铁前系统大数据智能配矿场景

需求的背景和应用场景

在钢铁生产过程中，铁前系统是关键环节，直接影响着钢铁企业的生产效率和成本。随着国内铁矿资源的劣化和品种多样化，钢铁企业面临配矿结构优化的挑战。本技术需求旨在通过大数据和智能配矿技术，优化烧结配矿结构，降低烧结成本，同时保证产品质量。应用场景包括钢铁企业的烧结-炼铁生产工序，通过构建智能配矿模型，实现烧结矿化学成分、冶金性能和炼铁成本的精准预测。

要解决的关键技术问题

1. 建立烧结-炼铁配矿数据平台，整合矿粉特性、烧结矿化学成分、冶金性能和炼铁成本等数据，为智能配矿提供数据支持。
2. 构建基于矿粉特性互补的配矿优化机理模型，实现不同矿粉的最优配比，兼顾产品质量和成本。
3. 建立烧结矿化学成分预测、冶金性能预测和炼铁成本预测模型，为烧结配矿提供科学依据。

效果要求

通过实施本技术需求，预期实现以下效果：

1. 优化烧结配矿结构，降低烧结成本，提高烧结矿质量。
2. 提高炼铁成本预测的准确性，为炼铁生产提供决策支持。
3. 通过智能配矿模型，实现烧结-炼铁生产工序的智能化、自动化，提高生产效率。