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摘要：随着高炉大型化、自动化及最大限度地降低焦比的要求,对高炉炉料的质量和炉料质量的检验策略越来越受到普遍重视。我国球团矿质量之所以与北美等国家的一些优质球团有差距,其中一个主要理由就是成品球团矿的热态指标不稳定,这必定给高炉炼铁带来很大不利。所以,球团矿热态参数的探讨是一项不可或缺的工作。球团矿热态指标包括低温还原粉化指数、还原度、膨胀指数,损失指数,但由于热态指标的检验历程复杂,时间长达12小时以上,加之检验的目的是为了质量监测,即检验次数少,其检验结果对生产历程基本没有指导作用。由此,如何在现有工艺流程、原料条件及生产设备条件下,探讨球团历程的热态指标参数预报模型,使球团历程相对透明化,使整个生产历程运转于最优状态,是目前球团生产急待解决的关键不足。论文首先对链箅机—回转窑球团矿生产工艺流程进行了深入的浅析,重点浅析了干燥、预热、焙烧、冷却等热工工段,并收集了相关的生产历程数据,然后对机理建模和神经网络建模的基本论述与策略分别做了细致的论述。结合球团生产历程的特点,提出用机理建模和神经网络技术来建立球团矿的热态指标预报模型。分别对四种球团矿热态参数指标建立了四个预报模型,其中前三个指标,即代表球团矿结晶程度的低温还原粉化指数(RDI),代表球团矿球团本身的密度、孔隙度、矿物组成以及脉石矿物的成分和分布状态的还原度(RI),代表球团矿自由状态下还原时发生的体积膨胀的膨胀指数(RSI),由于机理探讨较多,对其进行机理建模。而第四个指标,即代表化学成分在成品球团矿中质量百分比的损失指数(LSI),由于实验数据较多和工艺历程较为复杂,采取神经网络模型,通过训练确定了模型的结构,并最终确定其预报模型。仿真结果表明,本论文提出的球团矿热态指标预报模型能够获得满意的预报精度。关键词：球团矿热态指标论文链箅机-回转窑论文神经网络论文预报论文
摘要5-6
Abstract6-9
第1章 绪论9-23
1.1 球团矿生产近况与进展走势9-10
1.2 探讨的目的及作用10-11
1.3 链箅机-回转窑球团矿生产工艺及特点11-18
1.4 国内外探讨近况及论文的主要工作18-23
1.4.1 国内外探讨近况与进展18-20
1.4.2 论文的主要探讨工作20-23
第2章 预报模型论述23-33
2.1 预报策略23-24
2.2 机理建模24-25
2.3 神经网络建模25-32
2.3.1 神经网络模型26-29
2.3.2 BP神经网络29-32
2.4 本章小结32-33
第3章 球团矿热态指标及影响因素浅析33-45
3.1 高炉对球团矿热态指标要求33
3.2 球团矿热态指标影响因素浅析33-42
3.2.1 低温还原粉化指数影响因素浅析33-36
3.2.2 还原度影响因索浅析36-38
3.2.3 膨胀指数影响因素浅析38-41
3.2.4 损失指数影响因素浅析41-42
3.3 本章小结42-45
第4章 热态参数指标预报模型的建立45-77
4.1 热态参数指标预报模型的建立45-73
4.1.1 低温还原粉化指数的建立47-52
4.1.2 还原度的建立52-65
4.1.3 膨胀指数的建立65-67
4.1.4 损失指数的建立67-73
4.2 热态参数指标预报模型的仿真73-75
4.3 本章小结75-77
第5章 结论与展望77-81