焦炭质量预测与优化配比算法的研究

发布时间：2017-04-29 14:04

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【摘要】： 随着国民经济的迅速发展,钢铁的需求量逐年上升,用于炼钢的冶金焦的需求量也迅速增大,如何根据现有的煤资源来达到预期的焦炭指标,稳定焦炭质量,并使成本最小是焦化行业追求的目标。 炼焦配煤是一个复杂的过程,但对于一个具体的焦化厂,在一段稳定生产时期内,炼焦工艺、加热制度等基本不变,焦炉设备状态也基本稳定,这些基本不变因素对焦炭质量的影响也基本相同或变化不大,因此影响焦炭质量的因素便可缩小到配合煤的质量,而配合煤的性质又是由参加配合的单种煤的性质与配比决定的,调整配合煤种和配比,就可控制焦炭质量,优选配合煤种和配比就可降低炼焦用煤成本。 本文在国内外配煤理论与方法及焦炭质量预测研究现状的基础上,根据某焦化厂近两年的生产数据,分析单种煤到配合煤的预测,发现配合煤的黏结指数和胶质层最大厚度不具有加和性,加权平均误差很大。对单种煤进行模糊聚类后,对同一类的单种煤进行加权平均,然后再利用历史数据对未来的数据进行预测,预测的结果表明此方法误差比简单的加权平均的预测精度较高,证明该预测方法的可行性。对焦炭质量的预测采用线性的回归分析、稳健回归和非线性的神经网络与支持向量机的方法,在预测分析的同时进行了试验分析。分析结果表明,支持向量机的预测精度比前三种方法高,灰分、硫分、M40、M10、CRI、CSR的平均误差分别为0.0719、0.0364、0.5348、0.1001、0.6440、1.0681。证明配煤和炼焦过程的复杂关系可以用基于统计理论的支持向量机来正确描述,为进一步提高焦炭质量预测的准确性和科学性提供了一种新方法。在以上理论的基础上,引入遗传算法,将遗传算法和支持向量机相结合,为计算单种煤的配比提供了一种新的方法。
【关键词】：模糊聚类 稳健回归 神经网络 支持向量机 遗传算法
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F407.21;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 单种煤到配合煤的预测11
• 1.2.2 配合煤到焦炭的预测11-13
• 1.2.3 优化配比的研究13
• 1.3 存在的问题13-14
• 1.4 本文主要内容和结构14-16
• 第二章 炼焦的概述16-29
• 2.1 炼焦煤的分布与分类16-18
• 2.1.1 炼焦煤的分布16
• 2.1.2 炼焦煤的分类16-18
• 2.2 煤的乳结性和结焦性18-19
• 2.2.1 煤的黏结性18
• 2.2.2 煤的结焦性18-19
• 2.3 煤的成焦机理19-21
• 2.3.1 塑性成焦机理19-21
• 2.3.2 中间相成焦机理21
• 2.4 配煤炼焦原理21-22
• 2.5 鉴别混煤22-23
• 2.6 配合煤的质量指标23-25
• 2.7 焦炭的分类和评定25-29
• 第三章 配合煤和焦炭的预测研究29-64
• 3.1 预测方法的理论基础29-44
• 3.1.1 线性预测29-35
• 3.1.2 神经网络预测35-37
• 3.1.3 支持向量机(SVM)预测37-41
• 3.1.4 模糊聚类41-44
• 3.2 单种煤与配合煤以及焦炭之间的关系的研究44-63
• 3.2.1 单种煤的指标和配合煤的指标的关系研究44-55
• 3.2.2 配合煤和焦炭的关系研究55-63
• 3.3 本章小节63-64
• 第四章 优化配比算法的研究64-79
• 4.1 数学规划的理论基础64-67
• 4.1.1 线性规划64-65
• 4.1.2 非线性规划65-67
• 4.2 遗传算法概述67-70
• 4.3 基于遗传算法的优化模型和配比计算70-79
• 4.3.1 目标函数70
• 4.3.2 约束条件70-71
• 4.3.3 遗传算法的实现71-79
• 第五章 试验结果与验证79-97
• 5.1 焦炭质量预测试验结果79-90
• 5.1.1 试验过程82-88
• 5.1.2 结果分析88-90
• 5.2 优化配比结果90-92
• 5.3 Matlab与可视化语言的无缝连接92-93
• 5.4 小焦炉验证93-95
• 5.5 焦炭的模糊评判95-97
• 第六章 总结97-99
• 参考文献99-103
• 致谢103

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 孔金生;张娓娓;;基于AGA优化BP网络的焦炭质量模型[J];计算机仿真;2011年02期

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 张娓娓;焦炭生产过程质量模型建模方法研究[D];郑州大学;2010年

2 杨颂;炼焦配煤与焦炭质量关联性的初步研究[D];太原理工大学;2011年

3 吴丽娟;焦炭生产过程的产品质量建模与优化控制研究[D];郑州大学;2011年

4 张伟峰;焦炭生产产品质量建模及其质量优化研究[D];郑州大学;2012年

5 胡秀明;八宝工业园洗煤厂焦中煤碎磨再选工艺研究[D];辽宁工程技术大学;2012年

6 宫春晖;基于神经网络在炼焦配煤过程中的应用与研究[D];沈阳理工大学;2013年

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本文编号：334994