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人工智能与混沌理论在铜锍吹炼炉实时仿真与优化决策中的应用研究

铜锍吹炼过程是一类具有多变量、非线性、强耦合、大惯性、时变性和不确定性、难以实时在线控制等特点的复杂对象,铜锍吹炼过程优化决策与控制的目的是为了提高劳动生产率,实现优质高产和降低能源消耗。随着铜锍吹炼炉在我国的广泛应用和吹炼指标要求的提高,实现铜锍吹炼过程的自动化作业日趋重要。正因如此,提高铜锍吹炼过程的优化决策和计算机控制水平已成为吹炼过程发展的重要方向。本文简要介绍了铜锍吹炼的基本原理,分析了铜锍吹炼的基本特性、吹炼过程的控制目标及其影响因素,对自热过程、炉衬温度场、气体喷射现象进行了解析,对造渣制度的优化进行了研究。在此基础上,以节能降耗为目标,在“数学模拟—全息仿真—整体优化”的思想方法和技术路线指导下,提出了铜锍吹炼过程风口区温度、熔剂加入制度、冷料加入制度与鼓风制度的优化策略:通过对来自生产实践的原始样本进行自标准化和噪音样本过滤处理后,运用机理分析和数理统计方法选择建模变量,将主成分分析法(PCA)、最优判别平面(  (本文共109页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国勘察设计》2017年08期
中国勘察设计

从人工智能到智慧工地 迎接建造方式的新变革

1956年,在达特茅斯会议上人工原理。1984年,人工智能的研究迎来动互联网可以源源不断地把各种训练智能被首次提出。1970年,人工智能第二次浪潮。当时,霍普菲尔德网络数据收集到后台,使人工智能真正达研究到达第一次浪潮的顶峰,此时的被推演出来,人工智能神经网络从此到了部分“类人”思考的水平。今天第一代人工智能神经网络算法已能够具备了历史记忆的功能。如今的第三的人工智能其智慧已经达到一流专家证明伯特兰·罗素和其老师怀特海所次浪潮,以深度神经网络为基础,基水平,超过90%的普通人,并已经进著《数学原理》书中的绝大部分数学于大数据、云计算,加之物联网、移入到各个行业中,这是我们面临的时代大趋势。联网、云计算、大数据、移动计算和力,大部分替代人在建筑生产过程2015年5月8日,国务院正式印智能设备等软硬件信息技术,与施工和管理过程的参与,由一部“建造发《中国制造2025》,其核心是要生产过程相融合,对工程质量、安全大脑”来指挥和管理智能...  (本文共2页) 阅读全文>>

《大数据时代》2017年03期
大数据时代

人工智能深度学习可以比拟人类视力

一种叫做“卷积神经网络(CNN)”的系统使得深度学习网络大幅提升,它能分辨动物图像,虽然人们很容易区别狗与猫,但是CNN系统能够比人类更精确地分类。这是因为CNN系统具有深度学习能力,可以从微妙的事物中举一反三,进行推断,分辨出图像类型。目前,人工智能技术能够匹配甚至超越医学和其它领域的专家能力,详细描述它们所看到的一切。计算机版的CNN系统深度学习具备许多功能,通过识别行人,制造安全性能较强的自动行驶汽车,保险公司开始应用深度学习工具评估汽车损坏状况。在安全相机行业,CNN系统能够尽可能理解群体行为,保障公共场所和机场更加安全。在农业生产领域,深度学习系统可以预测农作物产量,监控水位...  (本文共1页) 阅读全文>>

《有色金属设计》2000年02期
有色金属设计

铜锍转炉吹炼烟气量的一种确定方法

1 概述铜锍转炉吹炼的烟气量,是收尘及制酸系统设计的依据。当设计烟气量大于实际产生烟气量较多时,收尘及制酸系统的管道、设备就会选择过大,造成大马拉小车,从而影响设备的正常运行,造成投资、电力的浪费。且炉口漏风量大,使烟气SO2浓度降低,影响制酸的正常生产。当设计烟气量小于实际产生烟气量太多时,收尘及制酸系统的管道、设备又会选择过小,造成炉口烟气抽不走而使炉口冒烟,污染环境,影响操作,又降低了硫的利用率。可见,转炉烟气量的准确确定,是收尘及制酸系统正确设计的基础。在以往的设计工作中,烟气量的确定步骤是:①以100kg铜锍进行物料平衡计算;②计算出其在造渣期及造铜期各需要的鼓风量;③计算出其在造渣期及造铜期各产生的烟气量;④根据每炉处理的铜锍总量,计算出每炉造渣期及造铜期各自产生的总烟气量;⑤除以造渣期及造铜期所需要的时间,即得造渣期及造铜期的单位时间产生的烟气量。这种方法得准确地确定造渣期及造铜期所需要的时间,并且只能计算出这一周...  (本文共4页) 阅读全文>>

《冶金分析》2011年01期
冶金分析

碘量法测定铜锍及含铜烧结物料中铜

由哈萨克斯坦国进口的铜锍及含铜烧结物料,多为经提炼特定金属后加工处理的中间产物,具有较高的利用价值,有的铜含量高达20%~30%。目前,关于此类物料中铜含量测定的报道较少。碘量法作为化学分析工作中常见的方法之一,具有测定范围广、操作简便、不需要复杂和昂贵的仪器、干扰少、重现性好、快速准确等特点,适合测定铜含量较高的试样,在矿物质检工作中得到了广泛应用[1-2]。采用仪器法测定高浓度的铜时,由于样品的稀释而增加了误差,使测定精度受到较大影响[3-4]。本文根据铜硫及含铜烧结物的基体组成特点,采用碘量法测定其铜含量,并重点讨论了干扰元素对铜含量分析的影响以及分析条件的优化。1实验部分1.1试剂及配制铜片(纯度≥99.99%);铜标准储备溶液:2.0mg/mL,称取1.000 0g铜片,置于500mL锥形烧杯中,缓慢加入40mL硝酸,盖上表皿,置于电热板上低温处,加热使其完全溶解,取下,用水洗涤表皿及杯壁,冷至室温,将溶液移入500m...  (本文共4页) 阅读全文>>

《中国有色金属学报》2000年05期
中国有色金属学报

吹炼炉入炉铜锍品位的灰色预测

信息不完全的系统称为灰色系统。由于系统与环境、系统内部诸因素之间相互作用的复杂性 ,以及外界的各种随机干扰而难以进行系统分析。以往一般是采用概率统计方法 ,但这种方法建立在大量数据的基础上 ,而且对于平稳过程、高斯分布或白噪声等以外的过程[1],统计方法往往难以处理。灰色系统理论通过整理原始数据以弱化随机性 ,在此基础上建模和预测[2 ]。目前灰色理论已渗透到自然科学和社会科学的许多领域 ,完成了大量的经济、农业、气象、环境、材料等领域的重大课题[3~ 7]。一些铜冶炼厂因为缺乏快速化验分析设备 ,吹炼时入炉铜锍的品位 (称为新息 )往往未知 ,但该参数是确定合理吹炼制度所必需的 ,本文作者利用铜锍品位的历史数据 ,基于灰色系统理论来预测入炉铜锍的品位。1 GM ( 1,1)模型及铜锍品位的预测GM模型即灰色模型 ,其建模时 ,先将原始数列作生成处理 ,使之变为较有规律的生成数列 ,常用的生成方法是一次累加生成。当只有一个数列x...  (本文共4页) 阅读全文>>