高炉炼铁过程优化与智能化技术

发布时间:2019-08-26    来源:迈科技    浏览量:99

一、项目团队

项目负责人系工学博士,教授。现任上海市千人计划特聘专家,上海市经信委专家委员会成员,工业过程优化公司(伦敦)CEO。

专业领域:

工业大数据与机器学习,深度学习算法;大型科学计算,高效并行运算;计算流体动力学,计算机应用软件设计;工业过程优化,黑箱优化技术;数据科学及数理统计,机械工程;炼铁过程模拟及优化。

主要成就:

入选上海千人计划,获教育部科技进步3等奖2次(分别为第1,第2获奖人),安徽省青年科技奖(独立获奖人) 1次。发表学术论文60余篇,获国家发明专利2项。在英国知识产权局注册软件4项。

主要专长:

在计算流体动力学,多相流理论及算法,紊流模拟,大型科学计算,流固耦合,高效并行运算,有限体积法,有限单元法,工业过程优化,Convex/non-convex优化,黑箱过程优化,时间系列模拟,数据科学,数理统计,常规机器学习算法,深度学习算法,强化学习算法,炼铁过程模拟及优化,铁前及炼铁过程质量预测,大型工商应用软件设计及编程等众多领域具有深厚的基础知识和丰富的研发经验。精通C++,Python等多种现代编程语言,精通一系列用于科学计算,过程优化,大数据,数理统计,机器学习,深度学习,强化学习的开源软件构架及软件包。精通Linux操作系统,具有主持研发大型,高效多功能过程模拟,优化,可视化,智能预测软件平台的全部技术。

二、技术背景

中国是世界最大的钢铁生产大国,而炼铁是钢铁生产的基础。提高炼铁过程优化与智能化程度,对降低铁水成本和排放,高炉安全操作,提高高炉炉况稳定性,延长高炉使用寿命具有重要意义和广阔的商业前景。本项目得到上海千人计划资助。

流程工业是我国国民经济发展的支柱产业和基础原材料工业,主要包括石油、化工、矿业、钢铁、有色、电力、建材等高能耗行业。经过数十年的发展,我国已成为世界上门类最齐全、规模最大的流程工业制造大国,其产业集中化的程度和规模世界罕见。然而,目前流程工业的发展正受到资源、能源、环境方面的严重制约,如何由“全球制造大国”向“全球智造强国”转变,急需制定创新驱动、智能转型发展的战略。

在当今大数据、云计算和互联网环境下,亟待借鉴美国智能制造计划和德国工业4.0的经验,结合我国流程工业的现状,利用网络化、数字化、智能化等技术,进行流程工业智能优化制造计划的战略研究和顶层设计,以实现原材料工业的高端化、低碳化和智能化制造。智能优化制造是我国流程工业由大变强的必由之路。

三、技术原理

借鉴20多年研发成果的累积,综合利用大数据、人工智能、过程模拟和过程优化技术对传统制造业进行转型升级,降低生产成本,缩短新产品研发周期和降低研发成本。

本技术解决了以下问题:

1) 烧结配料优化及烧结矿质量预测,在满足各项质量约束条件下使铁水成本最低;我们的应用案例表明,烧结配料优化一般具有10到30元/吨铁水的降本空间;

2)高炉过程优化:通过优化高炉不同矿种配比,不同喷吹煤配比等参数,在满足各项工序及质量约束条件下使铁水成本最低。高炉过程优化和带来5到30元/吨铁水的降本效益;

3)炼焦配煤优化与质量预测:在满足强度,粒度,反应性和反应后强度等质量要求的前提下,使焦炭成本最低。吨焦降本效益一般在20到100元之间;

4)产品质量预测:根据以往操作数据或实验数据及质量检测结果,采用人工智能方法,预测在改变操作参数或实验条件的情况下对产品质量的影响。质量预测平均精度一般在93%以上。这一功能特别适合新产品开发,缩短开发周期,节约研发成本;

5)炉缸侧壁残厚预测:根据热电偶测温数据,采用传热计算和过程优化方法,确定炉缸侧壁剩余厚度。这对高炉安全生产非常重要;

6)高炉内部过程可视化:在给的操作工况下,对发生在高炉内部的流动,传热,化学反应和质量交换等过程进行数字化描述和图像显示,使高炉炼铁这一黑箱过程可视化。

四、应用影响

本技术涉及的过程优化与人工智能技术为通用型,具有广泛的应用场景。

本技术应用分为两大类:

1)高炉炼铁过程中的铁前工序(炼焦、烧结)和高炉工序优化,从而达到节能降本,高效安全生产的目的。在这之前,一般根据经验操作。

2)产品质量预测:本技术采用大数据和过程优化方法,预测给定操作或实验条件下的产品质量。这之前一般采用单纯实验的方法,研发周期更长,成本更高。

将大数据技术、过程优化技术、人工智能技术、过程仿真技术应用于传统制造业,与传统单纯凭经验或专家系统的方案相比,能更大幅度降低成本,提升产品竞争力。用于炼铁降本,其降本幅度可达20元/吨到100元/吨铁水,并可帮助操作人员提高炉况的稳定性,降低故障发生率。本技术用于新产品研发,可缩短研发周期,降低研发成本,提高产品质量和竞争力。

这是一项正在发展中的新型技术,主要用于制造业等基础产业的优化与智能化。目前这是一个尚未被占领的市场。因此,本技术的市场空间是数以亿计的。下游厂商主要是钢铁企业和其他制造业。

五、合作方式

乐意为生产厂商提供技术转让,技术移植,共同开发等合作方式。合作过程中提供以下内容:技术指导,技术移植,知识产权共享,过程优化设计方案,烧结配料优化方案,炼焦配煤优化方案,高炉配矿优化方案,高炉炉况分析,炉缸侧比壁残厚预测。


责任编辑:黄俊伟

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