CN110598185B - 一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于焦炉炼焦技术领域，具体公开了一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法及系统，通过采集焦炉炼焦过程中的实时生产数据，动态分析相应影响因素与炼焦单耗之间的影响系数，并量化每个因素对炼焦单耗的实际影响程度，并据此进行排序，便于炼焦生产技术人员及时、准确的掌握炼焦单耗异常波动的原因，便于其做出更科学、更合理的操作决策。

Description

一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法及系统

技术领域

本发明涉及焦炉炼焦技术领域，特别是涉及一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法及系统。

背景技术

焦炉是燃烧煤气冶炼焦炭的高温反应器，在焦煤从常温至1000℃左右的过程中，逐渐经历干燥脱气阶段、解聚和分解阶段、缩聚阶段，形成最终产品焦炭和其他煤化工产品，整个过程都需要消耗煤气，因此焦炉炼焦煤气热量单耗是焦炉热工效率评价的重要指标之一，是评价焦炉热工操作和生产管理水平以及确定炼焦消耗定额的重要指标，是炼焦加热用煤气量定量的依据。据此寻找影响该指标的主要因素是生产管理的核心，可以根据评估主要的影响因素来调整生产操作和绩效考核，达到节能降耗稳定生产的目的。

在焦煤干配比恒定的条件下，影响炼焦单耗的主要因素有入炉煤水分波动、理论煤气热值与实际煤气热值偏差、生产丢孔(不按计划出焦增加煤气消耗)、装煤偏差、煤气燃烧效果。然而，目前行业内缺少一套统一、准确、动态的炼焦单耗影响因素定量评估的系统及方法，生产单位长期以来都是采用经验估计煤粉水分每增加1％所影响的吨焦耗热量，来估计一座焦炉在燃烧高炉煤气和焦炉煤气时的吨焦耗热量，根据这些经验数据再带入计算。这种评价方法不够科学、数据不够准确，无法有效且准确地根据实际条件动态变化来评估实际炼焦状态。

本发明依据实际焦炉的炼焦生产历史数据，动态分析相应影响因素与炼焦单耗之间的影响系数，并量化每个因素对炼焦单耗的实际影响程度，并据此进行排序，便于炼焦生产技术人员及时、准确的掌握炼焦单耗异常波动的原因，便于其做出更科学、更合理的操作决策。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法及系统，用于解决目前行业内长期以来采用经验数据计算无法有效且准确的评估实际炼焦状态，无法根据实际条件动态变化。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明第一方面提供一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法，包括如下步骤：

(1)采集炼焦过程中工艺控制参数的实时数据；

(2)基于采集的数据实时计算炼焦所消耗的煤气热量、吨焦热量消耗及单孔产焦量；

(3)计算入炉配合煤偏差造成的热量损失系数a1、丢孔影响系数a2、单位百分点水分影响系数a3、单位百分点残氧含量影响系数a4，并作为装煤量偏差k、丢孔数量n、入焦炉配合煤水分h、焦炉烟气残氧量τ这四个影响因素的权重系数；

(4)基于上述四个权重系数，计算上述四个影响因素在目标时间点相对于参照时刻的变化量，并评估各因素变化量对炼焦单耗的影响值p1、p2、p3、p4，并做出排序。

进一步，步骤(1)中，所述工艺控制参数包括煤气消耗流量Q、煤气热值C、焦炉烟气残氧量实时数据τ、焦炭产量数据M、入焦炉配合煤水分h、配合煤成焦率δ、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀、焦炉炭化室单孔实际装煤量k、焦炉炭化室单孔规定装煤量k₀及焦炉炭化室数量N。

进一步，步骤(2)中，基于时间t内的煤气消耗流量Q及煤气热值C计算煤气热量，并根据焦炭产量M计算吨焦热量消耗q，计算公式如下：

基于时间t内的实际出焦孔数n以及实际焦炭产量M，计算单孔产焦量m，计算公式如下：

进一步，所述煤气消耗流量Q包括高煤气消耗流量Q_BFG、焦煤气消耗流量Q_COG，所述煤气热值C包括高炉煤气热值C_BFG、焦炉煤气热值C_COG，所述吨焦热量消耗q的计算公式如下：

进一步，步骤(3)中，基于吨焦热量消耗q、单孔产焦量m、入焦炉配合煤水分h及配合煤成焦率δ计算得到单位重量入炉配合煤偏差造成的热量损失系数a1，计算公式如下：

进一步，步骤(3)中，基于吨焦热量消耗q、焦炭产量M、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀计算得到丢孔影响系数a2，计算公式如下：

进一步，步骤(3)中，基于最小二乘法回归分析入焦炉配合煤水分h与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点水分影响系数a3，计算公式如下：

进一步，步骤(3)中，基于最小二乘法回归分析焦炉烟气残氧量τ与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点残氧含量影响系数a4，计算公式如下：

(8)、基于a1、a2、a3、a4四个权重系数，计算装煤量偏差k、丢孔数量n、入焦炉配合煤水分h、焦炉烟气残氧量τ这四个影响因素在时间点t’时相对于对标时期t时的变化量，并评估各因素变化量对炼焦单耗的影响值p1、p2、p3、p4，并做出排序，计算公式如下：

p2＝a2×(n_0t′-n_t′)；

p3＝a3×(h′-h)；

p4＝a4×(τ′-τ)。

本发明第二方面提供一种焦炉炼焦单耗影响因素排序系统，采用如上所述的焦炉炼焦单耗影响因素排序方法，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集炼焦过程中工艺控制参数的实时数据；

数据计算模块，用于根据采集的数据实时计算炼焦所消耗的煤气热量、吨焦热量消耗和单孔产焦量；

权重系数计算模块，用于根据吨焦热量消耗、单孔产焦量及采集的数据计算入炉配合煤偏差造成的热量损失系数、丢孔影响系数、单位百分点水分影响系数、单位百分点残氧含量影响系数，并作为装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个影响因素的权重系数；排序模块，用于根据权重系数计算装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个因素在目标时间点相对于参照时刻的变化量，并评估这四个因素的变化量对炼焦单耗的影响值，并做出排序。

如上所述，本发明的基于焦炉炼焦单耗影响因素排序系统，具有以下有益效果：

本方法依据焦炉炼焦过程中的实时生产数据，自动计算炼焦煤气单耗，剔除传统经验计算中固定煤气热值偏差对计算的影响，同时跟踪装煤量偏差、丢孔数量、入炉配合煤水分以及焦炉烟气残氧量变化情况，动态分析相应影响因素与炼焦单耗之间的影响权重系数，并量化每个因素对炼焦单耗的实际影响程度，并据此进行排序，便于炼焦生产技术人员及时、准确的掌握炼焦单耗异常波动的原因，便于其做出更科学、更合理的操作决策。

本系统可与炼焦、检化验实验室等外部系统通讯，采集生产运行中参数的实时数据，不依赖经验系数，采用数据回归分析、工艺理论计算方法动态计算当前条件下各参数对炼焦单耗的影响系数，准确计算丢孔数量、装煤量偏差、入炉配合煤水分以及焦炉烟气残氧量的波动量对炼焦煤气单耗的影响值，并据此排序，确定主要因素，辅助炼焦技术人员科学合理的操作决策。

附图说明

图1显示为本发明实施例中的焦炉炼焦单耗影响因素的影响机理示意图。

图2显示为本发明实施例中的焦炉炼焦单耗影响因素的信息传递流程图。

图3显示为本发明实施例中炼焦单耗影响因素排序计算流程图。

图4显示为本发明实施例中焦炉炼焦单耗影响因素排序系统的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

本发明提供一种焦炉炼焦单耗影响因素排序系统，采用以下所述的焦炉炼焦单耗影响因素排序方法，结合图4所示，所述系统包括：数据采集模块，用于采集炼焦过程中工艺控制参数的实时数据；

数据计算模块，用于根据采集的数据实时计算炼焦所消耗的煤气热量、吨焦热量消耗和单孔产焦量；

权重系数计算模块，用于根据吨焦热量消耗、单孔产焦量及采集的数据计算入炉配合煤偏差造成的热量损失系数、丢孔影响系数、单位百分点水分影响系数、单位百分点残氧含量影响系数，并作为装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个影响因素的权重系数；

排序模块，用于根据权重系数计算装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个因素在目标时间点相对于参照时刻的变化量，并评估这四个因素的变化量对炼焦单耗的影响值，并做出排序。

本系统可与炼焦、检化验实验室等外部系统通讯，采集生产运行中参数的实时数据，不依赖经验系数，采用数据回归分析、工艺理论计算方法动态计算当前条件下各参数对炼焦单耗的影响系数，准确计算丢孔数量、装煤量偏差、入炉配合煤水分以及焦炉烟气残氧量的波动量对炼焦煤气单耗的影响值，并据此排序，确定主要因素，辅助炼焦技术人员科学合理的操作决策。

实施例1

一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法，结合图1、图2和图3所示，包括如下步骤：

(1)、由PLC或其他外部数据源采集炼焦过程中的工艺控制参数的实时数据，包括高煤气消耗流量实时数据Q_BFG、焦煤气消耗流量实时数据Q_COG、高炉煤气热值实时数据C_BFG、焦炉煤气热值实时数据C_COG、焦炉烟气残氧量实时数据τ、焦炭产量M、入焦炉配合煤水分h、配合煤成焦率δ、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀、焦炉炭化室单孔实际装煤量k、焦炉炭化室单孔规定装煤量k₀、焦炉炭化室数量N，并将以上参数保存至数据库。

(2)、基于时间t内煤气消耗流量Q及热值C积分计算煤气热量，并根据焦炭产量M计算吨焦热量消耗q，计算公式如下：

(3)、基于时间t内焦炉实际出焦孔数n以及焦炭产量M，计算单孔产焦量m，计算公式如下：

(4)、基于单孔产焦量m、吨焦热量消耗q、入焦炉配合煤水分h及配合煤成焦率δ计算单位重量入炉配合煤偏差造成的热量损失系数a1，计算公式如下：

(5)、基于吨焦热量消耗q、焦炭产量M、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀计算得到丢孔影响系数a2，计算公式如下：

(6)、基于最小二乘法回归分析入焦炉配合煤水分h与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点水分影响系数a3，计算公式如下：

(7)、基于最小二乘法回归分析焦炉烟气残氧量τ与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点残氧含量影响系数a4，计算公式如下：

(8)、基于a1、a2、a3、a4权重系数，计算装煤量偏差k、丢孔数量n、入焦炉配合煤水分h、焦炉烟气残氧量τ这四个影响因素在时间点t′时相对于对标时期t时的变化量，并评估各因素变化量对炼焦单耗的影响值p1、p2、p3、p4，并做出排序，p1、p2、p3、p4的计算公式如下：

p2＝a2×(n_0t′-n_t′)；

p3＝a3×(h′-h)；

p4＝a4×(τ′-τ)。

值得说明的是，本发明所属的数据库包括但不限于ORACLE、DB2、SQL Server、Sybase、Informix、MySQL、VF与Access。

综上所述，本发明建立了一套炼焦生产煤气消耗影响因素的评价机制，实现了焦炉煤气单耗影响因素的自动数据化权重计算和影响排序，解决了炼焦生产的经验化、粗放化的问题，可显著提高炼焦生产精细化评估和管理水平。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (2)

1.一种焦炉炼焦单耗影响因素排序方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)采集炼焦过程中工艺控制参数的实时数据，所述工艺控制参数包括煤气消耗流量Q、煤气热值C、焦炉烟气残氧量实时数据τ、焦炭产量数据M、入焦炉配合煤水分h、配合煤成焦率δ、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀、焦炉炭化室单孔实际装煤量k、焦炉炭化室单孔规定装煤量k₀及焦炉炭化室数量N；

(2)基于采集的数据实时计算炼焦所消耗的煤气热量、吨焦热量消耗及单孔产焦量：

基于时间t内的煤气消耗流量Q及煤气热值C计算煤气热量，并根据焦炭产量M计算吨焦热量消耗q，计算公式如下：

基于时间t内的实际出焦孔数n以及实际焦炭产量M，计算单孔产焦量m，计算公式如下：

所述煤气消耗流量Q包括高煤气消耗流量Q_BFG、焦煤气消耗流量Q_COG，所述煤气热值C包括高炉煤气热值C_BFG、焦炉煤气热值C_COG，所述吨焦热量消耗q的计算公式如下：

(3)计算入炉配合煤偏差造成的热量损失系数a1、丢孔影响系数a2、单位百分点水分影响系数a3、单位百分点残氧含量影响系数a4，并作为装煤量偏差k、丢孔数量n、入焦炉配合煤水分h、焦炉烟气残氧量τ这四个影响因素的权重系数；

基于吨焦热量消耗q、单孔产焦量m、入焦炉配合煤水分h及配合煤成焦率δ计算得到单位重量入炉配合煤偏差造成的热量损失系数a1，计算公式如下：

基于吨焦热量消耗q、焦炭产量M、实际出焦孔数n、计划出焦孔数n₀计算得到丢孔影响系数a2，计算公式如下：

步骤(3)中，基于最小二乘法回归分析入焦炉配合煤水分h与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点水分影响系数a3，计算公式如下：

基于最小二乘法回归分析焦炉烟气残氧量τ与吨焦热量消耗q之间的斜率，作为单位百分点残氧含量影响系数a4，计算公式如下：

(4)基于a1、a2、a3、a4四个权重系数，计算装煤量偏差k、丢孔数量n、入焦炉配合煤水分h、焦炉烟气残氧量τ这四个影响因素在时间点t’时相对于对标时期t时的变化量，并评估各因素变化量对炼焦单耗的影响值p1、p2、p3、p4，并做出排序，计算公式如下：

p2＝a2×(n_0t′-n_t′)；

p3＝a3×(h′-h)；

p4＝a4×(τ′-τ)。

2.一种根据权利要求1所述的方法进行排序的焦炉炼焦单耗影响因素排序系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集炼焦过程中工艺控制参数的实时数据；

数据计算模块，用于根据采集的数据实时计算炼焦所消耗的煤气热量、吨焦热量消耗和单孔产焦量；

权重系数计算模块，用于根据吨焦热量消耗、单孔产焦量及采集的数据计算入炉配合煤偏差造成的热量损失系数、丢孔影响系数、单位百分点水分影响系数、单位百分点残氧含量影响系数，并作为装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个影响因素的权重系数；

排序模块，用于根据权重系数计算装煤量偏差、丢孔数量、入焦炉配合煤水分、焦炉烟气残氧量这四个因素在目标时间点相对于参照时刻的变化量，并评估这四个因素的变化量对炼焦单耗的影响值，并做出排序。

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