一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法与流程

本发明涉及干熄焦领域，具体涉及一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法。

背景技术：

1、干熄焦是一种在钢铁联合企业中应用的工艺，这种现代化的干熄焦工艺主要是利用惰性气体作为循环气体，与炽热红焦炭在干熄炉中进行换热，从而实现熄灭红焦的目标。工艺流程包括炙热红焦炭从干熄炉顶部装入，经过冷却后的焦炭从干熄炉底部排出。冷却红焦的惰性气体从干熄炉底部鼓入，吸收了红焦显热的高温惰性气体从干熄炉冷却室上部排出，并进入干熄焦锅炉中进行换热，冷的惰性气体再由循环风机鼓入干熄炉内循环使用。此工艺的应用，有效地提高了焦炭利用率，降低了能源消耗，对于工作生活带来了积极的影响。

2、尽管干熄焦过程中红焦与循环气体可能发生少量的化学反应，导致部分焦炭损失，但这种工艺可以通过一些创新措施，如增加空气导入量，来降低气体组分，从而降低烧损率，减少资源浪费。此外，这种方法还可以减少燃煤工业生产中的污染物排放，对环境造成的影响也会减少。

3、然而现有的干熄焦工艺有以下三点不足：

4、熄焦过程中红焦与循环气体发生少量的化学反应，要损失部分焦炭，烧损率高，意味着在燃烧过程中有较多的煤炭未能充分燃烧，导致资源的浪费和能源的消耗。同时，烧损还会增加燃煤工业生产中的污染物排放，对环境造成负面影响。

5、存在生产安全隐患，在煤炭焦化的实际操作过程中，产生的气体浓度存在安全隐患，焦炉的红焦装入干熄焦炉内，由于焦炭本身的原因容易导致气体组分一氧化碳与氢气成分含量增高，影响生产安全。

6、循环风量的调节受风料比、锅炉入口温度、气体组分、排焦温度以及排焦量的影响，目前存在排焦量及排焦温度过高的问题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法。

2、该方法包括：

3、步骤一，从生产数据中准备生产参数和煤炭烧损率作为原始数据，将原始数据进行预处理后得到训练数据；

4、步骤二，选用非线性回归算法构建预测模型，该预测模型以训练数据中的生产参数作为输入，以煤炭烧损率作为输出；

5、步骤三，定义约束条件，利用内点法对非线性回归预测模型进行优化，直到达到预设的优化结束条件，得到完成优化的预测模型；

6、步骤四，将实际生产中的数据输入到完成优化的预测模型中，得到预测的煤炭烧损率，根据预测结果，调整干熄焦生产的相关参数。

7、进一步的，步骤二中所述非线性回归算法为支持向量机。

8、进一步的，步骤二具体包括：

9、非线性回归的各阶组件函数如下列各式所示：

10、

11、其中，i和j均代表输入参数的索引，n代表输入参数的数量，即模型维度，f(.)代表模型需要近似的煤炭损失率函数，x0代表参考点，f0代表煤炭损失率函数在参考点x0的值，代表参考点x0中的第i个输入参数，...代表更高阶的导数；

12、基于各阶组件函数构建预测模型。

13、进一步的，步骤三所述利用内点法对非线性回归预测模型进行优化，具体包括：

14、定义预测模型的罚函数：

15、

16、其中，x代表输入参数中影响煤炭烧损率的变量，φ(x)代表罚函数，k代表约束条件的索引，m代表约束条件的总数，fk(x)代表第k个约束条件；

17、求解罚函数的一阶和二阶导数如下：

18、

19、

20、其中，代表罚函数的一阶导数，代表罚函数的二阶导数，t代表转置操作，代表第k个约束条件的一阶导数，代表第k个约束条件的一阶导数的转置，代表第k个约束条件的二阶导数；

21、计算罚函数φ(x)在当前点的一阶和二阶导数，使用牛顿迭代法更新当前点，以减小罚函数值。

22、进一步的，步骤三所述预设的优化结束条件，具体指模型预测的煤炭烧损率与实际烧损率的差值小于预定的阈值。

23、进一步的，步骤三所述约束条件，具体包括：烧损率预测模型、蒸汽参数预测模型以及动力厂能源综合利用系统蒸汽需求量。

24、进一步的，步骤一中所述生产参数，具体包括：循环风机转速、风料比、锅炉入口温度、气体组分、排焦温度以及排焦量、空气导入阀门开度、预测室顶部压力调节、循环气体一氧化碳、循环气体氢气。

25、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

26、本申请使用高维模型表示方法，建立输入参数与煤炭烧损率之间的映射关系，预测煤炭烧损率参数。再通过内点法处理预测结果，排除离群点，拟合出更准确的模型。这样既能降低烧损率，也能减少资源浪费和环境污染。

27、本申请通过增加空气导入量的方式，可以降低气体组分，从而降低一氧化碳与氢气的含量，提高生产安全。

28、本申请通过调整循环风量，可以适度降低排焦温度，解决排焦量及排焦温度过高的问题，同时也能提高生产效率。

技术特征：

1.一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤二中所述非线性回归算法为支持向量机。

3.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤二具体包括：

4.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤三所述利用内点法对非线性回归预测模型进行优化，具体包括：

5.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤三所述预设的优化结束条件，具体指模型预测的煤炭烧损率与实际烧损率的差值小于预定的阈值。

6.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤三所述约束条件，具体包括：烧损率预测模型、蒸汽参数预测模型以及动力厂能源综合利用系统蒸汽需求量。

7.根据权利要求1所述一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法，其特征在于，步骤一中所述生产参数，具体包括：循环风机转速、风料比、锅炉入口温度、气体组分、排焦温度以及排焦量、空气导入阀门开度、预测室顶部压力调节、循环气体一氧化碳、循环气体氢气。

技术总结
本发明涉及干熄焦领域，具体涉及一种降低干熄焦煤炭烧损率的方法。该方法通过高维模型表示求解得到输入参数与干熄焦烧损率之间的映射关系。首先收集输入参数和煤炭烧损率参数的数据，确保数据集的质量和完整性。然后选择适当的算法建立高维模型表示模型，将输入参数映射到高维空间中，以便更好地预测煤炭烧损率参数。最后使用模型对煤炭烧损率进行预测，得到预测结果。最后将结果进行内点法处理。将预测结果与实际值进行比较，排除离群点，将剩余数据拟合成一个更准确的模型，得到更精确的预测结果，使得最后策略最优化。本申请通过模型学习生产参数和干熄焦烧损率之间的关系，既能降低烧损率，也能减少资源浪费和环境污染。

技术研发人员：盛成,芮强,徐姮,钟灵杰
受保护的技术使用者：合肥力拓云计算科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15