CN114036827A - 基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法，步骤包括对高炉炼铁的数据进行预处理，对数据的采样率进行统一，处理数据中包含的异常值，选取与优化目标硅含量及二氧化碳相关的工艺参数，通过相关性分析确定用于建模的变量；对高炉炼铁过程进行建模，实现工艺参数至优化目标的映射；将建立的模型作为多目标优化算法的评价函数，用于评价种群中解的优劣；利用多目标优化算法对模型寻找最优解，得到最优解对应的工艺参数值，将求解得到的工艺参数值作为参考。本发明实现了基于数据驱动的高炉炼铁建模方法与多目标优化算法的融合，实现了维持铁水中硅含量稳定的情况下，减少高炉煤气中的碳排放。
Description
技术领域
本发明属于工业过程建模和优化领域，特别涉及一种在LSTM模型基础上，利用MOEA/D算法实现高炉炼铁过程多目标优化的方法。
背景技术
钢铁工业是国家的基础工业，而高炉炼铁处在钢铁生产的上游，在整个钢铁生产过程中占据着极其重要的地位。此外，高炉炼铁也是钢铁工业中温室气体排放及能耗的主要来源，其中整个钢铁工业总能耗的70%，二氧化碳总排放量的90%都来源于高炉炼铁。因此，优化高炉炼铁过程中的碳排放在实现钢铁行业的进步与发展方面发挥着重要作用。
但是，高炉是一个极度复杂的反应装置，属于流程工业的范畴，在复杂的时空内涉及液态、气态、固态三相之间的反应，据不完全统计，炉内发生主要的化学反应就多达百种。此外，炼铁过程中的各个参数之间关系复杂，相互干扰，炉况的变化波动也往往是多个工艺参数综合作用的结果。高炉的复杂性，耦合性及非线性等原因，为高炉炼铁的研究及控制带来了很大的难度。目前高炉的控制主要依靠操作人员的经验，这种情况下可以保证高炉正常运转，但是无法实现精准控制，具有不确定及模糊的特点，因而也无法达到最优的运行状态。
随着数据挖掘技术的发展，基于数据驱动的工艺参数优化逐渐引起研究者的注意。对生产中测得的数据进行分析挖掘，使研究者可以将复杂的工业过程视作“黑盒子”，而不必再深究炼铁过程中具体的化学变化或物理变化，因此，数据驱动的方法在高炉工艺参数优化方面具有很大的潜力。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法。
选取工艺参数作为LSTM的输入变量，硅含量及二氧化碳排放量作为LSTM的输出变量，通过LSTM建立输入与输出的映射模型，该模型作为MOEA/D算法的评价函数，逐次迭代寻优，直至满足结束条件。优化算法求得的工艺参数值能使得硅含量及二氧化碳排放量都处在一个较优的状态下，从而可以为实际的工业生产提供指导，步骤如下：
步骤1：对高炉炼铁的数据进行预处理，对数据的采样率进行统一，处理数据中包含的异常值，选取与优化目标相关的工艺参数，通过相关性分析确定用于建模的变量；
步骤2：对高炉炼铁过程进行建模，实现工艺参数至优化目标的映射；
步骤3：将建立的模型作为多目标优化算法的评价函数，用于评价种群中解的优劣；
步骤4：利用多目标优化算法对模型寻找最优解，得到最优解对应的工艺参数值，将求解得到的工艺参数值作为参考，指导现场工作人员的操作。
步骤1中所述的采样率统一是指高炉炼铁过程中不同类型变量的数据来源不同，造成了数据的多采样率问题，通过取平均的方式，对采样率高的变量降采样，实现不同变量的采样率一致。异常值处理采取的方法为箱体图，将超出3σ范围的数据点视为异常值，并将其剔除。该步骤所述的优化目标为硅含量与二氧化碳，实现在硅含量所代表的炉况稳定情况下，二氧化碳排放量尽可能降低，采用的相关性分析方法为皮尔逊相关系数分析法，选取的工艺参数变量为：热风温度、顶压、炉腹煤气量、顶温东南、阻力系数、设定喷煤量、上一时刻的硅含量以及上一时刻二氧化碳。
步骤2所述的建模方法为具有时序特征提取能力的长短时记忆网络LSTM，工艺参数作为LSTM的输入，优化目标作为LSTM的输出，实现工艺参数至优化目标的映射。
步骤3将LSTM模型作为多目标算法的评价函数，构建多目标优化算法的架构。其中多目标优化算法为基于分解的多目标优化算法MOEA/D，将交叉变异得到的新种群送入LSTM模型中，得到与新的工艺参数值相对应的输出值，根据输出值对新种群进行评估。
步骤4中所述的多目标优化算法MOEA/D可以将多个目标的优化问题拆解为多个单目标问题，然后通过聚合函数完成单个目标的优化。每个单目标子问题与一个个体为一组，个体沿权重向量向参考点聚合，最终，每个权重向量将搜索到Pareto 前沿上的一个解，得到的Pareto解集就是当前迭代次数中求得的最优解，如此循环往复，直至满足停止搜索条件。
本发明的有益效果：
通过LSTM模型，捕捉高炉炼铁过程中的动态性与非线性，实现了复杂高炉炼铁过程的软测量建模，能够实现硅含量与二氧化碳的精准预测。通过MOEA/D算法实现相互耦合的多目标变量协同优化。在基于分解的多目标碳减排方法的框架下，实现了基于数据驱动的高炉炼铁建模方法与多目标优化算法的融合，实现了维持铁水中硅含量稳定的情况下，减少高炉煤气中的碳排放。
附图说明
图1所示为基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法的框架。
图2所示为硅含量的预测结果与实际数据对比。
图3所示为二氧化碳排放量的预测结果与实际数据对比。
图4所示基于分解的多目标碳减排方法求得的Pareto前沿。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例
基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法的具体步骤如下：
步骤1：高炉炼铁过程中工艺参数是由传感器测得，采样间隔为10s，而硅含量等质量参数是人为化验得到的，采样间隔大于10s，多采样率导致了信息的不对称，同一时刻的工艺参数与硅含量并不能一一对应，但是当下的建模方法主要针对同一时刻的输入与输出进行建模，如需要实现两种变量的采样间隔统一，可采用降采样的方法统一采样率，降采样的具体方式是取平均。根据时间信息，将低采样率变量（SI）两次相邻采样时刻组成的时间段之间对应的高采样率数据按变量取平均值，从而将高采样率数据压缩，实现降采样。为了实现数据的异常值处理，采用箱体图的方法，由于炼铁现场环境复杂，将超出3σ范围的数据点视为异常值，并将其剔除。建模时，考虑到两目标的协同优化，因此两个变量需要具有相同的输入，综合选择与二者相关性均较高的工艺参数进行建模。采用皮尔逊相关系数（PPMCC）计算各工艺参数与二氧化碳排放及硅含量的相关性，选取的工艺参数变量为：热风温度、顶压、炉腹煤气量、顶温东南、阻力系数、设定喷煤量，考虑到炼铁过程为时序数据，因此上一时刻的硅含量以及上一时刻二氧化碳也将参与建模。
步骤2：为工艺参数与优化目标建立软测量模型，刻画工艺参数变量至优化目标之间的映射关系，为了充分挖掘数据中的时序性，采用的建模方法为具有时序特征提取能力的长短时记忆网络LSTM，工艺参数作为LSTM的输入，优化目标作为LSTM的输出。由于LSTM的输入包含时间维度，其输入格式为X 1={ x i |i = 1, 2, …, t}，其中t代表输入变量的时间步长，作为一项超参数，通过调参确定合适的值，
，d代表i时刻变量的维度。下一个样本的格式为X 2={ x i |i = 2, …, t +1}，即将以滑窗的格式向前滑动，每个样本滑窗向前移动一个时刻。利用输入X 1，预测t时刻的标签，利用输入X 2，预测t+1时刻的标签，以此类推。通过网格法对LSTM参数进行寻优，选择LSTM的隐藏层层数为2层，分别设有n个和m个LSTM单元，对于一个样本，每层得到的隐藏层向量可表示为
，在两层隐藏层中h j 的维度分别为n与m。隐藏层之后通过全连接网络得到最终的预测值。
步骤3：如图1所示，为基于分解的多目标优化算法的框架。图中，EP是指优化算法中所需的外部种群，用于存放当前的优化解，参考点在此指各目标当前的最小值。利用多目标优化算法求解高炉炼铁工艺参数模型的最优解。具体途径是将基于LSTM的工艺参数模型作为评价函数，其中多目标优化算法为基于分解的多目标优化算法MOEA/D。当交叉变异出新的变量值后，通过加载训练过程中保存的权重与偏置矩阵导入之前训练好的网络，经过计算，评估出对应的目标向量值。由于上一时刻的硅与二氧化碳排放量已经无法更改，因此对这两个变量不进行遗传操作，仍然保持原值，加入这两个变量是为了建立更加准确的回归模型。对于目标变量，由于最终的目标是减少二氧化碳排放量及稳定铁水中的硅含量，需要最小化二氧化碳排放及此刻与上一时刻硅含量的差值，因此，目标变量f 1(x)为神经网络预测的硅含量与上一时刻硅含量的差值，目标变量f 2(x)为二氧化碳排放量。
步骤4：MOEA/D算法中权重向量可以将多个目标的优化问题拆解为多个单目标问题，然后通过聚合函数完成单目标的优化。每个单目标子问题与一个个体为一组，为每个个体分配一个权重向量，个体沿权重向量向参考点聚合。交叉变异得到的新个体的目标变量如果小于当前参考点，则用新个体的目标值更新参考点。根据支配关系判断新得到的个体是否为优化解，用优化解更新外部种群EP。最终，每个权重向量将搜索到Pareto前沿上的一个解。
本方法在高炉炼铁数据上进了实验，软测量模型的实验结果如图2、3所示，实线为真实的硅含量值，虚线为模型预测值，可以看出模型预测取得了很好地效果。最终得到的Pareto解如图4所示，通过优化算法，SI含量与上一时刻的差值减小0.088，CO2的排放量减少4.33%，与优化前相比，在减排与稳定SI含量方面均有不同程度的提升。根据优化算法得到的工艺参数值可以为工业现场提供参考，改善二氧化碳排放量与硅含量的波动情况。
Claims (5)
1.一种基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法，其特征在于：步骤如下：
步骤1：对高炉炼铁的数据进行预处理，对数据的采样率进行统一，处理数据中包含的异常值，选取与优化目标硅含量及二氧化碳相关的工艺参数，通过相关性分析确定用于建模的变量；
步骤2：对高炉炼铁过程进行建模，实现工艺参数至优化目标的映射；
步骤3：将建立的模型作为多目标优化算法的评价函数，用于评价种群中解的优劣；
步骤4：利用多目标优化算法对模型寻找最优解，得到最优解对应的工艺参数值，将求解得到的工艺参数值作为参考，指导现场操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1中所述的采样率统一是指高炉炼铁过程中不同类型变量的数据来源不同，造成了数据的多采样率问题，通过取平均的方式，对采样率高的变量降采样，实现不同变量的采样率一致；异常值处理采取的方法为箱体图，将超出3σ范围的数据点视为异常值，并将其剔除；该步骤所述的优化目标为硅含量与二氧化碳，实现在硅含量所代表的的炉况稳定的情况下，二氧化碳排放量尽可能降低，采用的相关性分析方法为皮尔逊相关系数分析法，选取的工艺参数变量为：热风温度、顶压、炉腹煤气量、顶温东南、阻力系数、设定喷煤量、上一时刻的硅含量以及上一时刻二氧化碳。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2所述的建模方法为具有时序特征提取能力的长短时记忆网络LSTM，工艺参数作为LSTM的输入，优化目标作为LSTM的输出，实现工艺参数至优化目标的映射。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3中，将LSTM模型作为多目标算法的评价函数，构建多目标优化算法的架构，其中多目标优化算法为基于分解的多目标优化算法MOEA/D，将交叉变异得到的新种群送入LSTM模型中，得到与新的工艺参数值相对应的输出值，根据输出值对新种群进行评估。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤4中所述的多目标优化算法MOEA/D可以将多个目标的优化问题拆解为多个单目标问题，然后通过聚合函数完成单个目标的优化；每个单目标子问题与一个个体为一组，个体沿权重向量向参考点聚合，最终，每个权重向量将搜索到Pareto 前沿上的一个解，得到的Pareto解集就是当前迭代次数中求得的最优解，如此循环往复，直至满足停止搜索条件。
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