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    鋼水“脫氧合金化”配料優(yōu)化方案

    2020-11-30 09:01:26高崢洲朱永晨陳心怡陶昉昀
    科技風(fēng) 2020年30期
    關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    高崢洲 朱永晨 陳心怡 陶昉昀

    摘 要:脫氧合金化是鋼鐵冶煉中的重要工藝環(huán)節(jié),而元素的收得率是衡量脫氧合金化方案優(yōu)劣的重要指標(biāo)之一。本文首先通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測元素的收得率,并以滿足國家標(biāo)準(zhǔn)為條件,建立了成本最低的線性規(guī)劃模型,通過MATLAB求解出結(jié)果,并給出了關(guān)于鋼水脫氧合金化的幾點(diǎn)建議。

    關(guān)鍵詞:脫氧合金化;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);線性規(guī)劃模型;MATLAB

    一、緒論

    (一)問題背景

    在鋼鐵冶煉過程中,脫氧合金化是不可或缺的,對于不同的鋼種以及實(shí)際需求,煉鋼廠需要添加不同配料的脫氧合金劑,最終使得成品鋼能滿足煉鋼廠的實(shí)際需求。而作為判斷脫氧合金劑優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)的重要指標(biāo)——元素的收得率,由于需要在配料前就知道該配料方案的元素收得率,因此如何通過以往的元素收得率數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型,預(yù)測元素收得率,并給出合適的脫氧合金劑的配料方案,且能使成本盡可能低,已經(jīng)成為各大鋼鐵企業(yè)亟待解決的重要問題。

    (二)問題分析

    我們認(rèn)為元素收得率低的主要原因是元素被鋼液中的氧化物氧化了,因此想到可以通過分析合金氧化程度對元素收得率的影響來預(yù)測元素的收得率,而影響合金氧化程度的因素有很多,通過冶金過程中的熱力學(xué)與動力學(xué)反應(yīng)條件可以確定,在合金化過程中,影響合金氧化程度的最重要的因素為:鋼液氧活度、鋼渣中初始不穩(wěn)定氧化物活度、吹氬攪拌強(qiáng)度、鋼液質(zhì)量、鋼渣堿度及鋼液溫度[1]?;诖?,我們以某煉鋼廠的合金配料為例對上述因素進(jìn)行顯著性分析,得出影響Mn元素收得率的主要因素為鋼液質(zhì)量、鋼液氧活度和鋼渣中初始不穩(wěn)定氧化物活度。

    二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    (一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用于模式識別和分類預(yù)測評價(jià)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能由多個層所構(gòu)成,本文采用由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)成的3層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]。

    (二)BP算法推導(dǎo)過程

    根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,我們假設(shè)輸入n個訓(xùn)練樣本:

    三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和求解

    (一)模型建立

    1.輸入輸出層的設(shè)計(jì)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般以每組數(shù)據(jù)的決定影響因素的可測變量作為輸入層,在本文中,我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層為通過顯著性分析得到的鋼液質(zhì)量、鋼液氧活度和鋼渣中初始不穩(wěn)定氧化物活度這三個因素的可測變量,以Mn元素的收得率作為輸出層,因此可以得到輸入層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為3和1。

    2.隱層設(shè)計(jì)

    在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程中,隱層神經(jīng)元數(shù)的確定十分重要,隱層神經(jīng)元個數(shù)過多會導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量大,收斂速度較慢,而個數(shù)過少則可能會導(dǎo)致最后的結(jié)果不夠精確。隱層神經(jīng)元的數(shù)目的確定與問題的復(fù)雜程度、輸入和輸出層的神經(jīng)元數(shù)以及對期望誤差的設(shè)定有關(guān)。在本文中,我們選取隱層神經(jīng)元個數(shù)主要參照了以下的經(jīng)驗(yàn)公式:

    其中,n為輸入層神經(jīng)元個數(shù),m為輸出層神經(jīng)元個數(shù),a為[1,10]之間的常數(shù)[3]。

    根據(jù)上式可以計(jì)算出在本模型中隱層神經(jīng)元的個數(shù)為3~12之間,我們選擇隱層神經(jīng)元個數(shù)為8。

    3.激勵函數(shù)的選取

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常采用Sigmoid可微函數(shù)和線性函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)。本文選擇S型正切函數(shù)tansig作為隱層神經(jīng)元的激勵函數(shù)。而由于網(wǎng)絡(luò)的輸出歸一到[-1,1]范圍內(nèi),因此預(yù)測模型同樣選取S型對數(shù)函數(shù)tansig作為輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)[3]。

    (二)模型求解

    本文對某鋼鐵廠的數(shù)據(jù)預(yù)處理后,共有678條有效數(shù)據(jù)。我們利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行Mn元素收得率的預(yù)測,首先,由于數(shù)據(jù)具有量綱,因此需要先將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,然后才能輸入進(jìn)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練樣本,接著設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的隱層和輸出層的激勵函數(shù)為tansig函數(shù),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)選擇為trainlm函數(shù),網(wǎng)絡(luò)性能函數(shù)設(shè)定為mse,隱層神經(jīng)元數(shù)初始值為8,然后,由于數(shù)據(jù)量過大,按照普通的5000次迭代次數(shù)可能不一定能得到最優(yōu)的預(yù)測效果,因此我們將網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù)epochs設(shè)定為50000次,同時,為了確保網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的精度,我們將期望誤差goal設(shè)定為10-4,學(xué)習(xí)速率lr設(shè)定為0.01。在設(shè)定好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)后,調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并且進(jìn)行預(yù)測,最終得到的Mn的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的比較如下圖所示。

    (三)模型檢驗(yàn)

    我們利用公式誤差=|預(yù)測值-真實(shí)值|真實(shí)值×100%來計(jì)算誤差,得到Mn誤差小于10%的預(yù)測值約占總預(yù)測值的9587%。由此可知,本次的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型達(dá)到了很好的預(yù)測效果,有助于以后對于合金收得率的應(yīng)用研究。

    四、基于線性規(guī)劃的加料模型

    (一)模型建立

    首先,我們查找并得到了不同鋼號的主要合金元素含量的國家標(biāo)準(zhǔn)和常用合金成分(僅列出C、Si、Mn、P、S)及參考價(jià)格,分別如表1、表2所示。

    (二)模型求解

    我們使用線性規(guī)劃模型進(jìn)行優(yōu)化處理,模型中存在唯一全局最優(yōu)解。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB,求解該線性規(guī)劃模型,即可得到成本最小的配料方案。

    五、關(guān)于鋼水脫氧合金化過程的幾點(diǎn)建議

    為了實(shí)現(xiàn)高效節(jié)能、低成本生產(chǎn),我國煉鐵工業(yè)需要多方面采取措施,我們嘗試通過以往的元素收得率數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型,預(yù)測元素收得率,并給出合適的脫氧合金劑的配料方案,且使成本盡可能低來提高鋼鐵廠的競爭力。

    在我們所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測及線性規(guī)劃模型中,為了保證鋼水質(zhì)量的同時最大限度地降低合金鋼的生產(chǎn)成本,可以采用投入不同種類及質(zhì)量的脫氧合金劑,從多個不同的角度入手以降低生產(chǎn)成本。

    首先是從使用的脫氧合金劑入手,混合使用有時并不能達(dá)到良好的效果而且會提高鋼的生產(chǎn)成本。所以可以嘗試研發(fā)新的高效的復(fù)合脫氧合金劑,以提高煉鋼過程中脫氧合金化效率。

    其次我們查閱資料,發(fā)現(xiàn)P和S兩種元素在煉鋼和后續(xù)的脫氧合金化過程中對鋼產(chǎn)品的質(zhì)量存在一定的影響,所以建議在煉鋼的時候加入適當(dāng)促進(jìn)P、S元素脫去的試劑,從而提高貴廠的鋼材質(zhì)。

    最后是根據(jù)適應(yīng)不同鋼種、不同工藝要求的脫氧合金化技術(shù)。針對不同鋼種加入其特有的脫氧合金劑,以實(shí)現(xiàn)對于該鋼種的產(chǎn)量提升。

    參考文獻(xiàn):

    [1]李晶.LF精煉技術(shù)[M].北京:冶金工業(yè)出版社,2009.

    [2]邱晨,羅璟,趙朝文,崔凱輝.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量模型分類預(yù)測研究[J].軟件,2019,40(02):129-132.

    [3]高憲文,張傲岸,魏慶來.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼包精煉終點(diǎn)預(yù)報(bào)[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào),2005(08):726-728.

    [4]崔博.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J].信息技術(shù),2011,35(02):103-105.

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