一、济钢第一炼铁厂1~#高炉提高炉况运行质量的实践（论文文献综述）
付国伟[1]（2019）在《影响包钢球团还原膨胀率因素分析及其合理控制研究》文中指出白云鄂博铁精矿中的K、Na、F会严重恶化球团矿的膨胀率。近些年,随着包钢选矿技术的进步,白云鄂博铁精矿K、Na、F含量已降到较低水平,尤其K、Na含量已与很多铁精矿持平,但目前包钢球团生产白云鄂博铁精矿配比一般不超30%,还原膨胀率经常出现大于20%的情况。针对此情况论文开展了配加低水平K、Na、F对包钢球团矿还原膨胀率的影响研究,分别研究了SiO2、CaO、MgO、TiO2与K、Na、F对球团矿还原膨胀性能的交互作用规律;进一步探究了使用白云鄂博铁精矿制备氧化球团矿还原膨胀高的原因及抑制措施;提出了开发熔剂性球团是包钢在球团工艺大比例使用白云鄂博铁精矿的较优技术路线。试验研究表明,虽然目前白云鄂博铁精矿中K、Na、F降低至较低水平,但仍然是导致包钢球团矿膨胀率高的首要原因。生产酸性球团可通过采取适当增加球团矿中SiO2的含量、增加球团矿中TiO2含量或生产碱性球团矿的技术措施,实现大比例白云鄂博铁精矿制备的球团矿还原膨胀率控制在20%以内。机理研究表明,白云鄂博铁精矿中所含微量K、Na会催化球团矿在还原过程中生成大量铁晶须,F会使粘结相熔点及强度降低,微量碱金属与氟综合作用时球团矿还原膨胀率增大数倍。适当增加球团矿SiO2含量或制备碱性球团抑制了含钾、钠球团矿在还原过程中铁晶须的形成及F对粘结相强度的破坏作用,从而抑制了球团矿的还原膨胀率。TiO2在焙烧过程中与赤铁矿反应生成的固溶体,其高温还原性较差,从而抑制了球团矿还原膨胀率。熔剂性球团矿的研究与开发结果表明,白云鄂博铁精矿配比为85%以上时,将球团矿还原膨胀率控制在20%以内,需将球团矿MgO含量控制在2.0%-2.5%。当球团矿SiO2含量控制在2.0%-2.5%,自由碱度控制下限应为1.2;当球团矿SiO2含量控制在2.5%-3.0%,自由碱度控制下限应为1.0;当球团矿SiO2含量控制在3.0%-3.5%,自由碱度控制下限应为0.9。综合生球性能、球团矿化学成分、还原性能、包钢球团工艺脱硫能力及铁料供应状况,优化出包钢生产熔剂性球团的配矿方案为:85%-90%白云鄂博西精矿配加10%-15%区内铁精矿,熔剂为白云石。
王尚东[2]（2017）在《莱钢1880m3高炉炉役后期经济冶炼实践》文中指出莱钢两座1880m3高炉均处于炉役后期,操作上通过大量使用长风口,上部调整装料制度,并不断开发炉料平铺技术,高炉顺行情况不断改善,实现了经济冶炼的目标,配料焦比降低了26 kg/t,燃料比降低7 kg/t,生矿比例提高8.4%,年创效益4 000万元以上。
陈艳波,王庆鲲,蔚飞,王广林[3]（2016）在《昆玉钢铁2#、3#高炉复产开炉生产实践》文中指出2015年4月12日、4月19日昆玉钢铁公司2#、3#高炉分别在停炉165天、173天后开炉复产。本次开炉前期准备充分,开炉焦比选择准确,后续开风口、降焦比、布料角度调整紧凑合理,整个开炉过程非常顺利,实现了安全、顺利开炉、快速达产的既定目标。
马晓勇,张宝付,戴田军,李亮[4]（2016）在《凌钢2300 m3高炉长期非计划休风快速恢复炉况》文中研究指明对凌钢2 300m3高炉长期非计划休风的处理进行总结。主要经验是在高炉休风后采取保温措施;复风后加入适量净焦,多补充喷煤量,使用最高风温等强提炉温;降低炉渣碱度,改善炉渣流动性;适度调整矿批,合理调整布料矩阵,保证两股煤气流合理分布;分级式堵风口和安排合理的炉前作业等措施,复风24h后炉况就基本恢复正常。
李万忠[5]（2015）在《酒钢7号高炉去中心加焦实践》文中指出为进一步降低消耗,2014年3月开始进行去中心加焦攻关试验,逐步调整边缘平台宽度和中心漏斗深度,控制合理的煤气流分布,高炉炉况获得了长周期稳定顺行,煤气利用率大幅提高,燃料比大幅下降,高炉稳顺度明显提升,试验取得了显着效果。
王庆会[6]（2015）在《低风温条件下提升高炉技术经济指标》文中提出在能耗和环境问题日益突出的今天,高炉把降低燃料消耗,提高喷吹煤比做为降低高炉生产成本、炼铁发展进步的重要方向。通过对国内一百多座风温<1100℃的高炉进行统计,高炉燃料消耗平均水平为579.65kg/tFe,喷吹煤比仅达到138.2 kg/tFe。对于统计的风温在1050℃以下的高炉,其平均燃料比高达591.76 kg/t Fe,高燃料消耗带来了高成本和高排放。莱芜分公司炼铁厂2#高炉热风炉于1993年建成投产,其构建结构为内燃式热风炉。2006年高炉大修对其进行了加高改造,但在生产过程中设备及结构逐步破损,内部格子砖堵孔错位逐步加剧,虽然采取了多项措施以抑止风温下行趋势,但送风风温仍然逐年下降。进入2011年后,受其影响,高炉燃料消耗逐步升高,燃料比高达560kg/t以上,使高炉生产成本及利益空间迅速下降。克服风温不足的客观情况,保持高煤比水平,抑制风温下降的趋势,以降低高炉燃料消耗,不仅可以减轻焦碳负荷,也能够带来巨大的利润效益以及环保效益,在节能减排方面有积极作用,环保意义重大。
胥广学,张雷忠,王聪,安铭,付廷强[7]（2014）在《济钢2#1750高炉强动力冶炼技术实践》文中指出2008年以来,为降低铁水成本,济钢高炉逐步增加经济料配比,为解决经济料冶炼对炉况的负面影响,通过采用大风量强动力冶炼核心技术,强力活跃炉缸,保持炉况顺行,改善了高炉生产技术指标。
张轩[8]（2014）在《基于数据驱动的高炉冶炼喷煤规则挖掘》文中研究表明高炉冶炼过程作为典型的复杂工业控制过程，其冶炼过程变量多、变量间耦合性强、非线性以及滞后时间长的特点。高炉冶炼控制过程复杂，受诸多影响因素作用，这种控制具有随机性，不是简单的某项参数或某一批参数构成的线性系统或非线性系统的反馈控制，很难利用机理分析来建立传统数学过程模型来优化和控制高炉冶炼过程。高炉冶炼过程的操作决策在较大程度上依靠炉长日常的经验，由于经验不足、炉况复杂以及对高炉冶炼过程缺乏认识，使得高炉冶炼过程炉况波动大、焦炭消耗大，生产成本较高。高炉冶炼生产离不开焦炭，随着我国高炉炼铁生产规模的不断扩大，炼焦煤储量日趋减少，冶金焦炭供应日益紧张。一些出口商和国家垄断了全球铁矿石交易全球铁矿石交易，铁矿石、焦炭等价格持续攀升，钢铁企业的成本压力日趋加大。根据国家“十二五”规划关于大型能耗企业节能降耗的政策要求以及我国面临的严重的环境问题，各大钢铁企业都在努力寻求降低能耗的措施。大多数企业高炉冶炼过程中已经将喷吹煤粉作为代替焦炭和强化冶炼的技术手段。数据挖掘技术近几年得到了许多学者的研究与关注，随着高炉冶炼自动化程度的逐步完善以及信息技术的应用,使得大量的高炉炼铁的生产过程数据存储下来，这些数据中蕴含有冶炼过程的运行规律、人工操作经验，详实的反映了高炉冶炼运行规律与各变量的之间关系以及优化操作模式等对操作决策和优化控制有用的信息，但由于知识获取以及数据分析能力的限制，使得大量生产数据被闲置而未能挖掘出其中隐含的知识，因此，在安全、稳定、顺产的前提下，以低碳炼铁为目标，采用数据挖掘方法寻求喷煤量与焦比之间的关系，通过合理富氧喷煤达到降低焦比的目的，使高炉冶炼在低耗、高效、优质、长寿方面实现新的突破，具有重要的理论意义和巨大的应用价值，本文针对以上综合分析主要进行了如下的研究和探索:1.通过对高炉冶炼过程的主要特点和优化决策问题的基本分析，提出了高炉冶炼过程数据挖掘的基本方法，对高炉冶炼过程数据挖掘的定义、实现目标、实现方法和算法构成进行了描述，并强调了高炉冶炼喷煤规则挖掘的基本实现过程。2.运用原始数据驱动方法基于粗糙集理论的数据挖掘方法对高炉冶炼过程喷煤量进行规则挖掘。运用日常采集数据建立了一个全局的决策系统，然后通过分析将其分解成完全一致和完全不一致两个决策系统。针对完全一致决策系统，采用面对决策属性的规则提取方法，最后得出了高炉冶炼喷煤规则。3.利用大量高炉冶炼历史生产数据，采用基于智能模型（非精确数学模型）的优化方法建立优化模型，包括模糊模型、多支持向量机模型，以此来获得操作参数与优化对象的关系，从而实现高炉冶炼喷煤操作参数的优化。4.研究了高炉冶炼过程喷煤量的操作模式匹配与演化的方法。建立了高炉冶炼喷煤优良操作模式库。采用了基于马氏（Mahalanobis）距离的操作模式相似性度测量方法，加快了喷煤操作模式匹配的速度、提高了准确度。5.利用计算机技术和先进的规则挖掘技术，建立了基于数据驱动的高炉冶炼喷煤操作规则、喷煤优良操作模式库。能够准确判断高炉炉况并进行控制，帮助工长完成高炉炉况的决策和优化。
文焱[9]（2013）在《济钢3200m3高炉快速处理长期事故休风操作实践》文中研究表明对济钢3 200 m3高炉快速处理长期事故休风操作实践进行了总结。通过精心组织事故处理方案,加强炉体及炉前休风作业管理、减轻负荷、提高焦比等休风封炉措施,送风后通过积极用风、控制炉热及渣系、处理炉缸、逐步提高炉芯温度等多种调剂手段,高炉在休风62 h 35 min后历时36 h炉况恢复到正常生产水平。
吴佩林[10]（2013）在《钢铁企业氧气预测与优化调度模型研究》文中提出随着工业科技的发展,信息技术和自动化控制技术逐步应用于现代钢铁企业冶炼过程,部分企业建立能源管理系统（Energy Management System, EMS）用于生产能量流程和能源利用状况的监视和控制。氧气作为钢铁企业重要的耗能工质,在炼铁、炼钢等冶炼过程中不可或缺,由氧气生产、储存和使用单元构成的氧气系统的优化运行是企业节能减排的有效途径。本文针对钢铁企业氧气系统建立预测和调度模型,旨在采用人工智能的方法预测氧气消耗量,采用目标优化模型和单元模型指导生产调度与操作,减少钢铁企业氧气放散量,节能增效。为预知氧气系统运行趋势和各用户的氧气消耗量,为生产调度提供数据支持,本文基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine, LSSVM）方法,利用钢铁企业实际生产数据,建立氧气系统预测模型。通过数据提取、清洗、归一化预处理和不同模型参数优化选取方法获得不同拟合精度预测模型。对比各模型预测效果表明,改进后的支持向量机和最小二乘支持向量机非线性回归模型更适合于氧气系统消耗量预测,其中最小二乘支持向量机氧气系统预测模型预测精度更高,运算速度快,适于钢铁企业氧气系统在线预测的推广应用。为有效调节氧气系统供需平衡,本文在预测模型的基础上以氧气生产、储存和使用单元模型为主要约束条件,建立氧气放散量最小、空分系统运行成本最低和综合收益最大目标优化凸规划模型。同时,根据钢铁企业生产过程的不同工况,分别制订动态调度规则,规范调度操作,由此保障氧气系统动态平衡,减少氧气的放散。企业应用表明,本文所建预测和调度模型对钢铁企业氧气系统生产运行和氧气调度操作具有一定的指导意义。针对某钢铁企业氧气系统,在2011年11月14日15-19h的5小时研究时段内,预测模型的应用使1#高炉氧气消耗量预测数据与真实数据的均方误差（MSE）为507409.49m3,平均绝对误差（MAE）为579.91m3,平均相对误差（MAPE）小于0.282；2#高炉氧气消耗量预测数据与真实数据MSE为19440.79m3,MAE为79.00m3, MAPE为0.028；转炉氧气消耗量预测数据与实际运行数据MSE为5464.8m3,MAE为62.4m3,MAPE为0.003。调度模型的应用使企业氧气系统放散量减少58636m3,液氧外供量增加7.31吨。可见,钢铁企业氧气系统最小二乘支持向量机预测模型和目标优化调度模型,能够比较精准预测氧气系统消耗量变化趋势,并根据预测结果进行动态调度,有利于保持氧气系统动态平衡,有效减少氧气的放散,降低能源成本,提高生产效率,增加收益。
二、济钢第一炼铁厂1~#高炉提高炉况运行质量的实践（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、济钢第一炼铁厂1~#高炉提高炉况运行质量的实践（论文提纲范文）
（1）影响包钢球团还原膨胀率因素分析及其合理控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 世界球团工艺的发展历程 |
| 1.1.1 球团矿在钢铁工业中的地位及作用 |
| 1.1.2 大力发展氧化球团生产的意义 |
| 1.1.3 不同氧化球团工艺对比 |
| 1.2 球团焙烧的固结机理 |
| 1.2.1 Fe_2O_3 再结晶 |
| 1.2.2 液相对固结的作用 |
| 1.3 人造富矿冶金性能研究现状 |
| 1.3.1 低温还原粉化研究现状 |
| 1.3.2 还原性研究现状 |
| 1.3.3 软熔性能研究现状 |
| 1.4 球团矿还原膨胀研究现状 |
| 1.4.1 国内外球团矿还原膨胀机理研究现状 |
| 1.4.2 钾、钠、氟、钙对球团矿还原膨胀的影响 |
| 1.5 主要研究内容及技术路线 |
| 1.6 研究的目的及意义 |
| 2 低水平K、Na、F对球团矿还原膨胀率的影响 |
| 2.1 原料的性能分析 |
| 2.1.1 原料化学成分分析 |
| 2.1.2 铁料评价 |
| 2.2 低水平K、Na、F对球团矿还原膨胀率的影响 |
| 2.2.1 试验方案 |
| 2.2.2 试验结果分析 |
| 2.2.3 K、Na、F影响球团矿还原膨胀率机理分析 |
| 2.3 小结 |
| 3 化学成分SiO_2、CaO、MgO、TiO_2 对包钢球团矿还原膨胀率的影响 |
| 3.1 提高SiO_2 含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响 |
| 3.1.1 试验方案 |
| 3.1.2 试验结果分析 |
| 3.1.3 提高SiO_2 含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响机理 |
| 3.2 提高CaO含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响 |
| 3.2.1 试验方案 |
| 3.2.2 试验结果分析 |
| 3.2.3 提高CaO含量对包钢球团还原膨胀率的影响机理 |
| 3.3 提高MgO含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响 |
| 3.3.1 试验方案 |
| 3.3.2 试验结果分析 |
| 3.3.3 提高MgO含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响机理 |
| 3.4 提高TiO_2 含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响 |
| 3.4.1 试验方案 |
| 3.4.2 试验结果分析 |
| 3.4.3 提高TiO_2 含量对包钢球团矿还原膨胀率的影响机理 |
| 3.5 小结 |
| 4 高镁低硅含氟熔剂性球团矿的研发及其性能研究 |
| 4.1 包钢生产熔剂性球团的优势 |
| 4.2 高镁低硅含氟熔剂性球团矿研究及开发 |
| 4.2.1 试验用原料性能及其评价 |
| 4.2.2 试验方案 |
| 4.2.3 包钢熔剂性球团矿的生球性能研究 |
| 4.2.4 包钢熔剂性球团矿的预热焙烧制度研究 |
| 4.3 包钢熔剂性球团矿冶金性能研究 |
| 4.3.1 球团矿抗压强度研究 |
| 4.3.2 球团矿化学成分研究 |
| 4.3.3 球团矿还原性能研究 |
| 4.3.4 配加熔剂性球团矿的高炉综合炉料软熔性能研究 |
| 4.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）莱钢1880m3高炉炉役后期经济冶炼实践（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 护炉操作 |
| 2.1 大量使用长风口 |
| 2.2 调整装料制度 |
| 3 经济冶炼 |
| 3.1 开发炉料平铺技术 |
| 3.1.1 球团、生矿平铺 |
| 3.1.2 焦丁平铺 |
| 3.1.3 稳定平铺 |
| 3.2 加强炉前出铁管理 |
| 3.3 加强上料管理 |
| 4 应用效果 |
（3）昆玉钢铁2#、3#高炉复产开炉生产实践（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 开炉前的准备工作 |
| 1.1 安全教育培训 |
| 1.2 制定完善各类方案、预案 |
| 1.3 高炉本体喷涂造衬 |
| 1.4 炉前准备工作 |
| (1) 扒炉缸 |
| (2) 铁口煤气导出管安装 |
| (3) 炉前各类物资准备 |
| 1.5 烘炉 |
| 1.6 设备试车 |
| 1.7 打压试漏 |
| 1.8 水系统恢复 |
| 22#高炉开炉过程 |
| 2.1 开炉参数选择 |
| 2.2 装料 |
| 2.3 开炉 |
| 33#高炉开炉过程 |
| 3.1 开炉参数选择 |
| 3.2 装料 |
| 3.3 开炉 |
| 4 开炉准备工作的优点 |
| 4.1 准备工作细致 |
| 4.2 落烧预筛分 |
| 4.3 布料角度调整合理, 气流分布理想 |
| 4.4 开炉焦比选择准确, 后续工作紧凑合理 |
| 4.5 开炉放渣和快速达产 |
| 5 开炉过程中存在的不足 |
| (1) 2#高炉炉前撇渣器烘烤时间较短 |
| (2) 3#高炉炉顶放散泄漏, 对开炉进度造成一定延误 |
| 62#、3#高炉开炉对比 |
| 6.1 2#、3#高炉开炉成功的原因 |
| (1) 认真做好开炉前的各项准备工作 |
| (2) 准确测定布料参数 |
| (3) 开炉焦比选择准确, 后续工作紧凑合理 |
| 6.2 2#、3#高炉操作对比 |
| 7 结语 |
（4）凌钢2300 m3高炉长期非计划休风快速恢复炉况（论文提纲范文）
| 1 休风前炉况及事故经过 |
| 2 休风后的保温措施 |
| 3 高炉复风方案 |
| 3.1 复风料的选择 |
| 3.2 送风制度确定 |
| 3.3 出铁组织 |
| 4 炉况恢复过程 |
| 4.1 复风操作和渣铁排放 |
| 4.2 开风口过程 |
| 4.3 操作制度的后续调整 |
| 4.4 全风后的高炉操作 |
| 5 结论 |
（6）低风温条件下提升高炉技术经济指标（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 我国钢铁工业的燃耗特点及热风温度的影响 |
| 1.2 低风温对莱钢2~ |
| 1.3 生产实际现状分析 |
| 1.3.1 高炉生产燃料比较高的原因分析 |
| 1.3.2 热风炉送风风温低原因分析 |
| 1.3.3 入炉原燃料控制 |
| 1.3.4 高炉操作制度和思路在风温下行的影响下适应性问题 |
| 1.4 方案总体思路构想 |
| 2. 风温提升 |
| 2.1 抑制风温下行的方法 |
| 2.1.1 热风炉炉体修复 |
| 2.1.2 加设煤气加压机保证烧炉效率 |
| 2.1.3 冶炼强度控制 |
| 2.2 热风炉配加富氧烧炉提升风温 |
| 3. 槽下振筛和称量系统改造 |
| 3.1 提高振筛振幅增加筛分能力 |
| 3.2 增加下料口挡板 |
| 3.3 小焦筛挡料门帘改造 |
| 3.4 通过料流判断焦炭水分 |
| 3.5 称量纠错自动程序 |
| 4 优化工艺操作参数群 |
| 4.1 提高鼓风动能 |
| 4.2 提高煤粉燃烧率 |
| 4.3 优化布料制度关注气流分布 |
| 4.4 采用合理的造渣制度 |
| 4.5 高顶压的使用 |
| 5 低硅冶炼 |
| 5.1 硅在高炉内的还原机理 |
| 5.2 铁水物理热管理 |
| 5.3 理论燃烧温度管理 |
| 5.4 富氧控制 |
| 5.5 铁口操作控制 |
| 5.6 燃料比量化操作 |
| 5.7 炉渣性能 |
| 6. 实施效果 |
| 6.1 运行情况 |
| 6.2 主要技术指标及达到的水平 |
| 7. 新疆1350m3高炉炉墙结厚原因分析与处理 |
| 7.1 炉墙结厚及其原因 |
| 7.1.1 原燃料方面的原因 |
| 7.1.1.1 入炉烧结矿方面 |
| 7.1.1.2 入炉用料配料结构变化频繁 |
| 7.1.1.3 入炉焦炭质量不稳定 |
| 7.1.1.4 高炉锌负荷过高 |
| 7.1.2 操作方面的原因 |
| 7.1.2.1 采取中心加焦操作,致使边缘长期过重 |
| 7.1.2.2 发生管道现象以及崩料和悬料 |
| 7.1.2.3 长时间低料线作业 |
| 7.1.2.4 结厚初期没有及时控制冶炼强度 |
| 7.1.2.5 炉缸热制度、造渣制度控制不合理 |
| 7.1.2.6 设备故障率高 |
| 7.1.2.7 中心大量打水 |
| 7.1.2.8 冷却制度不合理 |
| 7.2 炉墙结厚处理 |
| 7.2.1 发展边缘煤气流 |
| 7.2.2 降料线操作 |
| 7.3 复风开炉操作 |
| 7.3.1 恢复过程 |
| 7.3.2 经验教训 |
| 7.4 炉墙结厚预防及总结 |
| 7.4.1 经验总结 |
| 7.4.2 预防措施 |
| 8. 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于数据驱动的高炉冶炼喷煤规则挖掘（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及现状 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 国内外高炉喷煤发展概况 |
| 1.2 高炉冶炼过程优化与决策现状 |
| 1.3 数据驱动概述 |
| 1.4 复杂工业过程优化决策 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 高炉冶炼过程机理分析及优化框架 |
| 2.1 高炉的结构及控制参数 |
| 2.1.1 高炉结构 |
| 2.1.2 高炉冶炼过程中的参数 |
| 2.2 高炉冶炼工艺过程 |
| 2.3 高炉喷吹煤粉 |
| 2.4 高炉喷煤优化描述 |
| 2.4.1 操作模式的定义 |
| 2.4.2 高炉喷煤操作模式问题描述 |
| 2.5 高炉喷煤操作优化框架 |
| 2.5.1 基于粗糙集理论的数据挖掘框架 |
| 2.5.2 基于智能模型的操作模式优化框架 |
| 2.5.3 基于模式匹配与演化的操作模式优化框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高炉数据分析及优良操作样本筛选 |
| 3.1 高炉数据的预处理 |
| 3.1.1 数据的标准化处理 |
| 3.1.2 数据的相关性分析 |
| 3.2 滞后性分析 |
| 3.3 筛选优良操作样本集 |
| 3.4 子模式个数的确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于粗糙集理论的规则挖掘方法 |
| 4.1 属性值域缩减 |
| 4.2 决策表建立及属性约简 |
| 4.3 决策规则优化 |
| 4.4 规则评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于智能模型的操作模式优化方法 |
| 5.1 T-S模糊模型 |
| 5.2 T-S模糊模型的结构及参数辨识 |
| 5.2.1 前件结构及参数的辨识 |
| 5.2.2 后件结构及参数的辨识 |
| 5.3 基于T-S模糊模型的喷煤规则挖掘 |
| 5.4 支持向量机 |
| 5.4.1 支持向量机模型 |
| 5.4.2 支持向量机回归 |
| 5.5 支持向量机核函数 |
| 5.6 模型参数优化 |
| 5.7 多支持向量机的规则挖掘方法 |
| 5.8 模型的综合评价 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 高炉冶炼喷煤操作模式匹配与演化 |
| 6.1 喷煤操作模式匹配 |
| 6.2 基于粒子群算法的操作模式演化 |
| 6.2.1 综合工况预测模型 |
| 6.2.2 粒子群算法 |
| 6.2.3 喷煤操作模式演化 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录A 硕士论文顶层逻辑结构图 |
| 附录B 硕士论文重点章节分层逻辑结构图 |
| 附录C 部分建模数据 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（9）济钢3200m3高炉快速处理长期事故休风操作实践（论文提纲范文）
| 1 事故发生前高炉炉况 |
| 2 事故经过及休风前的准备 |
| 3 复风操作及炉况处理过程 |
| 3.1 加风及捅风口节奏控制 |
| 3.2 炉热与渣系控制 |
| 3.3 活跃炉缸, 提高炉芯温度 |
| 3.4 渣铁处理控制 |
| 4 快速恢复后的炉况表现 |
| 5 教训总结 |
（10）钢铁企业氧气预测与优化调度模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 绪论 |
| 1.2 钢铁企业氧气系统运行状况 |
| 1.3 钢铁企业氧气系统预测与调度研究现状 |
| 1.3.1 氧气系统预测 |
| 1.3.2 氧气系统优化调度 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第二章 钢铁企业氧气的生产、储存与消耗 |
| 2.1 氧气的生产 |
| 2.1.1 深冷法制氧 |
| 2.1.2 变压吸附法制氧 |
| 2.1.3 膜分离法制氧 |
| 2.1.4 典型制氧工艺的对比 |
| 2.2 氧气的储存 |
| 2.2.1 管道 |
| 2.2.2 气体储罐 |
| 2.2.3 液体储罐(槽) |
| 2.3 氧气的消耗 |
| 2.3.1 高炉富氧鼓风 |
| 2.3.2 转炉吹氧 |
| 2.3.3 连铸、轧钢和其他用户 |
| 2.4 氧气供需平衡 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 钢铁企业氧气系统预测模型 |
| 3.1 模型理论基础 |
| 3.1.1 智能决策支持系统 |
| 3.1.2 人工神经网络 |
| 3.1.3 支持向量机 |
| 3.2 基于SVM和LSSVM的氧气系统预测模型建立 |
| 3.2.1 基于SVM的氧气系统预测模型 |
| 3.2.2 基于LSSVM的氧气系统预测模型 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 钢铁企业氧气优化调度模型 |
| 4.1 优化调度模型 |
| 4.2 氧气优化调度模型建立 |
| 4.2.1 氧气系统放散率最小模型建立 |
| 4.2.2 空分系统运行成本最低模型建立 |
| 4.2.3 空分系统综合收益最大模型建立 |
| 4.2.4 其他约束条件 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 模型应用 |
| 5.1 某应用钢铁企业背景 |
| 5.2 模型应用 |
| 5.2.1 数据提取与整理 |
| 5.2.2 建模与参数选取 |
| 5.2.3 模型预测结果 |
| 5.2.4 调度模型应用 |
| 5.2.5 动态调度规则 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文目录 |
四、济钢第一炼铁厂1~#高炉提高炉况运行质量的实践（论文参考文献）
- [1]影响包钢球团还原膨胀率因素分析及其合理控制研究[D]. 付国伟. 内蒙古科技大学, 2019(03)
- [2]莱钢1880m3高炉炉役后期经济冶炼实践[J]. 王尚东. 山东冶金, 2017(04)
- [3]昆玉钢铁2#、3#高炉复产开炉生产实践[J]. 陈艳波,王庆鲲,蔚飞,王广林. 河北冶金, 2016(10)
- [4]凌钢2300 m3高炉长期非计划休风快速恢复炉况[J]. 马晓勇,张宝付,戴田军,李亮. 中国冶金, 2016(07)
- [5]酒钢7号高炉去中心加焦实践[A]. 李万忠. 2015年第三届炼铁对标、节能降本及相关技术研讨会论文集, 2015
- [6]低风温条件下提升高炉技术经济指标[D]. 王庆会. 辽宁科技大学, 2015(06)
- [7]济钢2#1750高炉强动力冶炼技术实践[J]. 胥广学,张雷忠,王聪,安铭,付廷强. 现代企业教育, 2014(14)
- [8]基于数据驱动的高炉冶炼喷煤规则挖掘[D]. 张轩. 内蒙古科技大学, 2014(02)
- [9]济钢3200m3高炉快速处理长期事故休风操作实践[J]. 文焱. 山东冶金, 2013(06)
- [10]钢铁企业氧气预测与优化调度模型研究[D]. 吴佩林. 昆明理工大学, 2013(02)