导读:本文包含了高炉冶炼过程论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高炉冶炼,建模,数据,铁水质量
高炉冶炼过程论文文献综述
李军朋,华长春,关新平[1]（2018）在《基于机理、数据和知识的大型高炉冶炼过程建模研究》一文中研究指出高炉冶炼过程具有强非线性、大时滞和欠调节的特性,其内部为多相多场耦合的复杂动态系统,仅单一地从机理角度构建高炉模型或简单地利用高炉数据建模很难达到较好的效果.为此,利用新型高炉传感器所测数据,并结合高炉冶炼机理、运行数据和专家经验构建了几个高炉局部模型.几个模型都以高炉实际数据进行了测试,并且成果已运行于柳钢2号高炉之上.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2018年10期）
李云涛,宋文刚,毛晓明[2]（2018）在《基于CFD方法的宝钢1号高炉冶炼过程模型》一文中研究指出采用计算流体力学(CFD)方法,建立了宝钢1号高炉(1BF)的多相流冶炼过程模型,对高炉内部多相物质的流动、质量转递和热传递行为同时进行模拟。该模型开发了具有层状结构的软熔带模型,能够细致呈现炉内软熔带形状和位置。倒V字形软熔带决定炉内煤气流二次分布,其状态受到高炉入炉焦比显着影响;不同焦比条件下软熔带状态变化规律较为合理。模型计算得到的气相和固相温度分布结果与1BF典型工况特征一致;炉喉处气相、固相的温度差接近100 K,在炉内高温区间的气固相最高温差达到493 K;煤气流分布模拟结果反映了宝钢开放中心、兼顾边缘的高炉操作特点。模型可根据高炉布料制度来调整径向O/C比和粒径分布,研究布料制度对软熔带影响,为高炉操作制度优化和高炉"黑匣子"炉内冶炼可视化提供了一种有效的手段。(本文来源于《宝钢技术》期刊2018年05期）
曹正盛,冯健沛,杨非,蔡俊,廖进[3]（2017）在《高炉冶炼过程的大数据建模研究》一文中研究指出利用遗传算法优化的BP神经网络和局部线性的混沌时间序列模型对连续1000组高炉数据进行了预测。实验结果表明GA-BP神经网络相比传统BP神经网络在各方面都有了很大的提升;局部线性混沌时间序列的预测结果相当好,均高达80%以上,对实际生产有很好的指导作用。(本文来源于《化工管理》期刊2017年32期）
吴涛,吴崇,曹加旺,王一煜,张少杰[4]（2017）在《基于NARX神经网络的高炉冶炼过程Si元素的预测与智能控制》一文中研究指出使用NARX动态神经网络建立高炉冶炼过程中Si元素的单步预测与双步预测模型,分析使用NARX神经网络建模在过程工业中进行动态控制的可行性。通过实验结果发现,单步预测的命中率(误差±0:1)达到了近100%,而方向预测的正确率达到了80%。同时,双步预测的命中率也达到了近100%,而对变化方向的预测的准确率达到了90%,可以看出运用NARX神经网络对高炉冶炼过程Si元素进行预测控制的可行性并具有较高的预测精度。(本文来源于《当代化工》期刊2017年09期）
胡海洋[5]（2017）在《基于数据驱动的高炉冶炼过程喷煤决策模型研究》一文中研究指出高炉煤粉喷吹技术是实现高炉节能减排的重要手段之一。从经济角度来讲,喷煤实现了冶炼过程中对价格昂贵的焦炭的替代,同时煤粉喷吹技术也是高炉冶炼过程中从高炉底部调控炉温的手段之一。目前高炉冶炼的现场煤粉喷吹量的决策是依靠具有经验的高炉炉长观察高炉运行过程中的各检测指标的参数来决定当前时刻的喷煤量的大小。因此,高炉喷煤量的决策具有主观性。本课题是以高炉冶炼过程中的实时喷煤决策量作为研究对象,以柳州钢铁2#高炉为研究背景,基于机理分析高炉煤粉喷吹对高炉各部分冶炼的影响及决策高炉喷煤量的影响因素,基于数据分析筛选不同变量做为模型的输入特征,针对高炉的冶炼特点对模型进行改进,使其更适用高炉冶炼的数据场景。具体的研究工作如下:(1)结合高炉冶炼过程中的工艺机理和现场传感器采集数据,针对高炉在冶炼过程中由于恶略环境产生的异常值数据,本文使用了箱线图法对其进行了剔除,利用最大信息系数进行相关性分析,确定不同时延下的特征序列对喷煤决策量的影响。根据不同相关性系数阈值,筛选相应的变量作为后续数据建模的输入特征。(2)考虑了不同的相关系数阈值所筛选的特征变量对建模数据的影响,将不同阈值下筛选的变量作为支持向量回归模型中,以验证最佳的相关性系数阈值的建模效果。同时考虑到数据建模模型对数据特征分布敏感的特性,本文引入稀疏降噪自编码神经网络对支持向量回归模型进行改进,使特征数据在进行回归建模之前对特征空间进行重构,保证对数据噪声的平滑处理,使回归模型对于大量存在噪声的高炉数据具有鲁棒性。并在第四章仿真实验中验证基于自编码改进的支持向量回归模型其模型精度由于经典支持向量回归模型。(3)使用聚类算法对高炉数据进行分簇预处理来应对高炉冶炼过程中存在的多冶炼炉况的问题。聚类算法将相似冶炼状态所生成的数据样本归为一簇,进而利用每个数据子集对冶炼过程中的喷煤量进行子模型建立,这样建立多个子模型的方法能够很好的抓住高炉冶炼过程多炉况的特征。最后的数据仿真验证了此方法的有效性和模型的高精度。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
赵彦兵[6]（2017）在《高炉冶炼过程煤气流的建模及其调控》一文中研究指出高炉冶炼是钢铁生产中的重要环节,高炉炉况能否长期的顺行,直接关系到生铁质量、冶炼成本以及气体的排放等等。而高炉冶炼过程中由于高炉内部反应复杂,特别是存在大滞后的特点,使得对于高炉炉况的判断带来困难。而高炉煤气流具有实时性以及携带丰富的高炉信息等特点,它成为反映高炉炉况的重要信息。因此,本文结合了高炉冶炼中的机理知识和高炉冶炼中的数据以及高炉的专家知识,建立高炉煤气流的预测模型。该模型已在柳钢2#高炉上进行了现场验证。模型能较准确地预测高炉煤气流的变化趋势,进而为高炉炉况分析提供帮助,指导高炉操作,保证了高炉炉况的顺利运行。因此本文的研究不仅具有了一定的理论研究价值,也具有了更高的实际应用价值。本文的主要研究工作如下:首先,从高炉机理方面研究了高炉煤气流的形成过程和煤气流在高炉内部的运动以及煤气流成分的变化,并且分析了煤气流与高炉炉况的关系以及煤气流的几种典型分布包括边缘发展型、中心过吹型和管道行程。其次,分析了高炉煤气流在高炉内部的叁次分布得出了模型的输出变量,并且利用相关性分析的方法选出了模型的输入变量。进而从数据驱动的角度出发,利用聚类的方法对高炉的输入数据进行聚类,把高炉冶炼过程分为不同的炉况。改进后的稀疏子空间聚类的方法,在目标函数后加入适当的正则化项,进一步处理了高炉数据中的噪音点和异常点,使得预测模型的精度更加准确。进一步,在对高炉数据进行聚类以后,利用支持向量回归的方法对模型的输出变量进行预测。支持向量回归可以有效地避免过拟合,比其他智能算法更适用于工业复杂系统建模。最后,提出了对模型输出变量的调控方法,并且将模型应用于柳钢2#高炉上进行调试和验证。验证结果表明,模型能较准确地预测高炉煤气流的变化趋势,从而为高炉炉况分析提供一定的的指导和帮助,保证了高炉炉况的顺利运行。(本文来源于《燕山大学》期刊2017-05-01）
马瑞彪[7]（2016）在《卡拉加斯粉对天柱钢铁烧结和高炉冶炼过程的影响》一文中研究指出烧结合理配矿在减少钢铁企业生产成本过程当中发挥着极其关键的作用,在通过实验室系统检测卡拉斯加粉的物理化学性能及烧结杯试验,探讨卡拉加斯粉对河北天柱钢铁集团有限公司烧结矿冶金性能和烧结过程规律影响的基础上,在天柱钢铁公司1080m3高炉及320m2烧结机进行生产试验,从中发现卡拉加斯粉配比对天柱钢铁公司烧结矿冶金性能及烧结过程的影响。经过实验研究发现:在卡拉加斯粉中Si O2、Al2O3的含量比较小,铁品位含量高,因此卡拉加斯粉能够显着提高烧结矿中TFe的含量。卡拉加斯粉中的颗粒多为有棱角的多面体形状,颗粒表面比较光滑,混匀成球性能比较差,平均颗粒比较细。在卡拉加斯粉中其连晶强度、粘结相强度都较低,液相流动性能、同化性能都比较的差。当配矿中增加卡拉加斯粉的配比时,能够显着提高天柱钢铁320㎡烧结机的垂直烧结速度,烧结成品率能够维持稳定,而且使得烧结机利用系数也得到了提高。改善了烧结矿中的还原性能,提高了烧结矿的含铁品位,而且其低温还原粉性能、冷态机械强度也保持着稳定,1080m3高炉利用率得到了提高而燃料比得到了降低,高炉生铁制造成本获得了明显的下降,从而进一步提升了天柱钢铁的经营利润。如果卡拉加斯粉在配比比较高的情况下,继续增加卡拉加斯粉的配比,由于烧结成品率的急剧下降进而将会致使烧结机利用效率的降低,而且由于增加了固体燃料消耗,将会提高烧结矿的单位成本;并且由于烧结矿的低温还原粉化性能、冷态机械强度的大幅度降低,将会明显降低1080m3高炉的利用系数及增加燃料比。进而将会致使高炉生铁成本的提高,从而导致天柱钢铁集团经营成本的降低。从总体上看来,卡拉加斯粉配比对天柱钢铁集团的1080m3高炉冶炼过程与320m2烧结机烧结过程的影响发现,其公司内卡拉加斯粉的配比应当控制在10%左右。(本文来源于《华北理工大学》期刊2016-12-05）
吴金花[8]（2016）在《高炉冶炼过程分析及其铁水硅含量预测模型研究》一文中研究指出高炉炉温是衡量高炉运行状态的重要参数,常指高炉内铁水及渣铁的温度,其高低直接影响高炉冶炼过程是否稳定顺行及生产铁水是否优质。由于高炉生产过程中处于封闭状态,其炉内的温度不能直接检测,而出铁过程中,铁水温度下降,测量的铁水温度无法充分表征高炉内部炉缸的热状态。相反,铁水中硅含量不存在信息丢失问题,并且硅含量也是铁水质量的重要指标,因此,研究学者则通常把硅含量作为炉内的化学温度以及监测高炉炉温状态的指标。本课题以铁水硅含量为研究对象,以柳州钢铁2号高炉为背景,基于机理分析铁水硅含量的来源及影响因素,基于数据挑选硅含量影响因素并建立硅含量预测模型,并对高炉运行的特性做了详细分析,使该模型更符合高炉生产实际运行状况。具体研究工作如下:(1)融合机理分析、数据相关性分析选择铁水硅含量模型的输入变量。通过高炉铁水中硅的来源以及高炉内部含硅物质的物理化学反应等机理分析,确定影响铁水中硅含量的因素,作为模型的备选输入。再经过数学分析,从备选输入中挑选相关性较大的作为输入变量,并确定各输入变量对硅含量影响的滞后时间。(2)考虑高炉铁水硅含量检测时间的不确定性,提出改进不等时距灰色模型(IUGM(1,1))拟合整点时刻硅含量值。该算法将不等时距灰色模型加入扰动因子,并利用拟合时刻的前后数据计算该点硅含量值,进而完成了输入输出时间配准,为后续硅含量建模准备了可用的输出数据。(3)考虑高炉炉况生产运行时存在的波动特性,提出应用聚类算法对样本作分簇处理。聚类算法将炉况相似的样本聚为一类,进而利用每个子集中的样本进行硅含量建模。在引入模糊C均值的同时,首次提出通过设置模糊隶属度的阈值,剔除小于隶属度阈值的样本。该方法使得每个簇中,样本之间更加紧凑,即炉况更加类似。通过聚类以及样本剔除,提高了建模速度以及建模精度。(4)利用处理的输入输出数据,基于支持向量回归(SVR)算法建立铁水硅含量预测模型。支持向量回归可以有效地避免过拟合,比其他智能算法更适用于工业复杂系统建模。最后,采用MATLAB编写代码,仿真结果验证了模型的有效性(本文来源于《燕山大学》期刊2016-05-01）
李九林[9]（2016）在《锌对高炉冶炼过程的影响研究》一文中研究指出在炼铁成本的压力下,许多高炉被迫使用低品位铁矿石和冶金性能不好的焦炭,导致炼铁原料中的含锌量增大,这给高炉冶炼带来了巨大的影响。本文通过实验,研究了锌对烧结矿和焦炭的冶金性能以及综合炉料初渣形成过程的影响。结果表明,锌含量的升高会导致烧结矿低温还原粉化性能和还原性变差,焦炭的反应性提高,反应后强度降低。综合炉料中锌含量的增加,使得铁矿石滴落温度升高,软熔区间变宽,透气阻力指数S显着增大且压差波动变得频繁,意味着高炉锌负荷增加可能导致软熔带变厚,透气性恶化,压差不稳。通过对滴落铁和初渣化学成分的分析,发现锌负荷过大和锌循环富集严重将显着增加进入高炉下部的锌元素数量,从而可能加剧锌对高炉下部耐火材料和焦炭的破坏作用。通过对不同锌含量的初渣进行粘度测定试验,发现锌含量升高使初渣的粘度增大,流动性变差。通过传热学模型的计算分析,发现渣皮中(ZnO)含量增加使其开始变形温度升高,结果会导致渣皮厚度增加,这意味着高炉锌负荷增高可能会使得炉身更容易结厚,对高炉顺行造成不利的影响。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2016-05-01）
盛天亮[10]（2016）在《高炉冶炼过程的混沌性问题解决策略探究》一文中研究指出铁的生产分为高炉冶炼、直接还原和熔融还原叁种方式。目前,高炉冶炼被使用的频率最高,其特点为生产效率高、自动化程度高,且可实现大规模生产。高炉系统是一种混沌系统,混沌是非线性系统中产生的一种不规则的现象。以唐山钢铁的高炉为样本,对高炉冶炼过程中的混沌性问题的解决策略进行了研究,并分析了采用关联积分法计算Kolmogorv熵以及测量可预测时间尺度的过程。(本文来源于《科技与创新》期刊2016年08期）
高炉冶炼过程论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用计算流体力学(CFD)方法,建立了宝钢1号高炉(1BF)的多相流冶炼过程模型,对高炉内部多相物质的流动、质量转递和热传递行为同时进行模拟。该模型开发了具有层状结构的软熔带模型,能够细致呈现炉内软熔带形状和位置。倒V字形软熔带决定炉内煤气流二次分布,其状态受到高炉入炉焦比显着影响;不同焦比条件下软熔带状态变化规律较为合理。模型计算得到的气相和固相温度分布结果与1BF典型工况特征一致;炉喉处气相、固相的温度差接近100 K,在炉内高温区间的气固相最高温差达到493 K;煤气流分布模拟结果反映了宝钢开放中心、兼顾边缘的高炉操作特点。模型可根据高炉布料制度来调整径向O/C比和粒径分布,研究布料制度对软熔带影响,为高炉操作制度优化和高炉"黑匣子"炉内冶炼可视化提供了一种有效的手段。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
高炉冶炼过程论文参考文献
[1].李军朋,华长春,关新平.基于机理、数据和知识的大型高炉冶炼过程建模研究[J].上海交通大学学报.2018
[2].李云涛,宋文刚,毛晓明.基于CFD方法的宝钢1号高炉冶炼过程模型[J].宝钢技术.2018
[3].曹正盛,冯健沛,杨非,蔡俊,廖进.高炉冶炼过程的大数据建模研究[J].化工管理.2017
[4].吴涛,吴崇,曹加旺,王一煜,张少杰.基于NARX神经网络的高炉冶炼过程Si元素的预测与智能控制[J].当代化工.2017
[5].胡海洋.基于数据驱动的高炉冶炼过程喷煤决策模型研究[D].燕山大学.2017
[6].赵彦兵.高炉冶炼过程煤气流的建模及其调控[D].燕山大学.2017
[7].马瑞彪.卡拉加斯粉对天柱钢铁烧结和高炉冶炼过程的影响[D].华北理工大学.2016
[8].吴金花.高炉冶炼过程分析及其铁水硅含量预测模型研究[D].燕山大学.2016
[9].李九林.锌对高炉冶炼过程的影响研究[D].武汉科技大学.2016
[10].盛天亮.高炉冶炼过程的混沌性问题解决策略探究[J].科技与创新.2016