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1、10申请公布号CN104164246A43申请公布日20141126CN104164246A21申请号201410417811122申请日20140822C10B57/04200601G06Q10/0420120171申请人江苏沙钢集团有限公司地址215625江苏省苏州市张家港市锦丰镇沙钢科技大楼江苏沙钢集团有限公司72发明人杜屏吕青青张明星刘建波74专利代理机构常州市维益专利事务所32211代理人王涵江54发明名称一种适合顶装焦炉的配煤专家系统57摘要本申请公开了一种适合顶装焦炉的配煤专家系统，包括煤炭数据和配煤数据采集模块、焦炭性能自回归模块、优化配煤模块、以及配煤结果采集与检验模块。该系。
2、统采用多参数非线性回归、配合煤镜质组反射率分布图、配合煤流动度分布图相结合的方法，使得焦炭强度预测偏差控制在2以内。同时该系统以焦炭净成本最低为目标进行非线性优化配煤，考虑了焦化副产产率、市场价格、煤炭质量和价格对净成本的影响，真正实现成本最低的炼焦配煤。51INTCL权利要求书2页说明书7页附图5页19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书2页说明书7页附图5页10申请公布号CN104164246ACN104164246A1/2页21一种适合顶装焦炉的配煤专家系统，其特征在于，包括煤炭数据和配煤数据采集模块，自动采集质检部门和焦炉的煤炭化验指标、焦炭性能指标、焦炉操作指标和熄。
3、焦方式，为焦炭性能自回归提供分析数据；焦炭性能自回归模块，建立非线性回归配煤模型，该配煤模型根据数据可靠稳定原则从煤炭数据和配煤数据采集模块选择数据用于非线性回归，实现焦炭冷态强度预测质量与实测质量偏差05，热态性能误差2；优化配煤模块，根据配煤模型、以及煤炭市场价格、化学产品价格按照净成本最低原则进行优化配煤；配煤结果采集与检验模块，自动将焦炭质量预测结果与实际生产结果储存，并且进行差值比对，当生产焦炭质量与实际生产结果对比偏差2时，焦炭性能自回归系统重新建立焦炭质量预测模型。2根据权利要求1所述的适合顶装焦炉的配煤专家系统，其特征在于建立所述配煤模型及优化配煤包括三个步骤1建立焦炭质量预测。
4、模型，采用多因素非线性回归的方法，考虑了对焦炭质量影响较大的结焦时间、结焦温度、熄焦方式；2根据生产条件和焦炭质量要求设定配煤限制条件；3对比配合煤和参配煤的流动度分布图，发现配合煤流动度不足的温度区间，相应的提高在该区间流动性较好的参配煤比例，最终确定优化配煤比例和成本。3根据权利要求2所述的适合顶装焦炉的配煤专家系统，其特征在于所述步骤1中，焦炭强度指标与配合煤性能指标之间的非线性回归方程M40FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,M10FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,CSRFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,CRIFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MC。
5、I,上式中G黏结指数，VDAF干燥无灰基挥发分，AD干基灰分，RO镜质组最大反射率，MF最大流动度，H结焦时间，T结焦温度，MCI煤灰催化指数湿息焦修正指数。4根据权利要求1所述的适合顶装焦炉的配煤专家系统，其特征在于优化配煤系统采用非线性规划方法，即具有非线性约束条件或目标函数的数学规划方法，研究一个N元N种煤实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题焦炭净成本最低，非线性规划模型如下MINGXSTX0I1，2，3，MHJX0J1，2，3，PXX1，,XNDXX1，,XN为炼焦煤使用量；GX焦炭净成本焦炭净成本吨焦配合煤成本吨焦副产效益，即焦炭净成本与煤种炼焦煤数量间的函数关系；MIN表。
6、示“求最小值”；ST表示“受约束于”；权利要求书CN104164246A2/2页3X非等约束函数；HJX等式约束函数。权利要求书CN104164246A1/7页4一种适合顶装焦炉的配煤专家系统技术领域0001本申请属于焦化配煤领域，特别是涉及一种适合顶装焦炉的配煤专家系统。背景技术0002随着焦炭利润的下滑，各种以降低成本为目的的配煤炼焦系统应运而生，但是现有的配煤系统大多只考虑了配合煤的黏结指数、灰分、挥发分等因素，或者当结焦时间、结焦温度、熄焦方式发生变化时，预测结果偏差较大。专利ZL2010105763307采用回归的方法拟合ROMAX、流动度MF，灰分等指标对焦炭质量进行预测，但是该模。
7、型仅仅考虑了煤质，却并未考虑焦炉的结焦时间、结焦温度，以及熄焦方式对焦炭质量产生的影响；专利2008100130546BP神经网络方法来预测焦炭的质量，将煤的镜质组反射率分布和粘结性指标作为参数输入网络的输入段，对应焦炭指标作为BP神经网络的输出端，训练BP神经网络，得到输入参数和输出参数之间的非线性关系，然后将待预测指标作为BP神经网络输入参数，进而得到焦炭预测的强度，该方法忽略了焦炭的灰分、挥发分、最大胶质层厚度、焦炉操作参数等指标，导致焦炭预测存在偏差，并且神经网络方法对用过的煤种进行预测焦炭质量较准确，但是对新煤种预测偏差较大。发明内容0003本发明的目的在于提供一种适合顶装焦炉的配煤。
8、专家系统，以克服现有技术中的不足。0004为实现上述目的，本发明提供如下技术方案0005本申请实施例公开一种适合顶装焦炉的配煤专家系统，包括0006煤炭数据和配煤数据采集模块，自动采集质检部门和焦炉的煤炭化验指标、焦炭性能指标、焦炉操作指标和熄焦方式，为焦炭性能自回归提供分析数据；0007焦炭性能自回归模块，建立非线性回归配煤模型，该配煤模型根据数据可靠稳定原则从煤炭数据和配煤数据采集模块选择数据用于非线性回归，实现焦炭冷态强度预测质量与实测质量偏差05，热态性能误差2；0008优化配煤模块，根据配煤模型、以及煤炭市场价格、化学产品价格按照净成本最低原则进行优化配煤；0009配煤结果采集与检验。
9、模块，自动将焦炭质量预测结果与实际生产结果储存，并且进行差值比对，当生产焦炭质量与实际生产结果对比偏差2时，焦炭性能自回归系统重新建立焦炭质量预测模型。0010优选的，在上述的适合顶装焦炉的配煤专家系统中，建立所述配煤模型及优化配煤包括三个步骤00111建立焦炭质量预测模型，采用多因素非线性回归的方法，考虑了对焦炭质量影响较大的结焦时间、结焦温度、熄焦方式；00122根据生产条件和焦炭质量要求设定配煤限制条件；说明书CN104164246A2/7页500133对比配合煤和参配煤的流动度分布图，发现配合煤流动度不足的温度区间，相应的提高在该区间流动性较好的参配煤比例，最终确定优化配煤比例和成本。。
10、0014优选的，在上述的适合顶装焦炉的配煤专家系统中，所述步骤1中，焦炭强度指标与配合煤性能指标之间的非线性回归方程0015M40FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0016M10FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0017CSRFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,0018CRIFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,0019上式中G黏结指数，VDAF干燥无灰基挥发分，AD干基灰分，RO镜质组最大反射率，MF最大流动度，H结焦时间，T结焦温度，MCI煤灰催化指数湿息焦修正指数。0020优选的，在上述的适合顶装焦炉的配煤专家系统中，优化配煤系统采用非线性规划方。
11、法，即具有非线性约束条件或目标函数的数学规划方法，研究一个N元N种煤实函数在一组等式或不等式的约束条件下的极值问题焦炭净成本最低，非线性规划模型如下0021MINGX0022STX0I1，2，3，M0023HJX0J1，2，3，P0024XX1，,XND0025XX1，,XN为炼焦煤使用量；0026GX焦炭净成本焦炭净成本吨焦配合煤成本吨焦副产效益，即焦炭净成本与煤种炼焦煤数量间的函数关系；0027MIN表示“求最小值”；0028ST表示“受约束于”；0029X非等约束函数；0030HJX等式约束函数。0031与现有技术相比，本发明的优点在于本发明的一种适合顶装焦炉的配煤专家系统，该系统采用多。
12、参数非线性回归、配合煤镜质组反射率分布图、配合煤流动度分布图相结合的方法，使得焦炭强度预测偏差控制在2以内。同时该系统以焦炭净成本最低为目标进行非线性优化配煤，考虑了焦化副产产率、市场价格、煤炭质量和价格对净成本的影响，真正实现成本最低的炼焦配煤。附图说明0032为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。0033图1所示为本发明具体实施例中未考虑结焦时间、结焦温度等焦炉操作参数。
13、对焦炭质量的影响，焦炭冷强度M40实测值与回归值对比图；0034图2所示为本发明具体实施例中回归方程引入结焦时间、结焦温度等焦炉操作参说明书CN104164246A3/7页6数，焦炭冷强度M40实测值与回归值对比图；0035图3所示为本发明具体实施例中763M焦炉M10实测值与回归值对比图；0036图4所示为本发明具体实施例中763M焦炉CSR实测值与回归值对比图；0037图5所示为本发明具体实施例中763M未经修正的配合煤反射率分布图；0038图6所示为本发明具体实施例中参配煤镜质组反射率分布图，其中，0039A焦煤1；B肥煤1；C肥煤2；D焦煤2；E焦煤3；F气煤；0040G1/3焦煤1；。
14、H1/3焦煤2；I肥煤3；J瘦煤1；K瘦煤2；0041L1/3焦煤3；0042图7所示为本发明具体实施例中未经修正的配合煤中各种参配煤流动度分布图，其中，A焦煤1；C焦煤2；D焦煤3；G肥煤2；H1/3焦煤3；K瘦煤2；L气煤；0043图8所示为本发明具体实施例中参配煤流动度分布图，其中，A焦煤1；B1/3焦煤1；C焦煤2；D焦煤3；E1/3焦煤2；F肥煤1；G肥煤2；H1/3焦煤3；I肥煤3；J瘦煤1；K瘦煤2；L气煤；0044图9所示为本发明具体实施例中763M焦炉修正后配合煤镜质组反射率分布图；0045图10所示为本发明具体实施例中经修正后配合煤中各种参配煤流动度分布图，其中，A焦煤1；。
15、B1/3焦煤1；C焦煤2；D焦煤3；E1/3焦煤2；F肥煤1；G肥煤2；H1/3焦煤3；I肥煤3；J瘦煤1；K瘦煤2。具体实施方式0046本发明实施例提供一种新方法，焦炭质量预测既考虑了煤质指标，又考虑了焦炉操作参数，熄焦方式等因素，通过非线性拟合的方法预测焦炭质量。和已有的方法相比，该方法准确，全面，并且通过系统的优化配煤，可以大大降低配煤成本。具体采用如下技术方案00471、实现质检部门、配煤车间的数据自动采集与修正，建立煤炭与配煤炼焦数据采集系统。建立质量管理系统、配煤生产系统和该配煤系统的接口连接，实现煤炭、配煤、焦炭数据的自动采集，如果出现不同部门间的数据不一致问题，如船名不同、日期。
16、不一致等问题，如表1所示，可以通过字符串对比、到港、生产、检验时间的多级循环对比，自动修正船名，并采集数据，实现数据准确、不重复、不遗漏的采集。0048表1焦化厂与质检部门数据的对比与采集004900502、建立焦炭强度自回归系统。该系统将煤炭于配煤炼焦数据采集系统收集的数说明书CN104164246A4/7页7据进行计算与回归。首先根据参配煤的性能、比例，加和计算出配合煤的黏结指数G配合、干燥无灰基挥发分VDAF配合、干基灰分AD配合、最大镜质组反射率RO配合、最大流动度MF、催化指数MCI。然后与焦炉生产工艺参数相结合，如结焦时间H、结焦温度T、熄焦方式，建立焦炭强度与这些配合煤参数与焦炉。
17、生产工艺参数之间的非线性回归方程，预测方程如下0051M40FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0052M10FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0053CSRFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,0054CRIFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,0055上式中G黏结指数，VDAF干燥无灰基挥发分，AD干基灰分，RO镜质组最大反射率，MF最大流动度，H结焦时间，T结焦温度，湿息焦修正指数，MCI煤灰催化指数，其中，005600573、优化配煤00581、根据现场生产条件和焦炭质量要求设置配煤限制条件设置配合煤的G值、VDAF、AD、MF、RO的波动范围，即。
18、配合煤G75，25VDAF29，11RO13等；同时根据库存和采购条件，从煤炭数据采集系统中自动选择参配煤种类，设置每种参配煤的使用数量限制条件；根据焦炭热强度要求，设置配合煤镜质组反射率分布在009、0916、16范围内的镜质组体积百分比，RE00945，RE1685，M107函数。0069HJX等式约束函数，如焦炉焦炭月产量185万吨等等式函数。0070利用以上非线性规划模型求解如何配煤确定X值，才能在满足所有焦炭质量约束、筒仓或供应约束、焦炭产量约束、生产条件约束的条件下实现焦炭净成本最低的配煤方案，即全局最优解。00713、根据优化配煤的结果自动计算和生成配合煤和参配煤的镜质组反射率分。
19、布图与流动度分布图，对比配合煤和参配煤的镜质组反射率分布图，有针对性地调整参配煤比说明书CN104164246A5/7页8例，消除配合煤反射率分布图中不合理的凹槽。对比配合煤和参配煤的流动度分布图，发现配合煤流动度不足的温度区间，相应的提高在该区间流动性较好的参配煤。00724、优化配煤数据检验与采集0073优化配煤比例确定后，会自动保存配煤数据、配合煤指标、成本、焦炭质量预测结果。焦炭质量预测结果与后续自动采集的现场生产数据可以进行对比，当生产焦炭质量与实际生产结果对比偏差2时，焦炭性能自回归系统重新建立焦炭质量预测模型。0074为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明。
20、的具体实施方式进行详细说明。这些优选实施方式的示例在附图中进行了例示。附图中所示和根据附图描述的本发明的实施方式仅仅是示例性的，并且本发明并不限于这些实施方式。0075在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。0076图1所示为本发明具体实施例中未考虑结焦时间、结焦温度等焦炉操作参数对焦炭质量的影响，焦炭冷强度M40实测值与回归值对比图。0077图2所示为本发明具体实施例中回归方程引入结焦时间、结焦温度等焦炉操作参数，焦炭冷强度M40实测值与回归值对比图。0078以763M焦。
21、炉为例说明本发明的实施例，步骤如下00791自动采集质检部门、配煤车间的数据，并将收集的数据按照不同煤种、焦炉进行自动分类。如根据763M焦炉进行数据自动采集和分类，计算每一个配煤单的配合煤指标。00802根据不同的焦炉的配合煤指标进行焦炭质量回归，回归方程如下，并可自动绘制出回归与实测数据对比图，如图3、图4所示。0081M40FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0082M10FG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,0083CSRFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,0084CRIFG,VDAF,AD,MF,RO,H,T,MCI,00853优化配煤00861进入优化配煤系。
22、统，根据市场供应和库存情况从煤炭数据系统中自动调入参配煤种和相应的性能和价格数据；00872根据不同焦炉的焦炭质量要求设定配煤技术限制条件，如表2、表3所示0088表2焦炭质量限制条件0089焦炉焦炉产量/T指标条件M40M10CSRCRI灰分S763M焦炉6000上限62412608下限8856800900091表3配合煤指标限制条件说明书CN104164246A6/7页9009200933根据市场和库存条件，设置参配煤的数量限制条件，即每种煤的数量上、下限，即XX1，,XND；00944以焦炭净成本最低为目标，根据焦炭质量指标、配合煤性能限制条件、采购限制条件、产量要求等建立非等式或等式约。
23、束条件，采用非线性规划的方法，自动求解出满足所有限制条件、净成本最低的配煤方案，并自动生成参配煤、配合煤镜质组反射率分布图和流动度分布图，如图5图8所示。0095表4优化配煤结果与参配煤性能表00960097说明书CN104164246A7/7页1000985对比配合煤和参配煤镜质组反射率分布图，发现配合煤镜质组反射率分布图中有异常凹槽，如图5所示，会导致焦炭微观结构不达标，热强度降低。因此找出凹槽处对应的参配煤F，提高参配煤F的用量，减少同类型肥煤G的用量，同时调整H煤和I煤的比例，如表3所示。调整后的配合煤镜质组反射率分布图和流动度分布图如图9、图10所示，镜质组反射率接近正态分布，在47。
24、0以上的高温区间有足够的流动度，配合煤各项指标符合配煤指标要求。与传统配煤相比优化配煤的焦炭净成本降低146元/T焦炭，焦炭的质量符合标准要求，如表5所示。0099表5优化配煤焦炭预测强度与实测强度对比0100M40M10CSRCRI优化配煤预测强度/89357667242焦炉生产数据/89656661247预测偏差/031709200101最后，还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。说明书CN104164246A101/5页11图1图2说明书附图CN104164246A112/5页12图3图4说明书附图CN104164246A123/5页13图5图6图7说明书附图CN104164246A134/5页14图8图9说明书附图CN104164246A145/5页15图10说明书附图CN104164246A15。