[发明专利]一种焦炭生产方法

说明书

本发明涉及一种焦炭生产方法，包括以下步骤：步骤S1、利用炼焦煤进行焦炭制备实验，建立焦炭实验数据库，其中,所述焦炭实验数据库包括炼焦煤基因数据信息、炼焦工艺数据信息以及焦炭性能数据信息；步骤S2、根据所述焦炭制备实验，建立所述炼焦煤基因数据信息、所述炼焦工艺数据信息以及所述焦炭性能数据信息之间的关联模型；步骤S3、确定待生产焦炭的预期性能数据，根据所述关联模型，在所述焦炭实验数据库中选取与所述预期性能数据相匹配的炼焦煤基因数据以及炼焦工艺数据，并根据所述相匹配的炼焦煤基因数据以及炼焦工艺数据指导焦炭生产。本发明提供的焦炭生产方法，通过数据指导生产，优化焦炭的生产过程。

技术领域

本发明涉及炼焦方法技术领域，尤其涉及一种焦炭生产方法。

背景技术

随着高炉大型化的发展和高煤低焦的燃料结构发展模式，高炉冶炼对焦炭的质量要求越来越高。焦炭作为高炉冶炼的重要原材料，其质量好坏不仅影响高炉操作的稳定性，还决定了高炉最大的节能降耗潜力。因此高炉焦炭质量的预测与调控技术是目前高炉炼铁的需要迫切解决的关键问题。目前，优质炼焦煤资源短缺，焦炭的制备方法趋于经验化，得到的成品焦炭在冶金性能上也各有差异，因此，亟需一种科学的、定性的焦炭制备方法，从源头上解决焦炭性能的差异性，并通过调整原料成分，最大化的节约成本。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种焦炭生产方法，优化焦炭的制备工艺，使得生产所得焦炭的性能稳定。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种焦炭生产方法，包括以下步骤：

步骤S1、利用炼焦煤进行焦炭制备实验，建立焦炭实验数据库，其中,所述焦炭实验数据库包括炼焦煤基因数据信息、炼焦工艺数据信息以及焦炭性能数据信息；

步骤S2、根据所述焦炭制备实验，建立所述炼焦煤基因数据信息、所述炼焦工艺数据信息以及所述焦炭性能数据信息之间的关联模型；

步骤S3、确定待生产焦炭的预期性能数据，根据所述关联模型，在所述焦炭实验数据库中选取与所述预期性能数据相匹配的炼焦煤基因数据以及炼焦工艺数据，并根据所述相匹配的炼焦煤基因数据以及炼焦工艺数据指导焦炭生产。

本发明的有益效果是：本发明建立炼焦实验数据库，然后利用机器学习方法以及数据挖掘方法建立炼焦煤的结构性能、炼焦工艺以及焦炭性能之间的关联模型，使得炼焦煤的结构性能、炼焦工艺以及焦炭性能之间的关系得以量化，利用该关联模型可以更准确的指导焦炭的生产，不断的调节炼焦煤的成分结构性能，不断优化炼焦工艺，从源头上保证生产所得焦炭的性能稳定性，最大化的节约成本。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步：所述焦炭实验数据库包括炼焦煤基因子数据库、炼焦工艺子数据库以及焦炭性能子数据库，建立所述焦炭实验数据库具体实现为：

测量所述炼焦煤基因数据信息，并根据所述炼焦煤基因数据信息建立所述炼焦煤基因子数据库；

获取所述炼焦工艺数据信息，并根据所述炼焦工艺数据信息建立炼焦工艺子数据库；

测量所述焦炭制备实验制得的焦炭的焦炭性能数据信息，并根据所述焦炭性能数据信息建立焦炭性能子数据库。

上述进一步方案的有益效果是：对炼焦煤的结构性能进行量化建立炼焦煤基因子数据库，对炼焦工艺进行量化建立炼焦工艺子数据库，对焦炭的性能进行量化建立焦炭性能子数据库，数据量化便于关联模型的建立。

进一步：所述步骤2的具体实现为：

采用机器学习方法以及数据挖掘方法建立所述炼焦煤基因数据信息、所述炼焦工艺数据信息以及所述焦炭性能数据信息之间的关联模型。