基于OPLS的加热炉吨钢煤耗优化研究

基于OPLS的加热炉吨钢煤耗优化研究

张懂兵

新疆天山钢铁巴州有限公司  新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州和静县-邮编:841300

摘要：在当今的钢铁制造领域，加热炉扮演着至关重要的角色。其运行效率直接关系到整个生产流程的运行成本以及能源的消耗情况。为了进一步降低每吨钢材的煤炭消耗量，提升能源的使用效率，对加热炉的煤炭消耗进行了深入的优化工作。通过对加热炉的运行机理进行细致的研究，并深入分析影响每吨钢材煤炭消耗量的主要因素，构建了一个精确的偏最小二乘（OPLS）模型，能够有效地预测和优化加热炉的煤炭消耗情况，不仅为我国钢铁企业的节能减排工作提供了坚实的理论基础，还为实际生产过程中的能源管理提供了科学的指导，从而有助于推动我国钢铁行业的绿色可持续发展。

关键词：OPLS的加热：钢煤耗：优化研究

引言

在当今全球面临日益严重的能源危机和环保压力的背景下，钢铁工业作为能源消耗大户，其能耗优化问题显得尤为重要。钢铁生产过程中，加热炉作为核心设备，其单位电耗直接关系到整个生产流程的能耗和成本控制。针对我国钢铁工业在生产过程中存在的问题，采用偏最小二乘法（OPLS）进行系统的理论研究和优化，旨在实现节能减排、降低能耗和成本的多重目标。通过这种方法，可以更准确地分析和预测生产过程中的能耗情况，从而制定出更有效的节能措施，提高能源利用效率，减少环境污染，推动钢铁工业的可持续发展。

1加热炉工艺流程分析

1.1 加热炉的基本工作原理

加热炉是钢铁行业的核心装备，利用煤炭等燃料产生热能，将冷坯或钢等材料加热至需要的温度，再进行轧制、锻压等工序。在此过程中，煤粉的燃烧效率决定了每吨煤的煤耗，从而对全流程的能耗及成本产生重要的影响。OPLS是一种可对多元数据进行处理、可将预报变量与因变量分离开来的统计分析方法，在研究燃煤发电煤耗的影响因素方面有其独特的优势[1]。通过对加热炉各工况下的煤耗数据进行预处理，建立能够真实反映其工作状况的数学模型，并对其进行优化，从而实现燃煤发电的节能降耗。

1.2 吨钢煤耗的影响因素分析

研究加热炉的吨钢耗煤量优化问题，并对其主要影响因素进行了分析。在燃煤电厂中，锅炉的热效率是一个很大的影响因素，而原料预热温度又是一个很大的影响因素。另外，炉内气氛、燃料种类、压力等运行条件对煤炭耗电量也有很大的影响， OPLS可以对多维数据进行高效处理，辨识出影响煤质量的主要因素，为高炉优化运行奠定基础。

1.3 煤耗数据的采集与预处理

采用 OPLS方法对某钢厂某钢厂的燃煤消耗进行了分析，并对其进行了分析，得出了相应的结论，高精度的数据获取是保证后续分析结果可靠的前提，而高效的数据预处理是构建高精度 OPLS模型的前提。在生产过程中，首先要通过加热炉的控制系统获得炉内燃烧温度、压力、煤粉种类与质量、加热炉的工作状况等参数。加装高精度的传感器及数据采集装置，可对各主要参数进行持续的监控与记录。由于实际采集的数据经常含有噪音和离群点，所以在进行预处理时是必不可少的，在预处理过程中，数据的清洗、规范化、缺失值的处理以及离群值的去除。比如，利用中值滤波方法对数据进行平滑处理，降低了随机噪声对数据的影响。提出了一种基于插值的插补算法。对离群点的辨识与处理，可采用图法、 Z分法等统计学分析方法。利用 OPLS方法，找出了影响机组煤耗的主要因子，并对其进行了优化。比如，对一些工艺参数进行小幅度的调节，就可以大幅度地减少燃煤消耗，进而达到节能降耗的目的。

2 OPLS模型在加热炉煤耗优化中的应用

2.1 OPLS模型的建立与参数设定

采用 OPLS方法对某钢厂某钢厂的煤耗进行了优化，对其进行了建模和参数设置。OPLS是一种可将解释变量进行正交处理的统计分析方法，可以有效地将解释变量间的系统变化与随机变化分开，进而提升模型的可解释性。针对加热炉煤量优化问题，在构建 OPLS的基础上，首先要采集炉内温度、压力、燃烧时间、煤种及品质等多个参数，建立了以煤炭消耗为因变量，其它过程参数为因变量的多元线性回归模型[2]。在 OPLS建模中，参数设置是最关键的一步，在进行参数设置时，要兼顾模型的复杂性以及过拟合的危险性。比如，选取适当的主元数目很关键，因为主元太多会使模型变得太复杂，太少又不能反映出全部的重要信息，针对实际加热炉煤量的优化问题，提出了一种基于交互检验的最优主元个数的算法，以保证该模型不存在“过”和“不足”两种情况。还将根据加热炉的燃烧效率、炉内换热动力学等实际工况，以保证所建立的模型能更好地反映加热炉的工作状况，利用 OPLS方法，对每一次生产过程中的每吨煤煤耗进行了计算。

2.2 模型的训练与验证过程

我们搜集了多台加热炉在各种工况下的燃煤消耗资料，覆盖了从进料到最终产品的全流程，同时本项目还将建立一套完整的实验与历史数据库，以保证研究对象的多样性与代表性。通过数据清洗、归一化、特征选取等方法，使模型能充分挖掘数据中的有用信息，在构建 OPLS时，利用交互检验法对模型参数进行优化，以保证模型不存在过拟合和欠拟合。通过对模型参数的持续调节，我们发现了一个最优的模型结构，从而使该模型无论是在训练用例还是在验证用例上，都能获得满意的性能。我们将使用独立的试验数据来检验该模型的有效性，通过对模式预报结果与实际数据的对比，对该模式的预报准确性及推广能力进行了评价。

2.3 模型优化结果的分析与评估

基于OPLS方法的研究基础上，我们进一步深入探讨了加热炉在生产过程中单吨煤煤耗的优化问题。通过细致的研究和分析，我们发现采用OPLS方法可以有效地降低每吨钢的煤耗量。这一发现不仅验证了OPLS方法在工艺过程优化方面的显著效果，而且还表明该方法具有一定的推广和应用价值[3]。具体来说，通过对多工况下加热炉的耗煤量进行精确预测，我们能够更好地掌握炉温、压力、送风等关键工艺参数的变化规律，可以进一步对这些工艺参数进行优化调整，从而实现节能降耗的目标。综上所述，OPLS方法在加热炉煤耗优化问题上的应用，不仅有助于降低生产成本，提高经济效益，还能够促进能源的合理利用，减少环境污染。

结束语

在对基于 OPLS模型的多目标煤耗优化方法进行深入研究后，发现通过精准数据分析与模型优化，可大幅减少高炉吨钢能耗，提升高炉能耗。利用 OPLS优化算法，对实际生产过程中的实际生产过程进行了深入的研究，找出了影响机组煤耗的主要因素，提出了改善方案。通过对燃烧控制参数的优化，对加热炉操作方式的调整，对煤粉的配比进行了改善。提出一种新的节能降耗方法，并以此为基础，在保证生产质量的同时，达到节能降耗的目的，为我国节能减排提供新的思路，并为我国节能减排提供新的思路。

参考文献；

[1]兰钢,潘伟程. 基于OPLS的加热炉吨钢煤耗优化的研究与应用 [J]. 冶金能源, 2021, 40 (01): 51-55.

[2]向云畔,郭宏丽. 提升加热炉热效率——降低吨钢煤气单耗措施浅析 [J]. 工业加热, 2020, 49 (11): 56-60.

[3]侯卫军,陈飚,万纯杰,等. 降低加热炉吨钢煤气消耗的实践 [J]. 能源技术, 2010, 31 (05): 307-309.