一种预测高炉综合炉料软化开始温的方法

摘要

本发明公开了一种预测高炉综合炉料软化开始温的方法，首先确定预报公式的类型，列出待估参数，然后通过自变量和因变量的多次观测值计算出待估参数的估计值，通过对公式的显著性检验和公式中自变量能否简化的检验从而最终确定经验公式。该方法不需要对综合炉料进行费时费事费成本的试验测定而从组成综合炉料的单一炉料就能够预测估计出综合炉料的荷重还原料软化开始温度，可以随时调整综合炉料的配矿比，始终保持综合炉料的软化开始温度处于生产所希望的控制状态，能最大化提高高炉产量，降低高炉焦比。

说明书

技术领域

    本发明属于冶金领域，涉及一种高炉冶炼工艺，具体地说是一种预测高炉综合炉料软化开始温的方法。

背景技术

众所周知，综合炉料的荷重还原软化开始温度对高炉冶炼过程的影响是：软化开始温度愈高，则高炉内块状带的体积就愈大，铁的直接还原度愈低，高炉焦比也就愈低，因而都希望综合炉料的荷重还原料软化开始温度高一些。

大量的研究表明，在相同的还原条件下，综合炉料的还原度和低温还原粉率等性能均居于单一炉料的这些冶金性能之间，而且可以根据单一炉料的测定值用加和法求得综合炉料的还原度和低温还原粉率，即综合炉料的还原度和低温还原粉率由下式确定：

                                                                           （1）

         式中 R —综合炉料的低温还原粉化性 RDI %或者还原度RI%；

R_i——某单一炉料的低温还原粉化性 RDI %或者还原度RI%；

N_i ——单一炉料占综合炉料的分数；

n —综合炉料中所含单一炉料的种类数；

这样，不需要对综合炉料进行试验测定，就可以很快地从组成综合炉料的单一炉料的还原度或者低温还原粉率及其配矿比得到综合炉料的还原度和低温还原粉率。

然而，综合炉料的软熔滴落性能不能用加和法这个规律来处理，因为矿石在荷重还原软化过程中，不仅组成综合炉料的单一炉料内，而且单一炉料之间都会发生物理化学变化和出现新相，尽管试验测定的综合炉料的软熔滴落性能仍然居于单一炉料的这些冶金性能之间。

作为综合炉料的软熔滴落性能之一的一个重要性能，荷重软化开始温度具有这个特征是显而易见的，因为由于物理化学成分的均匀性等等与过程操作有关的随机因素的波动，组成综合炉料的单一炉料内或者单一炉料之间发生的物理化学变化或者出现新相有可能发生也有可能不发生，发生的物理化学变化或者出现的新相有可能多也有可能不多，以及他们的种类有可能是这种也有可能是另外一种！因此，综合炉料的荷重软化开始温度居于组成综合炉料的单一炉料荷重软化开始温度之间但是没有类似于公式（1）的关系。

然而，鉴于综合炉料的荷重还原软化开始温度对高炉冶炼过程的影响的重要性，技术人员确实又希望有这么一种方法，不需要对综合炉料进行费时费事费成本的试验测定而从组成综合炉料的单一炉料就能够预测估计出综合炉料的荷重还原料软化开始温度，这样就可以随时随地调整综合炉料的配矿比，从而实现始终保持综合炉料的软化开始温度处于生产所希望的控制状态，达到最大化提高高炉产量，降低高炉焦比目的。

发明内容

本发明的目的是提供一种预测高炉综合炉料软化开始温的方法，该方法不需要对综合炉料进行费时费事费成本的试验测定而从组成综合炉料的单一炉料就能够预测估计出综合炉料的荷重还原料软化开始温度，可以随时调整综合炉料的配矿比，始终保持综合炉料的软化开始温度处于生产所希望的控制状态，能最大化提高高炉产量，降低高炉焦比。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种预测高炉综合炉料软化开始温的方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

1）设综合炉料的荷重还原软化开始温度为y（℃），组成综合炉料的单一炉料的种类设为矿种1，矿种2，……，矿种m 。单一炉料占综合炉料的分数设为x1，x2，……，xm ，（%）得到公式（1）：

y ＝b0 + b1x1 + b2x2 + …… + bmxm + ε               （1）

2）为了估计未知的参数，假设对公式（1）的自变量和因变量进行了n次观测试验，得到公式（1）的整体线性回归模型的形式：

y1＝b0 + b1x11 + b2x12 + …… + bmx1m + ε1

       …………                                              （2）

yn ＝b0 + b1xn1 + b2xn2 + …… + bmxnm + εn

或者可以简单写成向量矩阵的形式：

                      Y=Xβ+                              （3）

其中εn相互独立，Eεn = 0 ，V a r（εn）= σ² ，b0，b1，b2，…，bm，σ²是未知的参数，x1，x2，……，xm 是自变量，y1，y2，……，yn是因变量，它是随机变量，

3）用最小二乘法估计未知的参数b0，b1，b2，…，bm，即用选择适当的β使残差平方和最小的方法得到b0，b1，b2，…，bm ，从而得到的的经验公式：

y ＝b0 + b1x1 + b2x2 + …… + bmxm                    （4）

4）对所得到的的经验公式（4）进行经验公式的显著性检验和公式（4）中的自变量能否简化的检验，最终确定所需要的的经验公式。

本发明首先确定预报公式的类型，列出待估参数，然后通过自变量和因变量的多次观测值计算出待估参数的估计值，通过对公式的显著性检验和公式中自变量能否简化的检验从而最终确定经验公式。其中自变量和因变量的多次观测值（试验测定值）的取得方法如下：

各种配矿比的高炉综合炉料，其软熔滴落性能的测定放在铁矿石软熔滴落装置中进行。试样在N2气的保护下温度升至900℃时改通还原气体（φ（CO）：φ（N2）=30：70），流量为15L／min。升温速度：<1200℃为10℃／min，1200---1630℃为7℃／min，>1630℃为2℃／min；荷重为1.0kg／cm2。以试样收缩10%时的温度为软化开始温度ta(℃），矿石开始熔化压差陡升的温度表示矿石开始熔化温度ts(℃），（本文为压差达到1/2 △Pmax时对应的试样温度），以第一滴液滴下落温度表示矿石滴落温度td(℃）。另外还有熔滴性能总特性值（S），其计算式为：

S=        （5）

式中，ts为综合炉料开始熔融温度（对应试验压差达到ΔPmax／2时候的温度），℃；td为综合炉料开始滴落时候的温度，℃；ΔPs为综合炉料开始熔融时的压差（ΔPs=ΔPmax／2），Pa；ΔPmax为最大压差，Pa 。

因此，试验得出的高炉综合炉料软熔滴落性能的指标有：软化开始温度ta (℃），软化终了温度ts (℃），综合炉料滴落温度td (℃），软化温度区间ΔTsa(℃）= 软化终了温度ts (℃）－软化开始温度ta (℃），软熔温度区间ΔTds(℃）= 综合炉料滴落温度td (℃）－ 软化终了温度ts (℃），最大压差△Pmax（Pa），熔滴性能总特性值S 。

根据本专利的需要，本文只取其中的软化开始温度ta(℃）作为研究的基本数据（或者说自变量和因变量的多次观测值）。

具体实施方式

为了取得本实施方式的基本数据，对某钢铁公司2010年和2011年各个时期高炉实际生产所使用的配矿比，根据前面提出的技术方案所指定的方法进行了即时试验测定，并对试验测定的混合炉料软熔滴落性能数据进行了归集整理，表一是去除滴落性能各个指标，取其综合炉料荷重还原软化开始温度数据的试验结果总表，即表1。

 

表1  试验结果总表

针对表一列出的该钢铁公司高炉实际生产配矿比所测定的荷重还原软化开始温度建立如下数学模型：

       Ta ＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+ε      （6）

其中ε是零均值随机变量，其方差为σ²　， b0，b1，b2，b3，b4，b5，b6，b7，σ²是未知的参数， x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7是确定性变量，Ta是随机变量，在这个模型中自变量和未知的参数都是线性出现的，因变量Ta是可以连续取值的。由试验结果总表表一可以看出，我们实际上对自变量和因变量进行了n=17次观测试验，于是公式（6）也可以写出整体线性回归模型的形式：

Ta1 ＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+ε1

  …………                                              （7）

Tan ＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+εn

附有假设εn相互独立，Eεn = 0 ，V a r（εn）= σ² ， n=1，2，…，17

赋予公式（6）或者公式（7）的数值的详细内容见表2

表2  公式（5）或者（6）中的详细内容

通过以上实例数据的多元线性回归分析，得到如下回归方程：

软化开始温度Ta = 1239 - 3.84 x2              （8）

对公式（8）进行显著性检验: 

误差分析如下：

自变量    系数    系数标准误      T       P

常量    1238.73     21.06       58.82    0.000

x2       -3.842     1.182       -3.25     0.005

S = 28.2982   R-Sq = 41.3%   R-Sq（调整） = 37.4%

方差分析如下：

来源      自由度       SS       MS      F      P

回归           1     8464.1     8464.1   10.57   0.005

残差误差      15     12011.9    800.8

合计          16     20476.0

可以看出，最终确定所需要的经验公式高度显著，如果使用公式（8）来预测该钢铁公司高炉实际生产配矿比的荷重还原软化开始温度，将可以得到非常精确预测值，从而实现始终保持综合炉料的软化开始温度处于生产所希望的控制状态，达到最大化提高高炉产量，降低高炉焦比目的。