冶金自动化

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张琦, 谢升, 沈佳林

冶金自动化. 2022, 46(4): 1-10.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 001

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冶金工业是资源、能源密集型行业,面临的节能、CO2 减排压力大,是实现碳达峰、碳中和的重要行业之一,而冶金能源高效利用与优化管控是冶金行业实现节能减排的重要抓手。围绕冶金能源高效利用、余热余能回收与利用、能源系统优化建模及能源管控系统建设等内容,指出了当前冶金行业节能研究进展及未来发展方向,重点围绕能效提升、余热余能高效回收与利用、物质流能量流协同优化等节能降碳技术的研发和推广应用,为实现碳达峰、碳中和目标助力。

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大数据赋能高炉炼铁智能应用

唐文文, 李欣, 刘小杰, 李宏扬, 张淑会

冶金自动化. 2022, 46(4): 11-22.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 002

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大数据是具有获取、存储、整理、分析数据等功能的合集,大数据分析挖掘数据规律能够帮助企业制定科学的发展战略,推动产业发展创新驱动模式。本文探讨了大数据对于企业发展信息化、数字化的推动作用,指出了发展大数据分析技术融入高炉炼铁生产应用的时代需求,简要概述了大数据分析技术的重心和应用于高炉炼铁的分析挖掘流程,剖析了大数据分析在高炉炼铁中的应用价值。在炼铁智能平台构建、高炉炉温预测、高炉铁水质量预测、高炉炉缸侵蚀判断方面,阐述了大数据在高炉炼铁中的多项应用。展望了大数据赋能后高炉炼铁在炼铁大数据分析模式、炼铁数据仓库融合架构、算法与炼铁智能控制结合、炼铁数据资源平台化、炼铁工业互联网的发展趋势。通过先进的大数据信息技术与高炉炼铁产业深度融合,高炉炼铁行业将朝着智能化、绿色化、数字化、一体化的发展方向实现新突破。

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合金成本优化控制系统的开发及应用

张友建, 曲之国, 杨海峰, 陈勇, 张志强, 李宝营

冶金自动化. 2022, 46(4): 23-29.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 003

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可视化

结合钢企现有生产模式及匹配的生产管理系统,建立合金库存管理及合金配加使用智能管理系统。该系统依据当前未生产的合同订单量、现有合金种类及库存,结合当前市场可采购合金及价格,按照成本最优原则,计算所需额外的合金种类及需求量,指导合金物料采购。同时,在生产过程中,根据钢种实际成分需求、现有合金库存以及特殊工艺需求,计算出符合实际生产操作的最低合金配加成本及最优合金配加方案。系统直接连接现有生产管理系统数据库,实时更新生产与订单数据,实现自主智能化运行,辅助企业降低生产成本。

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能源环保设备监控系统的优化设计

张亦睿, 陈波 , 李赵仪

冶金自动化. 2022, 46(4): 30-37.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 004

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工业 4. 0 大环境下,钢铁企业亟需积极构建绿色经济运行模式,依托自动化监控系统优化整合是提升能源环保设备管控能力的必要手段。为提高能源环保设备的运行和管理效率,提升技术经济指标,本设计对自动化监控的方法进行整合,对现有能源环保设备监控技术进行优化,利用物联网监控与能源管理系统( energy management system,EMS)深度开发融合,提高生产线的集中监控程度。采用分布式系统架构与多种数据采集方式相结合,提高了系统稳定性,并实现了复杂分散的现场环境下数据的整合,最终达到科学用能、提升经济效益的目的。

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钢铁企业数字化工厂建设实践

高士中, 薛颖健

冶金自动化. 2022, 46(4): 38-45.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 005

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数字化工厂作为行业的前沿技术,未来在钢铁行业内有极大的推广应用价值,通过数字化设计、数字化交付、数字化运维的设计建造模式最终为钢铁企业提供数字化的知识平台及运维管理平台,全面提升钢铁企业的运维能力和生产管控效率。数字化工厂建设应以数字化设计为源头,以数字化交付为核心,最终可以在调度管理、设备运维、安全管理、工艺仿真等多个方向提供全面的服务,为钢铁企业全面实现智能化奠定坚实的基础。

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基于模糊聚类的钢铁企业多能流协同优化模型

万成, 张欣雨, 茅心怡, 杨爱其, 韩中洋

冶金自动化. 2022, 46(4): 46-55.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 006

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钢铁工业综合能源系统( integrated energy system,IES)通常包括多种能源,相互之间表现出复杂的耦合转换关系,现有方法难以给出动态协同优化结果。鉴于此,提出一种基于模糊聚类的多能流协同优化模型,并将其融入到多目标进化计算过程中,利用模糊推理预测出下一时刻多能流的累积调度量,且通过一种衡量约束违反程度的方法保证了调度方案的可行性,最后基于国内某钢铁厂真实数据对模型和算法进行了验证。试验结果表明,所建模型和所提算法相较于其他常用方法在控制能源放散和经济性方面表现更加出色,有助于企业提高整体能源利用率和降低经济成本。

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基于改进差分进化算法的钢铁企业氧气系统优化调度

何心毅, 张颜颜, 郎劲, 澈格乐根, 刘洪屾

冶金自动化. 2022, 46(4): 56-63.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 007

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针对制氧系统在平衡调度过程中由于氧气生产的连续性与用氧设备消耗的间歇性之间的矛盾所造成供需不平衡、氧气放散率高的问题,研究小时级的氧气系统供需协调优化方案。考虑氧气系统中的设备产能、管网平衡和机组变负荷等约束,建立了氧气系统优化调度模型,优化氧气系统的综合经济效益,设计了基于自适应变异、中间重组交叉的差分进化 ( differential evolution,DE)算法进行求解。试验结果表明,DE 算法在有效时间内能够求解模型。对于小规模算例,在有限的时间内能够找到近优解;对于大规模算例,DE 算法从解的质量和求解速度上都要优于求解器的解,能够满足实际生产的需求。

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基于改进 K 近邻和最小二乘支持向量机的钢铁蒸汽管网压力预测

赵烽敏, 徐晓东, 李峥, 姚文贵, 陈龙

冶金自动化. 2022, 46(4): 64-71.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 008

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可视化

针对钢铁企业蒸汽管网压力变化波动大且存在流量数据随机缺失和异常等因素导致的难以对蒸汽系统进行实时有效调度的问题,提出了一种基于数据填补 - 最小二乘支持向量机( least squares support vector machine,LSSVM)的蒸汽管网压力预测方法。首先利用基于近邻噪声处理的 K 近邻缺失数据填补算法( eliminate neighbor noise K-nearest neighbor,ENN-KNN)对蒸汽流量原始数据进行异常点和缺失点填补,以降低数据中的异常点干扰;然后通过选取影响蒸汽管网压力的主要蒸汽发生和使用用户,包括煤精、海水淡化、烧结、干熄焦和炼钢等,利用 LSSVM 算法建模,对蒸汽管网压力进行预测。试验结果表明,基于本文所提方法的钢铁企业蒸汽管网压力的预测精度高、建模速度快,具有良好的抗干扰性和实用性,可以为蒸汽的合理调度提供科学的理论依据。

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基于组合算法的轧钢厂电耗预测

王斌, 李凯, 纪召红, 张学成, 王珩

冶金自动化. 2022, 46(4): 72-77.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 009

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由于目前全国限电,钢铁厂耗电量高、电耗预测精度不高的问题亟待解决。将预处理后的热轧厂每天电耗作为预测模型的输入量,建立了最小二乘支持向量机( least squares support vector machine,LSSVM)预测模型,并对 LSSVM 预测模型进行核函数选择仿真分析。采用一种智能寻优灰狼算法( grey wolf optimization,GWO)进行寻优仿真分析,以平均绝对误差为目标函数值,优化 LSSVM 惩罚参数和核函数参数,从而建立了GWO-LSSVM 的电耗预测模型。以山钢日照热轧厂为例,采用所建立预测模型对日耗电量进行仿真分析,试验结果表明,GWO-LSSVM 预测模型能达到较好的曲线拟合预测效果,预测精度较高,平均绝对误差( mean absolute error,MAE)为 0. 838。

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基于深度森林算法的烧结矿转鼓指数预测模型

郝良元, 刘福龙, 刘小杰, 钟文达, 宋亚超

冶金自动化. 2022, 46(4): 78-85.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 010

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传统烧结转鼓强度检测方法存在检测结果滞后问题,这已经严重制约了烧结质量的提高。为了保证高质量烧结矿的顺利生产,提出了一种以烧结机实际工作生产数据为基础,应用深度森林算法建立的转鼓指数实时预测模型。首先,采集储存于异源数据库的 2 年内的烧结矿生产数据,并进行数据处理工作。然后,利用反向特征筛选方法提取了适用于转鼓指数预测的最优特征参数组合。最后,利用深度森林算法建立了转鼓指数预测模型。预测结果分析表明,与随机森林、支持向量机模型相比,深度森林模型综合预测能力最优,预测值误差接近零且展现出更高的命中率。通过烧结机实际工作生产数据检验和对模型进行训练和优化,能够达到对转鼓指数进行快速精准预测的目的,对烧结现场中烧结矿的高质量生产具有一定指导意义。

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基于温度定性趋势分析的锌冶炼焙烧炉实时状态评价

陈宇, 金文兵, 谢晓能, 邱玮杰, 蒋梦轩

冶金自动化. 2022, 46(4): 86-94.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 011

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在锌冶炼焙烧过程中,准确识别焙烧炉当前状态对焙烧氛围及产物质量至关重要。针对传统的基于温度阈值对焙烧炉进行状态划分不准确的问题,建立了一种基于温度定性趋势分析( qualitative trend analysis,QTA)的焙烧状态评价模型。首先,提出了改进的 QTA 方法对温度参数进行趋势提取,得到定性的温度趋势信息。然后,将当前温度与趋势信息结合,通过分类决策树得到当前焙烧炉状态。最后,通过仿真和实际运行进行验证。结果表明,1 号炉的沸腾层标温的标准差相对原系统降低了 57. 9% ,2 号炉的标温平均值误差相对原系统降低了 64. 5% 。该方法可以有效地评价焙烧炉当前状态,并能提前预警异常状态,对于焙烧过程稳定控制和提高焙烧产品质量具有重要意义。

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1+3 形式炉卷轧机二级模型的研究及应用

韩庆, 荆丰伟, 王鹏, 王疆伟

冶金自动化. 2022, 46(4): 95-101.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 012

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针对 1 + 3 布置形式炉卷轧机二级模型在国内外的研究和应用较少的现状,开发出一套适用于 1 + 3 炉卷轧机的二级模型系统。在介绍 1 + 3 炉卷轧机工艺特点的基础上,阐述了适用于此类轧机的二级模型控制系统,并提出了一系列专有数学模型。为精确跟踪进入卷取炉槽口的起飞长度,对不同前滑模型做了准确性分析,以保证穿带稳定性。该二级模型系统已成功应用于云南沃莱迪炉卷轧机产线,通过统计普碳钢和不锈钢的实际生产数据,得出头部厚度偏差在 ± 0. 1 mm 内的命中率分别为 98. 5% 和 95. 4% 。

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国产中压变频器在中厚板轧机主传动的改造研究及应用

陈杞榕, 南永辉, 王跃, 马振宇, 陈艺明, 彭韬

冶金自动化. 2022, 46(4): 102-108.
https://doi.org/10. 3969 / j. issn. 1000-7059. 2022. 04. 013

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轧机主传动是冶金行业的关键设备,中厚板轧机主传动具有大负荷轧制、频繁加减速、工况多变等特点,因此对中压变频器的性能及可靠性要求较高。针对福建三明中板厂轧机主传动的改造需求,提出了一种不同厂家变频器的协同轧制解决方案,介绍了改造系统的主电路方案、电网侧变流器控制机理、电机控制原理和负荷平衡控制,以及国产变频器的用户人机界面。所述中压变频器改造方案经过现场性能考核和稳定性验证,应用结果表明,所提出的传动系统改造方案具有优越的稳态和动态性能,以及良好的用户体验,实现了国产和国外主传动的良好匹配,能够完全满足中厚板轧制工艺需求。

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2022年, 第46卷, 第4期　刊出日期：2022-07-25

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