球团工艺能耗和nox排放优化技术的研究

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1、摘要球团工艺生产过程是复杂的工业过程，具有影响因素繁杂，约束条件众多等特点，实际球团焙烧过程中运行操作参数的选取主要依靠人工经验，难以根据工况的变化进行有效的调整。球团竖炉作为球团工艺的主要设备，如何通过调整竖炉焙烧的操作参数来达到企业期望的综合生产目标是球团生产过程优化的关键问题。在充分分析球团生产工艺的基础之上，着重分析了有关竖炉焙烧的能耗指标及相关气态污染物的生成并简要介绍了与之相关的辅机概况。完成了竖炉煤气吨耗及NOx排放的神经网络建模。在竖炉焙烧特性分析的基础上，利用机理分析和历史数据分析等方法，确定了模型输入输出参数的选取，建立了有关能耗及NOx污染物排放的

2、BP神经网络模型；并讨论了模型训练测试过程，通过测试样本的检验，验证了网络模型的精确性。通过基于实数编码的遗传算法，结合前文得出的成熟神经网络模型进行优化算法求解。构建了一个合理的优化目标函数，利用算法对输入参数在给定范围和约束条件下进行迭代寻优，得出了较为理想的优化结果，并对结果进行了讨论。完成了球团生产过程能源环境管理平台的构建与工程试验。工程试验结果表明，在正常竖炉运行工况下，本文所建的竖炉生产过程神经网络模型具有较高的预测精度，多目标遗传算法具有全局收敛性及较好的优化效率。能源环境管理平台的构建为竖炉运行生产提供了有用的帮助，较好的满足了企业的要求。关键词：球团

3、工艺；多目标优化；BP神经网络；遗传算法AbstractThepelletprocessiSaverycomplexindustrialprocess．Thefeaturesofstrongmulti．variablecoupling．multi．constrainedandTheactualpelletroastingprocessalebasedontheartificialexperiencealethemajorchallenges．Pelletshaftfurnaceisthemajorequipmentinpelletprocess．findthecorre

4、ctmethodtoadjusttheshaftfUlTlaceroastingisthemostimportantprobleminthepelletproductionprocessoptimization．BasedONthefullanalysisofthepelletproductionprocessanalyzedtheenergyconsumptionindexoftheshaftfurnaceroastingandthegenerationofgaseouspollutants．Andbrieflydescribestheassociatedauxili

5、aryprofiles．CompletionofaneuralnetworkmodelingofashaftfUlTlanCegasconsumptionandNOxemissions．Onthebasisoftheanalysisintheshaftfurnaceroastingcharacteristics，usedthemechanismanalysisandhistoricaldataanalysismethodstodeterminedtheselectionofmodelinputandoutputparametersandestabilishedenerg

6、yconsumptionandNOxemissionsofpollutantsBPneuralnetworkmodel；Discussedtheprocessoftrainingthemodeltest，throughtheinspectionoftestsamples．verifytheaccuracyofthenetworkmodel．Basedonreal．codedgeneticalgorithmcombinedwithpreviouslyderivedmatureneuralnetworkmodeltooptimizetheproblem．Buildareas

7、onableoptimizationobjectivefunction．Useofiterativeoptimizationalgorithmgiventhescopeandconstraintsontheinputparameters．Obtainedoptimizationresults，andtheresultsarediscussed．Constructthepelletproductinprocess，energyandenvironmentalmanagementplatformandcomplettheengineering