高爐爐況預(yù)測(cè)模型的研究現(xiàn)狀及展望

張學(xué)飛，胡賓生，貴永亮

(河北聯(lián)合大學(xué)冶金與能源學(xué)院，河北唐山 063009)

0 引言

高爐生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及到裝料制度、送風(fēng)制度、熱制度和造渣制度。高爐爐況是高爐冶煉過(guò)程中的一個(gè)綜合指標(biāo)，是對(duì)高爐四大操作制度是否合理的一個(gè)綜合評(píng)判，四大操作制度決定了高爐爐況，反過(guò)來(lái)，高爐爐況又決定了四大操作制度的選擇調(diào)整。高爐爐況的好壞不僅對(duì)高爐冶煉過(guò)程具有重要影響，而且對(duì)高爐的壽命也有重要影響［1］，因此，對(duì)高爐爐況進(jìn)行預(yù)測(cè)就顯得尤為重要了。目前對(duì)高爐爐況的預(yù)測(cè)模型主要分為基于知識(shí)的預(yù)測(cè)模型和基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型兩大類。

1 高爐爐況預(yù)測(cè)的復(fù)雜性

高爐爐況是高爐冶煉過(guò)程中的一個(gè)重要指標(biāo)，它會(huì)受到許多因素(主要工藝因素見(jiàn)表1所示)的影響，并且這些因素之間的關(guān)系是錯(cuò)綜復(fù)雜的，例如:透氣性指數(shù)是影響高爐爐況的一個(gè)重要因素，透氣性指數(shù)除了與風(fēng)量﹑全壓差有關(guān)之外，還與風(fēng)溫、噴煤量、焦比等許多工藝因素都有關(guān)，很難用一個(gè)確定的數(shù)學(xué)公式來(lái)精確描述。目前，大多數(shù)的研究者都是從中選擇部分工藝參數(shù)來(lái)描述高爐爐況，李啟會(huì)［2］等就選取了風(fēng)溫、風(fēng)量、透氣性指數(shù)、鐵水中硅含量、全壓差、料速來(lái)描述高爐爐況;崔桂梅、甄常亮［3］等選擇風(fēng)量、風(fēng)溫、爐頂壓、熱風(fēng)壓、噴煤量、綜合負(fù)荷作為模型的參數(shù)來(lái)描述高爐爐況。這類方法都是從影響高爐爐況的工藝參數(shù)中挑選了幾種重要的工藝參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)高爐爐況，不可避免的會(huì)丟掉一些高爐爐況的原有特征，另一方面這些工藝參數(shù)對(duì)高爐爐況的影響權(quán)重排序也有待進(jìn)一步研究，但比起只靠人工經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷高爐爐況來(lái)說(shuō)有了很大的進(jìn)步。

表1 高爐爐況工藝參數(shù)

續(xù)表1

2 基于知識(shí)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型

基于知識(shí)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型也稱為理論模型，即根據(jù)現(xiàn)有的公理或定理建立起來(lái)的精確描述高爐冶煉過(guò)程的模型，它是以人們對(duì)該類現(xiàn)象的正確認(rèn)識(shí)為基礎(chǔ)的。從考慮維數(shù)的角度又可分為一維模型、二維模型、三維模型。

一維模型中的典型代表是1927年提出的理查德圖模型［4］(Reichardt Diagram Model)，該模型是以高溫區(qū)的熱平衡為基礎(chǔ)的單純的用熱力學(xué)來(lái)計(jì)算高爐各部分的溫度，將高爐按溫度從爐頂?shù)綘t底分為五部分，并假定爐溫在高爐各部分的縱向變化為直線，然后用能量守恒定理來(lái)計(jì)算各處的爐料和煤氣溫度的辦法;1964年提出的里斯特(Rist)操作線模型［5］也是一維模型，該模型認(rèn)為在煤氣上升與爐料下降的逆流中，不僅有能量的交換，還有爐料氧原子遷移到煤氣中的過(guò)程;氧原子的來(lái)源主要有三類:爐料中鐵礦帶入，爐料中其他的氧化物，風(fēng)口吹入得熱風(fēng);氧原子的遷移過(guò)程分四類:鐵氧化物的直接還原，鐵氧化物的間接還原，爐料中其他物質(zhì)與爐氣的交換，風(fēng)口碳燃燒;幾種碳原子遷移過(guò)程中的μ相等。這類模型幾乎都是離線模型，在實(shí)際生產(chǎn)中進(jìn)行應(yīng)用存在比較大的困難。

到了20世紀(jì)80年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度得到了極大提高，用有限元的思想來(lái)解復(fù)雜的偏微分方程不再是夢(mèng)想。在此期間，人們提出了許多二維和三維的高爐數(shù)學(xué)計(jì)算模型，這些數(shù)學(xué)模型大部分采用偏微分方程進(jìn)行建模，通過(guò)解偏微分方程的方法來(lái)求解高爐爐況，著名的數(shù)學(xué)模型主要有Sugata和Sugiyama開(kāi)發(fā)的BRIGHT模型和由Yagi和Takeda開(kāi)發(fā)的Omori模型［6～8］。

自20世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著有限元軟件的發(fā)展，運(yùn)用專門的模擬軟件對(duì)高爐進(jìn)行建模與解析的模型大量出現(xiàn)，這些模型主要是針對(duì)高爐局部進(jìn)行的研究。主要有:布料模型［9～10］、風(fēng)口燃燒模型［11～13］等。這些模型加深了人們對(duì)高爐局部運(yùn)行情況的認(rèn)識(shí)，但難于應(yīng)用于在線運(yùn)行。

3 基于數(shù)據(jù)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型

基于數(shù)據(jù)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型既不依靠人們對(duì)高爐冶煉過(guò)程規(guī)律的認(rèn)識(shí)，也不依靠人們對(duì)高爐各項(xiàng)參數(shù)的正確分類(大多數(shù)情況下人們并不具備這種能力)，而是以收集到的高爐生產(chǎn)中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)為樣本，用這些樣本來(lái)訓(xùn)練一定的模式識(shí)別機(jī)器，基本思路如圖1所示。

圖1 基于數(shù)據(jù)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型示意圖

首先，用各種檢測(cè)手段盡可能多的采集高爐生產(chǎn)中的相關(guān)數(shù)據(jù)，采集到的數(shù)據(jù)不可避免的有許多誤差或數(shù)量級(jí)相差很大，這時(shí)要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行特征提取，最后輸入機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完畢后即可進(jìn)行預(yù)測(cè)?；跀?shù)據(jù)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型根據(jù)訓(xùn)練機(jī)器理論的不同主要分為基于模糊數(shù)學(xué)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型、基于支持向量機(jī)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型。

3.1 基于模糊數(shù)學(xué)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型

高爐冶煉過(guò)程非常復(fù)雜，涉及到許多參數(shù)，對(duì)參數(shù)的評(píng)價(jià)很難用一個(gè)確定的界線來(lái)進(jìn)行。這種爐況預(yù)測(cè)模型通過(guò)引入模糊數(shù)學(xué)中隸屬函數(shù)的概念對(duì)高爐工藝參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而進(jìn)行爐況預(yù)測(cè)。應(yīng)用較早且影響較大的當(dāng)屬日本川崎公司在1975開(kāi)發(fā)發(fā)的GO—STOP系統(tǒng)［7］，為了評(píng)價(jià)高爐爐況，GO—STOP系統(tǒng)抽取了高爐冶煉的17個(gè)操作參數(shù)、8個(gè)復(fù)合參數(shù)和4個(gè)趨勢(shì)參數(shù)，其推理過(guò)程如圖2所示。

圖2 GO—STOP系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)

GO——STOP系統(tǒng)雖然取得了較大的成功，但其將每個(gè)參數(shù)的GS值固定的分為0、1、2三個(gè)數(shù)值，未反應(yīng)出操作參數(shù)漸變對(duì)爐況的影響。吳勝利、劉茂林［5］，李啟會(huì)、劉祥官［3］針對(duì)GO——STOP這一情況進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)設(shè)置評(píng)價(jià)矩陣，參數(shù)重要性矩陣。實(shí)現(xiàn)了操作參數(shù)漸變對(duì)爐況影響的評(píng)價(jià)。

3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型

1943年，心理學(xué)家McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家Pitts在《Bulletion of Mathematical Biophysics》上提出了用數(shù)理邏輯來(lái)描述人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法［14］，揭開(kāi)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的序幕。自20世紀(jì)80年代以來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了突破性的發(fā)展，其在處理大量有噪音，非線性的數(shù)據(jù)方面有巨大的優(yōu)勢(shì)，理論上講，它可以逼近任意維的曲線或曲面，因此被廣泛用于分類、預(yù)測(cè)等方面?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐爐況預(yù)測(cè)模型是指通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量經(jīng)過(guò)處理的實(shí)際高爐生產(chǎn)的工藝數(shù)據(jù)的大量學(xué)習(xí)，抽取出每一個(gè)影響因素對(duì)爐況影響的權(quán)值因子，從而對(duì)爐況進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前大多數(shù)學(xué)者都是運(yùn)用誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行爐況預(yù)測(cè)，基本的BP網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱藏層、輸出層三層組成。

浙江大學(xué)的劉金餛、王樹(shù)青［15］在1998年開(kāi)發(fā)了高爐異常爐況神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，基于模糊規(guī)則建立模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)分為:輸入層、前提隸屬函數(shù)層、前提層、規(guī)則層、輸出層。異常爐況作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，有關(guān)工藝參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)隸屬度的調(diào)整。東北大學(xué)的王玉濤、夏靖波、周建常、王師［16］等人在1999年采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高爐爐況的診斷。系統(tǒng)采用按診斷故障類型劃分的模塊化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)采用自學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)模擬診斷推理過(guò)程并調(diào)整上述特征因子權(quán)重、模糊等級(jí)的界限值以及規(guī)則的可信度。盧虎生、高斌［17］等開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)抽取專家系統(tǒng)的規(guī)則，取得了較好效果。其主要方法是首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)建立高爐爐況的邏輯推理網(wǎng)絡(luò)，然后建立相應(yīng)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后將多組已知爐況的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，獲取相應(yīng)的隸屬度，從而結(jié)合規(guī)則庫(kù)進(jìn)行判斷爐況。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)于高爐異常爐況診斷以及爐熱預(yù)報(bào)方面，在某些具有大樣本數(shù)據(jù)的高爐上取得了不錯(cuò)的應(yīng)用效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)建立模型的能力，克服了專家系統(tǒng)的知識(shí)提取困難、可移植性差等缺點(diǎn)，但存在算法只有在大樣本數(shù)據(jù)下有效，容易陷入局部最優(yōu)解等不足。由于實(shí)際情況下的很多高爐異常爐況的征兆數(shù)據(jù)常常是小樣本數(shù)據(jù)，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在很多高爐上使用效果并不理想。

3.3 基于支持向量級(jí)的高爐爐況預(yù)測(cè)摸型

支持向量機(jī)(SVM)起源于20世紀(jì)90年代，它是從統(tǒng)計(jì)理論發(fā)展來(lái)的，建立在VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上的一種方法，它在保證機(jī)器學(xué)習(xí)能力的同時(shí)又可以獲得最佳的泛化性能。最近幾年在高爐爐況預(yù)測(cè)方面開(kāi)始得到應(yīng)用，如曲飛、吳敏［1］等設(shè)計(jì)的最小二乘支持向量機(jī)法，崔桂梅、鄢常亮［18］等基于向量機(jī)建立的高爐向涼向熱模型。一方面它避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)學(xué)習(xí)和對(duì)小樣本不適用的問(wèn)題;另一方面它通過(guò)核函數(shù)巧妙的解決了維數(shù)問(wèn)題。

4 高爐爐況預(yù)測(cè)模型的發(fā)展

自上世紀(jì)50年代以來(lái)，隨著數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)等基礎(chǔ)學(xué)科的飛速發(fā)展，高爐爐況預(yù)測(cè)方法也發(fā)生了巨大的變化，并取得了大量的研究成果，一方面隨著仿真模擬的出現(xiàn)，加深了人們對(duì)高爐運(yùn)行規(guī)律的理解，并且也驗(yàn)證了一些高爐運(yùn)行規(guī)律，但在實(shí)際應(yīng)用中很難再線運(yùn)行;另一方面也開(kāi)發(fā)了許多運(yùn)用模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、向量機(jī)的黑盒離線、在線高爐爐況預(yù)測(cè)模型，該類模型只是從統(tǒng)計(jì)的角度預(yù)測(cè)爐況，缺少對(duì)高爐運(yùn)行原理的結(jié)合。高爐爐況預(yù)測(cè)模型應(yīng)該走多模型復(fù)合化的道路，在結(jié)合人工智能的同時(shí)也應(yīng)重視已知的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，將二者有機(jī)結(jié)合起來(lái)，即基于知識(shí)和數(shù)據(jù)綜合利用的爐況預(yù)測(cè)模型。

5 結(jié)語(yǔ)

1)高爐爐況預(yù)測(cè)模型分為基于知識(shí)和基于數(shù)據(jù)兩大類，基于知識(shí)的數(shù)學(xué)模型投入實(shí)際運(yùn)行的比較少，大多是針對(duì)高爐局部的研究;基于數(shù)據(jù)的高爐預(yù)測(cè)模型包括基于模糊理論、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于向量機(jī)。目前投入實(shí)際運(yùn)行的大多數(shù)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高爐爐況。

2)高爐爐況預(yù)測(cè)模型的發(fā)展趨勢(shì)是注重?cái)?shù)據(jù)與知識(shí)的結(jié)合，在改進(jìn)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)理論的同時(shí)也要結(jié)合高爐知識(shí)進(jìn)行爐況預(yù)測(cè)。

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