也相对稳定。若判断的结果为“是”,则将该时刻径向矿焦比曲线数据放入历史径向矿焦比曲线精英数据集合,同时放入的数据包括:热风压力、风温、炉顶压力、鼓风动能、透气指数、荒煤气流量、富氧量、全压差、平均顶温、十字测温各点值、料线高度。
采集当前的热风压力、风温、炉顶压力、鼓风动能、透气指数、荒煤气流量、富氧量、全压差、平均顶温、十字测温各点值、料线高度数值。计算当前采集的数值与精英数据集合中所获得的各数据之间的差值,该差值定义为当前冶炼状态与精英数据集合中各样本之间差的最小值:
其中,表示当前冶炼状态属性向量,表示分类Q1i中的一个样本的冶炼状态属性向量,为状态差异,其中:P为属性的总数量,P=11,x1im表示当前冶炼状态第m属性向量值,y1im表示Q1i中的一个样本的冶炼状态第m属性向量值。从中选取最小的距离所对应的样本作为当前冶炼状态所对应的精英样本。
当当前冶炼状态与历史精英解集合中的各个冶炼状态相差很大时,即时,操作人员需要手动设置所需的径向矿焦比曲线。
步骤4.2:根据径向矿焦比曲线和布料工艺条件确定料面曲线;
布料工艺条件包括焦层最小厚度值、各段料面的斜率上限和下限、炉料批重的上限和下限;
考虑布n批料,焦炭和矿石交替布料,设定布n批料前的表层料面为第0层,第0层料面为布第1批料面的基料面且料面函数已知。当结束第k批布料后(此料面记为第k层,函数记为Yk(X)),所有已布料面不断下降,直到第k+1批布料开始,由于每罐料的布料时间较短,因此忽略在布料过程中的料面下降,下降后的第k层料面记为Yk,J(X),并作为布第k+1批料的基料面。当n批布料结束之后,形成的n+1层(包括第0层)料面如图4所示,最下层料面仍记为第0层料面,第k层(k=0,1,…,n)料面函数为Yk,L(X)。
{(Xk,1,Yk,1),…,(Xk,N,Yk,N)}、{(Xk,J,1,Yk,J,1),…,(Xk,J,N,Yk,J,N)}{(Xk,L,1,Yk,L,1),…,(Xk,L,N,Yk,L,N)}分别是Yk(X)、Yk,J(X)和Yk,L(X)的料面函数端点集合,Xk,1=0、Xk,J,1=0和Xk,L,1=0表示料面函数起始端点在炉中心上,Xk,N=r、Xk,J,N=r和Xk,L,N=r表示料面函数末端点在炉墙上。高炉炉墙函数为 γ为炉身角,(X0,Y0)为炉喉与炉身交界处平台坐标。
当给出所布n层炉料沿半径方向的矿焦比曲线时(如图5所示),且满足一定工艺条件如焦层最小厚度值、各段料面函数的斜率上下限、批重限制,就可以确定的最优布料形状(如图6所示)k层料面可表示为Yk,L(X),第k层所布炉料的体积为Vk,第k层所布炉料批重为Gk。
步骤4.3:根据当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系,得到各布料料面下降前的布料料面;
将得到的n层料面函数按照步骤4.2逆向推导得到n层布料函数Yk(X)和n层基料面函数Yk,J(X),k=1,…,n。
步骤4.4:以高炉布料过程中的布料料面与各布料料面下降前的布料料面最小化为控制目标,以炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角为控制参量,建立高炉布料过程控制模型,其中,炉料批重根据料面曲线来确定,该模型的约束条件为:节流阀开度在其最小允许值和最大允许值之间,溜槽旋转速度在其最大旋转速度设定值和最小旋转速度设定值之间,溜槽与水平方向的倾角在其最小允许值和最大允许值之间;
以高炉布料过程中的布料料面Yk(X),k=1,…,n与各布料料面下降前的布料料面最小化为控制目标,以炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角为控制参量,建立高炉布料过程控制模型:
minJ=(Y′k(X)-Yk(X))2 (11)
约束条件为:Dmin≤Dk≤Dmax (12)
αmin≤αk≤αmax (13)
ωmin≤ωk≤ωmax (14)
Y′k(X)=f(Dk(t),ωk(t),αk(t),Gk,Y′k,J(X)) (15)
其中,k=1,2,...,n;Dmin=0和Dmax=55分别为料流阀开度的最小允许值和最大允许值;αmin=17和αmax=48分别溜槽与水平方向的倾角的最小允许值和最大允许值,ωmin=0和ωmax=9分别为溜槽旋转速度的最小允许值和最大允许值;Dk(t),ωk(t),αk(t),Gk,Yk,J(X)分别为第k布料层的料流阀开度,流槽旋转速度,流槽与水平方向的倾角,批重和基料面,Gk已求得;Y′k(X)为第k料面的实际布料料面函数,Y′k,J(X)为第k料面的基料面函数。
步骤5:利用高炉布料过程控制模型确定最优的控制参量,对当前高炉布料过程进行实时控制;
使用差分进化算法(Differential Evolutionary)求解高炉布料过程控制模型,差分进化算法的解为各控制参量组成的向量X'=[Dk(t),ωk(t),αk(t)]。
如图9所示,具体步骤如下:
Step0.设定k=1;
Step1.产生由np个解组成的初始种群;
种群由一系列的解组成,其中每一个解随机产生,即解中的控制变量的值在约束(12)-(14)所要求的范围内容随机产生;第i个解记为X'i=[Dk,i(t),ωk,i(t),αk,i(t)],其中Dk,i(t),ωk,i(t),αk,i(t)分别表示第i个解的布料料流阀开度,流槽旋转速度,流槽与水平方向的倾角。
Step2.初始化相关参数;
初始化变异因子F=0.8,和交叉因子Cr=0.1和最大迭代次数g′max=1000。设置当前迭代次数g′=0。
Step3.评价初始种群;
对初始种群中的每个解进行评价,记适度度函数最小的解为当前最好解:X'best=[Dk,best(t),ωk,best(t),αkb,est(t)]。
Step4.种群变异与交叉。
针对种群中的每个解X'i,g′=[Dk,i(t),ωk,i(t),αk,i(t)],进行变异与交叉操作:
首先从种群中随机选择另三个解:
X'a1,g′=[Dk,a1(t),ωk,a1(t),αk,a1(t)];
X'a2,g′=[Dk,a2(t),ωk,a2(t),αk,a2(t)];
X'a3,g′=[Dk,a3(t),ωk,a3(t),αk,a3(t)];
其次,利用交叉算子得到一个新的变异向量:V'i,g′=[Dk,i(t),ωk,i(t),αk,i(t)]=X'a1,g′+F(X'a2,g′-X'a3,g′);
再次,利用变异算子得到试验向量U'i,g′+1=[Dk,i(t),ωk,i(t),αk,i(t)],其中U'i中的第j个元素通过如下公式获得:
其中randj为[0,1]的随机数。
Step5.对种群评价并产生新的种群;
对每一个试验向量U'i进行评价,并按照下式进行选择解X'i进行更新。
对每一个新解X′i,g′+1和当前最好解X'best进行比较,如果J(X′best)>J(X′i,g′+1),则更新X′best=X′i,g′+1。
Step6.如果g′<g′max,g′max为最大迭代次数,则转到Step4,设置g′=g′+1;否则,停止迭代,输出最优解X'best=[Dk,best(t),ωk,best(t),αk,best(t)],Dk,best(t),ωk,best(t),αk,best(t)分别为确定的最优的第k层料面的料流阀开度,最优的第k层料面的流槽旋转速度,最优的第k层料面的流槽与水平方向的倾角;
Step7.如果k<n,则转到Step1,设置k=k+1;否则,结束。
本实施方式中利用高炉布料过程控制模型确定的n层料面如图7所示,最优的控制参量见表2:
表2 最优的控制参量
t秒 | Dk,best(t) | ωk,best(t) | αk,best(t) |
0 | 30 | 8 | 42.5 |
… | … | … | … |
30 | 30 | 8 | 37 |
… | … | … | … |
60 | 30 | 8 | 29 |
… | … | … | … |
120 | 30 | 8 | 21 |
… | … | … | … |
180 | 30 | 8 | 18 |
… | … | … | … |
本实施方式得到的料面数值与实际生产中的布料料面进行对比,最大偏差不超过3%,可以达到高炉布料生产的要求。
步骤6:根据当前高炉布料过程中的布料料面计算径向矿焦比曲线,若径向矿焦比曲线的误差大于误差允许值或者当前高炉布料过程中的布料料面与料面曲线的误差大于误差允许值时,返回步骤4,重新确定建立高炉布料过程控制模型,否则执行步骤7;
本实施方式的高炉布料过程控制方法辅助高炉操作者布料操作,为炉内炉料分布结构的合理性、炉料良好的透气性、炉料下降的稳定性、煤气与炉料接触的充分性及煤气热能和化学能的最大利用率提供有力保障,为高炉能够优质、低耗、高产、长寿、稳定地生产提供分析手段。
将所得到的最优解X'best和第k层所布炉料批重Gk提供给现场操作人员,现场操作人员将未来n层布料生产操作所需要的设定值作为操作变量传递给控制器。由图1中的在线控制优化器自动选择,并将当前时刻t对应的各操作变量的设定值下发到控制器,对布料层的料流阀开度,流槽旋转速度,流槽与水平方向的倾角等控制变量执行相应的调整操作。
探尺测得的实际布料的料面高度值与料面曲线的误差大于3%时,则返回步骤4;
步骤7:根据当前的径向矿焦比曲线完成当前的高炉布料过程,再返回步骤4重新确定建立高炉布料过程控制模型,进行下一次高炉布料控制。
在布料过程中,当任意一批布料完全结束后,操作人员可以返回步骤4,重新根据高炉布料径向矿焦比历史数据确定所需高炉布料径向矿焦比曲线,进而设定料面曲线,进行高炉布料过程控制。
本实施例可根据设定的矿焦比曲线获得最优的布料矩阵,有效地指导操作人员改进装料制度,修正布料矩阵,调节炉料分布,在两个方面创收增益:1)稳定炉况,提高冶炼强度和铁水产量,增产铁水量1.73万吨/年;2)增加喷煤量,降低焦比,节约焦炭0.685万吨/年。
Claims (1)
1.一种高炉布料过程径向矿焦比的控制方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:采集高炉炉料参数和高炉炉体设备参数;
所述高炉炉料参数包括:矿石系数、原料的粒度、矿石速度衰减系数、焦炭速度衰减系数、堆密度、内堆角和外堆角;
所述高炉炉体设备参数包括:Y形管斜面长度、Y形管与水平方向的夹角、中心喉管长度、溜槽有效长度、溜槽倾动距、溜槽的摩擦系数、溜槽悬挂点标高、炉喉与炉身交界处平台和炉身角;
步骤2:建立高炉布料过程各控制参量与当前形成的布料料面的函数关系,即当前要布料料面函数;
所述控制参量包括;炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角;
步骤2.1:确定本批需要布料的炉料体积与炉料批重、堆密度之间的函数关系;
步骤2.2:确定炉料离开溜槽时的速度与节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角之间的函数关系,进而确定炉料离开溜槽时水平方向的速度和炉料离开溜槽时垂直方向的速度;
步骤2.3:确定炉料离开溜槽后的运动轨迹与炉料离开溜槽时水平方向的速度、炉料离开溜槽时垂直方向的速度之间的函数关系;
步骤2.4:根据步骤2.1~2.3确定的各函数关系建立高炉布料过程各控制参量与当前布料料面的函数关系,即当前要布料料面函数;
步骤3:建立当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
步骤3.1:根据当前布料料面函数半径方向每个坐标点距离炉喉中心的距离,确定当前布料料面函数半径方向每个坐标点的实际下降速度;
步骤3.2:确定当前布料料面函数半径方向每个坐标点的水平位移和竖直位移;
步骤3.3:得到料面下降后的布料料面坐标点,得到当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系;
步骤4:建立高炉布料过程控制模型,该模型用来描述高炉布料径向矿焦比曲线与各控制参量之间的关系;
步骤4.1:根据高炉布料径向矿焦比历史数据确定所需高炉布料径向矿焦比曲线;
步骤4.2:根据高炉布料径向矿焦比曲线和布料工艺条件确定料面曲线;
所述布料工艺条件包括焦层最小厚度值、各段料面的斜率上限和下限、炉料批重的上限和下限;
步骤4.3:根据当前形成的布料料面与料面下降后的布料料面之间的函数关系,得到各布料料面下降前的布料料面;
步骤4.4:以高炉布料过程中的布料料面与各布料料面下降前的布料料面之差最小化为控制目标,以炉料批重、节流阀开度、溜槽旋转速度、溜槽与水平方向的倾角为控制参量,建立高炉布料过程控制模型,其中,炉料批重根据料面曲线来确定,该模型的约束条件为:节流阀开度在其最小允许值和最大允许值之间,溜槽旋转速度在其最大旋转速度设定值和最小旋转速度设定值之间,溜槽与水平方向的倾角在其最小允许值和最大允许值之间;
步骤5:利用高炉布料过程控制模型确定最优的控制参量,对当前高炉布料过程进行实时控制;
步骤6:根据当前高炉布料过程中的布料料面计算径向矿焦比曲线,若径向矿焦比曲线的误差大于误差允许值或者当前高炉布料过程中的布料料面与料面曲线的误差大于误差允许值时,返回步骤4,重新确定建立高炉布料过程控制模型,否则执行步骤7;
步骤7:根据当前的径向矿焦比曲线完成当前的高炉布料过程,再返回步骤4重新确定建立高炉布料过程控制模型,进行下一次高炉布料控制。
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