CN118129491A - 一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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及燃料的配比，反馈至烧结现场并启动熔剂料仓和燃料料仓分别按照更新后的配比进行下料。本发明在稳定控制了烧结矿二元碱度的情况下，考虑熔剂调整时对燃料的综合影响，通过构建目标求解方程，一步实现了熔剂配比和燃料配比的同步调整，不仅提高了烧结矿的合格率及生产效率，有效改善了产品质量，还降低了生产成本，经济效益高。

Description

一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法

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设备检测的烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法。

背景技术

烧结矿制备的过程中，二元碱度的稳定对于产品质量、能源消耗和环境影响至关重要，然而由于生产过程中原燃料成分的波动，导致生产中经常出现生产出碱度不合格的烧结矿。为了控制烧结矿的质量，目前常用的是烧结矿化学成分检测法，但是由于烧结矿成分检测，从采样、制样，到分析得到化学产品，所经历的时间需要2-4个小时，导致检测结果对生产指导的意义不大。为了解决这个问题，根据烧结原理，使用LIBS在二混后添加LIBS设备，实时检测混合料化学成分，然后根据烧结原理，计算得到烧结矿化学成分信息。这样做可以大大减少检测时间，得到调整意见。

当生产的烧结矿碱度在于目标值偏差时候，需要调整原燃料的配比，以达到稳定碱度的目的。由于烧结生产中的二元碱度，是由SiO₂和CaO决定的，SiO₂的主要来自混匀矿，由于混匀矿配比收到TFe限制，配比并不能轻易修改，因此并不能通过调整混匀矿来调整SiO₂的含量，只能通过调整辅料配比来调整CaO以达到调整烧结矿碱度。但现有技术中并没有很好的解决办法，因此，如何高效率、准确地调整烧结矿配料以实现稳定成品烧结矿质量，一直是行业内亟需解决的问题。

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，本发明提供了一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法。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、准确调整原燃料配比，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：

本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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pct值，ptc值为熔剂影响燃料的比例，设定时以1％生石灰对燃料的影响程度为准；

步骤3：设定调控熔剂料仓和调控燃料料仓，使用的熔剂种类至少为两种；

步骤4：获取现场配料系统的基础数据；

步骤5：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6：将步骤5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和燃料下料配比，并返回至步骤3中，更新熔剂料仓下料配比和燃料料仓下料配比，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5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4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。

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、混合料中燃料的配比；

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、燃料的配料方案，通过调整选定的需要调整的熔剂间的配比，并且在调整熔剂配料方案的同时考虑调整的熔剂中包含生石灰时对燃料的影响，并同步调整燃料配料方案，最终以使混合料中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，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，p_i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：

Lb_CaO≤P_CaO≤Ub_CaO

R2_r-目标碱度偏差值ΔR≤R2_理论≤R2_r+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，x_i表示调整配料后第i种熔剂的新配比；Lb_CaO、Ub_CaO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；R2_r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x_i，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，调整燃料时，根据以下公式进行调整：

其中，x_燃料表示更新后的燃料使用比例，表示更新前的燃料使用比例，/>表示生石灰熔剂更新前的使用比例，x_生石灰表示调整后熔剂中生石灰条目中的新配比，求解出满足约束条件的x_生石灰，即得到调整后的燃料的新配比。

作为本发明的进一步改进，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5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。

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)本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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和燃料配比，以调控熔剂料仓和燃料料仓的下料量，在稳定控制了烧结矿二元碱度的情况下，考虑熔剂调整时对燃料的综合影响，通过构建目标求解方程，一步实现了熔剂配比和燃料配比的同步调整，不仅提高了烧结矿的合格率及生产效率，有效改善了产品质量，还降低了生产成本，经济效益高。

(2)本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，在调整熔剂配料和燃料配料的过程中，提出了调节烧结矿成本最优的概念，考虑了原料的价格，在满足条件烧结矿碱度的条件下，进行最优化的原燃料(即含有混匀矿、熔剂和燃料的混合料，在实际生产中统称为原燃料)的比例调节，直接降低烧结矿生产成本和冶炼成本。

(3)本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，使用了LIBS设备对原燃料的成分进行检测，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。

(4)本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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。

(5)本发明的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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。

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，本发明的基于LIBS设备检测的烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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R2_r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：设定熔剂调整对燃料的影响分数，设定1％生石灰影响燃料比例参数，即pct值进行计算。pct值一般结合不同厂区实际生产进行确定，通常可取0.1～0.25。

步骤3：设定调控熔剂料仓和调控燃料料仓，使用的熔剂种类至少为两种；

根据检测及计算结果，调整熔剂的配比和燃料的配比，并通过现场配料系统对熔剂料仓和燃料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和燃料配比进行下料。

步骤4：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和燃料配比的方案，在稳定控制烧结矿二元碱度，降低的烧结矿质量情况下波动的情况下，同步考虑熔剂调整对燃料的影响，以实现对燃料的同步优化控制。

步骤5：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R2_d，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R2_d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R2_d：

其中，ws_CaO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6：将步骤5中烧结矿碱度模型预测所得烧结矿的碱度预测值R2_d与步骤1中设定的烧结矿的目标碱度值R2_r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和燃料下料配比，并返回至步骤3中，更新熔剂料仓的下料配比和燃料料仓的下料配比，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5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6.1、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、混合料中燃料的配比，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，w_Cao-no-flux表示混合料中扣除选定调整熔剂后CaO的质量百分数，wh_Cao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6.2、根据烧结矿碱度的偏离程度重新调整熔剂、燃料的配料方案，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P_Cao，与此同时，在调控的熔剂中采用生石灰作为熔剂时，需要考虑调整后对整个混合料中燃料的影响，需要将步骤2中设置的“1％生石灰熔剂对燃料的影响”即pct值，带入计算新的燃料配比，具体计算公式如下：

其中，x_i表示调整配料后第i种熔剂(去除了生石灰后这种熔剂)的新配比，也即调整后的第i种熔剂(去除了生石灰这种熔剂)占整个混合料的质量百分数，求解出x_i即可求解出熔剂调整后的新配比。表示生石灰中含有的SiO₂的质量百分数；/>表示生石灰中含有的CaO的质量百分数。

x_燃料表示更新后的燃料使用比例，表示更新前的燃料使用比例，/>表示生石灰熔剂更新前的使用比例，x_生石灰表示调整后熔剂中生石灰条目中的新使用比例，pct值表示1％生石灰熔剂对燃料的影响参数。

上述公式中，考虑了当熔剂采用生石灰时，调整熔剂配比时对燃料的影响，因此，同步考虑了对燃料配比的调整，从而更符合实际生产需求。具体调控规则为：当混合料中包括n种熔剂(取n≥2的整数)，n种熔剂中包括生石灰熔剂和n-1种其他熔剂，包含三部分组成，即：扣除所有熔剂后混合料中SiO₂的含量+调整后n-1种其他熔剂中SiO₂的含量+调整后生石灰熔剂中SiO₂的含量；同理，P_Cao也包含三部分组成，即：扣除所有熔剂后混合料中CaO的含量+调整后n-1种其他熔剂中CaO的含量+调整后生石灰熔剂中CaO的含量。然后，设定并求解生石灰占混合料的质量百分数，即x_生石灰的值；再考虑调整生石灰熔剂后对燃料的影响，代入pct值，求解调整后的燃料配比x_燃料。

步骤6.3、获得步骤5中LIBS检测的混合料SiO₂和CaO的质量分数检测值分别为wh_CaO，以及使用SVR模型预测的烧结矿SiO₂和CaO的质量分数预测值/>ws_CaO的最近10条数据。计算烧结矿的理论碱度值R2_理论：

式中wh_iCao、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。ws_iCao、/>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6.4、根据不同熔剂的价格，构建以下目标方程：

式中，p_i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6.5、调整时，通过选定需要调整的熔剂种类和燃料，至少选取2种熔剂，通过调整选定占混合料的配比和燃料占混合料的配比，其余物料部分不做调整但所有熔剂和燃料总和占混合料总质量的质量百分数保持不变，在稳定控制烧结矿的二元碱度的基础上，实现烧结矿的质量稳定，并考虑熔剂调整对燃料的影响因素，因此引入如下约束条件：

Lb_CaO≤P_CaO≤Ub_CaO

R2_r-目标碱度偏差值≤R2_理论≤R2_r+目标碱度偏差值

其中，其中Lb_CaO、Ub_CaO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；R2_r表示烧结矿的目标碱度值。x_i和/>分别表示求解后的熔剂、燃料新的配比以及燃料、熔剂求解前的配比。

步骤6.6、求解x_i和x_生石灰，得到熔剂的新配比和燃料的新配比；

使用非线性规划求解得到满足约束条件的x_o，即得到调整后的熔剂除去生石灰熔剂以后，其它熔剂的新配比，也即除去生石灰外，其它熔剂占混合料总质量的质量百分数；与此同时，并求解出满足约束条件的x_生石灰，即得到调整后的生石灰的新配比，与此同时，求得满足约束条件的x_燃料，即燃料占混合料总质量的质量百分数；将求解得到的熔剂、燃料新配比自动输入至现场配料系统中，返回至步骤3中来调控熔剂和燃料料仓的下料量，以更新后的熔剂、燃料新配比进行烧结生产。

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

本实施例的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，包括以下步骤：

步骤1、设定烧结矿目标碱度值R2_r为2.0，设置的目标碱度偏差值ΔR为0.1。

步骤2、设定1％生石灰熔剂影响燃料参数，即pct值为0.1

步骤3、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和燃料的配比，并启动熔剂料仓和燃料料仓按照更新后的配比进行下料。

步骤4、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设备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5、获取步骤4中检测数据，将混合料中CaO、SiO₂的成分检测值：wh_Cao：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％，ws_CaO：10.22wt％，根据烧结矿碱度预测值R2_d的计算公式算出R2_d＝10.22/5.43＝1.88(四舍五入保留两位有效数字)。

步骤6、烧结矿碱度预测值R2_d与烧结矿目标碱度值R2_r相减，求取差值绝对值为ΔR_count＝0.12＞ΔR＝0.1，因此，需要调整熔剂中各熔剂和燃料的配比，具体矫正配料过程如下：

步骤6.1、计算得到当前混合料中扣除步骤3中选定的熔剂后，剩余物料中SiO₂、CaO的质量百分数分别为：w_Cao-no-flux＝5.01wt％。

步骤6.2、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

P_CaO＝5.01+51.80x₁+90.21x₂

根据表1可知，x₂配比为生石灰配比，则新的燃料比例为：

x_燃料＝4.75+(2.6-x₂)*0.1

步骤6.3、计算得到烧结矿的理论碱度值R2_理论：

步骤6.4、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、x_燃料，得到熔剂的新配比x₁为2.30wt％，x₂为3.42wt％，新的x_燃料为4.67wt％，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3中来调控熔剂和燃料料仓的下料量，以更新后的熔剂配比和燃料配比进行烧结生产。

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。

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 (9)

1.一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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pct值，ptc值为熔剂影响燃料的比例，设定时以1％生石灰对燃料的影响程度为准；

步骤3：设定调控熔剂料仓和调控燃料料仓，使用的熔剂种类至少为两种；

步骤4：获取现场配料系统的基础数据；

步骤5：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6：将步骤5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和燃料下料配比，并返回至步骤3中，更新熔剂料仓下料配比和燃料料仓下料配比，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5进行下一轮检测、预测。

2.根据权利要求1所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，其特征在于，步骤4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所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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、混合料中燃料的配比；

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、燃料的配料方案，通过调整选定的需要调整的熔剂间的配比，并且在调整熔剂配料方案的同时考虑调整的熔剂中包含生石灰时对燃料的影响，并同步调整燃料配料方案，最终以使混合料中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所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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，p_i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：

Lb_CaO≤P_CaO≤Ub_CaO

R2_r-目标碱度偏差值ΔR≤R2_理论≤R2_r+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，x_i表示调整配料后第i种熔剂的新配比；Lb_CaO、Ub_CaO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；R2_r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x_i，即得到调整后的各个熔剂的新配比。

6.根据权利要求5所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，其特征在于，调整燃料时，根据以下公式进行调整：

其中，x_燃料表示更新后的燃料使用比例，表示更新前的燃料使用比例，/>表示生石灰熔剂更新前的使用比例，x_生石灰表示调整后熔剂中生石灰条目中的新配比，求解出满足约束条件的x_生石灰，即得到调整后的燃料的新配比。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，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％。

8.根据权利要求1-5中任一项所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，其特征在于，步骤5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。

9.根据权利要求1-5中任一项所述的一种烧结矿二元碱度稳定控制时熔剂及燃料调整方法，其特征在于，所述的烧结矿碱度预测模型采用SVR模型。