基于因果分析的烧结生产状态预测模型

李浩然，邱彤

（1 清华大学化学工程系，北京100084； 2 工业大数据系统与应用北京市重点实验室，北京100084）

引 言

烧结单元是高炉炼铁系统的重要一环，其生产水平的高低直接决定了供给后续高炉生产的烧结矿的质量[1-2]。经验表明，生产的烧结矿中铁含量（TFe）降低1%，高炉燃料比率增加2%，而高炉产量下降增加3%[3]，因此烧结单元生产的烧结矿质量与炼铁过程的生产效益紧密相关，维护烧结机的健康工作状态至关重要。通过在某钢铁企业调研过程发现，在实际生产过程中的烧结机状态维护主要是通过手动调节来完成的，具有随意性和滞后性的缺陷。为了改善这一问题，需要针对烧结过程建立模型，对生产状态进行提前判断，从而为现场操作工的操作提供可靠指导。

典型的烧结过程由配料、混合、进料、点火、卸料、破碎和筛选等步骤组成。首先各种铁矿石、烧结返矿、焦炭和熔剂等根据设计方案配比混合，然后进料在移动小车上形成均匀烧结床层。接下来点火器点燃床的表面，在此期间移动小车下方的鼓风机通过抽风的方式在床层下方的风箱内产生负压，由于床层内部含有焦粉和煤粉，点火之后床层在燃料、空气和合适的温度下继续发生自燃，随着台车逐渐向烧结机尾端移动，燃烧不断向下发展[4]。最终使得原料矿粉逐步形成具有一定粒度的烧结矿，作为铁料进入到后续的高炉炼铁生产过程中。

烧结过程具有以下两个特点。

（1）时滞性。一方面，烧结系统中过程变量的变化与其对其下游变量产生影响之间存在时间间隔，称为机制时滞。……