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《辽宁科技大学》 2008年
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焦炭质量预测与优化配比算法的研究

陈红军  
【摘要】: 随着国民经济的迅速发展,钢铁的需求量逐年上升,用于炼钢的冶金焦的需求量也迅速增大,如何根据现有的煤资源来达到预期的焦炭指标,稳定焦炭质量,并使成本最小是焦化行业追求的目标。 炼焦配煤是一个复杂的过程,但对于一个具体的焦化厂,在一段稳定生产时期内,炼焦工艺、加热制度等基本不变,焦炉设备状态也基本稳定,这些基本不变因素对焦炭质量的影响也基本相同或变化不大,因此影响焦炭质量的因素便可缩小到配合煤的质量,而配合煤的性质又是由参加配合的单种煤的性质与配比决定的,调整配合煤种和配比,就可控制焦炭质量,优选配合煤种和配比就可降低炼焦用煤成本。 本文在国内外配煤理论与方法及焦炭质量预测研究现状的基础上,根据某焦化厂近两年的生产数据,分析单种煤到配合煤的预测,发现配合煤的黏结指数和胶质层最大厚度不具有加和性,加权平均误差很大。对单种煤进行模糊聚类后,对同一类的单种煤进行加权平均,然后再利用历史数据对未来的数据进行预测,预测的结果表明此方法误差比简单的加权平均的预测精度较高,证明该预测方法的可行性。对焦炭质量的预测采用线性的回归分析、稳健回归和非线性的神经网络与支持向量机的方法,在预测分析的同时进行了试验分析。分析结果表明,支持向量机的预测精度比前三种方法高,灰分、硫分、M40、M10、CRI、CSR的平均误差分别为0.0719、0.0364、0.5348、0.1001、0.6440、1.0681。证明配煤和炼焦过程的复杂关系可以用基于统计理论的支持向量机来正确描述,为进一步提高焦炭质量预测的准确性和科学性提供了一种新方法。在以上理论的基础上,引入遗传算法,将遗传算法和支持向量机相结合,为计算单种煤的配比提供了一种新的方法。
【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F407.21;F224

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