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    基于ARIMA模型的高爐爐缸侵蝕預(yù)測系統(tǒng)

    2022-03-26 06:30:04王妍君劉世亮郭瑞琴唐永輝
    新型工業(yè)化 2022年1期
    關(guān)鍵詞:爐缸內(nèi)襯熱電偶

    王妍君,劉世亮,郭瑞琴,唐永輝

    (同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院,上海 202110)

    0 引言

    高爐煉鐵技術(shù)是目前采用最廣泛的煉鐵方法,占據(jù)全球鐵水產(chǎn)量的95%以上[1-2]。爐缸位于高爐的最底部,是高爐最重要的一個(gè)部位,直接決定了高爐的壽命。高爐進(jìn)入生產(chǎn)后,爐缸內(nèi)襯直接與高溫鐵水接觸[3],當(dāng)內(nèi)襯熱面溫度與鐵水凝固溫度相同時(shí),爐缸內(nèi)襯會(huì)出現(xiàn)渣鐵殼,大大減緩鐵水對(duì)爐缸內(nèi)襯的侵蝕,此時(shí)的凝固界面稱為臨界侵蝕界面。對(duì)于傳統(tǒng)高爐,選取1150℃等溫面[4-5]為臨界侵蝕界面。此時(shí)爐缸內(nèi)襯剩余厚度越大時(shí),爐缸的壽命就會(huì)越長。

    對(duì)于爐缸臨界侵蝕界面的求解,可以采用傳熱學(xué)逆解模型進(jìn)行計(jì)算,利用高爐爐缸的熱電偶溫度、導(dǎo)熱系數(shù)等參數(shù)建立高爐侵蝕模型,計(jì)算較為準(zhǔn)確,容易實(shí)現(xiàn),被眾多學(xué)者應(yīng)用于爐缸的內(nèi)襯侵蝕情況判斷[7]。

    但是這些方法存在一定的局限性,即僅能對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,無法對(duì)爐缸內(nèi)襯侵蝕走勢作出預(yù)測。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)等智能化方法的發(fā)展,利用各種智能算法對(duì)爐缸內(nèi)襯臨界侵蝕界面進(jìn)行預(yù)測成為了可能。

    對(duì)于高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕狀況的研究,一方面,可以采集高爐熱力學(xué)數(shù)據(jù),利用傳統(tǒng)傳熱學(xué)理論對(duì)侵蝕狀況進(jìn)行計(jì)算;另一方面,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)高爐的侵蝕狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測[8-10],跟蹤監(jiān)測內(nèi)襯侵蝕走勢,并對(duì)異常點(diǎn)進(jìn)行安全預(yù)警。兩者結(jié)合起來,獲得高爐爐缸侵蝕預(yù)測系統(tǒng),精準(zhǔn)推斷爐缸內(nèi)襯剩余厚度,定位薄弱位置,對(duì)于提高高爐壽命、預(yù)防事故發(fā)生、促進(jìn)我國高爐的長壽化及可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[11]。

    本文通過收集國內(nèi)大型鋼鐵企業(yè)高爐近兩年的實(shí)測數(shù)據(jù),對(duì)高爐爐缸進(jìn)行傳熱學(xué)計(jì)算,采用兩點(diǎn)法得到高爐爐缸熱力學(xué)數(shù)據(jù)及內(nèi)襯侵蝕狀況的原始數(shù)據(jù)集,根據(jù)數(shù)據(jù)集建立ARIMA時(shí)間序列模型,對(duì)高爐爐缸各點(diǎn)侵蝕狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測,研究成果對(duì)提高高爐壽命和生產(chǎn)安全具有重要意義。

    1 爐缸溫度數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

    圖1是國內(nèi)某大型鋼鐵廠高爐爐缸熱電偶布置圖,對(duì)該高爐爐缸從2019年1月至2021年1月共763天的爐缸側(cè)壁的熱電偶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和記錄。

    圖1中,熱電偶周向布置在高爐爐壁中,相隔一定角度在不同高度下布置有深、淺兩層熱電偶,共240個(gè)熱電偶,每層分布120個(gè),可分別測得較深、較淺處爐缸側(cè)壁的溫度數(shù)據(jù)。

    熱電偶數(shù)據(jù)每天記錄一次,共得到763條溫度數(shù)據(jù),每條數(shù)據(jù)由240個(gè)熱電偶的溫度讀數(shù)組成。由于數(shù)據(jù)采集中,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)異常和數(shù)據(jù)遺漏的情況,因此,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,剔除異常值和補(bǔ)全空值。

    采用拉依達(dá)準(zhǔn)則剔除異常值,計(jì)算公式為:

    數(shù)值缺失位置的熱電偶數(shù)據(jù),采用雙線性插值進(jìn)行補(bǔ)全,即沿爐缸軸向和周向分別進(jìn)行單線性插值,得到全部的數(shù)據(jù)。單線性插值公式如下:

    即:

    2 高爐爐缸侵蝕狀況計(jì)算

    針對(duì)高爐爐缸侵蝕狀態(tài)的推斷,采用逆解法進(jìn)行計(jì)算,即已知導(dǎo)熱系數(shù)、部分幾何邊界、溫度等參數(shù),利用傳熱學(xué)方程求解結(jié)構(gòu)被侵蝕部分的幾何邊界。

    2.1 爐缸侵蝕熱力學(xué)數(shù)學(xué)模型

    本文研究的高爐中,布置了深、淺雙層熱電偶,此時(shí)可以采用一維的兩點(diǎn)法模型進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算量較小,計(jì)算速度快,結(jié)果能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)需求[12]。

    對(duì)于側(cè)壁傳熱,采用圓柱坐標(biāo)建立坐標(biāo)系如圖1所示,導(dǎo)熱微分方程式為:

    其中,為溫度,為圓柱半徑。邊界條件為:

    r=r1時(shí),t=t1;r=r2時(shí),t=t2

    式(4)微分方程式通解為:

    應(yīng)用邊界條件,可以求得解系數(shù)c1、c2為:

    由式(6)和式(7)得到溫度函數(shù)表達(dá)式為:

    由式(8)可知,圓筒壁中的溫度呈對(duì)數(shù)曲線分布。在冶煉過程達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)時(shí),熱流強(qiáng)度q計(jì)算公式為:

    將溫度函數(shù)(8)求導(dǎo)帶入式(10)可得到式(11),即高爐爐缸熱力學(xué)數(shù)學(xué)模型:

    2.2 侵蝕狀態(tài)計(jì)算

    已知高爐爐缸結(jié)構(gòu)圖、熱電偶埋入位置(如圖1所示),以及其熱電偶測溫讀數(shù)(部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1)和各耐材導(dǎo)熱系數(shù)(見表1)[12]。

    表1 耐材導(dǎo)熱系數(shù)

    利用公式(8)(11)即可進(jìn)行MATLAB編程,經(jīng)計(jì)算得到各熱電偶測溫點(diǎn)位處1150℃點(diǎn)的位置。

    對(duì)所有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到763天120個(gè)點(diǎn)位的高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕數(shù)據(jù)。表1中列出了某日0°處熱電偶溫度及侵蝕狀況,經(jīng)過計(jì)算,該角度處所計(jì)算出的1150℃臨界侵蝕面所處半徑從都在6000~7000mm左右,與該處爐缸內(nèi)襯半徑進(jìn)行比較,可以得到該角度不同高度處的侵蝕情況。

    3 ARIMA時(shí)間序列預(yù)測模型

    3.1 ARIMA時(shí)間序列模型

    式中:p—自回歸項(xiàng)數(shù),表示時(shí)序數(shù)據(jù)本身的滯后數(shù)(lags);q—移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù),表示預(yù)測誤差的滯后數(shù)(lags);yt—t時(shí)點(diǎn)的預(yù)測值;μ—常數(shù)項(xiàng);εt—整體誤差值;γi—i階自回歸系數(shù);yt-i—t-i階預(yù)測值;φi—i階移動(dòng)平均系數(shù);εt-i—t-i階誤差。

    高爐爐缸侵蝕數(shù)據(jù)形成的時(shí)間序列為非平穩(wěn)序列,采用ARIMA模型對(duì)高爐爐缸侵蝕數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,可以分析爐缸侵蝕狀況的發(fā)展趨勢,獲得侵蝕預(yù)測值。

    表2 某日0°處熱電偶溫度及侵蝕計(jì)算結(jié)果

    3.2 預(yù)測模型參數(shù)的確定及檢驗(yàn)方法

    (1)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)及平穩(wěn)化處理。在建立基于ARIMA方法的預(yù)測模型時(shí),首先需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。如果時(shí)間序列數(shù)具有常數(shù)均值和常數(shù)方差,且任意兩個(gè)相隔k個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)組的協(xié)方差相同,則稱該時(shí)間序列為平穩(wěn)序列[15]。平穩(wěn)序列中,隨機(jī)變量會(huì)大量減少,有助于進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測。為了滿足平穩(wěn)性要求,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理,即差分處理,對(duì)時(shí)間序列 相距一期的兩個(gè)時(shí)序值之間做減法運(yùn)算。一階差分的公式如下:

    根據(jù)差分的次數(shù)可確定出d值。常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法主要有ADF、KPSS[13],當(dāng)ADF檢驗(yàn)結(jié)果為1,KPSS檢驗(yàn)結(jié)果為0時(shí),通過檢驗(yàn)。

    (2)模型定階及參數(shù)確定。一般而言,可以通過平穩(wěn)時(shí)間序列自相關(guān)圖(ACF圖)和偏自相關(guān)圖(PACF圖)來確定p、q階數(shù),ACF圖從滯后q期開始衰減趨于0,PACF圖從滯后p期開始衰減趨于0;當(dāng)使用ACF圖和PACF圖判斷結(jié)果不理想時(shí),可以通過赤道信息量準(zhǔn)則、貝葉斯準(zhǔn)則定階的方法進(jìn)行最終選定。

    (3)模型結(jié)果殘差檢驗(yàn)。為了確保階數(shù)合適,還需要進(jìn)行殘差檢驗(yàn)。殘差即原始數(shù)據(jù)減掉模型擬合出的數(shù)據(jù)后的殘余值。如果殘差是隨機(jī)正態(tài)分布的、不自相關(guān)的,說明殘差是一段白噪聲信號(hào),即有用的信號(hào)已經(jīng)都被提取到模型中了。殘差的分布可以通過直接觀察殘差數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),或利用QQ圖來進(jìn)行檢查,其自相關(guān)性可以利用ACF圖和PACF圖進(jìn)行檢驗(yàn)。

    3.3 實(shí)例計(jì)算與模型驗(yàn)證

    (1)原始數(shù)據(jù)獲取。采用前述經(jīng)過傳熱學(xué)計(jì)算后得到的120個(gè)點(diǎn)位的內(nèi)襯侵蝕數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,以其中某一點(diǎn)位為例,其763天的侵蝕數(shù)據(jù)如圖2所示。

    (2)平穩(wěn)性檢驗(yàn)及平穩(wěn)化處理。按照3.2小節(jié)中介紹的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法,經(jīng)檢驗(yàn),爐缸侵蝕歷史數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)時(shí)間序列,需要進(jìn)行差分處理。經(jīng)過一階差分后,數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)通過,差分后的數(shù)據(jù)如圖3所示,表現(xiàn)出了平穩(wěn)性,基本圍繞均值來進(jìn)行波動(dòng)。

    (3)模型定階。根據(jù)模型定階方法對(duì)差分后的時(shí)間序列繪制ACF圖和PACF圖,經(jīng)觀察,p的值為5,q的值為9,結(jié)果偏大。采用赤道信息量準(zhǔn)則和貝葉斯準(zhǔn)則進(jìn)行計(jì)算,最終求得最優(yōu)模型的p為1,q為3,得到模型。

    (4)殘差檢驗(yàn)。根據(jù)獲得的參數(shù)建立初始模型,進(jìn)行模型的殘差檢驗(yàn)。圖4為殘差檢驗(yàn)的結(jié)果圖。根據(jù)圖4中的標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖可看到殘差為近似均數(shù)為0的正態(tài)分布;通過ACF圖和PACF圖檢驗(yàn),圖中大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)都在水平線以下,即除0階外各階自相關(guān)系數(shù)基本在0左右,結(jié)果較為理想。經(jīng)分析,殘差序列是正態(tài)分布,且相互獨(dú)立,通過檢驗(yàn)。

    (5)計(jì)算結(jié)果及分析。使用上述獲得的預(yù)測模型對(duì)爐缸的侵蝕狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。

    首先進(jìn)行多步預(yù)測,步數(shù)為30步,結(jié)果如圖5(a)所示。前763組數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù),后30組為預(yù)測值,選取95%置信區(qū)間,可以看出,使用ARIMA方法進(jìn)行多步長期預(yù)測的結(jié)果呈現(xiàn)出一定的趨勢性。針對(duì)該點(diǎn)位,可以預(yù)測爐缸內(nèi)襯侵蝕位置呈現(xiàn)平穩(wěn)不變的趨勢。

    進(jìn)一步地,利用上述獲得的預(yù)測模型進(jìn)行單步預(yù)測,得到單步預(yù)測結(jié)果,并將單步預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比可得到圖5(b)??梢钥吹?,經(jīng)過單步預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果匹配度很高,預(yù)測準(zhǔn)確性高。

    具體來看,以該點(diǎn)位為例,單步預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果對(duì)比,絕對(duì)誤差為100.5575mm,相對(duì)誤差為2.36%,說明模型預(yù)測較為準(zhǔn)確。

    4 結(jié)語

    高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕狀況對(duì)于提高高爐壽命、提高高爐操作人員的操作水平具有重要意義。本文利用某大型鋼鐵企業(yè)高爐爐缸歷史真實(shí)數(shù)據(jù),建立了分析高爐爐缸侵蝕狀態(tài)的傳熱學(xué)數(shù)學(xué)模型;分析一般高爐爐缸侵蝕的特性,利用ARIMA方法建立了高爐爐缸侵蝕狀態(tài)的預(yù)測模型。經(jīng)檢驗(yàn),該模型可用于預(yù)測高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕的發(fā)展趨勢。利用本文獲得爐缸侵蝕傳熱學(xué)模型和預(yù)測模型,對(duì)國內(nèi)某大型企業(yè)的高爐爐缸的侵蝕狀態(tài)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。分析結(jié)果表明,單步預(yù)測相對(duì)誤差達(dá)到2.36%,預(yù)測準(zhǔn)確,論文研究成果對(duì)企業(yè)高爐使用壽命的預(yù)測具由較高的參考價(jià)值。

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