CN115287382A - 高炉变料控制方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高炉变料控制方法、装置及计算机可读存储介质。该控制方法包括：获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定矿石的入炉种类和入炉重量；根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。本发明实施例的技术方案通过确定入炉原料中的焦炭重量、矿石的入炉种类和入炉重量，根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整入炉原料的入炉重量，使入炉原料同时满足计划使用范围和目标二元碱度值，以实现精准变料，减轻人工劳动强度，降低出错率，提高铁水质量合格率。
Description
技术领域
本发明涉及高炉冶炼技术领域，尤其涉及一种高炉变料控制方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
现代高炉冶炼，根据入炉时原料的成分变化情况、调节入炉原料的分配比例，进而实现入炉原料碱度稳定是高炉操作者最常规的作业内容，由于各类原料在生产过程以及检测过程中无法避免的出现成分波动偏差，以及只要生产出来的各类原料等必须及时进入高炉使用，导致实时入炉原料变化是十分频繁的。
目前在高炉冶炼生产期间，通常还是采用人工判断的方法进行变料的调节，由于原料是动态变化的，因此高炉入炉原料调节也是动态变化的，高炉操作人员在生产期间需要实时跟踪炉料成分变化情况，还要结合冶炼的铁水质量成分变化来对应调节入炉原料的使用，不仅工作量巨大，需要花费操作人员大量的精力，而且人工处理大量信息的出错率较高。此外，由于原料的成分检测可能存在偏差，以及存在大量高炉铁水质量的影响因素，当生产出的铁水的质量指标偏离理论时，高炉操作人员难以判断是由什么因素引起的，因此也难以精准控制变料。
发明内容
本发明提供了一种高炉变料控制方法、装置及计算机可读存储介质，以实现精准变料，从而减轻人工劳动强度，降低出错率，提高铁水质量合格率。
根据本发明的一方面，提供了一种高炉变料控制方法，包括：
获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；
获取高炉生产计划目标数据，根据所述高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；所述入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭；
根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量；
根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
可选地，根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量，包括：
基于炉料成分检测数据和目标二元碱度值，计算出入炉的烧结矿、球矿、生矿中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b；
计算a/b值，当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，以使a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围内。
可选地，当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，包括：
当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差大于第一预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，减少此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，增加此炉料的入炉重量；
当a/b值与目标二元碱度值的偏差小于第二预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，增加此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，减少此原料的入炉重量。
可选地，在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，如果某种原料的使用比例超出计划目标范围，则发出提示信号；
选择两种或者多种原料中的GaO/SiO2来校对，当任意调节都不满足二元碱度目标时，发出预警信号，以提示通过配加辅料来调节二元碱度。
可选地，高炉变料控制方法还包括：
在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，控制焦炭的入炉重量和矿石总重量不变。
可选地，根据原料料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量，包括：
对于烧结矿、球矿或生矿，分别选用一个或者两个料仓；
基于烧结矿的总量在矿石总重量的占比、球矿的总量在矿石总重量的占比、生矿的总量在矿石总重量的占比均满足对应的计划使用范围，确定所选用的料仓中入炉原料的重量。
可选地，根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量之后，还包括：存储各阶段调节的入炉原料配比、在所述入炉原料配比下和冶炼周期内的工艺参数、所得到铁水成分数据。
可选地，高炉变料控制方法还包括：基于入炉原料配比、所述工艺参数和所述铁水成分数据，调节和修正后续入炉原料。
根据本发明的另一方面，提供了一种高炉变料控制装置，包括：
获取模块，用于获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；
计算模块，用于获取高炉生产计划目标数据，根据所述高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；所述入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭；
确定模块，用于根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量；
调节模块，用于根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的高炉变料控制方法。
本发明实施例的技术方案通过获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据以及高炉生产计划目标数据等，确定入炉原料中的焦炭重量，系统根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定矿石的入炉种类和入炉重量，系统根据炉料成分检测数据计算当前二元碱度值，将当前二元碱度值与目标二元碱度值比较，调整各类入炉原料的入炉重量，最终使入炉原料满足计划使用范围，同时满足目标二元碱度值，以实现精准变料，从而减轻人工劳动强度，降低出错率，提高铁水质量合格率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种高炉变料控制方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种高炉变料控制方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图；
图4是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图；
图5是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图；
图6是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图；
图7为本发明实施例提供的一种高炉变料控制装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种实现本发明实施例的高炉变料控制方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例提供了一种高炉变料控制方法，该控制方法可适用于对高炉入炉原料配比进行调节。图1是本发明实施例提供的一种高炉变料控制方法的流程图，参见图1，该控制方法包括：
S101、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
具体地，高炉入炉焦炭负荷目标值β为矿石总重量M1与焦炭总重量M2的比值，可以根据高炉生产计划目标进行设定，即可以根据生产需求、市场条件等来进行设定；矿石总重量M1为各类入炉矿石的重量总和，矿石种类可以包括烧结矿、球矿、生矿等。当根据高炉生产计划目标设定了高炉入炉焦炭负荷目标值β后，系统自动称量各类原料的重量，并且根据各原料的存量设置原料计划使用范围，根据确定的计划使用范围确定矿石总重量M1。
S102、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
具体地，高炉生产计划目标数据可以包括生产需求、市场条件等，通过高炉生产计划目标数据确定高炉入炉焦炭负荷目标值β，根据高炉入炉焦炭负荷目标值β以及矿石总重量M1，可以确定入炉原料中的焦炭总重量M2。
S103、根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量。
具体地，智能系统根据现场情况自动选择料仓。可选地，可以在料仓内部设置料位计、雷达等设备，对料仓内的炉料存量进行检测，智能系统自动选择有炉料的料仓，避开无炉料的料仓。智能系统根据原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量，使各入炉原料在对应的计划使用范围内。
S104、根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
具体地，二元碱度值是是炉料成分中的GaO/SiO2的比值，目标二元碱度值R2可以根据高炉生产计划目标数据确定。炉料成分检测数据可以包括炉料种类和炉料重量等，智能系统可以对炉料成分检测数据进行处理，计算出入炉原料的GaO/SiO2值，根据入炉原料的GaO/SiO2值与目标二元碱度值R2的差值，调整各类入炉原料的入炉重量。可选地，在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，控制焦炭的入炉重量M2和矿石总重量M1不变。矿石总总量M1根据高炉生产计划目标数据确定，与生产的产品、产量等相关，M1的调节，需要人工下指令输入控制系统；焦炭中含CaO、SiO2的量波动很小，而且总占比很小，所以定期校对，输入一个固定值即可，不会对其他参数造成影响，因此调节二元碱度时，可以控制矿石总重量M1和焦炭的入炉重量M2不变。
本实施例的技术方案通过获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据以及高炉生产计划目标数据等，确定入炉原料中的焦炭重量，系统根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定矿石的入炉种类和入炉重量，系统根据炉料成分检测数据计算当前二元碱度值，将当前二元碱度值与目标二元碱度值比较，调整各类入炉原料的入炉重量，最终使入炉原料满足计划使用范围，同时满足目标二元碱度值，以实现精准变料，从而减轻人工劳动强度，降低出错率，提高铁水质量合格率。
可选地，图2是本发明实施例提供的另一种高炉变料控制方法的流程图。参见图2，本实施例提供的控制方法包括：
S201、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
S202、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
S203、根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量。
S204、基于炉料成分检测数据和目标二元碱度值，计算出入炉的烧结矿、球矿、生矿、焦炭中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b。
具体地，智能系统可以根据炉料成分检测数据计算出入炉的烧结矿总量、球矿总量、生矿总量、焦炭总重量M2中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b。
S205、计算a/b值，当a/b值与目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，以使a/b值与目标二元碱度值的偏差在预设范围内。
具体地，预设范围可以是a/b的值与目标二元碱度值R2的偏差在0.01倍以内，即a/b的值在R2±0.01倍范围内。当a/b的值与目标二元碱度值R2的偏差在预设范围外时，即a/b的值与R2的差值大于0.01，或a/b的值与R2的差值小于0.01时，说明入炉碱度高于或低于目标碱度，需要对入炉原料的入炉重量进行调整，并重新计算a/b的值，直到a/b的值与目标二元碱度值R2的偏差在预设范围内。
可选地，图3是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图。参见图3，本实施例提供的控制方法包括：
S301、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
S302、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
S303、根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量。
S304、基于炉料成分检测数据和目标二元碱度值，计算出入炉的烧结矿、球矿、生矿、焦炭中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b。
S305、当a/b值与目标二元碱度值的偏差大于第一预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，减少此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，增加此炉料的入炉重量。
具体地，第一预设值可以为R2+0.01，当a/b值与目标二元碱度值R2的偏差大于第一预设值时，说明入炉碱度高于目标碱度，智能系统筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，减少此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，增加此炉料的入炉重量，智能系统重新计算a/b的值，直到a/b的值在R2±0.01以内，智能系统开始对入炉原料进行称量。
S306、当a/b值与目标二元碱度值的偏差小于第二预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，增加此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，减少此原料的入炉重量。
具体地，第二预设值可以为R2-0.01，当a/b值与目标二元碱度值R2的偏差小于第二预设值时，说明入炉碱度低于目标碱度，智能系统筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，增加此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，减少此炉料的入炉重量，智能系统重新计算a/b的值，直到a/b的值在R2±0.01以内，智能系统开始对入炉原料进行称量。
可选地，图4是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图。参见图4，本实施例提供的控制方法包括：
S401、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
S402、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
S403、根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量。
S404、基于炉料成分检测数据和目标二元碱度值，计算出入炉的烧结矿、球矿、生矿、焦炭中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b。
S405、计算a/b值，当a/b值与目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，以使a/b值与目标二元碱度值的偏差在预设范围内。
S406、在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，如果某种原料的使用比例超出计划目标范围，则发出提示信号。
具体地，在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，除了对筛选出的入炉原料中含CaO最高的原料，和入炉原料中含CaO最少的原料外，还需要对其他入炉原料进行适当调整，保证各入炉原料均在计划使用范围内；如果某种原料的使用比例超出计划目标范围，则发出提示信号提醒高炉技术人员。
S407、选择两种或者多种原料中的GaO/SiO2来校对，当任意调节都不满足二元碱度目标时，发出预警信号，以提示通过配加辅料来调节二元碱度。
具体地，智能系统自动选择两种或者多种原料中的GaO/SiO2来进行校对，当任意调节都不满足二元碱度目标时，系统发出预警信号，提示通过配加辅料类调节二元碱度。辅料用于调节炉渣碱度、成分等作用，辅料可以包括硅石或者白云石。当二元碱度高于计划目标0.01倍时，提示配加硅石调节二元碱度，待高炉技术人员确定执行后，系统自动启动称量硅石配料，系统通过硅石中含CaO及SiO2比例以及所有入炉原料中的GaO/SiO2来确定硅石入炉量，使二元碱度在目标范围内；当二元碱度低于计划目标0.01倍时，提示配加白云石调节二元碱度，待高炉技术人员确定执行后，系统自动启动称量白云石配料，系统通过白云石中含CaO及SiO2比例以及所有入炉原料中的GaO/SiO2来确定白云石入炉量，使二元碱度在目标范围内。配加硅石、白云石等辅料会导致入炉燃料比、矿石总重量变化，极易引发炉况波动，因此需要人工干预执行。
可选地，图5是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图。参见图5，本实施例提供的控制方法包括：
S501、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
S502、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
S503、对于烧结矿、球矿或生矿，分别选用一个或者两个料仓。
具体地，可以根据现场情况或生产需求等，对于烧结矿、球矿或生矿，分别选用一个或者两个料仓进行原料称量。
S504、基于烧结矿的总量在矿石总重量的占比、球矿的总量在矿石总重量的占比、生矿的总量在矿石总重量的占比均满足对应的计划使用范围，确定所选用的料仓中入炉原料的重量。
具体地，智能系统自动选择料仓，基于烧结矿总量与矿石总重量M1的比值、球矿总量与矿石总重量M1的比值、生矿总量与矿石总重量M1的比值均在对应的计划使用范围内进行称量，确定所选用的料仓中入炉原料的重量。
S505、根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
可选地，图6是本发明实施例提供的又一种高炉变料控制方法的流程图。参见图6，本实施例提供的控制方法包括：
S601、获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据。
S602、获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭。
S603、根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量。
S604、根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
S605、存储各阶段调节的入炉原料配比、在入炉原料配比下和冶炼周期内的工艺参数、所得到铁水成分数据。
具体地，系统对任意阶段调节的入炉原料配比进行存储，对该入炉原料配比下的冶炼周期内的工艺参数进行存储，并且得到该变料及对应条件下冶炼产生的铁水成分数据。可选地，若铁水成分数据在目标范围内，系统判定该次变料精准，同时，系统会对该冶炼周期内高炉的所有工艺参数进行统计和存储；若铁水成分不在目标范围内，系统判定该次变料不精准，同时，系统会对该冶炼周期内高炉的所有工艺参数进行统计和存储。
S606、基于入炉原料配比、工艺参数和铁水成分数据，调节和修正后续入炉原料。
具体地，基于入炉原料配比、工艺参数和铁水成分数据，系统对铁水成分数据进行判别，无论系统判别为变料精准或变料不精准，系统均会对该冶炼周期内的高炉部分工艺参数进行还原处理；其中，部分工艺参数可以包括高炉风量、氧量、风温、湿度等高炉铁水质量的影响系数，还原处理可以是将多次变料的高炉部分工艺参数还原为统一数据，目的是控制变量。系统将工艺参数还原后，可以得到理论铁水质量成分数据，根据理论铁水质量成分数据，系统重新判别该次变料的精准度，同时系统发出提示信号通知高炉技术人员是否需要对后续入炉原料进行调节和修正。系统通过长期大量的变料信息，不断调节和修正，系统执行变料的精准度可以不断提高。
本发明实施例还提供了一种高炉变料控制装置，图7为本发明实施例提供的一种高炉变料控制装置的结构示意图。参见图7，该控制装置包括：
获取模块1，用于获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；
计算模块2，用于获取高炉生产计划目标数据，根据高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭；
确定模块3，用于根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量；
调节模块4，用于根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
本发明实施例还提供了一种电子设备10，该电子设备10用于处理高炉变料控制方法的问题。
图8为本发明实施例提供的一种实现本发明实施例的高炉变料控制方法的电子设备的结构示意图，如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM12以及RAM13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如高炉变料控制方法。
在一些实施例中，高炉变料控制方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的高炉变料控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行高炉变料控制方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种高炉变料控制方法，其特征在于，包括：
获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；
获取高炉生产计划目标数据，根据所述高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；所述入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭；
根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量；
根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量，包括：
基于炉料成分检测数据和目标二元碱度值，计算出入炉的烧结矿、球矿、生矿、焦炭中CaO的含量总和a、以及SiO2的含量总和b；
计算a/b值，当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，以使a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围内。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差在预设范围外时，调整至少一种入炉原料的入炉重量，包括：
当a/b值与所述目标二元碱度值的偏差大于第一预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，减少此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，增加此炉料的入炉重量；
当a/b值与目标二元碱度值的偏差小于第二预设值时，筛选出入炉原料中含CaO最高的原料，增加此原料的入炉重量，筛选出入炉原料中含CaO最少的原料，减少此原料的入炉重量。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，如果某种原料的使用比例超出计划目标范围，则发出提示信号；
选择两种或者多种原料中的GaO/SiO2来校对，当任意调节都不满足二元碱度目标时，发出预警信号，以提示通过配加辅料来调节二元碱度。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
在调节入炉原料的重量来控制二元碱度时，控制焦炭的入炉重量和矿石总重量不变。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据原料料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量，包括：
对于烧结矿、球矿或生矿，分别选用一个或者两个料仓；
基于烧结矿的总量在矿石总重量的占比、球矿的总量在矿石总重量的占比、生矿的总量在矿石总重量的占比均满足对应的计划使用范围，确定所选用的料仓中入炉原料的重量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量之后，还包括：存储各阶段调节的入炉原料配比、在所述入炉原料配比下和冶炼周期内的工艺参数、所得到铁水成分数据。
8.根据权利要求7中所述的方法，其特征在于，还包括：基于入炉原料配比、所述工艺参数和所述铁水成分数据，调节和修正后续入炉原料。
9.一种高炉变料控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取高炉入炉焦炭负荷目标值、矿石总重量数据；
计算模块，用于获取高炉生产计划目标数据，根据所述高炉生产计划目标数据和矿石总重量数据确定入炉原料中的焦炭重量；所述入炉原料至少包括烧结矿、球矿、生矿和焦炭；
确定模块，用于根据料仓的分布情况和原料的计划使用范围确定烧结矿、球矿、生矿的入炉种类和入炉重量；
调节模块，用于根据炉料成分检测数据和目标二元碱度值，调整各类入炉原料的入炉重量。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的高炉变料控制方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116479194A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-25 | 中钢石家庄工程设计研究院有限公司 | 一种高炉炼铁自适应承重方法、装置、电子设备及介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020047775A (ko) * | 2000-12-14 | 2002-06-22 | 이구택 | 소결광 염기도 제어방법 |
| CN1403593A (zh) * | 2002-10-17 | 2003-03-19 | 浙江大学 | 一种利用智能控制系统控制高炉冶炼的方法 |
| RU2240351C2 (ru) * | 2002-04-22 | 2004-11-20 | Открытое акционерное общество "Новолипецкий металлургический комбинат" (ОАО "НЛМК") | Способ ведения доменной плавки |
| CN103374638A (zh) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | 上海宝信软件股份有限公司 | 一种高炉配料闭环控制方法 |
| CN111100961A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-05 | 武钢集团昆明钢铁股份有限公司 | 普通矿与钒钛矿互换快速获取稳定指标的高炉冶炼方法 |
-
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- 2022-08-04 CN CN202210932302.7A patent/CN115287382A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020047775A (ko) * | 2000-12-14 | 2002-06-22 | 이구택 | 소결광 염기도 제어방법 |
| RU2240351C2 (ru) * | 2002-04-22 | 2004-11-20 | Открытое акционерное общество "Новолипецкий металлургический комбинат" (ОАО "НЛМК") | Способ ведения доменной плавки |
| CN1403593A (zh) * | 2002-10-17 | 2003-03-19 | 浙江大学 | 一种利用智能控制系统控制高炉冶炼的方法 |
| CN103374638A (zh) * | 2012-04-26 | 2013-10-30 | 上海宝信软件股份有限公司 | 一种高炉配料闭环控制方法 |
| CN111100961A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-05 | 武钢集团昆明钢铁股份有限公司 | 普通矿与钒钛矿互换快速获取稳定指标的高炉冶炼方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 蒲军;杨玻;刘晶波;: "重钢炼铁用原料结构调整实践", 河北冶金, no. 04 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116479194A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-25 | 中钢石家庄工程设计研究院有限公司 | 一种高炉炼铁自适应承重方法、装置、电子设备及介质 |
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