冶金企业中高炉系数目标优化模型构建分析

2021-05-23 10:08李建武安文斌
中国金属通报 2021年2期
关键词:利用系数约束条件高炉

李建武,安文斌

(河钢邯钢炼铁部七高炉,河北 邯郸 056000)

随着经济大环境的不断变化,冶金行业也发生了改变。作为国家支柱产业之一,冶金企业的能源消耗问题一直都是悬而未决的难题[1]。目前,节能降耗开始成为冶金企业未来发展的工作重点,如何系统节能和科学用能变成了无数专业人员研究的问题。在冶金企业的生产过程中,烧结、焦化、高炉等冶炼系统占据了能源消耗总体的70%,而其中高炉工序的能耗就占了大约60%。因此,从高炉入手进行冶金企业节能减耗的研究,是非常有效的途径[2]。通过高炉节能的研究,可以有效降低冶金企业生产成本,提高企业竞争力[3]。本文以冶金企业中高炉系数目标优化模型构建为研究主题,建立和高炉利用系数优化目标,以物质与能量平衡的模型为基础,将非线性规划理论进行融合[4]。建立高炉性能优化模型。希望通过本文研究,可以为科学调节高炉参数提供依据,在保证生产质量的前提下,降低生产过程中能源损耗,减少冶金企业生产成本[5]。

1 冶金企业中高炉系数目标优化模型构建

表1 冶金企业耗能情况

根据表1,可知高炉在冶金企业能耗中占比相当巨大,因此需要建立高炉系数目标优化模型。在对高炉冶炼过程进行研究后,发现对该过程进行模拟的数学模型可以分为三种,分别是统计模型、过程动力学模型、物质与能量平衡模型[6]。其中物质与能量平衡模型由于是基于热力学的原理而呈现的,所以在对高炉过程特性分析时,是最有效的一种模型。以该模型的建立为基础,对高炉利用系数优化变量进行选择,并且进行高炉系数求值[7]。将各方面因素进行综合后,制定高炉约束条件,将冶金企业中高炉系数目标优化模型构建完成。最后展示模型结果。

1.1 构建高炉物理模型

以铁的冶炼为例,高炉冶炼的整体过程,如图1所示,高炉中主要分为三个工作部分,分别是上部预热区、中部热储备区、下部高温区。顶部输入铁矿石、焦炭、石灰石等原料,中部形成生铁或炉渣。高炉的能量流除了物质本身所携带的,还包括预热区、高温区的热损失。当上部预热区包含了所有的高价铁氧化物,并且将其变化为浮氏体。而高炉中部区域内,所有的物质温度都一致,保持在900℃左右,然后将炉内所有的还原氢都作用于下部高温区,在只将高温区碳的气化反应作为思考重点后,按照基本理论,对高炉内产生行为进行描述。我们可以观察到,喷吹燃料的燃烧率高达100%,对于投放于高炉的原料中存在的水分子,在高炉顶部就会全部蒸。通过通风口作用,使得煤气进入高炉腹部位置。因此,炉腹煤气量与风口循环区形成的煤气量是相等的。

图1 高炉炼铁过程物理模型

1.2 选择优化变量

在冶金企业高炉生产过程中,对高炉利用系数产生影响的因素很多。在本次构建的模型中,我们选取煤比、焦比、球团矿用量等一共六个原料参数进行分析。此外,选择了四个工艺参数,包括鼓风温度、湿度、富氧率,以及铁的直接还原度。对于高炉冶炼中的主要材料,生铁同样包含六个质量参数,分别是铁、硫、锰、硅、碳、磷。综上所述,一共选择了16个参数作为优化变量,参与到高炉系数目标优化模型构建中。

1.3 高炉系数求值

高炉利用系数是本次模型构建工作中最大的目标函数,所谓的高炉利用系数,根据其内涵来分析,就是高炉的日产铁总量同高炉有效容积之间的比,其公式如下:

公式中Iv代表高炉利用系数,P代表高炉的日产铁量,而Vyx表示的是高炉容积。当我们明确高炉内炉腹煤气量Vbg(m3/t)后,再用 Vbg(m3/min)代表高炉单位时间内的炉腹煤气量。可以得到以下公式:

通过上述公式,可以得到一个关系公式,代表的是高炉利用系数与高炉炉腹煤气量指数的联系,公式如下:

而通过高炉物理模型进行分析,高炉内炉腹煤气量Vbg可以写作如下公式:

在公式4里面,CΦ代表的是碳燃烧量,指的是1吨生铁的产量中。Vbl是鼓风量的指代,而H2.fi与N2.fi分别代表1吨生铁冶炼过程中,燃料H2与N2的使用情况。通过物质和能量平衡关系的分析,以工艺计算为手段,经公式4得到高炉炼铁中炉腹煤气量。

1.4 制定高炉约束条件

对高炉冶炼过程计算时,可以根据各种因素考虑,制定相关约束条件。具体约束内容与数量如表2所示。

表2 约束条件数量

一方面是基于物质和能量的平衡来考虑,制定8项约束内容:Fe, P, S, Mn元素质量在输入、输出中保持一致;铁水中各种成分的质量分数相加,和要保持100;对于生铁中碳质量分数要符合常规要求;输出加损失的热量和要与输入的热量相同;最后是根据化学反应平衡获得一个理论的碳量,而高温区还原碳量要大于这个值。另一方面是11条工艺约束,包括确保工艺允许值总是大于最小煤比;炉渣中一些化学物质含量要在工艺允许值范围之中;硫与焦炭的负荷同工艺允许值相比要更小;此外,新增的约束条件时炉腹煤气量指数最大值约束、铁的直接还原度最小值约束。进行化学反应的过程中,平衡也代表着极限,将其应用于高炉炼铁中,高炉反应完全平衡时铁的直接还原度是最小的。除此之外还有18项操作条件约束,与13条其他优化变量的约束条件,共同构成高炉利用系数为优化目标。从而实现高炉系数目标优化模型的整体构建。

1.5 展示模型结果

模型构建结束后,由于其约束条件内容很复杂,形成非线性多变量约束优化问题。所以本文采用序列二次规划法将优化问题进行求解。根据实际生产数据的分析可以发现,铁的直接还原度最小值约束被作为考虑重点后,优化模型计算的结果与实际数据相差不多;当不考虑铁的直接还原度最小值约束时的理论最大值,与高炉利用系数实际生产数据相比较而言,数值更高。而焦比和燃料比也大于理论最优值。综上所述,本文所建立的冶金企业中高炉系数目标优化模型是正确无误的。通过高炉利用系数的实际值,同高炉利用系数理论上的最大值进行研究,可得出结果高炉利用系数依旧有提高空间。

2 实验论证分析

为保证本文所构建的模型在实际运用中有效性更高,特进行实验论证,在实验中,选取同一冶金企业作为对象。首先,采用两种传统的模型进行冶炼生产。同时,采用本文所构建的模型,对于要冶炼的金属材料进行分析,同时观察操作流程与工艺流程,选定优化变量,并且制定相关约束条件。之后进行高炉冶炼生产。将三种模型进行的高炉冶炼数据进行记录分析,其结果如图2所示。

图2 实验论证结果曲线

通过图2,我们可以明显得出结论,在同样的生产条件下,本文所构建的模型优于传统模型。传统模型在生产中能耗更大,而在同样能耗条件下,采用本文所构建的高炉系数目标优化模型进行生产后,产量明显有所提升。在实验整体结束后,本文模型的产量较之传统模型2高了一倍;而传统模型1,虽然前期产量飙升,但是由于能源消耗较大,后期产量逐渐保持平稳,本文模型与之相比,产量也增加了大概30%。因此,可以得出结论,本文构建的模型,具有更加良好的应用效果。高炉冶炼的生产过程中,可以帮助各项参数合理进行调节,从而降低生产过程中的能耗,提高产量,促进冶金产业发展。

3 结束语

本文以高炉利用系数为目标,进行冶金企业中高炉性能优化模型的建立。根据高炉冶炼过程中的各种平衡理论,建立模型,并以各种约束条件为依托,对模型进行优化,获得最佳优化结果。通过本文研究,明确了生产过程中各项条件对高炉利用系数的影响规律,促进了高炉参数的科学合理调节。在生产过程中节能降耗方面发挥重大作用。

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