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          高爐過程控制與專家系統

          高爐過程控制與專家系統

          • 分類:行業新聞
          • 作者:
          • 來源:
          • 發布時間:2019-09-18
          • 訪問量:157

          【概要描述】1?前?言在現代高爐煉鐵技術發展進程中,操作過程控制及專家系統的開發研究,迄今大致可分為三個階段:(1)1950~1970年。該階段在物料平衡、熱量平衡基礎上,采用配料計算、工程計算、Rist操作線等對高爐操作進行靜態熱力學分析,給出各種變動因素對焦比影響的分析。爐況的判斷及調控,主要依靠高爐操作者的實際經驗進行。(2)1970~1985年。該階段以日本為代表,由高爐系統獲得大量冶煉數據輸入信號,利用動力學模型、控制模型或爐況判斷模型,借助過程計算機對爐況進行數據與信息的處理、分析與判斷。與前第一階段相比,高爐操作控制技術上已有長足進步,基本上可防止因操作者的因素而造成的爐況判斷失誤。(3)1985年~迄今。該階段在高爐操作計算機控制技術中,運用人工智能與知識工程技術,匯集經驗操作者的智慧和冶煉理論研究專家的成果,構成多種專家系統,預測爐況發展趨勢并給出操作指示。

          高爐過程控制與專家系統

          【概要描述】1?前?言在現代高爐煉鐵技術發展進程中,操作過程控制及專家系統的開發研究,迄今大致可分為三個階段:(1)1950~1970年。該階段在物料平衡、熱量平衡基礎上,采用配料計算、工程計算、Rist操作線等對高爐操作進行靜態熱力學分析,給出各種變動因素對焦比影響的分析。爐況的判斷及調控,主要依靠高爐操作者的實際經驗進行。(2)1970~1985年。該階段以日本為代表,由高爐系統獲得大量冶煉數據輸入信號,利用動力學模型、控制模型或爐況判斷模型,借助過程計算機對爐況進行數據與信息的處理、分析與判斷。與前第一階段相比,高爐操作控制技術上已有長足進步,基本上可防止因操作者的因素而造成的爐況判斷失誤。(3)1985年~迄今。該階段在高爐操作計算機控制技術中,運用人工智能與知識工程技術,匯集經驗操作者的智慧和冶煉理論研究專家的成果,構成多種專家系統,預測爐況發展趨勢并給出操作指示。

          • 分類:行業新聞
          • 作者:
          • 來源:
          • 發布時間:2019-09-18
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          詳情

          1 前 言

          在現代高爐煉鐵技術發展進程中,操作過程控制及專家系統的開發研究,迄今大致可分為三個階段:

          1)1950~1970年。該階段在物料平衡、熱量平衡基礎上,采用配料計算、工程計算、Rist操作線等對高爐操作進行靜態熱力學分析,給出各種變動因素對焦比影響的分析。爐況的判斷及調控,主要依靠高爐操作者的實際經驗進行。

          2)1970~1985年。該階段以日本為代表,由高爐系統獲得大量冶煉數據輸入信號,利用動力學模型、控制模型或爐況判斷模型,借助過程計算機對爐況進行數據與信息的處理、分析與判斷。與前第一階段相比,高爐操作控制技術上已有長足進步,基本上可防止因操作者的因素而造成的爐況判斷失誤。

          3)1985年~迄今。該階段在高爐操作計算機控制技術中,運用人工智能與知識工程技術,匯集經驗操作者的智慧和冶煉理論研究專家的成果,構成多種專家系統,預測爐況發展趨勢并給出操作指示。
            目前,在國內外一些高爐上,運用專家系統進行爐身壓力、低硅操作、軟熔帶形狀、爐身氣流分布、裝料制度等方面的控制,已取得較好的效果。

           

          2 國外開發應用概況

          1985年以來,日本先于其它國家開發了用于高爐操作控制的專家系統,并在實際中得以應用。

          2.1 新日鐵高爐專家系統
            君津廠專家系統構成系統流程。高爐現場數據由過程計算機收集,經數據通訊通道傳送到專用處理機去進行處理分析,其結果再返回現場顯示。系統設有二個知識庫,一為在線使用,一為離線使用。

          2.2 1號高爐專家系統
            該系統為數模-專家結合型系統。其運行特點是將數學模型和實際規則兩者相結合,操作數據采集為2min一次,計算為10min一次,取小時平均值。短期控制時,操作數據用于判斷爐況。正常爐況下(約80%~85%時間),噴煤比、風溫及濕度等均用爐熱指數TS數模控制,異常爐況下(15%~20%時間),由經驗規則來實施控制。專家知識庫中含1200條規則。鐵水硅含量[Si]與鐵水溫度的預測命中率達85%~90%。長期控制時,操作數據用于診斷爐況,然后由生產決策者判定長期操作的方針與相關參數控制值。

          2.3 4號高爐專家系統
            該系統模型的改進型爐況判斷專家系統。動態模型在給定時間間隔內作一次運算,對過程、狀態做出判斷,靜態模型離線運行,產生的信息給工程師、管理者作判斷用。系統管理范圍為修復風指導、異常爐況的操作、日常操作指導(爐體熱負荷控制、爐底溫度控制、無鐘爐頂使用方法、低硅冶煉、防止爐缸不活躍)等方面。

          2.4 模型集成系統
            新日鐵大分廠2號高爐上的模型集成系統,是以軟融帶推斷模型為主建立的。整個系統包含532個傳感器,8種軟融帶模式,1個專家知識庫(內含5850條規則)。在過程控制應用中,系統采樣時間間隔1s(采集1200條過程數據),給出操作指示的時間間隔為5s。

          京濱1號高爐(4907m3)上的模型集成系統,是以無鐘爐頂爐料布料模型為主建立的。該系統的專家知識庫,是由裝料制度、煤氣流狀態、爐體溫度場、風量、風壓、透氣性等重要影響因素組成。

          2.5 爐溫爐況判斷系統
            日本鋼管福山廠5號高爐上的在線實時型專家系統,主要用于爐溫預報與異常爐況判斷。整個系統包含900個檢測點,1個專家知識庫(內含爐熱預報規則500多條,爐況判斷規則200多條)。在高爐實時應用中,2min進行一次預測異常爐況(包括管道現象和崩料等),20min進行一次爐熱狀態推斷。

          2.6 芬蘭拉赫廠高爐專家系統
            芬蘭羅德洛基公司拉赫廠2號高爐的控制模型,是20世紀90年代以后,在系統的基礎上發展起來的,由動態模型與靜態模型組成,目標是保持高爐下部的熱平衡,防止高爐出現不穩定和異常爐況。主要功能為裝料監控(及配料計算)、煤氣分布與煤氣利用率(CO/CO2)分析、非正常爐況識別(塌料、崩料、滑料、結瘤、懸料等)、鐵水溫度、[Si] 及出鐵控制等,專家系統知識庫包括兩個經驗庫,共有850條判斷規則,一個經驗庫用于高爐的正常操作,另一個用于故障后的再啟動、休風后的鼓風操作和診斷出爐況突然發生異常變化時的啟動操作。系統操作診斷分為:30s、5min、15min短周期高爐狀況判斷;8h中周期診斷,監視周期爐況趨勢;長周期診斷,評估前一天爐況及趨勢,確定當天的操作方針。

          2.7 奧鋼聯林茨廠高爐專家系統
              該系統為奧鋼聯工程技術公司與林茨廠聯合開發,自1997年以來,專家系統在2772m3高爐上以閉環方式成功地運行,在無操作人員任何介入的情況下,每天24h對燃料比、爐料堿度、燃油噴吹、加蒸汽及爐料分布等實施自動控制。控制系統最顯著的特點是對原燃料條件無苛刻要求,能適應原燃料條件變動的短期調整。
              此外,比利時、瑞典、澳大利亞、美國、俄羅斯等國也都相繼開發應用了自己的高爐專家系統,并以其作為推動煉鐵技術進步、挖掘高爐生產潛力、實現節能降耗的重要措施。

           

          3 國內開發應用概況

          多年來,在資金、技術、基礎設施條件等與國外相差甚大的情況下,國內也一直致力于高爐過程控制技術與專家系統的開發研究工作,且多以廠校(或院、所)合作的方式進行。

          3.1 首鋼高爐專家系統
            20世紀90年代初北京科技大學與首鋼合作開發的系統,由爐熱狀態判斷([Si]預報)、爐況順行判斷(懸料,崩料,滑料等)和爐體狀態判斷(爐墻結瘤、冷卻壁燒穿及漏水等)三個子系統組成。
            首鋼人工智能高爐冶煉專家系統,當時居國內領先水平,1998年曾獲得國家專利,并應用在首鋼1726m3高爐上。因未隨計算機技術進步繼續深入開發和完善提高,2000年被首鋼引進的芬蘭高爐控制專家系統所取代。

          3.2 鞍鋼高爐專家系統
            鞍鋼4號(1000m3級)高爐專家系統,由數據庫、推理機、知識庫、動態數據模型和機理模型、爐熱判斷、解釋和預報結果顯示,以及知識自學習系統構成。含硅預報部分,依靠專家系統將爐況分類,根據其正常、異常和波動程度選用不同的模型確定生鐵含硅量。專家系統部分,根據知識庫存儲的冶煉理論規則和高爐操作經驗,推理、預測爐熱變化趨勢和幅度,并給出操作指導。
            1995年立項的鞍鋼10號(2580m3)高爐專家系統,為原冶金部重大課題,由北京科技大學、東北大學和鞍鋼三家合作開發。歷時6年后,在專家知識庫、爐況診斷等方面取得相應成果。

          3.3 馬鋼2500m3高爐爐況診斷專家系統
            該系統為原冶金部自動化研究院與馬鋼合作開發的專家系統。其在原有計算機基礎上,加上工業微機作為人工智能(AI)處理機,進行模型運算和專家系統推理,系統類似于日本系統。

          3.4 寶鋼高爐專家系統
            1986年,寶鋼2號(4503m3)高爐引進日本系統,在消化吸收引進技術的基礎上,1991年寶鋼與復旦大學合作開發了爐況監視和管理系統,在1號高爐(4063m3)上使用至1995年停爐大修。
            1995年,寶鋼在2號高爐上開發應用高爐人工智能專家系統,1997年通過了專家技術鑒定。因國內一般大型高爐在技術裝備條件和原燃料條件方面均達不到寶鋼高爐水平,建立在此基礎上的寶鋼專家系統,難以在國內一般高爐上推廣應用。

          3.5 武鋼等引進的國外高爐專家系統
            1997年,武鋼4號高爐(2516m3)引進芬蘭羅德洛基公司的高爐控制專家系統,1998年投入生產應用,并取得技術經濟成效。此外,繼武鋼之后,首鋼、本鋼、昆鋼、攀鋼等大型高爐也相繼引進芬蘭、奧地利的高爐專家系統。
          3.6 高爐煉鐵優化專家系統
            該系統為浙江大學開發,系1999年國家科技部批準的《國家級科技成果重點推廣計劃》項目,并在杭鋼、濟鋼、新臨鋼和萊鋼等企業的合作下,推廣應用至多座350m3、380m3和750m3高爐上。該系統以冶金機理和應用數學知識為基礎,以專家數據庫為智能源,對高爐進行工藝參數系統優化、爐溫預報及異常爐況判斷。因其立足于國內一般條件,較符合國內高爐原燃料條件和監測、自動化水平相對較差的高爐情況,投資省,擁有我國獨立知識產權。

           

          4 結  語

          高爐專家系統開發應用歷程表明,不同時期、不同階段、不同水平、不同形式的開發應用,一直在促進著現代高爐煉鐵技術的進步,現已步入閉環控制開發應用階段,成為高爐冶煉實現“高效、節能、低耗、長壽”的重要途徑之一。在高爐裝備水平與原燃料客觀條件存在明顯差距條件下,借鑒國外經驗,立足國內高爐條件,自主開發投資省、應用效益顯著的實用型專家系統,使其在技術性能上適應國內操作者的傳統操作習慣,在功能上滿足高爐需求,以便在國內高爐上普遍推廣應用。(本文來源:中國自動化網)

           

           

           

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