CN108287534B - 一种烧结过程透气性分段优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种烧结过程透气性分段优化方法，经过收集整理烧结生产参数，利用偏最小二乘回归方法，用变量投影重要性指标VIPj来确定风箱负压在解释因变量——烧结经济技术指标的重要性，按照头部、中部、尾部对风箱进行分段，分别按照VIPj加权求和计算风箱负压，再以此负压作为因变量，将工艺参数作为自变量，利用偏最小二乘回归方法对数据再次进行处理，利用Bootstrap再抽样统计方法找到分别影响头部、中部、尾部透气性的显著因素，按照原始回归模型正负值和系数大小指引的方向和幅度进行优化调整。该优化方法的特点是准确找到烧结头部原始料层透气性、中部燃烧带透气性、尾部烧结矿带透气性影响因素，有针对性对这三段透气性分别进行优化。

Description

一种烧结过程透气性分段优化方法
技术领域
本发明涉及烧结透气性优化技术领域，具体涉及一种烧结过程透气性分段优化方法。
背景技术
烧结是将散料通过高温烧结成块的过程，此工艺特点决定了透气性是生产过程最重要的影响因素。烧结过程从解剖来看，自上而下分烧结矿带、燃烧带、干燥预热带、水分冷凝带四个带，每个带的透气性影响因素复杂而且完全不同。分别优化烧结各带透气性很有必要。经典的沃伊斯料层透气性指数公式给出了综合的理论计算公式。另外一些学者给出了料层各带的阻力损失理论计算公式，但由于都是基于试验室检测或理论计算的结果，跟生产实际差距甚远。生产实践中，改善透气性的措施往往都是盲目而没有针对性的，未见针对某一带透气性进行的调整。基于上述原因，需要一种科学准确的方法分段优化烧结过程透气性。
发明内容
本发明利用偏最小二乘回归方法，通过对生产实际数据进行处理，按照头部、中部、尾部对烧结风箱进行分段，分别按照变量投影重要性指标加权求和计算负压，再将计算得到的头部、中部、尾部负压设为因变量yi，利用偏最小二乘Bootstrap再抽样统计方法找到分别影响头部、中部、尾部透气性的显著因素，按照原始回归模型正负值和系数大小指引的方向和幅度进行优化调整。
一种烧结过程透气性分段优化方法具体的技术方案包括：
步骤1、收集完整准确的烧结生产参数，自变量X包括：原料品种参数、生产过程的工艺参数，因变量Y包括：各种经济技术指标包括利用系数、成品率、内返率、烧残率、固体燃耗、Ti、<5mm、平均粒度，并按照时效对应；
步骤2、利用偏最小二乘回归方法对数据进行处理，将数据做标准化处理，X经标准化处理后的数据矩阵记为E0＝(E01,…,E0p)n×p，Y的相应矩阵记为
F0＝(F01,…,F0q)n×q，求矩阵E0'F0F0'E0最大特征值所对应的单位特征向量w1，求成分t1，t1＝E0w1，E1＝E0-t1p1'，p1＝E0't1/||t1||2，求矩阵E1'F0F0'E1最大特征值所对应的单位特征向量w2，求成分t2，t2＝E1w2，E2＝E1-t2p2'，p2＝E1't2/||t2||2，……，至第m步，求成分tm＝Em-1wm，wm是矩阵Em-1'F0F0'Em-1最大特征值所对应的单位特征向量，根据交叉有效性去一预测误差最小原则，确定共抽取m个成分t1，…，tm可以得到一个满意的观测模型，则求F0在t1，…，tm上的普通最小二乘回归方程为F0＝t1r1'+…+tmrm'+Fm，最后还原成原始变量的回归方程yi＝ai0+ai1xi1+…+aijxij，按照交叉有效性去一预测误差最小原则确定主成分和对应的模型，用变量投影重要性指标VIPj来确定风箱负压在解释因变量——经济技术指标的重要性；
步骤3、选取风箱负压VIPj>1的变量，去除头、尾漏风的影响，按照头部、中部、尾部对风箱进行分段，分别按照VIPj加权求和计算风箱负压，某段风箱负压＝某段起始风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段起始风箱负压+…+某段结束风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段结束风箱负压，以此风箱负压做为烧结过程透气性分段评价指标；
步骤4、将步骤3计算得到的头部、中部、尾部负压设为因变量yi，自变量X包括：原料品种参数、生产过程的工艺参数，利用偏最小二乘回归方法对数据再次进行处理，按照交叉有效性去一预测误差最小原则确定主成分和对应的模型；
步骤5、取B＝100个Bootstrap样本，按照检验水平a＝0.05得到的拒绝域临界值，标准化数据回归方程回归系数绝对值大于临界值即认为参数显著，从而找到分别影响头部、中部、尾部透气性的显著因素，按照原始回归模型正负值和系数大小指引的方向和幅度进行优化调整。
本发明所带来的有益技术效果：
透气性指数按照烧结工艺特点分为头部、中部、尾部三段分别进行优化，克服了传统的烧结综合透气性指数的弊端，以生产过程数据做为模型的样本，更准确更接近生产实际。可准确找到头部烧结原始料层透气性、中部燃烧带透气性、尾部烧结矿带透气性的影响因素，从而有针对性分别对这三种透气性进行调整。
具体实施方式
为了更好理解本发明的技术方案及优点，现结合具体实施例对本发明做进一步清楚、完整的说明。
步骤1：尽可能收集完整准确的烧结生产参数表(1)，自变量X包括：原料品种参数、生产过程的工艺参数，因变量Y包括：各种经济技术指标，并按照时效对应。
步骤2：利用偏最小二乘回归方法对数据进行处理，首先将数据做标准化处理。X经标准化处理后的数据矩阵记为E0＝(E01,…,E0p)n×p，Y的相应矩阵记为F0＝(F01,…,F0q)n×q。
(1)求矩阵E0'F0F0'E0最大特征值所对应的单位特征向量w1，求成分t1，
t1＝E0w1
E1＝E0-t1p1'
式中，p1＝E0't1/||t1||2
(2)求矩阵E1'F0F0'E1最大特征值所对应的单位特征向量w2，求成分t2，
t2＝E1w2
E2＝E1-t2p2'
式中，p2＝E1't2/||t2||2
……
(m)至第m步，求成分tm＝Em-1wm，wm是矩阵Em-1'F0F0'Em-1最大特征值所对应的单位特征向量。
根据交叉有效性去一预测误差最小原则，确定共抽取m个成分t1，…，tm可以得到一个满意的观测模型，则求F0在t1，…，tm上的普通最小二乘回归方程为F0＝t1r1'+…+tmrm'+Fm，最后还原成原始变量的回归方程yi＝ai0+ai1xi1+…+aijxij。
xj在解释y时作用的重要性，可以用变量投影重要性指标VIPj来测度：
VIPj＝p[Rd(Y；t1)w1j+…+Rd(Y；tm)wmj]/[Rd(Y；t1)+…+Rd(Y；tm)]
式中，whj是轴wh的第j个分量。VIPj>1即认为xj在解释因变量时具有重要作用，如表(2)。
步骤3：选取风箱负压VIPj>1的变量，去除头(1号)尾(20号)漏风的影响，按照头部(2号、3号)、中部(13号、14号)、尾部(18号、19号)对风箱进行分段，分别按照VIPj加权求和计算负压，某段风箱负压＝某段起始风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段起始风箱负压+…+某段结束风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段结束风箱负压。以此负压做为烧结过程透气性分段评价指标，如表(3)、表(4)。
步骤4、将步骤3计算得到的头部(2号、3号)、中部(13号、14号)、尾部(18号、19号)负压设为因变量yi，自变量X包括：原料品种参数、生产过程的工艺参数，利用偏最小二乘回归方法对数据再次进行处理，按照交叉有效性去一预测误差最小原则确定主成分和对应的模型。
步骤5、利用偏最小二乘Bootstrap再抽样统计方法——取B＝100个Bootstrap样本(样本容量n＝17)，按照检验水平a＝0.05得到的拒绝域临界值。标准化数据回归方程回归系数绝对值大于临界值即认为参数显著，从而找到分别影响头部、中部、尾部透气性的显著因素，按照原始回归模型正负值和系数大小指引的方向和幅度进行优化调整，如表(5)、表(6)。具体而言：
提高烧结头部透气性(降低负压)优化方向是：降低上料量、降低点火温度、提高保温温度、降低大烟道温度、提高煤气量、提高生灰量、降低烧结矿中的FeO、降低烧结矿中的SiO2、降低配矿中的FeO。
提高烧结中部透气性(降低负压)优化方向是：降低料层厚、降低点火温度、提高保温温度、提高风门开度、降低配矿中的FeO。
提高烧结尾部透气性(降低负压)优化方向是：降低料层厚、降低点火温度、提高保温温度、提高风门开度。
该优化方法的特点是准确找到烧结头部原始料层透气性、中部燃烧带透气性、尾部烧结矿带透气性影响因素，有针对性分别对这三段透气性分别进行优化。
表1统计描述
Figure GDA0002847221530000041
Figure GDA0002847221530000051
表2变量投影重要性指标VIPj
Figure GDA0002847221530000052
Figure GDA0002847221530000061
表3变量投影重要性指标VIPj运算得到的权值
Figure GDA0002847221530000062
表4透气性分段评价得分值
N 头部负压(KPa) 中部负压(KPa) 尾部负压(KPa)
1 7.72518 16.3809 15.0939
2 7.64847 16.2419 14.9516
3 5.67935 8.75743 6.89505
4 9.55396 16.8998 15.4886
5 8.66518 15.8898 14.3767
6 8.79235 16.4388 15.2097
7 8.24477 17.4574 16.1763
8 7.71051 17.7152 16.6166
9 7.28658 17.4082 16.0811
10 7.5318 16.2798 14.8682
11 8.07595 16.5222 15.3763
12 8.67964 16.3758 14.9484
13 8.43974 16.2258 14.8031
14 8.08432 16.921 15.5762
15 7.9804 16.9788 15.5721
16 8.45046 17.5283 16.3949
17 8.37428 17.379 15.9863
表5透气性分段显著因素
Figure GDA0002847221530000063
Figure GDA0002847221530000071
Figure GDA0002847221530000081
表6原始数据回归方程
Figure GDA0002847221530000082
Figure GDA0002847221530000091

Claims (1)

1.一种烧结过程透气性分段优化方法,其特征在于：依次包括以下步骤：
步骤1、收集完整准确的烧结生产参数，自变量X包括：原料品种参数、生产过程的工艺参数，因变量Y包括：各种经济技术指标，包括利用系数、成品率、内返率、烧残率、固体燃耗、平均粒度，并按照时效对应；
步骤2、利用偏最小二乘回归方法对数据进行处理，按照交叉有效性去一预测误差最小原则确定主成分和对应的模型；具体为：将数据做标准化处理，X经标准化处理后的数据矩阵记为E0＝(E01,…,E0p)n×p，Y的相应矩阵记为F0＝(F01,…,F0q)n×q，求矩阵E0'F0F0'E0最大特征值所对应的单位特征向量w1，求成分t1，t1＝E0w1，E1＝E0-t1p1'，p1＝E0't1/||t1||2，求矩阵E1'F0F0'E1最大特征值所对应的单位特征向量w2，求成分t2，t2＝E1w2，E2＝E1-t2p2'，p2＝E1't2/||t2||2，……，至第m步，求成分tm＝Em-1wm，wm是矩阵Em-1'F0F0'Em-1最大特征值所对应的单位特征向量，根据交叉有效性去一预测误差最小原则，确定共抽取m个成分t1，…，tm，得到一个满意的观测模型，则求F0在t1，…，tm上的普通最小二乘回归方程为F0＝t1r1'+…+tmrm'+Fm，最后还原成原始变量的回归方程yi＝ai0+ai1xi1+…+aijxij，用变量投影重要性指标VIPj来确定风箱负压在解释因变量经济技术指标的重要性；
步骤3、选取风箱负压VIPj>1的变量，去除头、尾漏风的影响，按照头部、中部、尾部对风箱进行分段，分别按照VIPj加权求和计算风箱负压，某段风箱负压＝某段起始风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段起始风箱负压+…+某段结束风箱VIPj值/某段风箱VIPj总和值×某段结束风箱负压，以此风箱负压做为烧结过程透气性分段评价指标；
步骤4、将步骤3计算得到的头部、中部、尾部负压设为因变量yi，自变量X包括：原料品种参数、负压除外的生产过程的工艺参数，利用偏最小二乘回归方法对数据再次进行处理，按照交叉有效性去一预测误差最小原则确定主成分和对应的模型；
步骤5、取B＝100个Bootstrap样本，按照检验水平a＝0.05得到的拒绝域临界值，标准化数据回归方程回归系数绝对值大于临界值即认为参数显著，从而找到分别影响头部、中部、尾部透气性的显著因素，按照原始回归模型正负值和系数大小指引的方向和幅度进行优化调整。
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