CN118034214A - 一种基于libs的烧结矿二元碱度稳定控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，属于冶金技术领域。本发明通过设定烧结矿的目标碱度值及目标碱度偏差值，使用LIBS检测混合料中成分含量并导入SVR模型中进行计算，得到烧结矿碱度预测值，并根据碱度预测值的偏离程度，设定配料矫正方法迅速调整并更新现场配料系统中熔剂的配比，反馈至烧结现场并启动熔剂料仓按照更新后的配比进行下料。采用本发明的技术方案能够有效降低成品烧结矿碱度的波动，进而降低生产成本和冶炼成本，并减轻人工配料对烧结矿品质带来的波动，从而提高生产效率和产品质量的稳定性。
Description
技术领域
本发明属于冶金技术领域，更具体地说，涉及一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法。
背景技术
烧结工艺是钢铁、铁合金、耐火材料等行业生产中广泛应用的一项关键技术。在实际生产中，烧结厂将混匀矿、返矿、熔剂、燃料经过一定的配比形成混合料，然后经过烧结工艺得到烧结矿。在成品烧结矿中有一个重要的指标为二元碱度(R2)。在烧结生产过程中，由于原料品种的波动，导致原料成分的波动，生产过程中需要频繁检测烧结矿成分，研究人员通过每间隔一定时间取样一次，化验成品烧结矿的碱度，该方法时滞性强，烧结矿碱度控制灵活性差。
然而由于成品烧结矿的化学成分与它的前一道工序的原料混合料的化学成分具有强相关性，只要稳定混合料的化学成分，即可达到稳定烧结矿的化学成分，因此，可以通过烧结矿的成分检测结果，依据烧结矿的化学成分波动，再对混合料中原料的配比进行调整，进而达到成品烧结矿质量的稳定。但是烧结矿从取样、检测，再到反馈给烧结厂，再进行混合料配比的调整，往往过去了3-4个小时，具有长时滞性。现有的方法使得烧结现场无法及时地调整混合料的配比，以稳定成品烧结矿的合格率。同时，重新调整烧结矿混合料的配料时还存在难度，在检测到烧结矿的成分波动时，通常是依靠人工经验逐步、反复试验以调整配料的配比，配料精度、效率低，难以满足工厂的实际使用需求。
发明内容
1.要解决的问题
针对上述背景技术中记载的不足，本发明提供了一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法。采用本发明的技术方案，可以迅速实现混合料成分检测，并依据检测结果快速、准确调整原料配比以稳定烧结矿的碱度，降低烧结矿的成分波动，从而提高烧结矿的质量。
2.技术方案
为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：
本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，包括如下步骤：
步骤1：根据实际生产需求设定烧结矿的目标碱度值以及目标碱度偏差值；
步骤2：设定调控熔剂料仓，使用的熔剂种类至少为两种；
步骤3：获取现场配料系统的基础数据；
步骤4：采用LIBS设备测量得到混合料中SiO2、CaO的成分检测值，然后将检测所得的SiO2、CaO成分检测值输入烧结矿碱度预测模型中进行预测，得出烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值，并计算烧结矿的碱度预测值，并将混合料中SiO2、CaO的成分检测值、烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值和计算得出的烧结矿的碱度预测值记录在数据库中；
步骤5：将步骤4中烧结矿碱度模型预测所得烧结矿的碱度预测值与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度值进行相减，并求取绝对值，将该绝对值与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度偏差值进行比较；
当绝对值大于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则启动配料矫正方法重新确定出熔剂下料配比，并返回至步骤2中，更新熔剂料仓下料配比，用于后续生产；
当绝对值小于等于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则依照初始配料方案进行生产，进入步骤4进行下一轮检测、预测。
作为本发明的进一步改进，步骤1中，烧结矿目标碱度偏差值ΔR是烧结厂基于生产烧结矿碱度指标要求进行设定的。
作为本发明的进一步改进，步骤3中，现场配料系统中的基础数据包括：各个料仓的下料值、下料反馈值、系统总流量、各个物料的质量分数以及各个物料中各成分的理论质量分数(即物料上标注的各成分含量值)。
作为本发明的进一步改进，所述配料矫正方法为：
首先，获取数据库中混合料中SiO2、CaO的成分检测值、混合料中熔剂的质量百分数及熔剂中SiO2、CaO的配比；
然后，根据SiO2、CaO的成分检测值分别计算，混合料中扣除掉选定需要调整的熔剂内的SiO2、CaO以后，混合料中剩余的SiO2、CaO占混合料总质量的质量百分数；
最后，根据烧结矿碱度的偏离程度重新调整熔剂的配比，所有熔剂配比之和保持不变，通过调整选定的需要调整的熔剂间的配比，以使混合料中SiO2、CaO的质量百分数满足理论值，从而保证烧结矿的碱度预测值维持在偏差允许范围内。
作为本发明的进一步改进，在调整选定熔剂间的配比时，引入选定需调整的熔剂价格，构建目标方程：
式中，pi为选定调整的第i种熔剂的价格，为已知值，求解minF(x)；
根据烧结现场实际情况，引入如下约束条件：
LbCaO≤PCaO≤UbCaO
R2r-目标碱度偏差值ΔR≤R2理论≤R2r+目标碱度偏差值ΔR
其中，表示当前配料模式下选定调整的第i种熔剂在混合料中的配比，xi表示调整配料后第i种熔剂的新配比；LbCaO、UbCaO分别表示CaO的约束下限、上限，/>分别表示的SiO2的约束下限和上限；R2r表示烧结矿的目标碱度值；
采用非线性规划求解目标方程minF(x)，得到满足约束条件的xi，即得到调整后的各个熔剂的新配比。
作为本发明的进一步改进，其特征在于，混合料的成分包括：混匀矿：64.00wt％-70.00wt％，内返矿：10.00wt％-20.00wt％，白云石：0.00wt％-6.00wt％，石灰石：0wt％-4.00wt％，生石灰：0wt％-6.00wt％，焦粉：4.00wt％-5.00wt％。
作为本发明的进一步改进，步骤4中，在进行检测时，LIBS设备每隔3～10分钟测量一次混合料的成分信息，获取混合料中的SiO2、CaO的质量分数，并作为输入值自动输入烧结矿碱度预测模型进行处理，得到烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值，将测量数据和预测数据均记录在数据库中。
作为本发明的进一步改进，所述的烧结矿碱度预测模型采用SVR模型，即支持向量回归模型(support vector regression)。
3.有益效果
相较于现有技术，本发明具备的有益效果如下：
(1)本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，通过采用LIBS设备检测混合料中化学组分的质量百分数，利用SVR算法模型根据检测值来预测烧结矿中化学组分的质量百分数，再根据实际生产情况，结合熔剂价格、烧结矿的目标碱度值及目标碱度偏差值，并采用非线性规划求解得到熔剂配比，以调控熔剂料仓的下料量，一方面提高了烧结矿碱度的稳定性，增加了烧结矿的合格率，从而降低生产成本，改善产品质量，提高产品生产效率。另一方面，采用本发明的技术方案可实现对烧结矿碱度稳定的快速检测和调整，较常规的配料方法而言，显著提高了配料精度及速度。
(2)本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，在调整熔剂配料的过程中，提出了调节烧结矿成本最优的概念，在满足条件烧结矿碱度的条件下，进行最优化的原燃料的比例调节，直接降低烧结矿生产成本和冶炼成本。
(3)本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，通过LIBS检测反馈，并使用SVR烧结矿碱度控制模型，精准调控了烧结矿的碱度，相较于传统的碱度控制模型，在实际生产中表现出更高效、更精准、更可控的特点，对于烧结矿的生产效率和经济效益的提升具有重大的意义。采用本发明的技术方案能够有效降低成品烧结矿碱度的波动，进而降低生产成本和冶炼成本，并减轻人工配料对烧结矿品质带来的波动，从而提高生产效率和产品质量的稳定性。
(4)本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，采用LIBS设备进行检测，能够快速出具检测结果，其不具有放射性，更加的安全，不需要添加放射源，成本更低。
附图说明
图1为本发明的烧结矿碱度控制方法的整体流程图；
具体实施方式
如图1所示，本发明的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，包括以下步骤：
步骤1：根据实际生产需求设定烧结矿的目标碱度值R2r以及目标碱度偏差值ΔR；其中，烧结矿目标碱度偏差值ΔR是烧结厂基于生产烧结矿碱度指标要求进行设定的。
步骤2：设定调控熔剂料仓；
根据检测及计算结果，调整熔剂的配比，并通过现场配料系统对熔剂料仓的下料过程进行控制，在生产过程中，依据更新后的熔剂配比进行下料。
步骤3：获取现场配料系统的基础数据；
现场配料系统包括原燃料配比信息、各原燃料组分信息、料仓库料位、料仓压力等数据，其中，各原燃料组分信息包含原燃料的化学成分及化学成分的质量分数、以及原燃料的价格，原燃料包括混匀矿：64.00％-70.00％，内返矿：10.00％-20.00％，白云石：0.00％-6.00％，石灰石：0％-4.00％，生石灰：0％-6.00％，焦粉：4.00％-5.00％。
需要说明的是，烧结矿在生产过程中，由于原料品种的成分波动，导致烧结矿的实际成分和其目标成分之间往往会存在偏差，从而造成所得烧结矿质量不稳定，波动大的情况。受限于工厂的实际情况，往往难以对混匀矿的成分进行调节，本发明提出通过调整熔剂配比的方案，以稳定烧结矿的碱度，降低烧结矿质量的波动。
步骤4：采用LIBS设备测量得到混合料中SiO2、CaO的成分检测值，然后将检测所得的SiO2、CaO成分检测值输入烧结矿碱度预测模型中进行预测，得出烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值，并计算烧结矿的碱度预测值R2d，并将混合料中SiO2、CaO的成分检测值、烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值和计算得出的烧结矿的碱度预测值R2d记录在数据库中；
具体的，本申请中采用的LIBS设备的型号为GS-LIBS2500。采用此设备可快速检测出混合料中的化学成分，并且此设备不具备放射性，使用不需要添加放射源，使用更安全，成本更低。
更进一步的，本申请中采用的烧结矿碱度预测模型为SVR模型，该模型为现有技术，如“基于LS－SVM的烧结矿化学成分软测量模型研究与应用”一文中提出使用的，使用此模型用以预测烧结矿中SiO2、CaO的成分含量，选用此模型可以准确地预测出烧结矿的成分，为混合料中熔剂配比的调整提供了技术支持，并且根据如下公式进一步计算出烧结矿的碱度预测值R2d：
其中，wsCaO表示烧结矿中CaO的质量分数，表示烧结矿中SiO2的质量分数，将上述数据记录在数据库中。
步骤5：将步骤4中烧结矿碱度模型预测所得烧结矿的碱度预测值R2d与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度值R2r进行相减，并求取绝对值，将该绝对值与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度偏差值进行比较；
当绝对值大于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则启动配料矫正方法重新确定出熔剂下料配比，并返回至步骤2中，更新熔剂料仓的下料配比，用于后续生产；
当绝对值小于等于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则依照初始配料方案进行生产，进入步骤4进行下一轮检测、预测。
其中，本发明提供的配料矫正方法具体包括以下步骤：
步骤5.1、获取数据库中混合料中SiO2、CaO的成分检测值、混合料中熔剂的质量百分数及熔剂中SiO2、CaO的配比，计算混合料中扣除了选定需要调整的熔剂以后，混合料中剩下的SiO2、CaO占混合料总质量的质量百分数，具体如下：
其中，表示混合料中扣除选定调整的熔剂后SiO2的质量百分数，表示混合料中SiO2的质量百分数，/>表示当前配料模式下第i种熔剂中SiO2的质量分数；同理，wCao-no-flux表示混合料中扣除选定调整熔剂后CaO的质量百分数，whCao表示混合料中CaO的质量百分数，/>表示当前配料模式下第i种熔剂中CaO的质量分数；/>表示当前配料模式下第i种熔剂在混合料中的配比。
步骤5.2、根据烧结矿碱度的偏离程度重新调整熔剂的配料方案，当前配料模式下混合料中SiO2和CaO的理论质量分数(也是目标质量分数)分别为Pcao，令：
其中，xi表示调整配料后第i种熔剂的新配比，也即调整后的第i种熔剂占整个混合料的质量百分数，求解出xi即可求解出熔剂调整后的新配比。
步骤5.3、获得步骤4中LIBS检测的混合料SiO2和CaO的质量分数检测值分别为whCaO，以及使用SVR模型预测的烧结矿SiO2和CaO的质量分数预测值/>wsCaO的最近10条数据。计算烧结矿的理论碱度值R2理论：
式中whiCao、表示从数据库中获得的第i个LIBS设备检测混合料的CaO、SiO2质量分数。wsiCao、/>表示第i个烧结矿的CaO、SiO2质量分数的预测值。通过对R2理论值进行优化设计，不仅考虑了混合料中的SiO2和CaO的，而且还考虑了最近一段时间原燃料的烧损，这种方法能够更准确地反映不同组分原料在烧结料中的实际组成比例，计算结果更科学合理，使专业理论知识和实际生产应用更吻合。
步骤5.4、根据不同熔剂的价格，构建以下目标方程：
式中，pi为第i种熔剂的价格，为已知值；通过求解minF(x)，找到烧结现场具体情况下最经济的熔剂调整配比。
步骤5.5、调整时，通过选定需要调整的熔剂种类，至少选取2种熔剂，通过调整选定熔剂之间的配比，其余物料部分不做调整但所有熔剂总和占混合料总质量的质量百分数保持不变，以实现烧结矿的二元碱度调整，保证烧结矿的质量稳定，因此引入如下约束条件：
LbCaO≤PCaO≤UbCaO
R2r-目标碱度偏差值≤R2理论≤R2r+目标碱度偏差值
其中，其中LbCaO、UbCaO分别表示CaO的约束下限、上限，分别表示的SiO2的约束下限和上限；R2r表示烧结矿的目标碱度值。
步骤5.6、求解xo，得到熔剂的新配比；
使用非线性规划求解得到满足约束条件的xo，即得到调整后的熔剂新配比，即每种熔剂占混合料总质量的质量百分数，将求解得到的熔剂新配比自动输入至现场配料系统中，返回至步骤2中来调控熔剂料仓的下料量，以更新后的熔剂配比进行烧结生产。
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，在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
实施例1
本实施例的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，包括以下步骤：
步骤1、设定烧结矿目标碱度值R2r为2.0，设置的目标碱度偏差值ΔR为0.1。
步骤2、根据烧结矿的碱度预测值偏离程度，设定配料矫正方法调整并更新现场配料系统中熔剂的配比，并启动熔剂料仓按照更新后的配比进行下料。
步骤3、本实施例中采用的混合料，其具体成分组成见表1，当混合料一次混合后，采用LIBS检测混合料成分数据，检测结果如表1所示，并记录在数据库中。
步骤4、获取步骤3中检测数据，将混合料中CaO、SiO2的成分检测值：whCao：8.93wt％、4.76wt％输入至烧结矿碱度预测模型中计算得到烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值：/>5.43wt％，wsCaO：10.22wt％，根据烧结矿碱度预测值R2d的计算公式算出R2d＝10.22/5.43＝1.88(四舍五入保留两位有效数字)。
步骤5、烧结矿碱度预测值R2d与烧结矿目标碱度值R2r相减，求取差值绝对值为ΔRcount，＝0.12＞ΔR＝0.1，因此，需要调整熔剂中各熔剂的配比，具体矫正配料过程如下：
步骤5.1、计算得到当前混合料中扣除步骤2中选定的熔剂后，剩余物料中SiO2、CaO的质量百分数分别为：wCao-no-flux＝5.01wt％。
步骤5.2、根据表1可知，当前配料模式下混合料中SiO2和CaO的理论质量分数分别为
PCaO＝5.01+51.80x1+90.21x2
步骤5.3、计算得到烧结矿的理论碱度值R2理论：
步骤5.4、根据表1中SiO2、CaO的约束下限、上限，结合各种熔剂的价格及烧结矿的目标碱度值及目标碱度偏差值，求解目标方程，求解x1、x2，得到熔剂的新配比x1为1.73wt％，x2为3.91wt％，具体见表1所示。
将表1中求解得到的熔剂新配比自动输入至现场配料系统中，返回至步骤2中来调控熔剂料仓的下料量，以更新后的熔剂配比进行烧结生产。
生产过程中，每隔3～10分钟，采用LIBS设备对混合料进行检测，并重复上述步骤进行新一轮的检测和计算，从而保证生产出的烧结矿质量稳定性，提高烧结矿的合格率。
表1烧结矿配料表
注：本表中的物料的价格(单位为：元/吨)可根据实际市场价格的波动进行调整，本表中暂以最近市场价格为准进行计算。
实施例2
本实施例的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，包括以下步骤：
步骤1、设定烧结矿目标碱度值R2r为2.0，设置的目标碱度偏差值ΔR为0.1。
步骤2、根据烧结矿的碱度预测值偏离程度，设定配料矫正方法调整并更新现场配料系统中熔剂的配比，并启动熔剂料仓按照更新后的配比进行下料。
步骤3、本实施例中采用的混合料，其具体成分组成见表1，当混合料一次混合后，采用LIBS检测混合料成分数据，检测结果如表1所示，并记录在数据库中。
步骤4、获取步骤3中检测数据，将混合料中CaO、SiO2的成分检测值：whCao：9.68wt％、4.59wt％输入至烧结矿碱度预测模型中计算得到烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值：/>5.25wt％，wsCaO：11.12wt％，根据烧结矿碱度预测值R2d的计算公式算出R2d＝11.12/5.25＝2.12(四舍五入保留两位有效数字)。
步骤5、烧结矿碱度预测值R2d与烧结矿目标碱度值R2r相减，求取差值绝对值为ΔRcount＝0.12＞ΔR＝0.1，因此，需要调整熔剂中部分熔剂的配比，具体矫正配料过程如下：
步骤5.1、计算得到当前混合料中扣除步骤2中设定的熔剂后SiO2、CaO的质量百分数分别为：wCao-no-flux＝4.63wt％。
步骤5.2、根据表1可知，当前配料模式下混合料中SiO2和CaO的理论质量分数分别为
PCaO＝4.63+51.80x1+90.21x2
步骤5.3、计算得到烧结矿的理论碱度值R2理论：
步骤5.4、根据表1中SiO2、CaO的约束下限、上限，结合各种熔剂的价格及烧结矿的目标碱度值及目标碱度偏差值，求解目标方程，求解x1、x2，得到熔剂的新配比，x1为4.97wt％，x2为2.65wt％，具体见表1所示。
将表1中求解得到的熔剂新配比自动输入至现场配料系统中，返回至步骤2中来调控熔剂料仓的下料量，以更新后的熔剂配比进行烧结生产。
生产过程中，每隔3～10分钟，采用LIBS设备对混合料进行检测，并重复上述步骤进行新一轮的检测和计算，从而保证生产出的烧结矿质量稳定性，提高烧结矿的合格率。
表2烧结矿配料表
更具体地，尽管在此已经描述了本发明的示例性实施例，但是本发明并不局限于这些实施例，而是包括本领域技术人员根据前面的详细描述可认识到的经过修改、省略、例如各个实施例之间的组合、适应性改变和/或替换的任何和全部实施例。权利要求中的限定可根据权利要求中使用的语言而进行广泛的解释，且不限于在前述详细描述中或在实施该申请期间描述的示例，这些示例应被认为是非排他性的。在任何方法或过程权利要求中列举的任何步骤可以以任何顺序执行并且不限于权利要求中提出的顺序。因此，本发明的范围应当仅由所附权利要求及其合法等同物来确定，而不是由上文给出的说明和示例来确定。
除非另有限定，本文使用的所有技术以及科学术语具有与本发明所属领域普通技术人员通常理解的相同的含义。当存在矛盾时，以本说明书中的定义为准。速率、压强、温度、时间、或者其它值或参数以范围、优选范围、或一系列上限优选值和下限优选值限定的范围表示时，这应当被理解为具体公开了由任何范围上限或优选值与任何范围下限或优选值的任一配对所形成的所有范围，而不论该范围是否单独公开了。例如，1-50的范围应理解为包括选自1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49或50的任何数字、数字的组合、或子范围、以及所有介于上述整数之间的小数值，例如，1.1、1.2、1.3、1.4、1.5、1.6、1.7、1.8和1.9。关于子范围，具体考虑从范围内的任意端点开始延伸的“嵌套的子范围”。例如，示例性范围1-50的嵌套子范围可以包括一个方向上的1-10、1-20、1-30和1-40，或在另一方向上的50-40、50-30、50-20和50-10。
Claims (8)
1.一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：根据实际生产需求设定烧结矿的目标碱度值以及目标碱度偏差值；
步骤2：设定调控熔剂料仓，使用的熔剂种类至少为两种；
步骤3：获取现场配料系统的基础数据；
步骤4：采用LIBS设备测量得到混合料中SiO2、CaO的成分检测值，然后将检测所得的SiO2、CaO成分检测值输入烧结矿碱度预测模型中进行预测，得出烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值，并计算烧结矿的碱度预测值，并将混合料中SiO2、CaO的成分检测值、烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值和计算得出的烧结矿的碱度预测值记录在数据库中；
步骤5：将步骤4中烧结矿碱度模型预测所得烧结矿的碱度预测值与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度值进行相减，并求取绝对值，将该绝对值与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度偏差值进行比较；
当绝对值大于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则启动配料矫正方法重新确定出熔剂下料配比，并返回至步骤2中，更新熔剂料仓下料配比，用于后续生产；
当绝对值小于等于步骤1中设定的目标碱度偏差值时，则依照初始配料方案进行生产，进入步骤4进行下一轮检测、预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，步骤1中，烧结矿目标碱度偏差值ΔR是烧结厂基于生产烧结矿碱度指标要求进行设定的。
3.根据权利要求1所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，步骤3中，现场配料系统中的基础数据包括：各个料仓的下料值、下料反馈值、系统总流量、各个物料的质量分数以及各个物料中各成分的理论质量分数。
4.根据权利要求3所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，所述配料矫正方法为：
首先，获取数据库中混合料中SiO2、CaO的成分检测值、混合料中熔剂的质量百分数及熔剂中SiO2、CaO的配比；
然后，根据SiO2、CaO的成分检测值分别计算，混合料中扣除掉选定需要调整的熔剂内的SiO2、CaO以后，混合料中剩余的SiO2、CaO占混合料总质量的质量百分数；
最后，根据烧结矿碱度的偏离程度重新调整熔剂的配比，所有熔剂配比之和保持不变，通过调整选定的需要调整的熔剂间的配比，以使混合料中SiO2、CaO的质量百分数满足理论值，从而保证烧结矿的碱度预测值维持在偏差允许范围内。
5.根据权利要求4所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，调整选定熔剂间的配比时，引入选定需调整的熔剂价格，构建目标方程：
式中，pi为选定调整的第i种熔剂的价格，为已知值，求解minF(x)；
根据烧结现场实际情况，引入如下约束条件：
LbCaO≤PCaO≤UbCaO
R2r-目标碱度偏差值ΔR≤R2理论≤R2r+目标碱度偏差值ΔR
其中，表示当前配料模式下选定调整的第i种熔剂在混合料中的配比，xi表示调整配料后第i种熔剂的新配比；LbCaO、UbCaO分别表示CaO的约束下限、上限，/>分别表示的SiO2的约束下限和上限；R2r表示烧结矿的目标碱度值；
采用非线性规划求解目标方程minF(x)，得到满足约束条件的xi，即得到调整后的各个熔剂的新配比。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，混合料的成分包括：混匀矿：64.00wt％-70.00wt％，内返矿：10.00wt％-20.00wt％，白云石：0.00wt％-6.00wt％，石灰石：0wt％-4.00wt％，生石灰：0wt％-6.00wt％，焦粉：4.00wt％-5.00wt％。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，步骤4中，在进行检测时，LIBS设备每隔3～10分钟测量一次混合料的成分信息，获取混合料中的SiO2、CaO的质量分数，并作为输入值自动输入烧结矿碱度预测模型进行处理，得到烧结矿中SiO2、CaO的成分预测值，将测量数据和预测数据均记录在数据库中。
8.根据权利要求1-5中任一项所述的一种基于LIBS的烧结矿二元碱度稳定控制方法，其特征在于，所述的烧结矿碱度预测模型采用SVR模型。
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