数据驱动的高炉料面优化决策模型：提升煤气利用率与生产效率

本文主要探讨的是"基于数据驱动的高炉料面优化决策模型研究"，针对高炉炼铁这一工业过程中能耗高、排放量大、环境污染严重的现实问题，着重研究如何通过优化炉料分布来提升煤气利用效率，从而实现节能减排和炉况的长期稳定运行。传统的经验式料面形状决策方法往往难以适应炉况变化，因此，作者提出了一个创新的方法。 首先，研究者基于现场收集的实际数据，构建了一个考虑生产实际约束（如高炉工艺参数限制）和变量上下限的优化模型，以煤气利用率作为核心评价指标。这一步旨在寻求在满足工艺条件的同时，最大化煤气的使用效率，这是提高生产效率和降低环境影响的关键。 为了进一步提高模型的精确度和实时决策能力，文中引入了误差补偿超限学习机（ELM）技术。ELM是一种高效的神经网络算法，它能够在较少的学习步骤中建立起复杂的非线性关系，有效减小模型与实际生产过程之间的误差，确保优化决策的准确性。 接着，借助带有约束条件的自适应粒子群算法（APSO），研究人员对优化模型进行求解。APSO是一种群体智能优化算法，能够有效地搜索优化空间，适应不同的约束条件，并找到全局最优解。这种方法的应用使得模型能在动态的生产环境中提供实时且有效的决策支持。 通过仿真实验，研究者验证了所提出的模型和优化方法的有效性和实用性。实验结果显示，该高炉料面优化决策模型能够根据生产状况的变化实时调整料面形状，满足现场生产需求，显著提高了高炉的运行效率和稳定性。 文章的关键词包括：高炉布料、料面优化、煤气利用率、约束条件、超限学习机以及自适应粒子群算法。研究结论对于改进高炉炼铁行业的实践操作具有重要意义，也为其他工业过程的优化决策提供了有价值的参考。该研究成果发表在《控制理论与应用》杂志2018年第35卷第3期，引用时需要遵循作者提供的文献标识码A和中图分类号TP273。