铁矿粉烧结原料智能制备研究进展

作者:丁成义*; 常仁德; 薛生; 江枫; 龙红明; 余正伟
来源:钢铁, 2023, 1-15.
DOI:10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20230406

摘要

随着智能冶金技术的不断发展,利用人工智能、物联网等技术来实现原料智能化制备已经成为冶金行业的重要趋势。通过原料智能化制备可以实现烧结过程配料、制粒以及布料等方面的精确控制和优化,进而提高烧结矿产量和质量,同时减少生产成本和环境污染。本文主要介绍了铁矿粉烧结工艺中原料智能制备技术的应用现状和发展趋势,并通过铁矿粉烧结中的生产效率、成本、能源消耗以及烧结矿产质量指标等多方面综合分析智能制备技术的优缺点。智能配料部分系统介绍了烧结配料发展过程和智能配料模型及其算法,指出了物联网和人工智能等技术的促进作用。智能制粒部分详细介绍了混合料配水控制模型的发展阶段和研究进展,并重点分析了基于三层BP神经网络和Litster优化模型的智能制粒技术研究现状,尤其是结合数据清洗和预处理、引入正则化和dropout技术以及采用批量训练和并行计算等方法来实现智能制粒预测。智能布料部分讨论了利用多种技术来实现厚料层和料层偏析优化控制,以达到高效、高产烧结的目的,同时指出三元尺寸图、磁偏析以及EDEM软件仿真模拟等技术存在的问题,并给出相应的技术优化建议。系统总结了烧结原料制备过程中的配料、制粒和布料工序智能化现状和未来发展趋势,为烧结工艺低碳化、绿色化发展助力。

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