基于数据驱动的白云鄂博矿高炉炼铁过程的建模及优化研究

项目名称： 基于数据驱动的白云鄂博矿高炉炼铁过程的建模及优化研究

项目编号： No.61164018

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 崔桂梅

作者单位： 内蒙古科技大学

项目金额： 50万元

中文摘要： 本课题针对包钢对白云鄂博矿高炉炼铁过程的高成本问题，综合利用各类基于数据驱动的算法，深层次的挖掘包钢高炉炼铁过程的海量数据，寻求低碳炼铁的最优生产模式。鉴于炉温及煤气流分布是影响高炉稳定顺行及炼铁成本的主要因素，本课题重点研究基于数据的铁水硅含量[Si]建模、高炉煤气流分布建模及建立炼铁过程优化操作模式问题，形成基于数据驱动的高炉操作优化控制体系，将丰富基于数据驱动的建模及优化理论。本课题的研究，将在高炉低耗、高效、优质、长寿方面实现新的突破，对高炉冶金行业的节能降耗具有重要意义，也可减少中国钢铁业对进口铁矿石的依赖程度。

中文关键词： 高炉炼铁；数据挖掘；炉温预测；喷煤优化；煤气流分布

英文摘要：

英文关键词： Blast Furnace Iron-making；Data Mining；Furnace Temperature Prediction；Coal Injection Optimization；Gas Flow Distribution