高炉操作炉型维护方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CNCN102925602102925602B(45)授权公告日2014.11.26(21)申请号201210477271.7陈令坤.武钢5号高炉操作炉型管理系统的开发及应用.《炼铁》.2011,第30卷(第6(22)申请日2012.11.22期),6-10.(73)专利权人武汉钢铁（集团）公司陈令坤等.基于模式识别的自学习型高炉冶地址430080湖北省武汉市武昌友谊大道炼专家系统的开发与应用.《东南大学学报（自然999号A座15层科学版）》.2012,第42卷117-121.(72)发明人陈令坤胡正刚邹祖桥柏文萍审查员高峰尹腾赵思(74)专利代理机构武汉开元知识产权代理有限公司42104代理人胡镇西李满(51)Int.Cl.C21B5/00(2006.01)(56)对比文件CN2543964Y,2003.04.09,全文.CN101211425A,2008.07.02,全文.CN102021260A,2011.04.20,全文.JP特开2004-250733A,2004.09.09,全文.权利要求书2页权利要求书2页说明书5页说明书5页(54)发明名称高炉操作炉型维护方法(57)摘要本发明公开了一种高炉操作炉型维护方法，该方法通过相应的传感器获取高炉实时冷却壁温度、冷却水流量和冷却水温度的参数，建立分类用样本，利用模式识别技术对冷却壁温度、冷却水流量和冷却水温度的参数进行分类，以分类结果为索引，对同时间内的高炉操作指标进行分类，找出指标比较优化的冷却壁变化类型，统计落在指标比较优化的区间内的冷却壁温度的变化范围，这种数据就对应着当前炉况下的冷却壁温度及冷却水流量和温度的控制范围，最后依据此控制范围对高炉进行控制。本发明实现了高炉炉型管理的动态控制。CN102925602BCN102956BCN102925602B权利要求书1/2页1.一种高炉操作炉型维护方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤1：通过铠装测温电偶实时获取高炉冷却系统的冷却壁温度参数，通过电磁流量计实时获取高炉冷却系统的冷却水流量的参数、通过铠装电偶实时获取高炉冷却系统的冷却水温度参数，同时获取高炉利用系数和高炉燃料比参数，将上述所有参数存储在数据库中；步骤2：将上述步骤1中每隔15分钟获取的冷却壁温度参数、冷却水流量参数和冷却水温度参数取平均值后构成一个样本；步骤3：采用模式识别技术将上述得到的样本进行模式分类；上述模式识别技术为k-means算法，所述k-means算法进行模式识别分类包括如下步骤：步骤301：在模式识别过程中从上述样本点的集合S＝{x1,x2,...,xn}中随机选取k个初始的聚类中心，z1,z2,...,zk；上述x1,x2,...,xn是要分类的样本；步骤302：将上述样本点的集合S＝{x1,x2,...,xn}根据上述聚类中心z1,z2,...,zk进行聚类，得到k个类{C1,C2,...,Ck}，Ci的确定方法如下：对于任意的xj∈S，如果p≠i,p＝1,2,...,k，那么xj属于类Ci，上述i表示k个类中的一个，j表示1～n个类中的一个；步骤303：通过公式调整聚类中心，得到新的聚类中心其中ni是Ci中包含的样本点的数目；步骤304：如果有&表示逻辑与，迭代终止，输出最优的聚类结果{C1,C2,...,Ck}；完成模式识别过程，实现上述样本的模式分类，否则用新的聚类中心取代旧的聚类中心z1，z2，…，zk即返回步骤302；步骤4：将上述样本的模式分类结果构成标准样本库，将每天获取的冷却壁温度参数、冷却水流量参数、冷却水温度参数样本和标准样本库中的样本进行比对，确定上述参数样本属于模式分类中的那一类，并将比对结果存入数据库中，即得到了每天的样本分布；步骤5：利用最优高炉利用系数或者高炉燃料比为标准，将满足最优高炉利用系数或者高炉燃料比的操作天数进行归并，通过叠加满足最优高炉利用系数或者高炉燃料比中包含的每天的样本分布，获得综合的样本分布，这个综合的样本分布对应于最优高炉指标水平；步骤6：得到对应于综合样本分布的高炉冷却壁的平均温度，该温度就是上述测试周期内的最优控制温度，将该温度设定为控制标准；步骤7：结合步骤6中得到最优控制温度，控制高炉调温系统，使高炉冷却壁工作在上述最优控制温度下。2CN102925602B权利要求书2/2页2.根据权利要求1所述的高炉操作炉型维护方法，其特征在于：所述步骤3中，模式识别技术为SOFM人工神经网络算法、k-means算法、海量数据处理免疫算法中的一种。3.根据权利要求1或2所述的高炉操作炉型维护方法，其特征在于：所述步骤5中，最优高炉利用系数为2.6～2.8。4.根据权利要求1或2所述的高炉操作炉型维护方法