【摘 要】
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焦炭是炼铁过程中不可或缺的原料,其质量指标对高炉顺行和生铁质量有着至关重要的影响。现有焦化企业大多采用多配优质炼焦煤来保证生铁质量,造成了成本的上升和优质资源的浪费。因此,对焦炭质量进行更准确地预测,并优化配煤方案,从而合理利用炼焦煤资源,成为了焦化企业亟需解决的关键问题。针对炼焦过程反应复杂,难以根据机理建模的问题,建立了基于多层反向传播神经网络（Multi-layer Back Propaga
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焦炭是炼铁过程中不可或缺的原料,其质量指标对高炉顺行和生铁质量有着至关重要的影响。现有焦化企业大多采用多配优质炼焦煤来保证生铁质量,造成了成本的上升和优质资源的浪费。因此,对焦炭质量进行更准确地预测,并优化配煤方案,从而合理利用炼焦煤资源,成为了焦化企业亟需解决的关键问题。针对炼焦过程反应复杂,难以根据机理建模的问题,建立了基于多层反向传播神经网络（Multi-layer Back Propagation Neural Network,MLBPNN）的焦炭质量指标预测模型。为了更好地拟合炼焦过程中输入和输出之间复杂的函数关系,增加了模型的隐藏层数,并针对模型中隐层层数、节点数等难以确定最优值的问题,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化各参数。进而以降低配煤成本、满足焦炭质量要求为目标,考虑库存、配合煤和焦炭的各质量指标约束,构建了炼焦过程的配煤优化模型,并提出一种改进的NSGA-III算法用于求解配煤优化模型的Pareto最优解集。该算法提出了新的个体比较准则来评价种群进化过程中的约束支配关系,从而对个体进行快速非支配排序,并采用去重策略剔除冗余个体,提高了求解效率。采用国内某钢铁企业焦化厂的实际生产数据进行验证,结果表明,本文构建的基于多层BP神经网络的焦炭质量预测模型较其它现有方法相比,具有更高的预测精度;且基于改进NSGA-III的配煤优化方法所求Pareto最优解集具有更好的分布性和收敛性。此外,基于上述模型设计并开发了焦炭质量指标预测与配煤优化软件系统,并在国内大型钢铁企业的焦化厂进行实际应用超过1年。应用统计结果表明,该系统的焦炭质量预测精度完全满足现场生产需求,且配煤比优化方案可执行率达到了90%以上,为降低炼焦过程的配煤成本提供了有效的指导。
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