矿热炉炉况在线辨识与趋势预测技术研究及应用

矿热炉（亦称埋弧炉）是一种基础工业设备，主要用于生产硅锰、碳锰、硅铁、锰铁、铬铁、钨铁、低镍生铁等各类铁合金，以及磷、电熔镁砂等各种工业原料。矿热炉属典型高能耗设备，其用电成本占总生产成本的50%~65%。据不完全统计，我国目前建成有不同容量的矿热炉3000余座，总消耗电量占全国总发电量的5%左右。近年来，随着节能减排、碳效优化、雾霾攻坚战等战略的实施，针对冶炼行业的各项能耗与排放标准逐年提高，对冶炼行业的工况辨识及精确控制提出了新的要求。 矿热炉埋弧冶炼过程是一个连续进料、间歇出料的生产过程，每隔一段时间将大量炉内铁水排出的出铁操作会急剧地改变炉内的热能分布及部分区域的矿料结构，导致冶炼过程中炉内温度场分布及固、液、熔融态物料比例的持续变化。并且，国内大多数矿热炉不平衡的短网结构使得注入炉内的三相电能难以平衡，加剧了三相反应区的不平衡发展，同时冶炼生产中的多种操作也带来炉况的迁移或跃变，进一步提高了各反应区炉况趋势的预测难度，严重制约了冶炼过程的精细化生产。因此，亟待研究矿热炉埋弧冶炼过程中的工况辨识及趋势预测技术。 本文基于影子趋势对比的矿热炉炉况在线辨识及趋势预测技术，通过采集矿热炉内各部位的温度、电流、电压等数据，并结合现代数据挖掘与机器学习技术，建立了一种基于影子趋势对比的炉况在线辨识及趋势预测方法。首先，通过传感器实时监测各部位的温度、电流、电压等数据，并将数据进行实时汇总和分析。其次，利用数据挖掘技术对历史数据进行深度学习，建立了矿热炉埋弧冶炼过程中各个工况参数之间的关联模型。最后，基于机器学习算法和大数据分析，建立了炉况趋势预测模型，实现了对矿热炉在生产过程中可能出现的各种工况变化进行在线辨识和趋势预测，有效提高了冶炼过程的精细化生产。 通过实验验证，本文提出的基于影子趋势对比的矿热炉炉况在线辨识及趋势预测技术在实际生产中取得了显著的效果。首先，实现了对矿热炉埋弧冶炼过程中不同工况下温度、电流、电压等参数的在线辨识，可以实时监测炉内各个反应区的热能分布及物料结构变化，为冶炼工艺的实时调整提供了依据。其次，通过对矿热炉历史数据的深度学习与分析，实现了对炉内各种工况变化的趋势预测，可以提前预警可能发生的炉况变化，为生产管理人员提供了及时的决策支持。最后，通过对比实际生产数据与预测结果，验证了本文提出的炉况在线辨识及趋势预测技术的准确性和可靠性。 总的来说，本文提出的基于影子趋势对比的矿热炉炉况在线辨识及趋势预测技术，对于解决矿热炉埋弧冶炼过程中工况辨识与趋势预测难题具有重要的意义。该技术不仅可以提高矿热炉生产过程的自动化程度和智能化水平，还可以有效降低能耗和排放，实现节能减排目标，为我国冶金工业的可持续发展提供了新的技术支持。通过不断优化和完善，该技术还具有良好的推广应用前景，可以在冶金工业的其他相关领域得到更广泛的应用和推广。希望本文的相关研究成果能够为相关领域的科研人员和生产管理者提供一定的借鉴和参考，推动我国冶金工业的高质量发展。