CN101555546B - 一种烧结原料的配比调整方法 - Google Patents

Abstract

一种烧结原料配比调整方法，首先确定单位时间内的新原料量；以及分别统计粉尘和返矿在单位时间内的回收量作为单位时间内烧结系统产生的粉尘量和返矿量；将粉尘量分解为返矿部分和原料部分，将所述返矿部分和所述返矿量求和，得到总返矿量，将原料部分和新原料量求和，得到总原料量；根据总返矿量、总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求确定烧结需要的燃料量；根据所述燃料量调整燃料的配比供给；以及，根据所述总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求调整新原料中具体原料的配比供给。本发明能够很好够解决配料过程中的粉尘平衡、返矿平衡、燃料的优化等技术问题，以及提高配料的自动化程度和精度。

Description

一种烧结原料的配比调整方法

技术领域

本发明涉及一种用于烧结机的烧结原料的配比调整方法。

背景技术

烧结工艺是冶炼技术中的重要环节，包括配料、烧结、冷却、成品整粒等过程。图1所示是烧结系统示意图。图1中的配料系统中，有用于装载各种烧结原料的矿仓，例如，铁原料矿仓、返矿矿仓、熔剂矿仓、燃料矿仓、粉尘矿仓等，然后按照各配料矿仓的排列顺序和原料的配比要求将各种烧结原料卸载到传送带上，送入混合制粒系统的混合制粒机，经过加水混合后形成混合料，再将混合料通过缓冲槽铺在烧结机上进行高温烧结，烧结后形成烧结矿，烧结矿通过环冷机冷却降温，再经过筛分装置筛分后，筛出的合格烧结矿送入成品矿仓，不合格部分，例如颗粒较小的部分，回收到返矿矿仓作为烧结原料重新参与配料。

其中，成品矿的物理化学性能是否稳定，是否适宜高炉冶炼，主要取决于混合料中各种原料所占的比例，因此，在配料过程中合理调节各种烧结原料的配比非常重要。

在配料过程中，各种烧结原料都会影响到配比结果，例如，铁原料含量的高低会影响烧结矿中全铁(TFe)和二氧化硅(SiO₂)等的含量，还影响燃料的配比；熔剂主要用于控制烧结成品矿的碱度，影响混合料的透气性，影响燃料的配比等。参与配料的各种烧结原料之间相互影响、相互作用，调整其中一种原料的配比会影响到其它原料的配比，如铁原料的改变首先会影响到其它原料在混合料中的比例，并造成烧结成品矿TFe、SiO₂、碱度等所有指标的变化；当稳定了TFe指标，但可能对SiO₂、碱度等指标产生影响，从而影响熔剂的配加；当稳定了烧结成品矿的化学指标，可能会带来烧结过程对热量需求的改变，从而影响燃料的配加等。

配料过程中除了各种烧结原料之间相互影响、相互作用以外，还存在一定的滞后性，即从配料开始，经高温烧结处理，到烧结矿的取样化验，需要2个多小时才能获得配料的化验结果。由于烧结原料来源复杂，每种烧结原料在混合料中的含量波动频繁，例如返矿、粉尘的配比受烧结过程状态的影响而改变，由此可见，烧结原料的配比受烧结过程的影响变化较大，加之燃料的配比与其它原料(新原料：铁原料+熔剂、返矿、粉尘)的配比有关，导致获得的化验结果与实际的原料配比需求误差很大，严重影响烧结成品矿的质量。

在传统的烧结工艺中，一般采用以碱度为中心的简单配比控制方法，通过调整烧结原料中的熔剂来实现对烧结成品矿的碱度进行控制。基于该方法产生的配料方案由专门的生产技术人员根据配料情况及烧结成品矿的化学成分通过分析计算出来，然后下达到配料系 统，实现配料的控制。但是，由于烧结原料在烧结的各个阶段不断变化且相互影响，采用这种以烧结矿的碱度控制为目标的方法，当烧结原料发生改变时，仅通过调整熔剂来改变并使碱度满足原料的配比要求，很难适应其它烧结原料，例如返矿、粉尘、燃料的频繁变化，更无法实现随烧结过程状况改变的粉尘、返矿、燃料等的配比调整，尤其不能实现烧结矿成分的多目标控制，因此，按照这种控制方式很难实现对多种烧结原料进行准确的配比调整。

发明内容

本发明要解决的问题在于，提供一种烧结原料配比调整方法，能够实现多种烧结原料的精确配比控制。

本发明实施例提供的烧结原料配比调整方法，包括：

确定单位时间内的新原料量；以及，

分别统计粉尘和返矿在单位时间内的回收量作为单位时间内烧结系统产生的粉尘量和返矿量；

将粉尘量分解为返矿部分和原料部分，将所述返矿部分和所述返矿量求和，得到总返矿量，将原料部分和新原料量求和，得到总原料量；根据总返矿量、总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求确定烧结需要的燃料量；

根据所述燃料量调整燃料的配比供给；以及，根据所述总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求调整新原料中具体原料的配比供给。

更进一步，所述方法还包括：

获得烧结前混合料中有效物质的预测含量；

获得烧结后成品矿中有效物质的实际含量；

用所述混合料预测含量和成品矿中有效物质的实际含量的差作为优化参数，以及，根据所述优化参数调整具体烧结原料的配比供给。

按照本发明实施例提供的烧结原料的配比调整方法，由于烧结原料的配比调整考虑了烧结系统产生的粉尘量和返矿量，并且将粉尘量分解为返矿部分和原料部分，这样，就可以将粉尘的配比分解成返矿和其它原料的配比，并利用该分解后的结果去优化燃料的配比，因此本发明能够很好够解决配料过程中的粉尘平衡、返矿平衡、燃料的优化等技术问题。更进一步，本发明实施例采用混合料成分的预测与跟踪形成的优化参数来实现烧结配料的优化控制，更能够大大提高配料的自动化程度和精度。

本发明的其它优点在后续的文字中有详尽的叙述。

附图说明

图1为烧结系统示意图；

图2是本发明所述方法的实施例流程图；

图3是粉尘平衡原理图；

图4是返矿平衡原理图；

图5是数据跟踪队列原理图。

具体实施方式

下面参照附图对本发明的实施例作详细说明。

本发明的一个具体实施例参考图2，可以应用于图1所示的系统中，由于粉尘和返矿的产生量、化学品质等受烧结过程的影响较大，而且粉尘和返矿要作为添加原料重新参与配料，因此，为了很好地实现烧结配料的优化调整，图2所示实施例将粉尘、返矿的配比纳入烧结原料配比的100％以外，而将燃料、生石灰、熔剂、铁原料等其它具体原料的配比组合成100％。所述粉尘和返矿也可能来自其它工艺环节，例如高炉，但由于这些粉尘和返矿都要送到烧结系统参与配料，因此可以作为烧结系统产生的粉尘和返矿处理。本例中，所述烧结系统产生的粉尘量和返矿量就包括这些来自其它工艺环节的粉尘和返矿；所述粉尘配比的调整和返矿配比的调整也包括这些来自其它工艺环节的粉尘和返矿。

图2所述的烧结原料配比调整方法，基于一个根据合格成品矿组份获得的化学指标预先确定的烧结原料配比关系，这个配比关系涉及燃料、生石灰、熔剂、铁原料等其它具体原料的配比，还涉及粉尘和返矿作为烧结原料参与的配比。因此，图2所述实施例包含了根据烧结配料系统的具体特点分为粉尘配比P₁的调整、返矿配比P₂的调整、燃料配比P_r的调整、以烧结成品矿成分为目标的其它原料配比P₁₀₀的优化调整等。

其中，粉尘配比的调整按照公知的烧结工艺过程(也可能包括高炉或其它环节)的粉尘平衡来实现。其控制原则是在确保烧结工艺过程所产生的粉尘能够在配料过程中完全消化的基础上，实现粉尘配比的相对稳定，从而保证粉尘对烧结过程的影响降到最低。参考图3。所述完全消化的含义，是指在相对长的一段时间内，工艺过程新产生的粉尘及返矿总量能够在配料过程中完全消化使用掉，保持粉尘及返矿的进出动态平衡。

同样，返矿配比的调整也可以按照公知的烧结工艺过程的返矿平衡来实现的。其控制原则是在确保烧结工艺过程(也可能包括高炉或其它环节)所产生的返矿能够在配料过程中完全消化的基础上，实现返矿配比的相对稳定，从而保证返矿对烧结过程的影响降到最低。参考图4。

燃料配比的调整按照原料配方把各种原料混合后进行烧结所需要的燃料量来决定。通常，燃料的使用量随不同的新原料、不同的返矿和粉尘配比而不同。可以根据烧结燃料优化环节来调整燃料配比，并结合粉尘、返矿的配比改变来修正燃料配比。实现燃料配比的自动调整。下面结合图2对该部分进行详细说明。

由于粉尘和返矿参与烧结原料配料的混合料经过烧结过程后，产生的成品矿就可能不合格，其组份的化学指标可能发生变化，此时，就要重新确定粉尘和返矿参与烧结原料配料操作导致的各种具体原料的配比变化，以便及时调整烧结原料的配比供给。可见，烧结原料的配比调整的关键，就在于确定烧结系统单位时间内产生的返矿量和粉尘量，即确定返矿流量和粉尘流量，以及确定返矿和粉尘以外的其它具体原料单位时间内的消耗量，即新原料的流量和新原料量。因此，图2所述实施例的步骤21，通过公知的检测方式，确定单位时间内的新原料量，以及粉尘和返矿在单位时间内的回收量作为单位时间内烧结系统产生的粉尘量和返矿量，这样，就可以确定粉尘和返矿对烧结原料配料的优化配比。

然而，在实际的烧结生产过程中，不同原料进行烧结所需燃料是不同的。例如，返矿本身是经过烧结过程的，与新原料经过的烧结过程比较，减少了许多物理、化学变化，消耗的热量会大大减少。而且，返矿本身含有未完全燃烧的碳(固定碳)，也会参与烧结过程中。由此，为进一步优化烧结过程的能源消耗，当返矿流量或配比变化时，可以适当增减燃料的配比。同样，对于粉尘也应当采用类似的配比调整过程。但是，粉尘来源于烧结系统的哪个具体的子系统，对烧结原料的配比影响较大，因此需要获知不同子系统产生粉尘的具体流量，这无疑将增加粉尘流量检测的复杂度和工作量。本实施例对于粉尘的检测采用一种新方式，根据其工艺特征将粉尘分解为返矿和新原料，考虑到粉尘本身可能来自烧结系统的配料子系统、混合制粒子系统、烧结冷却子系统以及成品整粒子系统等，当来自配料和混合制粒子系统时，由于尚未经过烧结过程，认为其性质就是新原料，而来自烧结冷却和成品整粒子系统时，由于已经经过烧结过程，认为其性质就是返矿。根据其生产的实际情况，设置其比例K₁，即1份返矿中，其中的返矿的占的比例系数为K₁其中的新原料占的比例系数为1-K₁，实际中K₁约等于0.6。这样，就可以把粉尘的配比转化成返矿和新原料的配比去优化燃料的配比P_r。

因此，图2所述实施例的步骤22，将经过步骤21获得的粉尘量分解为返矿部分和原料部分，将所述返矿部分和步骤21获得的所述返矿量求和，得到总返矿量，将原料部分和步骤21获得的新原料量求和，得到总原料量，由于返矿的组份和新原料中具体原料的组份是现对稳定的，因此在步骤23根据总返矿量和总原料量，以及根据合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求确定烧结需要的燃料量。

另外，根据生产实践或试验可知，混合料中1单位返矿需要δ(本例中δ≈0.0375)单位的焦粉，即燃料，以及新原料完成烧结所需要的焦粉量相对返矿所需的倍数K₂(本例中K₂≈1.2)。由此可以建立粉尘、返矿、新原料与燃料的关系：

$(\frac{P_1\·K_1}{P_{\mathrm{\Σ}}}+\frac{P_2}{P_{\mathrm{\Σ}}})\·\mathrm{\δ}+(\frac{P_1\·(1-K_1)}{P_{\mathrm{\Σ}}}+\frac{P_{100}}{P_{\mathrm{\Σ}}})\·K_2\·\mathrm{\δ}=\frac{P_r}{P_{\mathrm{\Σ}}}$

P_∑＝P₁+P₂+P₁₀₀+P_r

P₁₀₀+P_r＝100

上述三式经转换得到：P_r＝[P₁·K₁+P₂+(P₁-P₁·K₁+P₁₀₀)·K₂]·δ。其中，上述第一个等式可以理解为1单位混合料中所含返矿需消耗的燃料量，加上新原料需消耗的燃料量，两部分之和为1单位混合料中燃料的量。

可见，要确定P₁₀₀，只要获得P_r的值即可，而P_r的获得可根据公知的燃料优化模型以及粉尘及返矿配比的燃料优化算法获得。因此，可以在步骤24，根据所述燃料量调整燃料的配比供给；以及，根据所述总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求调整新原料中具体原料的配比供给。

由于按照合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料具体配比要求是预先确定的，当获得总原料量的数据后，就可以按照所述烧结原料具体配比要求调整具体的新原料。可见，步骤24可以采用公知的方式实现。

由于返矿和粉尘的物理和化学性质受烧结过程的影响较大，为例获得更加精确的烧结原料的配比调整效果，在基于图2所述实施例的另一个实施例中，增加了有利于烧结原料配比精确调整的方案，该方案通过对混合料成分的跟踪与预测实现。按照该方案，首先采集烧结配料系统中的各种具体原料的流量；再在第一集合点(参考图1)通过化验的手段获得混合料的成分，结合各种具体原料的流量，计算出烧结后成品矿的预测成分。即在第一集合点获得烧结前混合料中有效物质的含量，用其预测烧结后成品矿中有效物质的含量，用所述混合料和成品矿中有效物质的含量的差作为优化参数，并根据所述优化参数调整具体烧结原料的配比供给。所述有效物质包括全铁(TFe)、二氧化硅(SiO₂)和/或氧化钙(CaO)，等等。这样，就可以跟踪一批烧结原料中各种具体原料的传输过程，根据该批次烧结原料构成的混合料中全铁、二氧化硅、氧化钙的实际含量预测上述组份在成品矿中的预测含量，用全铁、二氧化硅、氧化钙的预测含量参数减去其在成品矿中的实际含量，用获得的差或多组差的平均值作为优化参数调整具体烧结原料的配比供给。

本实施例采用下述公式预测有效组份的含量，本实施例的组份包括全铁、二氧化硅和/或氧化钙，还包含烧结成品矿碱度参数：

TFe％＝∑(Ri*TFei％)/∑(Ri/(100-Igi)*100％)     ----(1)

SiO₂％＝∑(Ri*SiO₂i％)/∑(Ri/(100-Igi)*100％)    ----(2)

CaO％＝∑(Ri*CaOi％)/∑(Ri/(100-Igi)*100％)      ----(3)

Ro   ＝CaO％/SiO2％                              ----(4)

其中：

i＝1～n种原料；

Igi：第i种矿的烧损；

Ri：第i种矿的干配比；

TFei％：第i种矿的TFe含量；

SiO₂i％：第i种矿的SiO₂含量；

CaOi％：第i种矿的CaO含量；

TFe％：成品矿TFe含量；

SiO₂％：成品矿SiO₂含量；

CaO％：成品矿CaO含量；

Ro：成品矿碱度。

本实施例采用数据队列帮助预测烧结后成品矿中有效物质的含量，即，建立基于时间的队列，用所述队列存储多组混合料中有效物质的含量，用所述多组混合料和成品矿中有效物质的含量的差的平均值作为优化参数。具体说，建立一个从图1中第一集合点开始到图1中取样机标识的化验取样点结束建立的烧结成品矿成分预测数据跟踪队列，队列中有多个数据快，每个数据快用于存储预测的TFe、SiO₂、CaO的含量和碱度参数，参考图5。跟踪队列中的预测数据，用其与实际取样化验数据进行对比，用队列中存储的多组TFe、SiO₂、CaO、碱度的预测数据，与实际的烧结成品矿的一组或多组TFe、SiO₂、CaO、碱度化验指标数据进行比较求差，用所述差的平均值作为对应的预测偏差值：PC_TFe、PC_SiO₂、PC_CaO、PC_Ro:PC_Ro＝PC_CaO％/PC_SiO₂％，用该预测偏差值形成优化参数。实际中，为了简化计算，也可以用队列中存储的多组或其中的一组TFe、SiO₂、CaO、碱度的预测数据与实际的烧结成品矿的一组或多组TFe、SiO₂、CaO、碱度化验指标数据进行比较求差，获得对应的预测偏差值。

在使用优化参数调整具体烧结原料的配比供给时，还可以确定原料中不需要调整配比的具体原料，以降低调整操作的复杂度，此时，只需要调整可变配比的具体原料的配比供给。另外，为方便具体原料的调整操作，还可以对可变配比的具体原料分类，根据所述分类调整所述可变配比的具体原料的配比供给。下面结合一个具体的调整过程进行说明：

1、确定新原料中是否存在可以固定的某种原料的配比，如果存在，则在后续的调整中需要保持其配比不变；

2、采用聚类技术把新原料中具体的可变配比原料分类，把成分指标TFe含量大于50％ 的原料设定为铁原料(本例中新原料不涉及返矿与粉尘)；CaO大于25％的为熔剂；烧损大于55％的设定为燃料。并把含铁原料的成分指标TFe、SiO₂/TFe从高到低进行排序，熔剂的成分指标CaO、SiO₂/CaO从高到低进行排序；然后按照上述的公式(1)-(4)计算混合料的预测成分，获得预测的TFe％、SiO₂％、CaO％、Ro；

3、结合配料优化参数PC_TFe、PC_SiO₂、PC_CaO、PC_Ro，修正混合料预测成分：X_TFe＝TFe％+PC_TFe、X_SiO2＝SiO₂％+PC_SiO₂、X_CaO＝CaO％+PC_CaO、X_Ro＝Ro+PC_Ro；

4、检查修正混合料预测指标：X_TFe、X_Ro、X_CaO、X_SiO2是否在理想的目标范围内，如果在，则完成处理，正常结束；否则检查X_TFe、X_Ro、X_CaO、X_SiO2的异常情况，分为如下几种情况讨论，参考下表：

表中：“+”表示大于正常范围；“N”表示在正常范围内；“-”表示小于正常范围。

序号1、2：降低含铁原料中TFe指标高的原料配比；

序号3：   降低含铁原料中SiO₂/TFe指标低的原料配比；

序号4：   增加熔剂CaO指标高的原料配比；

序号6：   降低熔剂CaO指标高的原料配比；

序号7：   增加含铁原料中SiO₂/TFe指标低的原料配比；

序号8、9：增加含铁原料中TFe指标高的原料配比；

序号5：   分成以下多种情况讨论：

编号52、53、56：同时降低SiO₂/CaO的熔剂和SiO₂/TFe指标高的含铁原料的配比；

编号54、57、58：同时增加SiO₂/CaO的熔剂和SiO₂/TFe指标高的含铁原料的配比；

编号51、59：   理论上不可能存在，否则目标范围不合理，因为前面确定X_RO＝N，而X_RO由CaO/SiO₂决定，当X_RO正常则不可能出现编号51、59；

编号55：   结束调整。

需要说明的是，采用计算机自动调整检查X_TFe、X_Ro、X_CaO、X_SiO2情况，在出现序号5 和编号55的情况时，可以正常结束本次调整操作，在出现序号5和编号51、59的情况时，可以由于目标范围不合理结束本次调整操作，转到故障程序处理阶段。

另外，当含铁原料只有1种混匀料时，不针对X_TFe作调整。

上面说明了本发明的多个实施例，但是本发明的技术性范围并不局限于上述实施例的内容，还有很多根据其权利要求确定的具体的技术性应用方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种烧结原料配比调整方法，其特征在于包括：

确定单位时间内的新原料量；以及，

分别统计粉尘和返矿在单位时间内的回收量作为单位时间内烧结系统产生的粉尘量和返矿量；

将粉尘量分解为返矿部分和原料部分，将所述返矿部分和所述返矿量求和，得到总返矿量，将原料部分和新原料量求和，得到总原料量；根据总返矿量、总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求确定烧结需要的燃料量；

根据所述燃料量调整燃料的配比供给；以及，根据所述总原料量和合格成品矿组份的化学指标确定的烧结原料配比要求调整新原料中具体原料的配比供给。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：

获得烧结前混合料中有效物质的预测含量；

获得烧结后成品矿中有效物质的实际含量；

用所述混合料预测含量和成品矿中有效物质的实际含量的差作为优化参数，以及，根据所述优化参数调整具体烧结原料的配比供给；所述有效物质包括全铁、二氧化硅和/或氧化钙。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于还包括：

建立基于时间的队列；以及，

用所述队列存储多组混合料中有效物质的预测含量；

用所述多组混合料和成品矿中有效物质的含量的差的平均值作为优化参数。

4.如权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于还包括：

确定原料中不需要调整配比的具体原料，以及，调整可变配比的具体原料的配比供给。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于还包括：

对可变配比的具体原料分类，根据所述分类调整所述可变配比的具体原料的配比供给。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于还包括：

按照粉尘平衡的原则调整所述粉尘的配比供给，以及，按照返矿平衡的原则调整所述返矿的配比供给。

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