Анализ и прогнозирование выхода годного и прочности агломерата на основе модели математического программирования

Standard

Анализ и прогнозирование выхода годного и прочности агломерата на основе модели математического программирования. / Chernavin, P. F.; Malygin, A. V.; Detkova, T. V. et al.
In: Черные металлы, Vol. 2021, No. 12, 2021, p. 20-24.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

BibTeX

@article{ea06930806454c52889b72c86598c3df,

title = "Анализ и прогнозирование выхода годного и прочности агломерата на основе модели математического программирования",

abstract = "Предложен метод комплексного анализа контролируемых параметров технологического процесса и динамики дезинтеграции аглоспека в процессе механической обработки с учетом транспортного запаздывания измеряемых выходных характеристик (выхода мелочи 0–5 мм при разрушении аглоспека в пределах аглофабрики и по конвейерному тракту транспортировки агломерата в доменный цех) от текущего состава шихты и параметров процесса спекания. На основании указанных выходных характеристик была осуществлена оценка выхода годного и прочности агломерата. Для анализа и прогнозирования физико-механических свойств железорудного агломерата использован новый метод построения уравнений регрессии на основе задач линейного программирования с частично б{\'y}левыми переменными. Наиболее существенным недостатком стандартного подхода является сильная зависимость коэффициентов уравнения регрессии от случайных аномальных наблюдений (выбросов), которых в практических задачах может быть достаточно большое количество, и отфильтровать их невозможно. Предлагаемый метод MILP Regression позволяет улучшить качество прогноза за счет автоматического исключения из рассмотрения нетипичных наблюдений. Приведено сравнение метода с другими моделями регрессии. Метод смешанного целочисленного линейного программирования (СЦЛП) был использован при обработке текущей информации о работе агломерационного цеха (АГЦ) № 3. Установлены наиболее значимые параметры, которые влияют на образование общего количества мелочи при разрушении аглоспека: компонентный состав шихты, скорость движения паллет агломашин, давление газа и температура в коллекторах, температура в зажигательных горнах и за горнами, температура в последних вакуумных камерах агломашин. Полученные уравнения регрессии достаточно точно отражают влияние массива исходных данных на выход оборотных продуктов спекания, и их можно использовать для прогнозирования выходных параметров качества агломерата.",

keywords = "Agglomerate, Analysis, Charge, Destruction, Mathematical programming, Multiple regression, Quality improvement, Sintering parameters, Yield",

author = "Chernavin, {P. F.} and Malygin, {A. V.} and Detkova, {T. V.} and Kuchin, {V. Yu.}",

year = "2021",

doi = "10.17580/chm.2021.12.04",

language = "Русский",

volume = "2021",

pages = "20--24",

journal = "Черные металлы",

issn = "0132-0890",

publisher = "Издательский дом {"}Руда и Металлы{"}",

number = "12",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Анализ и прогнозирование выхода годного и прочности агломерата на основе модели математического программирования

AU - Chernavin, P. F.

AU - Malygin, A. V.

AU - Detkova, T. V.

AU - Kuchin, V. Yu.

PY - 2021

Y1 - 2021

N2 - Предложен метод комплексного анализа контролируемых параметров технологического процесса и динамики дезинтеграции аглоспека в процессе механической обработки с учетом транспортного запаздывания измеряемых выходных характеристик (выхода мелочи 0–5 мм при разрушении аглоспека в пределах аглофабрики и по конвейерному тракту транспортировки агломерата в доменный цех) от текущего состава шихты и параметров процесса спекания. На основании указанных выходных характеристик была осуществлена оценка выхода годного и прочности агломерата. Для анализа и прогнозирования физико-механических свойств железорудного агломерата использован новый метод построения уравнений регрессии на основе задач линейного программирования с частично бýлевыми переменными. Наиболее существенным недостатком стандартного подхода является сильная зависимость коэффициентов уравнения регрессии от случайных аномальных наблюдений (выбросов), которых в практических задачах может быть достаточно большое количество, и отфильтровать их невозможно. Предлагаемый метод MILP Regression позволяет улучшить качество прогноза за счет автоматического исключения из рассмотрения нетипичных наблюдений. Приведено сравнение метода с другими моделями регрессии. Метод смешанного целочисленного линейного программирования (СЦЛП) был использован при обработке текущей информации о работе агломерационного цеха (АГЦ) № 3. Установлены наиболее значимые параметры, которые влияют на образование общего количества мелочи при разрушении аглоспека: компонентный состав шихты, скорость движения паллет агломашин, давление газа и температура в коллекторах, температура в зажигательных горнах и за горнами, температура в последних вакуумных камерах агломашин. Полученные уравнения регрессии достаточно точно отражают влияние массива исходных данных на выход оборотных продуктов спекания, и их можно использовать для прогнозирования выходных параметров качества агломерата.

AB - Предложен метод комплексного анализа контролируемых параметров технологического процесса и динамики дезинтеграции аглоспека в процессе механической обработки с учетом транспортного запаздывания измеряемых выходных характеристик (выхода мелочи 0–5 мм при разрушении аглоспека в пределах аглофабрики и по конвейерному тракту транспортировки агломерата в доменный цех) от текущего состава шихты и параметров процесса спекания. На основании указанных выходных характеристик была осуществлена оценка выхода годного и прочности агломерата. Для анализа и прогнозирования физико-механических свойств железорудного агломерата использован новый метод построения уравнений регрессии на основе задач линейного программирования с частично бýлевыми переменными. Наиболее существенным недостатком стандартного подхода является сильная зависимость коэффициентов уравнения регрессии от случайных аномальных наблюдений (выбросов), которых в практических задачах может быть достаточно большое количество, и отфильтровать их невозможно. Предлагаемый метод MILP Regression позволяет улучшить качество прогноза за счет автоматического исключения из рассмотрения нетипичных наблюдений. Приведено сравнение метода с другими моделями регрессии. Метод смешанного целочисленного линейного программирования (СЦЛП) был использован при обработке текущей информации о работе агломерационного цеха (АГЦ) № 3. Установлены наиболее значимые параметры, которые влияют на образование общего количества мелочи при разрушении аглоспека: компонентный состав шихты, скорость движения паллет агломашин, давление газа и температура в коллекторах, температура в зажигательных горнах и за горнами, температура в последних вакуумных камерах агломашин. Полученные уравнения регрессии достаточно точно отражают влияние массива исходных данных на выход оборотных продуктов спекания, и их можно использовать для прогнозирования выходных параметров качества агломерата.

KW - Agglomerate

KW - Analysis

KW - Charge

KW - Destruction

KW - Mathematical programming

KW - Multiple regression

KW - Quality improvement

KW - Sintering parameters

KW - Yield

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85123631115&partnerID=8YFLogxK

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54272469

U2 - 10.17580/chm.2021.12.04

DO - 10.17580/chm.2021.12.04

M3 - Статья

AN - SCOPUS:85123631115

VL - 2021

SP - 20

EP - 24

JO - Черные металлы

JF - Черные металлы

SN - 0132-0890

IS - 12

ER -

ID: 29556961