(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111228305.4 (22)申请日 2021.10.21 (71)申请人 东北大学 地址 110169 辽宁省沈阳市 浑南区创新路 195号 (72)发明人 储满生　王茗玉　唐珏　石泉　 齐月松　刘志强　柳政根　刘培军　 闫瑞军　 (74)专利代理 机构 北京易捷胜知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11613 代理人 韩国胜 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) C22B 1/16(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于铁前大数据的烧结智能配矿系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于铁前大数据的烧结智 能配矿系统， 其包括数据管 理模块和烧结配矿模 块。 数据管 理模块包括： 数据采集单元、 数据库单 元、 数据处理单元和铁前智能配矿 数据仓库存储 单元； 数据采集单元用于采集数据， 数据库单元 用于进行数据分类； 数据处理单元用于进行数据 预处理及数据关联性分析， 铁前智能配矿数据仓 库存储单元用于存储数据库表； 所述烧结配矿模 块用于获取最优配矿方案的信息。 其有益效果 是， 它能通过数据管理系统采集、 分析和处理烧 结过程参数， 通过烧结配矿模块预测烧结矿产质 量、 制定配矿方案、 评价烧结生产并调整工艺参 数， 并优化配矿方案， 所得配矿方案全面、 精确。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114117884 A 2022.03.01 CN 114117884 A 1.一种基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 包括： 数据管理模块和烧结配矿 模块； 所述数据管理模块包括： 数据采集单元、 数据库单元、 数据处理单元、 铁前智能配矿数 据仓库存 储单元； 所述数据采集单元， 用于采集现场数据和实验室数据， 所述现场数据包括： 烧结混合料 数据、 烧结工艺参数数据、 烧结矿化学成分数据、 烧结质量成本要求数据、 烧结矿冶金性能 数据、 烧结原燃料特性数据； 所述实验室数据包括： 烧结矿粉基础特性数据、 烧结矿冶金性 能数据、 烧结矿化学成分数据和烧结原燃料 特性数据； 数据库单元， 用于按照现场烧结工序将所述现场数据进行分类并存储， 以及将实验室 数据进行分类并存 储； 数据处理单元， 用于将分类后的现场数据、 实验室数据进行数据 预处理， 以及将数据 预 处理后的数据进行关联性分析， 以获得降维后的数据； 铁前智能配矿数据仓库存储单元， 用于管理经过数据预处理后的现场数据和实验室数 据， 并构建便 于查看的数据库表； 烧结配矿模块， 用于基于预先构建的烧结数据机理融合子模型和烧结矿质量成本的约 束条件， 对降维后的数据中的烧结原燃料特性数据、 生产过程中的烧结工艺参数数据进行 处理， 获取用于烧结生产的最优配矿方案 。 2.根据权利要求1所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 所述烧结配矿模块， 还用于基于预先建立的烧结过程智能评价子模型， 对降维后的数 据中的烧结矿物理性能数据、 烧结矿冶金性能数据、 生产过程中的烧结工艺参数数据进行 处理， 获取烧结质量评价数据和烧结运行状态评价数据， 以及 根据所述烧结质量评价数据和烧结运行状态评价数据对烧结工艺参数数据进行烧结 工序内的优化。 3.根据权利要求2所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 所述烧结配矿模块， 还用于基于预先建立的高炉生产经济技术指标子模型， 对所述烧 结质量评价数据进行 前馈处理， 获取高炉生产经济技 术指标数据； 以及， 将高炉生产经济技术指标数据动态反馈至烧结数据机理融合子模型， 对烧结矿 质量成本的约束条件进行调整， 并基于调整的约束条件， 重新获取最优配矿方案 。 4.根据权利要求1至 3任一所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 数据库单 元， 具体用于 按照现场烧结工序， 将现场数据分为市场铁矿石参数数据、 原料厂单品种物料参数数 据、 原料厂混匀矿堆参数数据、 进入烧结车间熔剂参数数据、 一混混合料参数数据、 二混混 合料参数数据、 烧结工艺参数数据、 烧结矿化学成分数据、 烧结矿筛分指数数据、 烧结矿转 鼓强度数据和烧结矿质量成本要求数据； 按照现场烧结工序， 将 实验室数据分为铁矿粉同化性数据、 铁矿粉粘结相强度数据、 铁 矿粉液相流动性数据、 铁矿粉连晶强度数据、 烧结矿抗压强度数据、 烧结矿低温还原粉化数 据、 烧结矿 还原性数据和烧结矿软 熔滴落特性数据、 燃料 特性数据、 熔剂特性数据。 5.根据权利要求 4所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 数据处理单元， 具体用于权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114117884 A 2对分类后的现场数据和实验室数据依次进行数据转换、 数据清洗、 数据整合和关联性 分析； 对分类后的现场数据和实验室数据中不同采集频次的数据按时间属性进行拆分或聚 合， 统一转换为分钟频次数据； 对数据转换之后的数据借助于箱型图识别异常数据； 对于识别的异常数据进行降维、 删除或者采用线性插值方式填充， 获得符合需求的数 据； 对符合需求的数据进行数据整合， 将在线数据源和离线数据源的数据加载到预先创建 的新数据源中， 对分散的数据进行虚拟化集中管理， 提供统一的数据视图并进行关联性分 析； 采用互信 息法对烧结矿质量数据与烧结原燃料特性数据、 烧结工艺参数数据之间的关 联性进行分析， 确定烧结矿质量数据与烧结原燃料数据、 烧结工艺参数数据之间的相关性， 获得降维后的数据。 6.根据权利要求1所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 铁前智能配矿数据仓库存储单元中构建的数据库表包括： 混合矿化学成分数据表、 混 合矿粒度数据表、 混合矿水分数据表、 一混打水量数据表、 二混打水量数据表、 主管负压数 据表、 点火温度数据 表、 烧结机速数据 表、 风箱废气温度数据 表、 烧结矿化学成分数据 表、 烧 结矿筛分指数 数据表、 烧结矿转鼓强度数据表； 单矿同化性温度 数据表、 单矿液相流动性数据表、 混合矿同化性温度 数据表、 混合矿液 相流动性数据 表、 烧结矿抗压强度数据 表、 烧结矿低温还原粉化数据 表、 烧结矿还原性数据 表、 烧结矿软 熔滴落特性数据表。 7.根据权利要求3所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 烧结原燃料特性数据包括下述的一项或多项： 混合矿化学成分数据、 混合矿粒度 数据、 混合矿水分数据、 单矿同化性温度数据、 单矿液相流动性数据、 混合矿同化性温度数据、 混 合矿液相流动性数据、 燃料 特性数据、 熔剂特性数据； 生产过程中的烧结工艺参数数据包括下述的一项或多项： 一混打水量数据、 二混打水 量数据、 主管负压数据、 点火温度数据、 烧结机 速数据、 风箱废气温度数据； 烧结矿质量成本的约束条件包括： 烧结矿成分约束条件、 烧结矿筛分指数约束条件、 烧 结矿抗压强度约束 条件、 烧结矿转鼓强度约束条件、 烧结矿低温还原粉化性能约束 条件、 烧 结矿还原性约束条件、 烧结矿软 熔滴落性能约束条件、 烧结矿生产成本约束条件； 烧结配矿模块， 具体用于， 将所述烧结原燃料特性数据和所述烧结工艺参数数据输入 到所述烧结数据机理融合子模型， 以烧结矿质量成本为约束条件， 以机器学习 方式结合理 论、 专家经验， 进行烧结矿化学成分预测、 烧结矿物理性能预测、 烧结矿冶金性能预测以及 烧结成本预测， 获得最优配矿方案 。 8.根据权利要求7 所述的基于 铁前大数据的烧结智能配矿系统， 其特 征在于， 烧结矿物理性能数据包括下述的一项或多项： 生产后的烧结矿化学成分数据和烧结矿 抗压强度数据、 烧结矿转鼓强度数据、 烧结矿筛分指数； 烧结矿冶金性能数据包括下述的一项或多项： 烧结矿低温还原粉化性能数据、 烧结矿 还原性数据、 烧结矿软 熔滴落性能数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114117884 A 3