配合煤催化指数与智能配煤系统结合的焦炭热强度预测机制及稳定路径研究

需求的背景和应用场景

当前焦化行业在保障焦炭热强度稳定方面面临双重挑战：其一，优质炼焦煤资源储量持续减少，且品质波动加剧，跨区域采购导致煤源成分复杂化。不同煤源的煤灰中K₂O、Na₂O、Fe₂O₃等催化性矿物质含量差异显著，传统配煤技术难以量化这些成分对焦炭热强度的催化效应，导致预测偏差较大。其二，多数企业配煤仍依赖经验，部分智能配煤系统仅关联煤质常规指标（如灰分、挥发分、硫分）与焦炭质量，未纳入“配合煤催化指数”这一关键参数。当煤源成分波动时，热强度预测精度显著下降，难以满足大型高炉对焦炭质量稳定性的严苛要求。因此，亟需建立“配合煤催化指数”与智能配煤系统的深度结合机制，提升热强度预测精度，形成适配高炉大型化的热强度稳定路径，推动焦化行业从被动应对煤源波动向主动调控转型，支撑钢铁-焦化产业链协同发展。

要解决的关键技术问题

1. 技术原理：需构建基于催化性矿物质（K₂O、Na₂O、Fe₂O₃等）含量的“配合煤催化指数”量化模型，明确其与焦炭热强度的非线性关系，揭示催化效应对热强度的作用机制。
2. 技术架构：开发智能配煤系统升级架构，集成催化指数计算模块、多源数据融合引擎（涵盖煤质常规指标与催化性矿物质数据）及动态优化算法，实现煤源波动下的实时配比调整。
3. 关键技术点：

• 催化指数与热强度的关联性验证：通过实验室焦化试验与工业数据对比，建立高精度预测模型；
• 多源数据融合技术：解决不同煤源检测数据格式不统一、采样频率差异等问题；
• 动态优化算法：开发基于机器学习的配煤比例自适应调整算法，响应煤源成分波动。

效果要求

1. 效益：实现焦炭热强度预测误差率≤3%，较传统方法降低50%以上；配煤成本优化率≥8%，减少对优质煤的依赖。
2. 竞争优势：形成国内首套集成催化指数的智能配煤系统，突破大型高炉对焦炭质量稳定性的技术瓶颈，提升产业链协同效率。
3. 创新性：首次将催化性矿物质量化指标纳入智能配煤体系，提出“催化指数-热强度”动态调控路径，推动焦化行业从经验驱动向数据驱动转型。