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基于案例推理的高炉制粉系统煤粉粒度软测量方法
摘要：
高炉制粉系统的煤粉粒度对燃烧反应、煤粉喷嘴耐磨程度、高炉炉渣性质等都有着重要影响，因此煤粉粒度的准确测量和控制是高炉生产中必不可少的一项工作。本文通过对高炉制粉系统煤粉粒度软测量方法的文献调研和案例分析，提出了基于物理模型和数据挖掘的软测量方法，该方法不仅能够有效地提高煤粉粒度的测量精度，还能够实现煤粉粒度的快速监测和控制，具有实际应用价值。
关键词：高炉制粉系统、煤粉粒度、软测量方法、物理模型、数据挖掘
Abstract:
Theparticlesizeofcoalpowderintheblastfurnacepulverizingsystemhasanimportantinfluenceonthecombustionreaction,thewearresistanceofthecoalpowdernozzle,andthepropertiesoftheblastfurnaceslag.Therefore,accuratemeasurementandcontrolofcoalpowderparticlesizeareessentialinblastfurnaceproduction.Basedontheliteraturereviewandcaseanalysisofthesoftmeasurementmethodforcoalpowderparticlesizeintheblastfurnacepulverizingsystem,thispaperproposesasoftmeasurementmethodbasedonphysicalmodelinganddatamining.Thismethodcannotonlyeffectivelyimprovethemeasurementaccuracyofcoalpowderparticlesizebutalsorealizerapidmonitoringandcontrolofcoalpowderparticlesize,andthereforehaspracticalapplicationvalue.
Keywords:blastfurnacepulverizingsystem,coalpowderparticlesize,softmeasurementmethod,physicalmodeling,datamining
1.引言
高炉制粉系统是钢铁生产中的关键环节之一，其煤粉粒度的控制对高炉生产质量和效率有着重要的影响。煤粉粒度过大会造成燃烧不充分，影响高炉炉渣的脱硫、脱磷等效果；煤粉粒度过小则会增加煤粉喷嘴的磨损，降低使用寿命。因此，煤粉粒度的准确测量和控制是高炉生产中必不可少的一项工作。
在煤粉粒度的测量中，传统的方法多采用显微镜观察、筛分等实验室方法，但其成本高、速度慢、精度不高，无法满足生产中快速准确的测量需求。因此，软测量技术成为了解决煤粉粒度测量难题的有效手段。
2.煤粉粒度软测量方法的研究现状
2.1基于机器视觉的软测量方法
机器视觉技术在煤粉粒度软测量中的应用已经得到了广泛的研究。例如，研究者采用数字图像处理和人工神经网络算法，实现了对煤粉粒度的在线监测和控制[1]；另一篇文献则提出了一种基于灰度图像的煤粉粒度测量方法，该方法能够有效地提高测量精度[2]。
2.2基于物理模型的软测量方法
物理模型是软测量方法中重要的手段之一。研究者通过建立高炉制粉系统的质量平衡模型和能量平衡模型，实现了煤粉粒度的软测量和控制[3]。该方法通过对系统输入输出的关系建立数学模型，降低了实际测量误差的影响，提高了煤粉粒度的测量精度。
2.3基于数据挖掘的软测量方法
数据挖掘技术是软测量方法中的关键手段之一。研究者通过采集高炉制粉系统的历史数据，利用支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等方法，实现了对煤粉粒度的快速、准确的监测和控制[4]。
3.基于案例分析的煤粉粒度软测量方法研究
为了得到更加实用有效的煤粉粒度软测量方法，本文基于以上研究现状，分析了某钢铁企业的高炉制粉系统的煤粉粒度实际情况，并提出了基于物理模型和数据挖掘的软测量方法。
3.1煤粉粒度测量实际情况分析
某钢铁企业的高炉制粉系统采用了机器视觉技术对煤粉粒度进行测量，但存在有效数据收集困难、实时性差等问题。同时，传统的实验室测量方法也因为费用高、速度慢等原因无法满足企业的生产需求。
3.2基于物理模型和数据挖掘的软测量方法
为了解决上述问题，本文提出了一种基于物理模型和数据挖掘的软测量方法。具体实现过程如下：
（1）建立质量平衡和能量平衡模型
对高炉制粉系统进行建模，并建立质量平衡和能量平衡模型。通过对系统输入输出的关系建立数学模型，实现对煤粉粒度的软测