转炉运行状态预测及协同调控数据

在钢铁流程工业中，以转炉为代表的长流程炼钢占据了全球炼钢量的80%以上，在大规模生产中发挥着关键作用。为提高其运行效率，针对转炉冶炼过程运行状态开展预测及协同调控研究。本数据集基于转炉冶炼过程，涵盖以下三部分关键数据：①转炉炉料参数优化数据：基于转炉热力学分析模型，数据包含炉料配比优化过程中的能耗和碳排放关键参数，采用遗传算法进行多目标优化计算。优化结果预计提供最佳炉料配比方案，支持生产过程中的炉料选择和配比调整；②转炉碳含量预测控制数据：数据包含利用模型预测控制方法实时控制转炉碳含量的变化。该方法融合烟气分析、氧气流量等参数，并通过系统辨识量化滞后时间，实时优化氧枪动作和供氧强度，确保碳含量的准确控制，帮助操作人员动态调整关键参数；③转炉煤气排放量计算数据：该部分数据通过实时碳含量变化曲线与碳氧反应质量守恒方程，计算转炉煤气排放量。数据能够为全流程物料守恒分析提供支持，在碳排放监测和优化方面具有价值。数据集涵盖转炉冶炼过程中的静态优化与动态预测控制，将为碳排放控制、炉料配比优化以及全流程物料守恒分析提供有效的数据支持。数据采集利用Python软件开展模拟仿真与数据计算，建立转炉热力学分析模型，输入转炉历史炉次的运行时间、氧气流量、氧枪高度、铁水质量，铁水初始碳含量、炼钢种类以及转炉烟气中CO和CO2的流量等，可获得转炉脱碳曲线，氧气流量、氧枪高度的动态调整结果等数据，数据存储.csv格式。