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基于SVR和NSGA-Ⅱ算法的烧结矿余热回收运行参数优化
1
作者
郝学智
赵亮
+3 位作者
吴问昌
张晓虎
冯军胜
董辉
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期3186-3199,共14页
烧结环冷机近零排放是实现钢铁行业极致能效的关键,其温度㶲与压力㶲的协同作用制约余热回收能力。本文提出融合CFD与智能算法的优化方法以确定温度㶲与压力㶲最大时环冷机的运行参数。首先,利用CFD模型获取基准数据集,采用麻雀搜索算法优...
烧结环冷机近零排放是实现钢铁行业极致能效的关键,其温度㶲与压力㶲的协同作用制约余热回收能力。本文提出融合CFD与智能算法的优化方法以确定温度㶲与压力㶲最大时环冷机的运行参数。首先,利用CFD模型获取基准数据集,采用麻雀搜索算法优化支持向量回归超参数,构建高精度㶲值预测模型;然后,通过特征重要性与部分依赖图解析参数非线性影响;最后,应用NSGA-Ⅱ算法获得帕累托最优解集。研究结果表明:冷却气体入口流量是影响㶲的最主要因素;增加冷却气体入口流量和料层高度可以显著增加温度㶲和降低压力㶲的预测结果;流量最大化与粒径最小化可使㶲达极值。多目标优化最佳参数组合如下:冷却气体入口流量为37.44×10^(4)m^(3)·h^(-1),粒径为0.028 m,料层高度为1.42 m,动力回收段长度为81.20 m。与正交实验的优化结果相比,多目标优化最佳点的温度㶲提高了53.3%,压力㶲降低了74.1%。
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关键词
烧结矿
余热回收
机器学习
多目标优化
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职称材料
题名
基于SVR和NSGA-Ⅱ算法的烧结矿余热回收运行参数优化
1
作者
郝学智
赵亮
吴问昌
张晓虎
冯军胜
董辉
机构
东北大学冶金学院、辽宁省流程工业节能与绿色低碳技术工程研究中心
安徽建筑
大学
环境与能源
工程
学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第8期3186-3199,共14页
基金
中国宝武低碳冶金创新基金资助项目(BWLCF202307)。
文摘
烧结环冷机近零排放是实现钢铁行业极致能效的关键,其温度㶲与压力㶲的协同作用制约余热回收能力。本文提出融合CFD与智能算法的优化方法以确定温度㶲与压力㶲最大时环冷机的运行参数。首先,利用CFD模型获取基准数据集,采用麻雀搜索算法优化支持向量回归超参数,构建高精度㶲值预测模型;然后,通过特征重要性与部分依赖图解析参数非线性影响;最后,应用NSGA-Ⅱ算法获得帕累托最优解集。研究结果表明:冷却气体入口流量是影响㶲的最主要因素;增加冷却气体入口流量和料层高度可以显著增加温度㶲和降低压力㶲的预测结果;流量最大化与粒径最小化可使㶲达极值。多目标优化最佳参数组合如下:冷却气体入口流量为37.44×10^(4)m^(3)·h^(-1),粒径为0.028 m,料层高度为1.42 m,动力回收段长度为81.20 m。与正交实验的优化结果相比,多目标优化最佳点的温度㶲提高了53.3%,压力㶲降低了74.1%。
关键词
烧结矿
余热回收
机器学习
多目标优化
Keywords
sinter
waste heat recovery
machine learning
multi-objective optimization
分类号
TK1 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVR和NSGA-Ⅱ算法的烧结矿余热回收运行参数优化
郝学智
赵亮
吴问昌
张晓虎
冯军胜
董辉
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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