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一、研究的背景与问题

2023年，受下游市场需求增长乏力、原燃料价格高位运行等因素影响，钢铁行业效益出现了大幅下滑；铁前煤焦燃料消耗在钢铁生产成本中占比较大（约50%），因此，铁前煤焦系统优化研究对企业有着巨大的降本增效空间。焦化厂利用炼焦煤生产焦炭，供给高炉使用，配煤成本约占焦化企业总成本的75%-90%，如何精准控制配煤，稳定焦炭质量和优化配煤成本是焦化企业面临的主要任务。同时如何根据企业区域煤源特点优化配煤结构、拓展新煤源，也是焦化企业技术人员需要解决的要点与难点。

目前，主流配煤理论主要有胶质层重叠原理、交互性配煤原理、共炭化原理，这些理论从原理上阐述了煤成焦机理及焦炭质量的影响机制，但仅限用于实验室研究及配煤炼焦结果的解释，不具有焦化生产实际的可操作性。再有，多数焦化企业都有稳定焦炭质量的配煤实践方法，这些方法较为实用但也比较粗放，一旦煤源变化则需要大量的配煤实验与生产实践重新验证，无法达到精细化控制焦炭质量与成本的目的，更无法实现企业新煤源拓展及配煤结构的优化。ai技术在大数据处理、分析及学习方面具有强大优势，但焦化企业配合煤与焦炭质量通常相对稳定，单种煤、配合煤所检测的指标种类又相对较少，很难通过自学习实现科学、准确预测焦炭质量与配煤比的目的。

由工艺配煤理论和焦化配煤经验可知，炼焦煤的特性及其在炼焦配煤中所发挥的作用是其合理应用的关键，配煤结构及配合煤指标的科学控制是稳定焦炭质量的关键。基于煤焦数值化衍生关系的ai智慧配煤技术是根据中钢热能院专利/专有（基于应用性分类的结构配煤技术、煤岩配煤新技术、替代法配煤技术、炼焦原料应用性分类和综合质量评价及其指导配煤方法）技术形成专家规则，结合企业在装备（炉型等）、热工、煤源结构、检化验水平、工作流程、信息化建设等方面条件，针对不同炼焦煤在企业配煤中发挥的作用，深度处理煤焦数据，得出煤焦数值衍生关系；基于煤焦数据衍生关系，构建了炼焦煤量化评价与细化分级方法，构建了数值化配煤结构与配合煤质量控制方法、焦炭质量预测模型、优化配煤比预测模型及自学习模型修正方法，进而开发了ai智慧配煤技术（系统）。

二、解决问题的思路与技术方案

1、解决问题的思路

为研发基于煤焦数值化衍生关系的ai智慧配煤技术，需要从炼焦煤特性及其在配煤中发挥的作用出发，根据中钢热能院多项炼焦评价与优化配煤的专有/专利技术及多年在钢铁/焦化企业的现场服务经验，将这些技术方法与经验进行软件化、智慧化形成独有的炼焦配煤专家规则。以炼焦配煤专家规则为基础，采用统计学、运筹学知识方法，确定炼焦煤关键特性指标，建立煤焦数值衍生关系，完成炼焦煤的性能量化评价与细化分级。依据煤焦数值衍生关系、炼焦煤性能量化评价与分级结果，采用统计学与机器学习知识方法，清洗实验焦炉、生产焦炉配煤数据，构建数值化配煤结构控制体系、数值化配合煤指标控制体系、焦炭质量预测及优化配煤预测动态模型，将配煤专家知识与多维ai算法融合，开发可自主学习的ai智慧配煤技术（系统）。为此，采用如下研究技术原理、路线及措施。

2、技术方案

（1）煤焦数值衍生关系

将焦化配煤专有/专利技术进行软件化、智慧化，形成炼焦配煤专家规则。根据不同炼焦煤在炼焦配煤中发挥的作用，结合炼焦煤生产实际应用情况，利用统计学、运筹学相关知识方法，得出了不同炼焦煤煤焦数值化衍生关系。

——得出影响炼焦煤性能的关键特性指标；

——得出不同炼焦煤特性指标的相关性/拟合关系；

——根据配煤炼焦试验结果，分析不同种炼焦煤在配煤炼焦中的作用与性能贡献；

——采用数据降维、层次分析方式，有机整合炼焦煤特性指标，对炼焦煤的性能进行量化评价；

——根据不同炼焦煤的应用特性，采用模糊计算的方式对炼焦煤进行细化分级。

（2）可自学习性焦炭质量预测与优化配煤预测方法

依据炼焦煤专家规则，采用优化配煤试验研究方法及统计学与机器学习相关知识，结合底开实验焦炉、荷重实验焦炉及生产焦炉相关数据支撑，结合煤焦数值化衍生关系，构建数值化配煤结构控制体系、数值化配合煤指标控制体系，进而根据配煤数据关联计算结果，构建焦炭质量预测及优化配煤比预测动态模型，最终结合多维ai算法耦合方式，开发可自主学习性焦炭质量预测与优化配煤比预测方法。

——基于煤焦数值衍生关系，构建单种煤指标-配合煤指标-焦炭质量指标数值关系；

——采用模糊聚类方法建立配煤结构数值矩阵；

——结合煤焦理论知识及煤焦数值衍生关系，采用多维回归方法建立配合煤、焦炭质量预测基础模型；

——依据实验焦炉配煤炼焦试验结果、生产焦炉实际配煤方案，划定预测模型边界条件。

（3）定制化智慧配煤系统开发

根据企业生产实际需要，将数据分为实时动态数据（煤资源库存、煤炭实时价格、配煤用单种煤指标）和历史静态数据（各批次单种煤指标、配煤比、焦炭质量、焦炉炉型及工艺），构建数据底层关系，开发企业煤焦数据库；根据炼焦配煤专家规则与煤焦数值衍生关系，及炼焦煤、焦炭质量波动分析方法，构建炼焦煤性能量化评价与细化分级模块；依据配煤专家规则与煤焦数值衍生关系，开发数据清洗规则；制定的研究技术路线见图1。

基于配合煤与焦炭质量预测基础模型、配煤结构数值矩阵，采用ai算法对配煤结构、指标数值关系进行双路径自学习；基于自学习构建的配合煤与焦炭质量预测动态模型，结合预测模型边界条件，精准预测配合煤与焦炭质量；融合ai算法，根据数值化历史配煤结构、配合煤指标控制，依据输入的焦炭质量目标、工艺条件，采用焦炭质量预测结果验证方式，输出符合条件优化配煤比。

三、主要创新性成果

1、以炼焦煤特性指标及其在配煤中发挥的作用结果为依据，采用数据排序、拟合、相关、回归、降维、层次计算、模糊计算等研究手段，提出了适用生产焦炉的煤焦数值化衍生关系；

2、首次结合煤焦数据衍生关系结果，提出了生产焦炉的数值化配煤控制体系；

3、提出了基于ai算法多维耦合的焦炭质量预测模型及其自学习预测方法，开发了配煤控制体系与ai算法多维融合的智慧配煤系统。

技术的特点与先进性

（1）基于炼焦煤配煤专家规则（依据申请单位专有/专利技术形成）及其在配煤炼焦中发挥的作用，采用数据拟合、相关、变异性、降维、层次计算、模糊计算的方式，得出炼焦煤科学的量化评分及细化分级。目前，国内普遍采用国标《中国煤炭分类》gbt 5751对炼焦煤进行分类，部分企业利用煤种某项指标大小细化分类，未考虑不同炼焦煤指标间的相互作用关系（贡献关系）、未考虑煤种在配煤中所发挥的作用。国内炼焦煤评价中多采用工业分析、全硫、g、y等传统煤质指标，部分企业/研究机构应用基氏流动度、奥亚膨胀度、煤岩、灰成分指标定性评价炼焦煤性能；部分定量分析炼焦煤性能也仅仅局限在单种煤的性能，未曾考虑单种煤在配煤中发挥的作用，也未曾对煤焦关键特性指标进行提取及衍生分析。

（2）将煤焦数值衍生结果应用到配合煤与焦炭质量预测中，采用数据统计、拟合、回归、模糊计算等方法构建了如下内容：数值化配煤结构控制体系；基于煤焦数值衍生关系焦炭质量预测模型。

国内外未见以细化分级结果建立的配煤结构控制体系；未见将配煤结构引入到焦炭质量预测中；未见耦合多种算法进行焦炭质量及优化配煤预测。炭质量预测基础模型。国内外未见以细化分级结果建立的配煤结构控制体系；未见将配煤结构引入到焦炭质量预测中；未见耦合多种算法进行焦炭质量及优化配煤预测。

四、应用情况与效果

利用“基于煤焦数值化衍生关系的ai智慧配煤技术”指导生产配煤，已在国内多家钢铁、焦化企业应用实施。例：某焦化企业炼焦煤资源科学评价与高性价比煤源拓展、精准化稳定焦炭质量、降低配煤成本发挥了重要作用；同时，提升配煤技术人员工作效率，降低配煤试错成本。

2021年1月-2022年12月期间，利用“基于煤焦数值化衍生关系的ai智慧配煤技术”，在保障稳定焦炭质量的前提下，降低了优质煤源（焦煤、肥煤）的使用比例2-5个百分点，降低配煤成本约10元/吨焦；同时，拓展和利用高性价比煤资源，直接降低成本10元/吨焦。综上，累计提升经济效益约6250万元。

 信息来源：中钢集团鞍山热能研究院

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