PS转炉铜锍吹炼过程建模与优化控制方法的研究及应用

摘要

Pierce-Smith(PS)转炉铜锍吹炼是从含铁、硫等多种杂质的铜锍中提取粗铜的常用冶金方法。吹炼过程是一个间歇式的高温、多相熔池反应过程，具有强烈的动态变化特征，难以确定吹炼过程的稳态工作点，从而使基于静态模型的操作优化方法不能对铜锍吹炼过程进行有效的优化控制。同时，由于过程关键工艺参数难以实时检测，造成基于检测信息的预测控制等方法也不再适用。 目前，吹炼过程的操作由工人依据自身经验进行，不仅容易造成生产中工艺指标波动较大，而且难以保证吹炼过程的优化运行，因此研究铜锍吹炼过程的动态优化控制方法，对于实现铜锍吹炼过程的节能降耗、提高生产过程的技术经济指标，以及实现企业的可持续发展具有重大意义。 论文在深入研究铜锍吹炼机理的基础上，依据冶金反应动力学原理，建立了铜锍吹炼过程的非线性反应动力学模型，在此基础上提出基于生产质量指标反馈校正的铜锍吹炼过程动态优化控制方案，并将其应用于铜锍吹炼过程的优化控制指导决策系统中，取得了明显的成效。论文主要研究工作及创新性成果如下： (1)在对PS转炉铜锍吹炼过程进行深入分析的基础上，提出了基于生产质量指标反馈校正的铜锍吹炼过程动态优化控制方案。该方案首先基于动态最优模型求得最优控制律。为消除生产过程中的扰动，以及其它不确定因素所带来的影响，引入基于生产质量指标的反馈调整机制，其中反馈信息由软测量模型根据进出转炉的物料计算得到，智能控制单元根据反馈的质量信息和期望的质量目标间的偏差对最优控制律进行补偿修正。而动态最优模型中状态变量的初值、控制变量的边界，以及终端时间由参数初始化计算模型计算获得。 (2)通过研究铜锍吹炼过程的反应机理，根据冶金反应动力学原理，建立了铜锍吹炼过程造渣期和造铜期的非线性反应动力学模型，为铜锍吹炼过程的优化控制奠定了基础。论文采用现场生产数据对建立的反应动力学模型进行了仿真实验，并与实际检测数据进行对比分析，结果表明上述两组模型均能有效地描述吹炼过程中铜锍组份及温度随时间变化的过程，计算结果准确可靠。 (3)在参数初始化计算模型中，针对动态优化模型的终端时间设置问题，提出了基于简约模糊最小二乘支持向量机的吹炼终点预测方法，该方法通过对建模样本模糊化、核矩阵简约化，以及采用核偏最小二乘法辨识最小二乘支持向量机回归参数的方法，有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性，从而使预测结果的相对均方根误差保持在4％以下，符合生产操作的精度要求。另外，为计算动态优化模型的状态初值和冷料加入量的调节范围，采用线性规划方法建立了冷料添加总量的优化配比计算模型，从而可根据现场冷料备料情况对冷料装入总量进行优化计算，与生产数据的对比表明该配比模型计算准确有效。 (4)利用滚动计算方法，在多相多组份平衡计算的基础上，建立了铜锍硅铁比和温度的软测量模型。仿真实验表明软测量模型计算准确，软测量结果的相对均方根误差低于1％，符合优化控制系统的要求。 (5)提出了基于炉况综合判断模型的智能补偿控制方法。该方法依据软测量模型提供的炉况信息，利用炉况综合判断模型计算生产质量指标与期望目标之间的偏差，若偏差过大，由智能控制单元根据建立的熔剂模糊调整规则和冷料专家控制规则，分别对熔剂和冷料的添加率进行补偿调整。实际应用效果表明，该智能补偿控制方法有效地提高了动态优化控制系统的鲁棒性。 (6)设计并开发了铜锍吹炼过程的优化控制指导决策系统。该系统建立在吹炼过程动态优化控制方案基础上，实现了铜锍吹炼过程的优化。系统投入运行后，稳定了铜锍吹炼产品的质量，实现了吹炼过程的节能降耗。吹炼过程中，转炉渣中硅含量被控制在21％左右，并且使平均每炉的冷料处理量增加了7％左右，而平均每炉的富氧消耗总量节约9％左右。 现场应用效果表明，本文提出的动态优化控制方案具有较强的实用性，易于在类似的冶金生产过程中推广。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2铜锍吹炼的国内外研究现状

1.2.1铜锍吹炼过程机理研究的现状

1.2.2铜锍反应动力学的研究现状

1.2.3铜锍吹炼相关数学模型的研究现状

1.2.4铜锍吹炼过程的终点判断与优化研究现状

1.3动态优化控制技术在间歇式冶金过程中的应用现状

1.4本文的研究内容和结构安排

第二章铜锍吹炼过程机理分析及动态优化控制的框架

2.1冰铜吹炼过程概述

2.2影响铜锍吹炼过程工况的因素分析

2.2.1冰铜吹炼中的三类化学反应

2.2.2造渣吹炼期中的关键影响因素

2.2.3造铜吹炼中的关键因素

2.3铜锍吹炼的操作方法

2.4铜锍吹炼过程的优化问题

2.5 PS转炉铜锍吹炼过程优化控制系统的总体框架

2.6本章小结

第三章PS转炉铜锍吹炼过程的非线性反应动力学模型

3.1冶金反应动力学基本原理

3.2铜锍吹炼中的反应动力学

3.2.1硫化亚铁氧化动力学

3.2.2铜锍吹炼中造渣与还原反应动力学

3.2.3硫化亚铜氧化动力学

3.3铜锍吹炼造渣期的非线性反应动力学模型

3.4铜锍吹炼造铜期的非线性反应动力学模型

3.5铜锍吹炼过程非线性反应动力学模型的仿真实验

3.5.1仿真中的数据参数

3.5.2仿真实验及结果分析

3.6本章小结

第四章动态最优模型的参数计算

4.1状态变量初值的相关计算

4.1.1状态变量的影响因素

4.1.2入炉铜锍量的计算

4.2操作量的计算

4.2.1熔剂添加总量的计算

4.2.2冷料添加量的优化计算

4.2.3鼓风总量的计算

4.3吹炼终点时间的预测

4.3.1吹炼终点时间的影响因素

4.3.2样本数据的预处理

4.3.3基于核偏最小二乘回归的的模糊最小二乘支持向量机

4.3.4基于模糊最小二乘向量机的造渣S1期终点时间预测

4.3.5模糊最小二乘支持向量机的核矩阵简约

4.3.6基于简约模糊最小二乘向量机的S2期和B期终点时间预测

4.4本章小结

第五章铜锍吹炼过程硅铁比和温度的软测量

5.1铜锍吹炼过程的软测量

5.2硅铁比的软测量

5.3铜锍温度的软测量

5.4软测量模型的仿真实验

5.5本章小结

第六章铜锍吹炼过程的优化控制

6.1铜锍吹炼过程的动态最优化计算

6.1.1铜锍吹炼过程中的优化目标

6.1.2铜锍吹炼过程的动态最优化计算模型

6.1.3动态最优化模型的数值求解算法

6.1.4动态最优化模型的仿真计算及结果分析

6.2智能控制

6.2.1炉况判断模型

6.2.2智能控制单元的总体结构

6.2.3熔剂添加量的模糊调整方法

6.2.4冷料添加量的专家调整方法

6.3本章小结

第七章PS转炉生产监测及优化控制指导决策系统

7.1 PS转炉监测及优化控制指导决策系统的功能及结构

7.2铜锍吹炼过程监测及优化控制指导决策系统软件的应用效果

7.3本章小结

第八章结论与展望

8.1结论

8.2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间主要的研究成果