一种烧结配料优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114358424A(43)申请公布日2022.04.15(21)申请号202210007141.0G06N20/00(2019.01)(22)申请日2022.01.05(71)申请人唐山学院地址063000河北省唐山市大学西道9号申请人华北理工大学(72)发明人刘颂赵志伟甘丽冯伟健熊志坚冯伟赵亚迪刘小杰李欣李福民吕庆(74)专利代理机构焦作加贝专利代理事务所(普通合伙)41182代理人任昕(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q30/02(2012.01)权利要求书5页说明书11页附图2页(54)发明名称一种烧结配料优化方法(57)摘要本发明提供一种烧结配料优化方法，包括步骤：基于工厂历史生产中混合料性能、生产工艺参数、烧结矿成分与质量，采用机器学习算法构建混合料性能预报模型；以含铁原料配料成本最低为目标函数，结合工厂原料条件与库存情况，构建烧结原料的一配配比计算模型与二配配比计算模型；根据混合料性能预报模型预测得到的混合料性能，采用智能优化算法对一配配比计算模型与二配配比计算模型进行求解，获得满足要求的烧结实时原料配比。本发明所述烧结配料优化方法具有实时性强、参数融合性高、能在线动态调整原料配比、成本低、烧结矿配料质量高等特点，可广泛应用于配料领域。CN114358424ACN114358424A权利要求书1/5页1.一种烧结配料优化方法，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：步骤1、基于工厂历史生产中混合料性能、生产工艺参数、烧结矿成分与质量，采用机器学习算法构建混合料性能预报模型；步骤2、以含铁原料配料成本最低为目标函数，结合工厂原料条件与库存情况，构建烧结原料的一配配比计算模型与二配配比计算模型；步骤3、根据步骤1构建的混合料性能预报模型预测得到的混合料性能，采用智能优化算法对步骤2中的一配配比计算模型与二配配比计算模型进行求解，获得满足要求的烧结实时原料配比。2.根据权利要求1所述的一种烧结配料优化方法，其特征在于，步骤1中，所述混合料性能包括：混合料成分、混合料水分、混合料粒度组成；所述混合料成分包括：全铁TFe、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO、氧化钙CaO、二氧化硅SiO2、硫S、磷P、碱度R。3.根据权利要求1所述的一种烧结配料优化方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下步骤：步骤11、收集并整合最近两年烧结全流程参数数据，采用数据库软件将整合得到的烧结全流程参数数据处理为频次为1小时的连续样本；步骤12、采用变量重要性排序法，对步骤11得到的烧结全流程参数数据连续样本与混合料成分之间的相关性进行排序，并剔除重要性分数(IS)小于30的烧结全流程参数；步骤13、将每种混合料成分作为输出，将与每种混合料成分对应的步骤12中保留下来的烧结全流程参数作为输入，采用轻量级梯度提升机模型作为混合料性能预报模型；步骤14、对于步骤13构建的混合料性能预报模型而言，按照均方根误差最小的原则，采用贝叶斯优化方法从混合料性能预报模型的超参数集合中确定每种混合料成分预报模型的最优超参数集合。4.根据权利要求3所述的一种烧结配料优化方法，其特征在于，所述全流程参数包括：烧结机有效烧结面积、烧结台车宽度与高度、原燃料性能、原燃料种类及名称、原料配比、料仓下料量、混合料性能、一混转速与时间、二混转速与时间、圆辊速度、九辊速度、烧结机机速、煤气压力、煤气流量、助燃风压力、助燃风流量、点火温度、料层厚度、风门开度、风机风量、每侧烟道废气温度、每侧烟道负压、每个风箱的废气温度、每个风箱负压、烧结矿成分、烧结矿转鼓指数、烧结矿筛分指数；其中，原燃料性能包括：原燃料成分、原燃料水分、原燃料粒度组成；其中，原燃料成分包括：包括全铁TFe、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO、氧化钙CaO、二氧化硅SiO2、硫S、磷P；烧结矿成分包括：全铁TFe、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO、氧化钙CaO、二氧化硅SiO2、硫S、磷P和碱度R；步骤14中，所述超参数集合包括：boosting_type、colsample_bytree、learning_rate、min_child_samples、num_leaves、reg_alpha、reg_lambda、subsample、subsample_for_bin、迭代次数。5.根据权利要求1或3所述的一种烧结配料优化方法，其特征在于，步骤2中，所述一配配比计算模型具体如下：计算中和矿中全铁TFe、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO、氧化钙CaO、二氧化硅SiO2、硫S、2CN114358424A权利要求书2/5页磷P的含量，具体如下：其中，中和矿为由m种含铁原料混合