陳令坤 李 佳
(1武漢鋼鐵集團公司研究院,武漢 430081)(2武漢科技大學(xué)機械自動化學(xué)院,武漢 430081)
高爐專家系統(tǒng)的開發(fā)是個老問題,上世紀90年代起世界各國開始進行研究,經(jīng)過十多年的研究與開發(fā),取得了很大進展,也開發(fā)了一些實用的系統(tǒng)[1-10],但總體使用效果并未達到令人滿意的程度,許多研究人員也進行了總結(jié),究其原因主要是由于系統(tǒng)的構(gòu)成及內(nèi)容并不能反應(yīng)高爐本身的復(fù)雜性,同時系統(tǒng)本身也難以完全模擬高爐操作人員的決策過程.國內(nèi)許多鋼廠購買了專家系統(tǒng),為了讓該系統(tǒng)充分發(fā)揮作用,對這些系統(tǒng)的再開發(fā)就提上了日程.武鋼對相關(guān)系統(tǒng)的改進持續(xù)了10多年,取得了一定的成績,本文將對相關(guān)的開發(fā)經(jīng)驗進行總結(jié),以推動相關(guān)研究工作的深入開展.
高爐本身體積巨大,現(xiàn)代大型高爐體積普遍在2000 m3以上,從控制角度講,高爐是一個多變量、大滯后、非線性的巨大系統(tǒng),目前尚無確定的算法以實現(xiàn)類似系統(tǒng)的控制,各個高爐的操作也主要是由人工進行控制,但由于人為因素的影響,高爐失常也經(jīng)常發(fā)生,大型高爐每次失常都會造成巨大的損失,盡管經(jīng)過充分訓(xùn)練的工長可很好地操作高爐,但還存在開發(fā)高水平高爐過程控制系統(tǒng)的期望.
經(jīng)過幾十年的摸索,人們提出了很多種控制類似于高爐這樣系統(tǒng)的思想、算法,經(jīng)過多年的探索,感覺模式識別技術(shù)和人工智能相結(jié)合對于解決高爐過程控制是一條不錯的選擇.高爐操作人員對某一高爐現(xiàn)象的監(jiān)控及判斷過程如下表1所示.從表1中可以看出感覺模式識別技術(shù)和人工智能結(jié)合比較符合高爐操作人員操作高爐的思維流程.
表1 高爐操作人員對高爐現(xiàn)象的監(jiān)控及判斷過程
基于上述判斷,在實際高爐過程檢測及控制系統(tǒng)的開發(fā)過程中提出一種新結(jié)構(gòu),如圖1所示.該系統(tǒng)的核心在于高爐現(xiàn)象的模式識別,通過借助于高爐過程的監(jiān)測信息對高爐現(xiàn)象(氣流分布、爐型變化、布料、典型參數(shù)變化特征、爐頂紅外圖像、高爐狀態(tài)等)進行模式識別,將模式識別的結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中存放起來,專家系統(tǒng)的規(guī)則也是根據(jù)各種爐況及高爐現(xiàn)象的模式制定,在專家系統(tǒng)運行時首先獲取推理時段的高爐過程監(jiān)測數(shù)據(jù),判斷控制現(xiàn)象的當前狀態(tài)(模式),其次檢索高爐控制知識庫中的規(guī)則,判斷是否要對該現(xiàn)象進行調(diào)整(推理),如需要進行調(diào)整就給出操作建議(調(diào)劑手段).
1)單個高爐監(jiān)測信息的模式識別
一座大型高爐有幾百、上千個信息檢測點,高爐操作人員在對爐況進行判斷時也需要借助于這些監(jiān)測信息,他們根據(jù)單個信息的不同表現(xiàn)及不同監(jiān)測信息的綜合評估可以對高爐狀態(tài)做出準確的判斷,我們只對影響高爐的典型檢測變量,如風(fēng)量、風(fēng)溫、風(fēng)壓、壓差、熔損反應(yīng)消耗的碳量、熱指數(shù)、熱負荷、爐頂煤氣中的CO2等監(jiān)測信息的變化特征進行模式識別[11],識別過程中首先要制作樣本,樣本的制作根據(jù)各個現(xiàn)象的特征來進行,一般選擇一段時間的一串數(shù)據(jù)構(gòu)成一個樣本,通過模式識別來對各個變量的變化模式分類、評估.
2)單種高爐現(xiàn)象的模式識別
按照操作習(xí)慣,一般講高爐控制的內(nèi)容劃分為氣流控制、布料控制、爐型管理、下料控制、爐溫控制、爐缸狀態(tài)控制等環(huán)節(jié),單個現(xiàn)象的影響因素很多,狀態(tài)也千變?nèi)f化,不同的人有不同的經(jīng)驗,經(jīng)驗豐富與否、是否揭示了現(xiàn)象變化的規(guī)律、能否靈活運用就成了不同操作人員水平高低的一個依據(jù).在基于模式識別的高爐冶煉專家系統(tǒng)的開發(fā)中主要關(guān)注了氣流控制、布料控制、爐型管理、下料控制、爐溫控制、爐缸狀態(tài)控制等現(xiàn)象的模式識別.3)自學(xué)習(xí)功能的實現(xiàn)
圖1 基于模式識別的高爐過程控制專家系統(tǒng)框圖
一個系統(tǒng)要具有活力,必須具有自學(xué)習(xí)的能力,以前的高爐冶煉專家系統(tǒng)之所以難以長久地應(yīng)用于高爐操作,一個主要的原因是系統(tǒng)本身難以及時適應(yīng)高爐狀態(tài)的變化,專家系統(tǒng)的規(guī)則、參數(shù)、門檻值難以滿足高爐實時變化的需要,本專家系統(tǒng)具備部分自學(xué)習(xí)的能力.
基于模式識別的高爐冶煉專家系統(tǒng)的開發(fā)基礎(chǔ)是重要參數(shù)的模式識別,雖然高爐的檢測內(nèi)容很多,在高爐操作過程中,高爐操作人員實時關(guān)注的變量不是太多,一般而言,主要關(guān)注風(fēng)量BV、風(fēng)溫BT、風(fēng)壓BP、壓差DP、熔損反應(yīng)消耗的碳量SLC、熱指數(shù)Tq、熱負荷STVT、爐頂煤氣CO2等監(jiān)測信息,這些變量中既有操作變量BV,BP,也有過程表征變量 CO2,STVT,Tq,SLC,只要實現(xiàn)這些變量的變化模式的識別,就能夠判斷爐況的變化特征,從而針對具體的爐況制定出合適的參數(shù)控制范圍.
要實現(xiàn)參數(shù)變化模式的識別,首先需要制作樣本,這里采用一個數(shù)據(jù)串作為模式識別的基本單元,根據(jù)爐況特點找出參數(shù)的變化所有組合狀態(tài).表2列出2010年2月至5月份高爐熱指數(shù)變化特征的模式識別結(jié)果,樣本通過1 h的數(shù)據(jù)而獲得,其他變量也可以獲得變化特征,在此不贅述.
表2 爐熱指數(shù)的變化模式
一般用表3所示的參數(shù)表征爐況變化,這些參數(shù)也是高爐專家系統(tǒng)知識庫中的重要管理對象.
表3 專家系統(tǒng)參數(shù)主要功能對比
在上述單變量的模式識別后,即可以從事多變量的模式識別,表4列出了多變量模式識別的一個計算實例,這些參數(shù)的組合表征了爐況的變化.
2.3.1 氣流控制模式識別
利用計算機技術(shù)將各種高爐現(xiàn)象進行模式的識別[12-13],這里簡單列出表征煤氣流分布的爐頂溫度的模式識別結(jié)果,如圖2所示.爐頂煤氣流溫度曲線反映了中心氣流和邊緣氣流的強弱、變化,在高爐操作過程中,借助于4條爐頂煤氣溫度曲線的變化,可以判斷出邊緣氣流、中心氣流的強弱、變化,可以識別出偏料,可以識別出管道、可以識別出流槽的工作狀況等.其他現(xiàn)象的模式識別可以同樣進行處理.
2.3.2 爐型變化的模式識別
為了確保高爐運行的長治久安,需要密切注意爐型管理問題,高爐內(nèi)表面的工作狀況對高爐冶煉過程的順利進行有巨大的影響,高爐內(nèi)表面的狀況處于一種不斷變化的過程中,高爐順利冶煉需要內(nèi)表面盡可能保持一種合適的內(nèi)型,內(nèi)表面既不能粘結(jié)太多的爐料阻礙爐料的順利下降,也不能使內(nèi)表面直接接觸煤氣流及下降爐料的摩擦,這就需要能夠及時識別出高爐內(nèi)型的狀況.
這里列出了武鋼在爐型變化的模式識別方面做的主要工作[14],通過模式識別,共獲得了25類典型的爐型分布模式,這里只列出了1種代表爐型變化特征的冷卻壁溫度沿高爐縱向的分布狀況,如圖3所示.
經(jīng)過專家系統(tǒng)推理,告訴操作人員的是冷卻壁7,8,9,10段溫度高,其他溫度偏高,軟融帶位置較高,區(qū)間較寬,需要注意高爐操作的變化.
表4 主要參數(shù)相互之間變化模式統(tǒng)計表
圖2 高爐爐頂煤氣溫度變化模式的模式識別
圖3 爐型模式識別的結(jié)果
2.3.3 布料模式識別
調(diào)劑布料主要考慮滿足下列目標:調(diào)整爐型,穩(wěn)定氣流,穩(wěn)定下料,提高煤氣利用率.
高爐布料調(diào)劑過程中,需要從氣流演化的過程來判斷布料調(diào)劑與否,同時必須考慮壓差、風(fēng)量、原料等條件的變化,如果條件不具備,一般也不會輕易調(diào)劑高爐布料.高爐爐況的變化可以通過溶損反應(yīng)碳量SLC,熱指數(shù),CO2,STVT等參數(shù)的變化顯示出來,調(diào)劑布料需關(guān)注的內(nèi)容如表5所示.
首先判斷高爐的主要矛盾,按照原料、爐型、爐況、氣流、綜合調(diào)劑、強化冶煉的順序進行判斷,通過典型參數(shù)的變化,判斷出是否需要高爐布料調(diào)劑,高爐布料計算機調(diào)劑的過程如圖4所示.該程序已經(jīng)用于高爐布料控制,取得了一定的效果.
表5 調(diào)劑布料需關(guān)注的內(nèi)容
該系統(tǒng)秉承武鋼1號高爐專家系統(tǒng)的設(shè)計理念,采用了面向高爐工長的設(shè)計思路,專家系統(tǒng)規(guī)則庫中共包括近2000條規(guī)則.
從2010年8月起, 操作平臺型專家系統(tǒng)在武鋼5號高爐正式投入運行.經(jīng)過使用培訓(xùn),該專家系統(tǒng)已成為工長操作高爐的得力助手,對改善高爐技術(shù)經(jīng)濟起了重要作用.
借助該專家系統(tǒng),高爐工長能更有效地操作高爐,及時掌握高爐布料、爐型、爐溫及爐底侵蝕等情況的變化,高爐順行狀況得到了改善.為了評價該專家系統(tǒng)應(yīng)用的經(jīng)濟效益,取該系統(tǒng)正式投運(2010年8月)前后各8個月5號高爐的技術(shù)經(jīng)濟指標進行對比分析,如表6所示.
從表6可以看出,2010年8月高爐專家系統(tǒng)投運后,5號高爐的技術(shù)經(jīng)濟指標比上半年有明顯改善,校正后降低焦比8.42 kg/t,節(jié)約焦炭7732.3 t; 增產(chǎn) 34142 t.
圖4 高爐布料計算機調(diào)劑的過程
表6 5號高爐專家系統(tǒng)投運前后技術(shù)經(jīng)濟指標對比
基于模式識別的原則,武鋼5號高爐專家系統(tǒng)對高爐布料、爐型管理、爐溫預(yù)報、爐缸爐底侵蝕、高爐順行進行了研究.該系統(tǒng)可對重要參數(shù)進行了模式識別,在此基礎(chǔ)上可以及時準確地評估高爐的整體狀態(tài),并完成高爐重要現(xiàn)象的模式識別,如實現(xiàn)了煤氣流分布的模式識別,對于分析氣流分布、調(diào)劑布料發(fā)揮了重要作用,同時利用武鋼5號新開發(fā)的高爐專家系統(tǒng),實現(xiàn)了高爐布料調(diào)劑的自動處理,通過及時的布料調(diào)劑,5號高爐獲得了較好的技術(shù)經(jīng)濟指標,確保了高爐的穩(wěn)定順行.
References)
[1]Druckenthaner H,Scheidl J.Blast furnace automation for maximising production economy[J].Steel Times International,1997,21(6):33-39.
[2]Otsuka Y,Konishi M,Hanaoka K,et al.Forecasting heat levels in blast furnaces using a neural network model[J].ISIJ International,1999,39(10):1047-1052.
[3]Druckenthaner H,Schurz B,Schaler M,et al.Vagron blast furnace optimization — enter the expert?。跩].Iron and Steel Review,2000,43(11):1-8.
[4]Brunnbauer G,Kolb G,Lasinger F.Current status for blast furnace operation by closed-loop expert system at VA-Stahl Linz[C]//Proceedings of the McMaster Symposium on Iron and Steelmaking.Hamilton,Canada,1999:65-84.
[5]Nagai T.Go_stop system applied to blast furnace computer of Chiba Works,Kawasaki Steel Corporation[C]//Ironmaking Proceedings.Pittsburgh,PA,USA,1977:326-336.
[6]Yamamoto T,Sawada T.Blast furnace operational system with the application of advanced go/stop system at Mizushima Works[C]//Proceedings of the Sixth International Iron and Steel Congress. Nagoya, Japan,1990:364-371.
[7]Masumoto S,Kobayashi K.Use of Eexpert system in blast furnace operation at Kawasaki Steel Corporation[C]//The 2nd European Ironmaking Congress.Hamburg,Germany,1992:40-50.
[8]Matsuda K,Tamura N,Konishi M,et al.Application of artificial intelligence to operation control of Kobe No.3 blast furnace[C]//Proceedings of the Sixth International Iron and Steel Congress.Nagoya,Japan,1990:1-7.
[9]Aoki T,Inaba M.The blast furnace expert system with the information of the continuous hot metal thermometer[C]//Ironmaking Proceedings.Nashville,TN,USA,1991:753-757.
[10]Amano S,Takarabe T,Nakamori T,et al.Expert system for blast Furnace operation at Kimitsu Works[J].ISIJ International,1990,30(2):105-110.
[11]陳令坤.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高爐專家系統(tǒng)參數(shù)自學(xué)習(xí)中的應(yīng)用[C]//第八屆中國鋼鐵年會.北京,冶金工業(yè)出版社,2011.
[12]陳令坤,張建鵬.煤氣流控制技術(shù)的開發(fā)及其在武鋼5 號高爐上的應(yīng)用[J].煉鐵,2011,30(5):16-18.Chen Lingkun,Zhang Jianpeng.Development of gas flow control technology and its application in No.5 blast furnace of WISCO [J].Ironmaking,2011,30(5):16-18.(in Chinese)
[13]陳令坤.武鋼5號高爐操作平臺型高爐冶煉專家系統(tǒng)的開發(fā)[C]//第八屆中國鋼鐵年會.北京,冶金工業(yè)出版社,2011.
[14]陳令坤.武鋼5號高爐操作爐型管理系統(tǒng)的開發(fā)及應(yīng)用[J].煉鐵,2011,30(6):6-11.Chen Lingkun.Development and application of management system for No.5 blast furnace operation profile in WISCO[J].Ironmaking,2011,30(6):6-11.(in Chinese)