1.本发明涉及金属冶炼技术领域，具体而言，尤其涉及一种烧结终点温度预测方法以及终点位置预测方法。
背景技术：2.烧结是将铁矿粉、熔剂、固体燃料、冶金工业副产品按一定比例配料，经加水润湿和混匀制粒，形成烧结料后布料在烧结机上，通过点火和强制抽风，借助固体碳燃烧产生高温，进行一系列物理化学变化，生成部分低熔点物质，并软化熔融产生一定数量的液相，在不完全熔化的条件下粘结成块的过程。随着烧结过程的进行，废气温度逐渐升高，当废气温度到达最高点，温度开始下降时的温度即为烧结终点温度。温度开始下降的点所处的位置为终点位置。烧结终点位置是反映烧结状态的重要参数，是烧结过程各种因素共同作用的结果，是判断烧结过程正常与否的重要标志。终点位置，也就是烧结过程结束所在风箱处的位置，烧结工况良好和烧结终点控制适宜的情况下，烧结终点处料层中碳燃烧反应完毕，废气温度在烧结终点位置为最高极值拐点。
3.烧结终点温度的稳定很大程度上代表整个烧结过程的稳定，影响着烧结矿质量稳定，燃料、动力的消耗指标及成本。烧结过程持续23～28分钟，终点位置一般控制在烧结机的倒数第二个风箱。点火后一段时间内，废气温度保持比较低的水平，而且很稳定，很难判断终点温度变化趋势，如果等待烧结过程中后期才根据终点温度来调整保证烧结过程在倒数第二个风箱结束，必须大幅度减慢机速，机速调减幅度较大时会造成料仓溢仓、悬料，严重时造成系统停机。因终点温度的影响因素较多，生产中出现波动在所难免，为尽量减少不稳定因素带来的影响或将损失降低至最小，有必要对终点温度进行提前预判和控制。
4.目前行业上对终点温度的判断是根据仪表最后几个风箱的废气温度来判断，但由于烧结过程存在响应慢、滞后大、周期长等特点，判断出的终点位置只能说明了烧结过程进行的状态，当判断出的终点位置与预定的位置出现偏差时，已经导致调整迟滞。
技术实现要素：5.根据上述提出现有终点位置预知性差导致调整迟滞的技术问题，而提供一种烧结终点温度预测方法以及终点位置预测方法。本发明主要利用风箱废气温度后段近拟于二次函数曲线，建立了风箱温度与烧结终点之间的关系模型，以该温度曲线最高三点温度计算出烧结终点的位置。
6.本发明采用的技术手段如下：
7.一种烧结终点温度预测方法，包括以下步骤：
8.获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据包括每次烧结过程中的中部风箱废气温度数据、烧结过程关联数据以及对应的终点温度数据，所述烧结过程关联数据包括布料厚度、混合料水份以及烧结机机速；
9.基于所述烧结机烧结过程的历史数据构建中部风箱废气温度数据与终点温度数
据的对应关系模型；
10.获取实际烧结过程中的中部风箱废气温度数据，并基于所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型预测终点温度数据。
11.进一步地，所述中部风箱为14#风箱或者15#风箱。
12.进一步地，所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型为：
13.终点温度预测值＝中部风箱温度+200-(布料厚度-650)*0.1-7.5/混合料水份+(1.3-机速)*5。
14.本发明还公开了一种烧结终点位置预测方法，包括以下步骤：
15.获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据至少包括每次烧结过程中的风箱废气温度数据以及对应的烧结终点位置数据；
16.获取烧结机烧结过程中20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据；
17.基于所述20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据确定当前烧结终点温度值和烧结终点位置；
18.构建各风箱废气温度与烧结终点位置的对应关系模型，所述对应关系模型为二次曲线；
19.将(20，t20),(21,t21),(22,t22)三个坐标带入标准二次曲线方程，并求解标准二次曲线方程的系数，从而获得模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程，其中t20为20#风箱的废气温度，t21为21#风箱的废气温度，t22为22#风箱的废气温度；
20.根据上述的烧结终点温度预测方法获取终点温度数据的预测值，并将所述终点温度数据的预测值代入所述模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程，从而求解得到烧结终点位置的预测值。
21.进一步地，所述基于所述20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据确定烧结终点温度值，包括根据以下计算获取烧结终点位置的估计值：
22.btp
估计
＝21+(t22-t20)/(2t21-t20-t22)
23.其中，btp
估计
为烧结终点位置的估计值，t20为20#风箱的废气温度，t21为21#风箱的废气温度，t22为22#风箱的废气温度。较现有技术相比，本发明具有以下优点：
24.1、本发明通过建立终点温度与关键工艺过程参数相关性分析，利用15#风箱所处位置的温度、布料厚度、混合料水分、机速等关键指标变化趋势预测终点温度变化幅度，烧结机台车从15#风箱运行到21#风箱所处位置大约需要7min，从而实现提前7min预测终点温度，岗位工根据预测的结果，提前进行调整，从而实现提升终点温度稳定性的目的，目前运行效果良好，终点温度命中率在85％左右。
25.2、本发利用风箱废气温度后段近拟于二次函数曲线，建立了风箱温度与烧结终点之间的关系模型，以该温度曲线最高三点温度计算出烧结终点的位置。利用二次函数曲线将复杂的不可定量描述的生产过程转化为相对简单的可利用工艺过程参数定量预测结果，减少了生产波动的时间，提升成品质量，且创造了效益。
26.通过烧结机卸矿端最后3个风箱的废气温度曲线的最高点和与其相切的内切圆曲率或曲率半径表示烧结终点，通过连续测量最后几个风箱的废气温度计算终点位置。
27.3、烧结过程的状态包括透气性状态和热状态两个方面，透气性状态决定烧结过程的顺利进行，而热状态是过程状态的直观反应，本发明利用烧结过程参数变化来反应抽象
的热状态变化，更容易实现终点温度的预测，同时也提升了预测的准确性。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明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做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1为本发明终点温度预测所需使用的关键参数应用过程图。
30.图2为本发明一种烧结终点温度预测方法流程图。
31.图3为本发明一种烧结终点位置预测方法流程图。
32.图4为本发明二次函数曲线图与烧结机风箱温度分布图近似。
33.图5为实施例中终点温度预测所需参数历史数据记录及预测准确率示意图。
34.图6为实施例中现场实际生产与本发明结合应用效果示意图。
35.图7为实施例中发明中公式在生产系统中的显示结果示意图。
具体实施方式
36.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
37.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
38.如图1-5所示，本发明提供了一种烧结终点温度预测方法，包括以下步骤：
39.s101、获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据包括每次烧结过程中的中部风箱废气温度数据、烧结过程关联数据以及对应的终点温度数据，所述烧结过程关联数据包括布料厚度、混合料水份以及烧结机机速。优选地，中部风箱为14#风箱或者15#风箱。
40.s102、基于所述烧结机烧结过程的历史数据构建中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型。作为本发明较佳的实施方式，中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型为：
41.终点温度预测值＝中部风箱温度+200-(布料厚度-650)*0.1-7.5/混合料水份+(1.3-机速)*5。
42.其中，各参数的单位分别为：
43.终点温度预测值——℃)；
44.中部风箱温度——℃；
45.布料厚度——mm；
46.混合料水份——％
47.机速——m/s。
48.s103、获取实际烧结过程中的中部风箱废气温度数据，并基于所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型预测终点温度数据。
49.本发明中通过建立各关联数据关系，达到预测终点温度趋势的目的。其中关联数据包括中部风箱废气温度、布料厚度、混合料水份、烧结机机速等。作为本发明较佳的实施方式，本实施例中的中部风箱为15#风箱。
50.此外，本实施例中还可以利用烧结机中部14#、15#风箱废气温度变化判断终点温度走势。具体来说，经过长期生产操作摸索观察发现，中部风箱温度变化能有效反映烧结终点位置的变化，当14#、15#风箱废气温度低于80℃时，到达机尾时，终点显示滞后，高于110℃时，到达机尾时，终点显示提前。由此规律，即可以通过14#、15#风箱废气温度变化对终点温度位置进行趋势判断。
51.本发明还公开了一种烧结终点位置预测方法，包括以下步骤：
52.s201、获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据至少包括每次烧结过程中的风箱废气温度数据以及对应的烧结终点位置数据。
53.s202、获取烧结机烧结过程中20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据。
54.s203、基于所述20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据估计烧结终点温度值；同时基于20#风箱、21#风箱以及22#风箱位置估计烧结终点位置。
55.s204、构建风箱废气温度与烧结终点位置的对应关系模型，所述对应关系模型为二次曲线。
56.s205、将(20，t20),(21,t21),(22,t22)三个坐标带入标准二次曲线方程，并求解标准二次曲线方程的系数，从而获得模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程。
57.具体来说，二次曲线的一般式是：t＝ax2+bx+c，其中t为终点温度(℃)；x为终点位置，a,b,c为曲线系数。
58.理论上说，在二次曲线方程中，通过已知的三点坐标，即可对方程的系数进行求解，即已知(x1,t1),(x2,t2),(x3,t3)三点坐标能够求解系数a,b,c，且则峰点估计坐标为：
59.xm
估计
＝x2+(t3-t1)/(2t2-t1-t3)
60.将上述原理带入本实施例中的中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应二次曲线关系模型中，则终点计算公式为：
61.btp
估计
＝21+(t22-t20)/(2t21-t20-t22)
62.其中，btp
估计
为烧结终点位置的估计值，t20为20#风箱的废气温度，t21为21#风箱的废气温度，t22为23#风箱的废气温度。由于烧结风箱温度曲线近拟于二次函数曲线，所以使用求解二次函数未知数的方法来求解终点温度。通过仪表读取t20，t21、t22三个风箱对应的温度，将(20，t20),(21,t21),(22,t22)三个坐标带入方程t＝ax2+bx+c
63.求得：
64.a＝(t22-2t21+t20)/2；
65.b＝42t21-20.5t22+19.5t20；
66.c＝210t22-589t20-420t21
67.s206、根据上述烧结终点温度预测方法获取终点温度数据的预测值，并将所述终点温度数据的预测值代入所述模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程，从而求解得到烧结终点位置的预测值。
68.具体来说，将最高点坐标(tm，xm)温度tm带入方程求得xm，xm即终点位置btp，其中最高点横坐标tm即为根据前述烧结终点温度预测方法，根据第15号风箱的废气温度计算获取的终点温度值。
69.本发明利用风箱废气温度后段近拟于二次函数曲线，建立了风箱温度与烧结终点之间的关系模型，以该温度曲线最高三点温度(即20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度)计算出烧结终点的位置。
70.根据申请人自有180平和90平烧结机分别建立终点温度btp＝21+(t22-t20)/(2t21-t20-t22)的预测方程；可提前7分钟预判增减机速时机。
71.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
72.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
73.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
74.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
75.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
76.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
77.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术
方案的范围。
技术特征：1.一种烧结终点温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据包括每次烧结过程中的中部风箱废气温度数据、烧结过程关联数据以及对应的终点温度数据，所述烧结过程关联数据包括布料厚度、混合料水份以及烧结机机速；基于所述烧结机烧结过程的历史数据构建中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型；获取实际烧结过程中的中部风箱废气温度数据，并基于所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型预测终点温度数据。2.根据权利要求1所述的一种烧结终点温度预测方法，其特征在于，所述中部风箱为14#风箱或者15#风箱。3.根据权利要求1所述的一种烧结终点温度预测方法，其特征在于，所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型为：终点温度预测值＝中部风箱温度+200-(布料厚度-650)*0.1-7.5/混合料水份+(1.3-机速)*5。4.一种烧结终点位置预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取烧结机烧结过程的历史数据，所述历史数据至少包括每次烧结过程中的风箱废气温度数据以及对应的烧结终点位置数据；获取烧结机烧结过程中20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据；基于所述20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据确定当前烧结终点温度值和烧结终点位置；构建各风箱废气温度与烧结终点位置的对应关系模型，所述对应关系模型为二次曲线；将(20，t20),(21,t21),(22,t22)三个坐标带入标准二次曲线方程，并求解标准二次曲线方程的系数，从而获得模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程，其中t20为20#风箱的废气温度，t21为21#风箱的废气温度，t22为22#风箱的废气温度；根据权利要求1所述的烧结终点温度预测方法获取终点温度数据的预测值，并将所述终点温度数据的预测值代入所述模拟风箱废气温度与烧结终点位置的二次方程，从而求解得到烧结终点位置的预测值。5.根据权利要求4中所述的一种烧结终点位置预测方法，其特征在于，所述基于所述20#风箱、21#风箱以及22#风箱的废气温度数据确定烧结终点温度值，包括根据以下计算获取烧结终点位置的估计值：btp
估计
＝21+(t22-t20)/(2t21-t20-t22)其中，btp
估计
为烧结终点位置的估计值，t20为20#风箱的废气温度，t21为21#风箱的废气温度，t22为22#风箱的废气温度。
技术总结本发明提供一种烧结终点温度预测方法以及终点位置预测方法。其中烧结终点温度预测方法，包括：获取烧结机烧结过程的中部风箱废气温度数据、烧结过程关联数据以及对应的终点温度数据，所述烧结过程关联数据包括布料厚度、混合料水份以及烧结机机速；基于所述烧结机烧结过程的历史数据构建中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型；获取实际烧结过程中的中部风箱废气温度数据，并基于所述中部风箱废气温度数据与终点温度数据的对应关系模型预测终点温度数据。本发明基于烧结机中部风箱的废气温度与终点温度之间的对应关系，能够提前给出终点温度的预测结果，给操作人员调整烧结状态提供了有效依据。调整烧结状态提供了有效依据。调整烧结状态提供了有效依据。
技术研发人员：韩振 张旭 万继伟 薛成广 冷基玉
受保护的技术使用者：抚顺新钢铁有限责任公司
技术研发日：2022.06.21
技术公布日：2022/11/1
