【技術實現步驟摘要】
本申請涉及豎爐生產，尤其涉及一種豎爐生產過程數據預測方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、氫基豎爐直接還原工藝，作為氫冶金領域的一項前沿技術，其通過將氫氣作為還原氣體替代傳統高爐所使用的焦炭或碳粉，能夠顯著降低煉鐵過程中的二氧化碳排放，有助于鋼鐵行業實現零碳排放的煉鐵目標。這一技術的核心在于高效利用氫氣在高溫下與鐵礦石中的氧化鐵發生還原反應，生成純凈的鐵水和副產品水蒸氣，水蒸氣可進一步轉化為氫氣循環利用，形成閉環的低碳生產系統。然而，豎爐的直接還原過程是一個高度復雜的多相反應系統，涉及氣-固、液-固等多種界面的相互作用，以及高溫高壓下的傳熱、傳質、化學反應動力學和相變等復雜物理化學過程，這些特性使得豎爐內的反應機理難以完全通過理論推導解析，同時也給精確的數學建模和仿真帶來了巨大挑戰。
2、在相關技術中，盡管提出有對豎爐反應過程進行仿真的方案，即基于簡化假設和實驗數據構建關于豎爐生產過程的仿真模型，以反映豎爐的實際生產過程。然而，這些模型無法全面準確地反映實際生產過程中的動態變化和不確定性，尤其是面對豎爐內部復雜的物理場(如溫度場、流場)和化學場變化的預測，導致模型預測精度有限，魯棒性不足，且計算效率低下，難以滿足實時控制和優化生產的需要。
技術實現思路
1、為了對披露的實施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡單的概括。所述概括不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍，而是作為后面的詳細說明的序言。
2、鑒于以上所述現有技
3、第一方面，本申請提供了一種豎爐生產過程數據預測方法，所述方法包括：獲取豎爐幾何數據和歷史生產數據，所述歷史生產數據包括豎爐內的球團礦參數和料面幾何數據；根據所述豎爐幾何數據和所述料面幾何數據構建豎爐幾何模型，對所述豎爐幾何模型進行網格處理，確定網格單元；基于所述料面幾何數據確定球團礦和還原氣體同時所在的網格單元，作為目標網格；根據各所述目標網格的位置信息將所述球團礦參數映射為球團礦參數場信息，確定各所述目標網格對應的球團礦參數場信息；基于各所述目標網格對應的所述球團礦參數場信息和關于生產所述球團礦時的氣固數據場信息進行計算，得到每一所述目標網格所對應質量、動量和能量各自的源項場信息；將各所述目標網格對應的源項場信息分別輸入氣相、固相navier-stokes方程組中對應的源項，獲得每一所述目標網格的氣-固方程組，并根據各所述氣-固方程組對所述豎爐的過程數據場信息進行迭代計算，確定氣相和固相各自對應的目標過程數據場信息；根據所述歷史生產數據和所述目標過程數據場信息構建生產預測模型，以通過所述生產預測模型對所述豎爐的當前所述過程數據場信息進行預測。
4、于本申請一實施例中，所述根據所述歷史生產數據和所述目標過程數據場信息構建生產預測模型，還包括：根據所述歷史生產數據和所述目標過程數據場信息構建第一樣本數據；基于所述第一樣本數據對預設機器學習模型進行訓練，其中，將所述歷史生產數據作為所述預設機器學習模型的輸入，將所述目標過程數據場信息作為所述預設機器學習模型的輸出；或，根據所述歷史生產數據、歷史的關鍵指標和所述目標過程數據場信息構建第二樣本數據，歷史的所述關鍵指標基于所述目標過程數據場信息計算得到；基于所述第二樣本數據對預設機器學習模型進行訓練，其中，將所述歷史生產數據作為所述預設機器學習模型的輸入，將所述目標過程數據場信息和歷史的所述關鍵指標作為所述預設機器學習模型的輸出；將訓練后的所述預設機器學習模型作為所述生產預測模型。
5、于本申請一實施例中，所述通過所述生產預測模型對所述豎爐的當前所述過程數據場信息進行預測，包括：獲取所述豎爐的當前生產數據；將所述當前生產數據輸入所述生產預測模型進行預測，得到的預測結果為氣相和固相各自對應的當前所述過程數據場信息；其中，若所述生產預測模型基于所述第二樣本數據訓練得到，則所述預測結果還包括所述豎爐的當前所述關鍵指標，并進行可視化展示。
6、于本申請一實施例中，所述球團礦參數包括所述球團礦批次、種類、成分、粒徑、孔隙率、溫度、耗量和軟熔起始溫度，所述氣固數據場信息包括氣相的所述過程數據場信息和固相的所述過程數據場信息，氣相的所述過程數據場信息包括生成所述還原氣體的速度、溫度、濃度和壓力各自對應的場信息，固相的所述過程數據場信息包括生成所述球團礦的速度、溫度、濃度和壓力各自對應的場信息，所述關鍵指標包括海綿鐵產量、金屬化率、爐頂煤氣成分、煤氣量、溫度，阻損和化學反應熱。
7、于本申請一實施例中，在所述獲得每一所述目標網格的氣-固方程組之后，還包括：對各所述氣-固方程組進行分區，使同一所述目標網格對應的所述氣-固方程組屬于同一分區，每一所述分區對應同一計算核心；對各所述分區內的所述氣-固方程組進行并行計算。
8、于本申請一實施例中，所述歷史生產數據還包括還原氣體參數；在所述根據各所述氣-固方程組對所述豎爐的過程數據場信息進行迭代求解之前，還包括：根據所述還原氣體參數和所述球團礦參數確定所述豎爐幾何模型入口和出口的邊界條件，所述還原氣體參數包括入爐壓力、入爐溫度、入爐還原氣組分、還原氣耗量；將所述邊界條件作為各所述氣-固方程組的約束條件。
9、于本申請一實施例中，所述根據各所述氣-固方程組對所述豎爐的過程數據場信息進行迭代計算，包括：比較當前迭代和上一次迭代各自計算得到的固相的所述目標過程數據場信息，確定當前迭代對應的殘差，其中，在每一次迭代計算前，根據上次迭代計算得到的氣相和固相各自對應的所述目標過程數據場信息，對每一所述目標網格所對應質量、動量和能量各自的所述源項場信息進行更新計算；若所述殘差不滿足所述預設殘差要求，則繼續迭代計算；若所述殘差滿足所述預設殘差要求，則停止迭代計算。
10、第二方面，本申請提供了一種豎爐生產過程數據預測裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取豎爐幾何數據和歷史生產數據，所述歷史生產數據包括豎爐內的球團礦參數和料面幾何數據；網格劃分模塊，用于根據所述豎爐幾何數據和所述料面幾何數據構建豎爐幾何模型，對所述豎爐幾何模型進行網格處理，確定網格單元；網格確定模塊，用于基于所述料面幾何數據確定球團礦和還原氣體同時所在的網格單元，作為目標網格；映射模塊，用于根據各所述目標網格的位置信息將所述球團礦參數映射為球團礦參數場信息，確定各所述目標網格對應的球團礦參數場信息；第一計算模塊，用于基于各所述目標網格對應的所述球團礦參數場信息和關于生產所述球團礦時的氣固數據場信息進行計算，得到每一所述目標網格所對應質量、動量和能量各自的源項場信息；第二計算模塊，用于將各所述目標網格對應的源項場信息分別輸入氣相、固相navier-stokes方程組中對應的源項，獲得每一所述目標網格的氣-固方程組，并根據各所述氣-固方程組對所述豎爐的過程數據場信息進行迭代計算，確定氣相和固相各自對應的目標過程數據場信息本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種豎爐生產過程數據預測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的豎爐生產過程數據預測方法，其特征在于，所述根據所述歷史生產數據和所述目標過程數據場信息構建生產預測模型，還包括：
3.根據權利要求2所述的豎爐生產過程數據預測方法，其特征在于，所述通過所述生產預測模型對所述豎爐的當前所述過程數據場信息進行預測，包括：
4.根據權利要求2所述的豎爐生產過程數據預測方法，其特征在于，所述球團礦參數包括所述球團礦批次、種類、成分、粒徑、孔隙率、溫度、耗量和軟熔起始溫度，所述氣固數據場信息包括氣相的所述過程數據場信息和固相的所述過程數據場信息，氣相的所述過程數據場信息包括生成所述還原氣體的速度、溫度、濃度和壓力各自對應的場信息，固相的所述過程數據場信息包括生成所述球團礦的速度、溫度和濃度各自對應的場信息，所述關鍵指標包括海綿鐵產量、金屬化率、爐頂煤氣成分、煤氣量、溫度，阻損和化學反應熱。
5.根據權利要求1至4任一所述的豎爐生產過程數據預測方法，其特征在于，在所述獲得每一所述目標網格的氣-固方程組之后，還包括：
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