钢铁是20世纪人类社会使用的最主要的结构材料和产量最大的功能材料,在21世纪中国的钢铁产量将持续发展。高炉炼铁是钢铁工业的上游主体工序,作为国民经济支柱产业的重要组成部分,它对钢铁工业的发展与节能降耗都有重要的地位。由于高炉冶炼过程的复杂性,其自动化的实现是20世纪下半叶以来冶金自动化领域一直没有攻下的自动化学科难题,特别是在非稳定炉况下,对高炉炉温进行预测和控制,并最终实现高炉冶炼过程的智能控制自动化,更是当代冶金科技发展的前沿课题。 本文以邯郸7#2000m~3高炉在线采集的540炉数据为研究对象,在原有研究工作(模糊贝叶斯网络对铁水含硅量的趋势预测)的基础上,经过过大量计算、分析和验证,结合模糊贝叶斯网络和高炉冶炼过程的特点,提出高炉炉温的组合预报模型,取得了较好的预测效果。鉴于高炉操作控制量的变动对炉温变化同时具有时效性和时滞性的特点,在进行预测控制时不但要做到下一炉炉况的良性发展,还应该保持当前炉况顺行,因此本文还研究了十字测温曲线数学模型在炉况监控中的作用,为工长进行高炉操作和炉况判断起到很好的指导作用。 本文是以实际应用性为根本出发点,以数学理论为基础,以高炉冶炼过程工艺机理、化学反应动力学、流体动力学等复杂性分析为依据的研究工作。生产实际应用表明,本文建立的两个数学模型可应用于指导高炉炼铁生产实践,具有重要的实际应用价值。