（控制理论与控制工程专业论文）钢铁企业煤气消耗预测模型及其应用研究.pdf

中南大学硕十学位论文 摘要 摘要 钢铁企业煤气的消耗和平衡是当今钢铁工业倍受关注的一个问题，如何预 测钢铁企业煤气用户的用量，尽可能的减少煤气计量系统的的计量误差，如何 科学合理地进行煤气计量自动平衡认证，提高煤气的利用率，减少计量纠纷， 已经一项意义重大的研究和开发课题。本文针对钢铁企业煤气消耗的特点，建 立煤气消耗预测模型，探讨在煤气平衡认证系统中的应用。 论文首先介绍课题的研究背景及课题来源，综述目前国内外对钢铁企业煤 气消耗的预测和煤气平衡的现状，提出课题中对钢铁企业煤气消耗预测模型的 建立在理论与应用研究方面存在的难题，然后在研究项目工程背景的基础上， 给出本论文将要研究解决的问题。通过对钢铁企业煤气用户的工艺情况进行分 析研究，提出影响煤气消耗量的几个相关因素，并将这些相关因素与煤气消耗 的关系进行分析，最后用灰色关联度法对煤气消耗和这些相关因素的关联程度 给予理论计算。接着对课题中需要建立煤气消耗预测模型的用户采用分类研究 的方法。将7 个用户按工艺和煤气消耗特性的不同分成了三大类，针对第一类 轧钢厂煤气用户提出采用多层递阶回归分析的方法对起煤气消耗量进行预测； 针对第二类炼钢厂煤气用户提出采用b p 神经网络的方法进行预测模型的建立； 针对第三类煤气用量消耗很平稳的烧结厂煤气用户选用的求近段时间平均值的 方法进行预测。实际运行结果表明：论文提出的针对不同用户选用合适的预测 模型，预测结果都比较理想。论文最后在前面的研究基础上，描述在预测结果 在“煤气平衡认证系统”中的应用研究，具体在平衡认证和故障诊断中的应用。 总结了本文的主要研究内容，同时，也提出了预测在钢铁企业更广阔的应用前 景。 关键词：煤气消耗，多层递阶回归分析，神经网络，平衡认证 i i t i - 南大学硕i 学位沦文 a b s l r a c t 一一 a b s t r a c t n o w a d a y s ，m ee x p e n d m l r ea n db a l a n c eo f t h ec o a l - g a si ns t e e l - c o 叩o r a t i o ni sa r e s e a r c hh o t s p o to nc u n n t s t e e l s y s t e m ，t h i s t h e s i sw r i t e s “a c t l ya b o u tt h e 叩p l i c a t i o nr e s e a r c ho f f o r e c a s t - m o d e lo f m ec o a l g a s ，c o m b i n e d 、v i t hm e a p p l i c a t i o n i ns t u d y i n gt h eb “a n c e a t t e s t 缸i o no f c o a l 一孽a s a tn r s td ft h et h e s i s ，f i r s t l yi n t r o d u c et t l eb a c k ( 1 r o pa n d0 r i g i no ft h eq u e s t i o n d i s c u s s i n gi nt h et l l e s i s ，m e ns u m m a r i z e sd o m e s t i ca n di n t e m a t i o n a la c h i e v e m e n t so f m e o r e t i c a lr e s e a r c ha n dp r o j e c ta p p l i c a t i o no nf o r e c a s ta n dg a s 山a l a n c e ，王i n a l l y r a i s e s p r o b l e m se x i s t i n g i nm ea s p e c t so ft 1 1 e o r ya n d a p p l i c a t i o n r e s e a r c ho n f o r e c a s t - m o d e la n db r i n g sf o f w a r dp o m t st h a tw i l le x p a t i a t ei nt h i sm e s i s a n d 血e n b y v i n u eo f s t u d y i n gt h et e c h n i c so f s t e e lp r o d u c t i o n ，t h et l l e s i sb r i n g su ps e v e r a l e q u a t i o n sa b o u te x p e n d i t u r eo f t h ec o “- g a s ，a r l a l y s e s 也e1 i n kb e t w e e nt h e m l a s t l y ， t h ep a p e rs h o w st h er e s u i to f r c l a t i o n d e g r e eu s i n gt h eg r a yr e l a t i o nm e t h o d i nm e a s p e c to fs e t t i n gu p t h ef o r e c a s t m o d e i ，t h et h e s i sa d o p t sd i f l b r e n tm e m o d t od i f & r e n to b j e c t 1 bs t e e lr o l l i n gm i l l ，u s e st h em e m o do f m u l t i d e 静e er e g r e s s i o n a n a l y s i s ，a d o p t st h ew a y so f n e u r a ln e t 、o r k st os t e e l - m a k i n gm i i l ，a n dt h em e t h o d o f r e q u e s t i n gt h ea v e r a g et o s i n t e rm i l l n ea n a l y z i n gr e s u l to f r u n n i n g s h o w s ：t h e c l a s s i f ys t u d y i n gm e t h o di n m i sp a p e ri su s e f u l ，a n dt h er e s u l to ff o r e c a s ti s a v a i l a b i l i t y ，f i n a l l y ，t i l et h e s i so 恐r st 硷a p p l i c a t i o ni nt h eg a s - b a l a n c es y s t e mu s m g t h er e s u l to ft h ef o r e c a s tm e t l l o d ，m o s t l yi nt h eb a l a n c e 嵋n e s t a t i o na n dm a i f u n c t i o n d i a g n o s e ，s u m m a r i z e st h et h e o r e t i c a la n da p p l i c a t i o na c l l i e v e m e n ti ns t u d y i n ga n d s e t t i n gu pf o r e c a s t i n gm e t h o do f t h ec o a l g a si nt h es t c e l c o r p o r a t i o n a tt h es a r n e m n e ，b r i n g sf b r w a r d t h eb e t t e rf o r e 铲o u n do f f o r e c a s ti nm es t e e ls y s t e m k e y w o r d s ：c o a l g a se x p e n d i t u r e ，m u l t i d e 伊e er e g r e s s i o n 柚a l y s i s ，n e l i r a l n e t w o r k s ，b a l a 【n c e a t t e s t a t i o n l u 巾南大学硕士学位论文 原创性声明 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。论文主要是自己的研究所得，除了己注明的 地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同 工作的同志对本研究所作的贡献，已在论文的致谢语中作了说明。 作者签名 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公 布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其他手段 保存学位沦文；学校可根据国家或湖南省有关部门的规定，送交 学位论文。对以上规定中的任何一项，本人表示同意，并愿意提 供使用。 作者签名：燃导师签名： 中南大学硕士学位论文 绪论 第一章绪论 本章首先介绍课题的研究背景和来源，并结合某钢铁厂现在存在的问题和 实际需求阐明课题研究的实际意义，然后分析国内外的研究现状，给出课题的 主要研究内容，最后简要说明本文的构成。 1 1 研究背景及意义 随着我国钢铁企业的发展，我国钢铁产量已居世界首位。在钢铁企业中， 高炉煤气、焦炉煤气、混合煤气、转炉煤气是在生产过程中副产的优质气体燃 料，占企业总能耗的比例很大，是宝贵的能源资源。但生产过程中的高能耗( 年 耗能约占全国总消耗的1 2 【2 】) 、大量的煤气放散已成为一些城市的主要污染 源。我国已加入w t c l ，面向国际市场，钢铁业的竞争主要体现在质量、品种和 成本等方面。随着能源涨价幅度的加大，就目前我国钢铁企业而言，能源费用 在成本中是主要因素之一，大部分钢铁企业成本高的原因与能源浪费高直接相 关。所以科学预测钢铁企业的煤气用量，精确的计量煤气，充分的回收和利用 煤气，探讨钢铁企业的煤气平衡，最大限度地利用煤气，减少煤气放散，在钢 铁企业能源计量和平衡中具有十分重要的作用，是企业挖潜增效，降低成本， 提高产品竞争力的重要途径。 煤气大量放散，造成不必要的能源浪费和环境污染的主要原因是对钢铁企 业各煤气用户的煤气用量没有科学的预测，当煤气用户的煤气需求出现波动时， 对企业的煤气平衡影响很大，导致生产的煤气无法全部利用。 在另一个方面，煤气的供应从气源、储配、输送到计量是一项较为复杂的 系统工程，是大生产过程中个不可缺少的子系统。计量系统是节能工作的基 础，必须从计量入手抓好节能的基础数据收集、整理和对比分析工作，推动节 能降耗的开展p 】。目前，我国的煤气流量计量大约6 0 使用的是节流式差压流 量计，当煤气类型不相同时，差压流量计的设计测量范围和误差限就不相同f 2 1 。 当出现差压流量计坏死或误差超出误差限、部分煤气量无法测量、数据采集系 统故障等意外情况时，各种煤气的生产计量与消耗计量势必失去平衡。由于能 源计量是当前工业企业经济核算的重要依据，能源计量数据的准确程度直接影 响到各单位投入产出比率最佳、最合理的分配方向，可以说“计量就是计钱”， 计量与企业的经济效益直接相关【4 w 。 通过对煤气流量的精确估计来提示计量系统可能的故障，保证计量系统的 准确性，当计量系统出现故障，能够在最短时间发现并尽快排除有着重罂的索 中南大学硕上学位论文 义，对整个钢铁企业的煤气合理分配和提高企业的经济效益来说都是必须重视 的一个问题。 因此，如何预测钢铁企业煤气用户的用量，尽可能的减少煤气计量系统的 的计量误差，当总发生量与总消耗量之差不在误差范围以内时，如何合理的平 衡各种煤气的总发生量与总消耗量，如何科学的认证各个煤气用户的煤气消耗 量，保证煤气发生量与消耗量的平衡，符合实际、公正合理地认证煤气用户的 煤气消耗量，即如何科学合理地进行煤气计量自动平衡认证，以减少计量系统 的误差，提高煤气的利用率，调控煤气用量的合理生产，减少煤气放散，成为 一项意义重大的研究和开发课题。 在这种情况下中南大学信息科学与工程学院与某钢铁集团公司台作开发 了“煤气平衡认证分析系统”科研课题。本文主要研究“煤气平衡认证分析系 统”中煤气消耗预测模型的建立及其在平衡认证系统中的应用。 该钢铁公司原有一套煤气采集监控系统，该系统能够实现的功能丰要有： 采集相关的煤气实时数据并能够在监控站上实时显示，实现了在线监控；对 采集的煤气实时数据进行统计和汇总，生成相关报表；对统计后的数据上发至 信息中心，给经营和生产者反馈有效的信息。但是该系统同时存在如下一些丰 要的问题： ( 1 ) 对数据的采集不够全面，只能对数据做出简单的显示和统计处理， 缺乏对数据的深层挖掘，导致数据的利用率不高； ( 2 ) 各煤气使用单位的煤气消耗没有进行数据分析以及自动平衡认证，而 是采用的手工平衡认证的方式，即根据部分历史数据，凭借个人经验和管理文 件来平衡整个煤气的生产计量和消耗计量，从而导致了不全面、不科学的认证 结果，大大降低了煤气的承j 用效率； ( 3 ) 对于测量仪表缺乏科学和远程的校准方法： ( 4 ) 系统中存在些不能测量或不銮易直接测量的医素，使德系统反馈失 去重要的数据，操作者不能把控制状况掌握到晟好。 所有这些问题都制约着企业资源利用率和总体经济效益的提高。为了鳃决 现有的煤气采集监控系统存在的主要问题，提高煤气的利用率，进而提高企业 的经济效益，迫切要求对原系统进行改造。 因此，对钢铁企业各用户的煤气消耗进行分析，建立消耗预测模型，用以 指导煤气韵生产和调度平衡，开发“煤气平衡认证分析系统”，具有很强的迫切 性和实用性。该系统与原有的煤气采集监控系统相辅相成、互为补充，以满足 煤气采集、计量平衡和仪表测量方面的实际需要。 2 【 j 南大学硕j j 学位论文 绪论 1 2 国内外研究现状 很多国内外钢铁和燃气企业已经开始认识到煤气的计量平衡对于企业经济 效益的影响，因此在减少计量误差和进行合理的计量平衡方面，各企业根据自 身实际情况都制定了相应的措施，但是目前尚无企业之间通用的煤气计量平衡 标准。而个别国外企业则采用超声波流量计来减少计量误差以保证生产计量和 消耗计量的自动平衡，但是这种方式受到超声波流量计的局限，因而难以推广 应用。在计量平衡方面，许多企业使用的是根据相关文件或标准进行手工平衡， 采用自动平衡方式的企业很少。 对于钢铁企业煤气用户的煤气消耗进行预测分析后，指导煤气的生产、调 度和平衡，这是一个有着重要实际意义的领域。按需生产煤气既可以避免煤气 生产过多而造成的资源浪费和成本提高又可以避免煤气大量放散造成的环境污 染。但是在这一方面来说大部分钢铁企业依靠的均是人工的经验，并没有建立 科学的预测系统，这些都导致对煤气需求的预测的不全面性和不科学性。 从预测方面来说，系统预测方法的研究已有了一些成果。据有关资料表明， 目前国际上已有2 0 0 多种预测方法，其中有2 0 多种方法在不同领域中得到了广 泛应用。通过归纳总结，常用的预测方法分为直观预测法、时间序列预测法和 模拟模型预测法三大类( 见表1 1 ) 。 直观预测法是一种定性预测，它是指依靠人的直观判断能力对未来状况进 行判断的方法，也称直观判断法。它在预测中( 特别在决策中) 占有十分重要的 地位。 时间序列预测法是指对过去历年的数据进行统计分析，以寻找其随时间的 变化规律并预测未来情况的方法。 模拟模型预测法是指根据“同态性原理”建立模型，确定模型的各种边界 条件，从而确定未来预测量与现相关量之间的关系。 时间序列分析法、灰色预测法及人工神经网络法均属于单周期预测方法， 而结构分析法和系统动力学方法是在分析系统、收集多种数据后建立起来的， 可以得到较多周期的预测值，属于多周期预测方法。 各种预测理论已经广泛应用于经济、气候、工业等领域，但是运用各种预 测理论对钢铁企业煤气用户的用量进行预测，将结果应用于钢铁企业煤气生产 调度和平衡认证上的研究却很少2 1 。预测是系统调度、控制、计划和发展规 划的前提，提高钢铁企业煤气消耗预测的水平，有利于企业的生产计划管理和 建设规划，有利于提高企业的经济效益和社会效益，有着重要的实际意义和广 阔的应用前景。 中南大学硕l 学位论文 绪沧 袁卜1常用预测方法分类 头脑风暴法 特尔斐法 直观预测法主观概率法 关联树法 先行指标法 简单平均法 滑动平均法简单滑动平均法 约束外推预测法 加权滑动平均法 指数平滑法 趋势外推( 公式法)多项式模型指数模型 时间序列预铡法季节变动法 链状相关预测 马尔克夫法 模型预测 概率预测法自回归模型 博克斯一詹金斯 滑动平均模型( m a ) ( b 叫) 法 a 砌a 模型 元线性旧归分析 回归分析多元线性回归分析 结构分析法 主线性p 归分析 弹性系数预测法 指标分析法 模拟模型预测法灰色关联度分析 灰色数列预测 灰色预测方法 灰指数预测 系统方法 灰色拓扑预测 人工神经网络方法( a nq ) ，以b p 模型为代表 系统动力学方法 1 3 存在的主要问题 将预测方法用于钢铁企业的煤气需求预测，并把结果用于煤气平衡认证系 4 中南大学硕 j 学位论文 绪论 统之中，依据结果对流量计量仪表可能出现的故障给予提示、对发生量和消耗 量的差额进行平衡认证。这些要求都没有现成的方法可以采用，对于煤气平衡 认证系统的研究，主要存在着以下几个难点： ( 1 ) 钢铁企业煤气用户煤气消耗的工艺状况是一个复杂的动态过程，其 煤气消耗的多少到底与哪些因素有关系，与哪些影响因素关系密切，又与哪些 因素关系不大，并没有相关资料来具体的阐述这些问题。对相关因素的选取是 否正确，以及对相关因素的选取是否完全，这直接关系到预测模型的可行性和 精度； ( 2 ) 煤气平衡认证系统中的预测模型是一个动态的滚动优化预洲模型， 模型的输入因素必然要求获取动态的实肘数据，这对整个钢铁企业的生产信息 化有较高的要求。数据的不完整、不及时对预测模型结果的精确是一个实际障 碍； ( 3 ) 从上述国内外研究现状中可见，目前预测的方法很多，有传统 的统计预测方法，也有各种各样新兴的预测方法，如何从众多预测方法中选取 最适合不同用户煤气能耗预测的方法也是一个难点。 本文将针对这些问题进行深入研究，针对钢铁企业不同的煤气用户建立与 之相适应的消耗预测模型，并将模型结果应用于煤气平衡认证系统的相应模块 之中。 1 4 论文构成 本文首先介绍了钢铁企业煤气计量平衡的意义以及目前国内外的平衡方 法，然后介绍了本课题研究的背景、意义和研究的主要内容。 第二章从钢铁企业各煤气用户的工艺考虑，找出煤气消耗的影响因素，并 用灰色关联度来证明各影响因素与煤气消耗量的关系的强弱，确定预测模型输 入量。 第三章将该钢铁企业煤气用户按照其煤气消耗特性分成三大类，对各类用 户进行分析研究后，从众多预测方法中选取适合的数学方法分别对各类煤气用 户建立煤气消耗预测模型，并给出了部分预测结果。 第四章从用户需求和功能方面整体介绍了煤气平衡认证系统，并描述了煤 气消耗预测模型结果在系统的故障诊断和平衡认证中的应用。 第五章对本文所做的工作加以总结，并对系统的完善和课题进步深入研 究提出了建议，最后肯定了课题的现实意义，展望了课题的推广价值。 堕查兰墅主兰堡堡壅 ：笙三童垒些堡墨塑堑生丝坌塑 第二章企业煤气消耗特性 在系统分析中，为了研究系统的结构和功能、明确而具体地表达出系统的工 作特性，就要建立适当的数学模型去描述系统。这时，首要的工作就是要分析各 种因素的关系，找出系统的主要特性及主要关系，为分析研究提供必要的基础。 对此，本章详细介绍了钢铁企业各煤气用户煤气消耗的现状，系统地分析了 煤气消耗量与产量、热装率等诸因素之间的关系，并运用灰色关联度分析法，对 各用户煤气消耗量的影响因素迸行深入的研究，计算关联度系数，从理论上确定 各影响因素与煤气消耗量关系的强弱，为选取合理的预测模型自变量建立数学模 型打好基础。 2 1 煤气消耗状况 课题的研究背景是一家大型的钢铁集团公司，该钢铁公司的主要生产工艺流 程图可以总结如图2 一l 所示。 图2 一l 某钢铁公司主要生产工艺流程 下面总结了图2 1 中各生产厂的生产设备和生产能力。 ( 1 ) 焦化厂：2 4 2 孔焦炉，生产能力( 干基) 5 4 万t a ； ( 2 ) 烧结厂：1 13 0 m 2 + 2 4 0m 2 烧结机，年产入炉烧结矿2 3 0 万 t a ，另有2 8 m 2 竖窑，生产能力8 0 万t a ； ( 3 ) 炼铁厂：5 x 3 0 0 m 3 级高炉，总有效容积1 7 3 5 m 3 ，生产能力约 中南大学硕士学位论文 第二章企业煤气消耗特性分析 1 7 0 力t a ； ( 4 ) 电炉炼钢厂：2 6 0 吨电炉，2 台4 流方坯连铸机，生产能力 约4 0 万t a ； ( 5 ) 转炉炼钢厂：9 0 t 转炉2 座、6 0 0 t 混铁炉2 座、在线钢包吹氩 站2 套、l f 钢包炉1 座、2 台6 机6 流方( 矩) 坯连铸机，生产能力l8 0 万t a ； ( 6 ) 型材厂：6 5 0 5 0 0 4 0 0 中型轧机，生产能力4 0 万t a ，另有 5 0 0 4 q o 2 5 0 小型轧机，生产能力2 5 万t a ： ( 7 ) 带钢厂：4 0 0 唧热轧窄带钢轧机，生产能力5 0 万t a ； ( 8 ) 棒材一厂：2 6 0 半连续小型轧机，采用二切分轧制，生产能力 5 0 万t a ： ( 9 ) 棒材二厂：全连续式棒材轧机，采用二、三切分轧制和无头轧 制，生产能力7 0 万t a 。 目前，该钢铁公司的燃耗主要是高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气以及由这三 种煤气组成的混合煤气。图2 2 所示为该钢铁公司煤气流向和主要煤气用户的分 布。 图2 2 莱钢铁公司煤气流向示意图 ， ! 塑态堂塑圭兰垡堡奎 蔓三量一垒些! ! ：塑堑壁垦! ! 盟 从图2 1 和图2 2 可以看出混合煤气的用户主要是带钢厂、棒材厂( 棒材一 厂和棒材二厂) 、型材厂、转炉炼钢厂、电炉炼钢厂和烧结厂这几个厂。将用户需 求和现场状况相结合进行综合分析得到系统的主要需求：系统需要对这四个轧钢 厂、两个炼钢厂和一个烧结厂这七个用户建立煤气的消耗模型，便于用户分析判 断煤气的实际消耗是否合理及进行企业煤气总发生量与总消耗量差额的平衡认 证。 2 2 轧钢厂煤气能耗分析 在需要建立消耗模型的七个用户当中，四个轧钢厂是基础和关键，其原因主 要是：轧钢厂是煤气消耗的大户，对整个企业的煤气调度影响很大；轧钢厂的煤 气需求波动很大，属于不稳定用户，轧钢生产用煤气因轧机故障、原料供应变化 等因素都会引起煤气用量变化很大。为了能更好地理解煤气用户的煤气使用状况， 在这一小节中将对该钢铁公司轧钢厂煤气用户的工艺进行分析，为下步煤气用 户消耗预测模型的建立奠定基础。 对这几个轧钢厂的工艺过程进行研究可以得到基本的工艺过程图如图2 3 所 示。 图2 3 轧钢厂主要生产工艺流程 从图2 3 可以看出，轧钢厂的生产工艺基本上都是从将炼钢厂出来的钢水进 行浇铸，经过加热炉( 均热炉) 加热后轧制，冷却后称重入库。虽然不同的轧钢 厂在生产过程中会有其他不同的配套工艺，比如带钢厂在加热炉出来的钢材后有 一道高压水除磷的工艺，等等，但是图2 3 中这几个主要的生产工艺过程是差不 多的。 从用户工艺的研究可以看到，用户煤气的消耗主要集中在加热炉这一部分。 轧钢生产能耗约占钢铁联合企业生产总能耗的十分之一其中7 6 一8 0 消耗在于 各种加热炉”。加热炉是钢铁企业煤气能耗大户，也是轧钢厂的煤气丰妻用户。 根据对用户的工艺过程研究，下面提取煤气消耗的相关因素进行分析。 8 ! 堕盔堂堡二! 堂垒堡苎 墨二兰垒些堡皇翌堑塑竺! 塑 ( 1 ) 煤气消耗与产量的关系 煤气消耗与产量的关系主要从两个方面体现。 首先，产量越大，煤气总能耗越大。 这个方面的关系是很显而易见的，也很容易理解，生产的产品越多，需要消 耗的能源当然也就越多。 其次，产量越大，煤气单耗越小。 单耗公式如式( 2 1 ) ： b = q p ( 2 1 ) 式中6 为煤气单耗；q 为炉子热负荷：p 为炉子小时产量。式( 2 1 ) 表明，单耗在 热负荷不变时，与小时产量成反比。轧制节奏的快与慢不会使热负荷剧烈变化， 因为即使是在进行实验钢轧制的慢节奏情况或轧线短时间故障待轧的状态，炉子 均要保持高温以适应轧机随时要钢、尽快出炉的生产形势。在炉子热负荷变化不 大时，产量的高低、节奏的快慢则直接决定了单耗的大小。因此，高产是保持低 耗的前提条件。 从两方面都可看出，产量的高低与煤气能耗的多少有着密切联系。 ( 2 ) 煤气消耗与热装温度的关系 对于钢铁企业来说，热装温度有着重要的意义。热装可以带来诸多益处：减 少在炉时间、提高产量、减少氧化等加热缺陷，更为关键的是显著降低煤气单耗。 可以说：降低单耗，增产是前提，热装是关键。 表2 1钢坯不同八炉温度在炉内的吸热 入炉温度，低碳钢( k j k g )低合金钢( k j k g ) 2 08 1 3 0 i7 7 3 3 0 1 0 07 7 4 1 47 3 4 ，8 4 2 0 07 2 2 3 06 8 3 8 5 3 0 06 6 7 9 66 2 9 5 l 4 0 06 0 9 4 45 7 1 8 2 5 0 05 4 2 5 65 0 8 7 1 6 0 04 6 9 0 0 4 3 3 8 s 7 0 03 8 3 7 2 3 5 2 - 3 7 8 0 02 6 0 8 32 3 4 0 8 堕查兰堡主兰生堡苎 兰三兰垒些堡竺盟堑壁! ! ! ! 塑 而且，连铸坯熟送热装，可较明显地提高加热炉的生产率，降低燃料的消耗。 现在不少轧钢生产都采用了这一技术。连铸坯入炉温度的提高，减少了坯料在炉 内的吸热。 表2 1 给出了不同入炉温度的连铸坯加热至1 2 0 0 时，在炉内获得的热焓。 从表2 1 可得出，与常温坯相比，连铸坯入炉温度为2 0 0 、4 0 0 、6 0 0 、8 0 0 时，吸 入的热焓分别为常温的o 8 9 、o 7 5 、o 5 8 、o 3 2 ；也就是分别减少吸热量1 1 、2 5 、 4 2 、6 8 。如加热炉热效率不变，则加热每单位重量热坯的热耗6 随不同的热 装温度，也应有如上相应比例的节约率。但从实际的燃耗统计，连铸坯热装，虽 燃耗有所下降，但达不到上述下降的幅度。 ( 3 ) 热效率的影响 煤气能耗的多少与加热炉热效率也有着密切关系，而热效率与产量、热装温 度是互相影响的。 随热装温度的提高，加热炉热效率会发生变化。当入炉钢坯为热坯时，按热 坯温度的高低及轧机工况，一般可实行两种热工操作：一是相应的减少对加热炉 的供热，使加热炉炉温制度基本不变或变化较小，这样，热损失基本不变；二是 提高产量，加热炉的供热负荷基本不变，这时的炉温，主要是预热段的炉温将升 高，炉温的升高，对炉体及冷却水的传热温差增大，从而引起热损失的增大。f 是每单位重量的钢坯在炉内吸取的热焓。很显然，加热到相同温度时，热坯初始 温度越高，在炉内吸取的热焓f 越小。与冷坯相比，热坯加热时间短，产量高。 以上分析可得，炉子热效率与连铸坯热装温度、炉子产量有关。入炉连铸坯温度 提高会使炉子热效率有所下降，热坯入炉，如产量相应提高，炉子热效率下降 较小；如产量基本不变，则热效率的下降较大1 1 4 1 。 如果工艺设备没有变化，加热炉熟效率在较长的一段时间不会有太大变化， 并且根据热效率与产量、入炉温度的关系，加热炉热效率对煤气消耗的影响会在 产量、入炉温度对煤气消耗的影响上体现。由于加热炉热效率的实时数据在实际 工程中无法获取，在下面的研究中对热效率不予考虑。 2 3 灰色关联度分析 客观世界中存在着的大大小小的各类系统，都是由许多因素组成的。这些系 统及系统因素之间，相互关系非常复杂。特别是表面现象变化的随机性容易混淆 人们的直觉，掩盖事物的本质，使人们在认识、分析、预测和决策时得不到充分 全面的信息，不容易形成明确的概念。分不清哪些因素关系密切，哪些因素关系 l o ! ：! = 塑奎兰堡主堂壁垒苎 兰三童垒! 燮墨! 堑堑! ! 坌塑 不密切，也就是说难以找到主要矛盾，抓住主要特征与主要关系。因此，因素分 析具有重要意义，因素分析多采用统计的方法，如回归分析( 包括线性回归，多 因素回归，单因素回归，逐步回归，非逐步回归) 。回归分析是一种较通用的方法， 但一般认为有如下不足之处：要求大量数据，数据少则难以找到统计规律；要求 分布是线性的，或者是指数的，或者是对数的，即要求分布是典型的。 而灰色关联度分析法，是一种用灰色关联度顺序来描述因素间关系的强弱、 大小和次序的多因素分析技术，其明显的优点是对数据量没有太高的要求，数据 多或数据少都可以进行分析，对数据的分布也不要求是典型的。灰色系统理论提 出关联度分析的概念，其目的就是通过定的方法理清系统中各因素间的主要关 系，找出影响最大的因素，把握矛盾的主要方面， 灰色系统关联度数学模型是灰色系统分析的一个重要方法【1 5 制j ，它是在两个 系统或系统内的两个因素( 其中一个是主行为因子，一个是相关行为因子) 随时 闯变化时其变化方向和速度的关联程度，在系统发展过程中，哪些因素是主要影 响主行为因子的，哪些因素对主行为因子产生的影响不大，可以用关联度的排序 来分析。关联度大的表明该因素影响主行为因子较大，关联度小的说明丰行为因 子不受或少受此因素的影响。通过关联度的分析，便于分清主导因素和潜在因素， 分清优势和劣势，为分析、评价打下基础，提供相关的信息。 2 3 1 灰色关联度分析基本原理 灰色系统关联度分析法，基本思想是。以因素的数据作为依据，用数理方法 研究因素间的几何对应关系。除了具有动态指标量化分析的特点外，更明显的优 点是在处理关系不明确、达不到统计学显著水平的小样本资料时，灰色系统关联 度分析法可提高分辨度，增大分辨距离。其基本原理如下： 设有m 个与母因素( 卸) 有一定关联作用的子因素( x l ，) ，它们都 至少有个同期动态观测值，构成母序列和子序列： 母序列 勘( 力 ，产1 ，2 ， 子序列 以( d ) ，庐l ，2 ，批f _ l ，2 ， 关联度实质上是曲线间几何形状的相似程度。因此，曲线间差值的大小，即 作为关联度的衡量标准。为了进行比较，将母序列和子序列进行标么化处理 令： i = ( ( f ) ) ，| ： i = ( 芝机( f ) ) j v ， ( 2 2 ) i 。l - l 枥i 么化： 工o ( f ) = x o ( f ) x 。；x ( f ) = x ( f ) x 女( 2 3 ) 尘塑查兰堡主堂些垒苎 ! 蔓三兰垒监鲨堑壁丝坌盟 这样处理后可使数列无量纲化，则第女条子线在f 时刻与母线在同一时刻的 距离： o 七= 工o ( ，) 一x ( ，) i ( 2 4 ) 可用于衡量它们在该时刻的关联性。显然。t ( ，) 愈小，子线与母线在r 时刻的关 联性愈好。母、子序列在时刻f = 1 到r - 的关联性用关联系数表示： 删= 揣 池s ， 式中彘女( f ) 一第t 条子线与母线勒在f 时刻的关联系数，其值满足o 彘。l ，六。愈 接近于1 。它们的关联往愈好； 。一。m 条子线在区间【l ，m 的距离。( f ) 的最小值和最大值； 孝一分辨系数，一般在o 和l 之间取值，其大小可影响彘七( 0 的值，但不影响 各时刻关联系数的序，一般取毒= o 5 。 于是第膏条子线与母线在 1 ，加间的关联度为： = 吉( 力 ( 2 6 ) 即关联度是各时刻关联系数善。( f ) 的平均值，便是衡量事物、因素之闻关联性 的一个量度，一般在善= o 5 时，o 6 ，即认为字母因素有关联；当，n 。( o 6 时， 则认为关联性较差。 2 3 2 关联度计算 在需要建立消耗模型的七个煤气用户中，除1 3 0 立方米烧结厂不能得到煤气 消耗量影响因素的实时数据外，型材厂、转炉炼钢厂、电炉炼钢厂、棒材一厂、 棒材二厂和带钢厂这六个用户的煤气消耗量影响因素中，究竟哪种因素起主导作 用昵，以下关联度的计算便可解决这一问题。 在关联度的计算中，对型材厂、棒材一厂、棒材二厂和带钢厂这四个轧钢厂 而言，把煤气用户测量的历史煤气消耗量作为母序列，对应各厂的产量及热装温 度最为子序列。对转炉炼钢厂和电炉炼钢厂而言，把煤气用户测量的历史煤气消 耗量作为母序列，对应各厂的产量及生产的钢坯支数为子序列。根据历史数据输 入各煤气用户的煤气消耗量及对应相关因素序列值，采用灰色关联度方法所计算 的各煤气用户关联度结果示于表2 2 中。 表2 2 中 是产量对煤气消耗量的关联度， 是热装温度对煤气消耗量的关 ! 塑奎兰堡圭堂垡堡奎。一! 兰! 兰_ 二垒、业堡墨鲨整盟! ! 坌塑 联度，r 3 是钢坯支数对煤气消耗量的关联度。其中r 3 是为了说明计算结果而引入 的对比因素。 表2 2关联度计算结果 煤气用户关联度 型材厂 2 0 7 2 ，2 0 7 0 ， r 2 棒材一厂 ，i 。o ，7 9 t 屯2 0 6 6 t 如 棒村二厂 2 0 8 2 ，r 22 0 7 7 ，n 吃 格钢厂 一2 0 6 9 ，22 0 6 2 ，1 转炉炼钢厂 吒2 0 8 4 ，2 0 4 0 ，1 电炉炼钢厂 2 0 6 l ，吩2 0 5 l ，1 从表2 2 的计算结果可以看出，对于四个轧钢厂来说，比较来看均有1 大于恐， 说明产量与煤气消耗量的关系较热装温度与煤气消耗量的关联性要好，关系更为 密切，也就是说产量对煤气消耗量的影响比热装温度产生的影响大。总的来看， 其中、 均大于o ，6 ，所以产量和热装温度都是与煤气消耗量有较强关系的影响 因素。对于两个炼钢厂来说比较来看均有大于吩，说明产量与煤气消耗量的 关系较生产的钢坯支数与煤气消耗量的关联性要好，产量对煤气消耗量的影响比 钢坯支数产生的影响大。总的来看，均有大于o 6 ， 均小于o 6 ，所以产量是 煤气消耗量的关联因素，而钢坯支数与煤气消耗量关联性较差，并没有太大关系。 实际上，钢坯支数在这里是为了进行对比分析而引入的一个对比因素，从工艺上 来说，钢坯支数对煤气消耗也没有太大的关系，从而相对应的关联度小于o 6 。 经过上面的分析可以看出。灰色关联度的计算结果与前面煤气用户的工艺研究结 论是基本吻合的。 2 。4 本章小结 本章首先对作为谋题研究对象的钢铁企业进行了简单的描述，介绍了它的主 要生产工艺流程、煤气流向和煤气使用的基本状况：然后从钢铁企业煤气用户的 中南大学硕士学位论文第二章企业煤气消耗特性分析 工艺出发，深入挖掘了煤气能耗的影响因素，并利用灰色关联度分析方法对煤气 用量多少与影响因素之间的关系强弱进行理论分析，较深入地计算分析了各影响 因素对煤气用户煤气消耗量多少的影响和作用；最后将灰色关联度计算结果与大 量历史样本数据分析结果进行比较，发现两方面的研究是相同的。 1 4 中南大学硕士学位论文 第三章煤气消耗预测模型 第三章煤气消耗预测模型 本章是预测模型的设计部分，根据上一章的分析研究可以将带钢厂、型材厂、 棒材一厂、棒材二厂、转炉炼钢厂、电炉炼钢厂和烧结厂这七个厂归纳为轧钢厂 ( 带钢厂、型材厂、棒材厂和棒材二厂) 、炼钢厂( 转炉炼钢厂和电炉炼钢厂) 和烧结厂这三类不同类型的煤气用户来分别建立对应的煤气消耗预测模型，预测 各自的煤气消耗量。 本章对这三类用户进行研究分析，根据它们实际状况和各自不同情况选择相 应的模型预测方案，设计了模型结构和参数进行预测分析，为下一章的平衡系统 提供理论数据。 3 。1 预测方法 根据钢铁企业煤气用户的用气特性及预测条件和精度要求，可以选择时间序 列法、回归分析法、多层递阶回归法等传统预测方法，以及人工神经网络、灰色 系统、专家系统等新兴的预测方法。选择某预测方法的关键是建立描述、概括 煤气用气量特征与其影响因素之间的关系模型，通常是以数学关系式表示的数学 模型。数学模型建立得科学合理，就可能得到满意的预测结果，否则就可能导致 很大的预测误差而失去预测的意义。 3 1 1 时间序列法 时间序列【2 q 是被研究对象在不伺时间的观察或记录值按时间先后顺序排列 而成的时间数列，它是一种动态序列。它的基本恩路是根据对象的不同特征。选 择适当的数学模型和模型参数来建立预测模型，秘角模型进行趋势外推预测，雨 后对模型预测值进彳亍评价和修正，得到预测结果。基本的时间序列模型有自囤归 移动平均模型、用于非平稳随机守歹l j 的岛回归积分移动平均模型及用于含有季节 波动的非平稳随机序列韵自回归积分移动平均季节模型等。时间序列法有较系统 的理论，在长期广泛的应用中积累了事富的经验，因硬方法成熟且简单实用。时 间序列法多用于中、短期预测。 l | _ 南大学硕l 学位论文 第兰章煤气消耗预测模型 3 1 2 回归分析法 回归分析法是一种应用广泛、理论性较强的定量预测方法。它的基本思路是 分析预测对象与有关因素的相互联系，用适当的回归预测模型( 即回归方程) 表达 出来，然后再根据数学模型预测其未来状态。由于有较严密的理论基础和较成熟 的计算分析方法，所以，如果模型建立得当。则可得到比较精确的预测结果。常 用的回归模型是多元线性回归模型和多元非线性回归模型。 回归分孝斤法具有三个优点： ( 1 ) 能研究预测对象与相关因素的相互关系，抓住预测对象变化的实质 原因，因而预测结果比较可信： ( 2 ) 能给出预测结果的置信区间和置信度。从而使预测结果更加完整和 客观； ( 3 ) 考虑了相关性，能运用有关的数理统计方法对回归方程进行统计检 验，以而对预测对象变化的转折点具有一定的鉴别能力。 回归预测的缺点是： ( 1 )对实际数据一视同仁，认为各数据对预测对象的影响程度相同，这 是不符合实际的； ( 2 )计算工作量较大，出现新数据时，一般要重新估计回归方程和进行 相关分析： ( 3 )回归变量选取时的主次要因素在实际建模时较难把樨蛮量圉誊的 量化也是一个难点。 3 1 3 多层递阶回归分析法 多层递阶预测方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法而提出的一种预测 理论，它突破了一般统计预测方法中所使用的固定参数预测模型，而将预测对象 看成是随机动态的时变系统，其基本思想是把时变系统的状态预测分离成对时变 参数的预测和在此基础上对系统的状态预测两部分，对时变参数的预测导致状态 预测误差的减小。多层递阶预测方法把动态系统看成是一个一维或多维的时间序 列，从系统的外部特征着手，建立其输入、输出模型。它依据大量的历史资料进 行序列的多层分析，使预测模型的建摸过程所依据的信息大大增加，使所得的模 型能较好地反映系统的历史演变规律，从而有利于提高模型对长期预测的适应性。 由于回归分析法的预测模型能较好地体现高相关因子的重要作用，而多层递 1 6 申南大学项士学位论文第三章煤气消耗预测模型 阶方法则充分考虑了动态系统的时变特性，为了综合二者的优点，对多层递阶预 测方法进行改进，提出了多层递阶回归分析法。预测实践证明，该模型的预测精 度和预测稳定度都较为理想。 多层递阶回归分析法可用于短、中、长期预测。 3 1 4 灰色系统 灰色预测是近年来颇受重视的预测方法。灰色系统是指既含有已知信息、又 含有未知或非确知信息的系统，灰色预测是灰色系统理论的一个重要方面，它利 用这些信息，建立灰色预测模型，从而确定系统未来的变化趋势。由于灰色预测 模型能够根据现有的少量信息进行计算和推测，因而在人口、经济、能源、气象 等许多领域得到了广泛的应用，取得了较好的效果。 目前最常用的灰色预测模型是g m ( 1 ，1 ) 模型。在系统需求预测中，将系统看 做灰色系统，采用累加生成法将历史数据进行灰数生成，建立g m ( 1 ，1 ) 模型进行 求解，再采用累减还原法得到预测值。 对灰色系统模型分析可发现，其实质为一种曲线拟合过程，最终可得到拟合 方程。灰色系统建模要求样本数量相对较少、原理简单、运算方便，而且具有可 检验性。但是，灰色系统建模有其特定的使用条件： ( 1 )灰色系统建模的前提是数据序列为光滑离散函数，其关系可用一个初 等函数来表达： ( 2 )灰色系统模型仅描述一个随时间按指数规律单调增长或衰减的过程。 可见，灰色系统模型的适用范围为，描述数据序列中所蕴涵的、确定性的指 数规律。因此，灰色系统模型的应用范围非常狭小。其实，灰色系统模型从着眼 点上就存在一定问题，它在对原始数据序列变化规律尚不得而知的情况下，武断 的采用指数函数来逼近，而且理论中并未说明此种逼近的近似程度，也未给出一 种确定近似程度的方法。研究表明，如果想对数据序列进行指数拟合，完全可直 接用指数函数去拟合，二者不存在本质差别；而且，研究也表明，对灰色系统模 型中的后验差检验方法本身就是有问题的，而且也不存在真正有效的或改进的灰 色建模方法。不仅如此，灰色系统模型在建模开始时对原始数据序列进行了所谓 累加合成处理，这种方法对于确定性的序列来说可减少随机误差；而对于本身变 化就具有随机性的时序列来说，这种预处理，除去了一些有用信息，反而加大了 拟合误差，导致预测误差加大。因此，在非线性时序预测中应慎用灰色系统建模 进行研究，只有对所研究的时序有了相应程度的了解后，才可对之使用灰色系统 ! 塑奎堂塑： 二兰些堡茎 兰三兰堡皇堕堑塑! ! ! ! !