基于数据驱动的高炉炼铁过程时空多尺度模拟与分析研究

高炉在炼铁生产过程中，往往会涉及原子/分子微尺度、装置/边界层介尺度、工序/生产单元宏尺度3种不同的层次和尺度。这3种分尺度过程受不同的控制机制作用，需要分别加以处理，而传统的单一尺度平均方法并没有考虑高炉炼铁过程的多尺度特征，因此预测功能不强、难以解决定量放大和调控问题。鉴于此，本课题拟在现有对高炉炼铁过程内在机理探索研究的基础上，以高炉炼铁过程中采集的大量生产数据为对象，重点研究高炉炼铁过程的时空多尺度特征，并探索高炉炼铁过程多尺度跨层次耦合机制，建立基于数据驱动的高炉炼铁过程的时空多尺度模型及求解算法，以期深入理解复杂高炉炼铁过程的本质特性，进而对高炉设计原则、设计方法和高炉生产的运行原则、管理原则、操作模式优化等产生重大的影响。该课题的完成将大大深化和丰富对复杂高炉炼铁过程本质特性的认识，为钢铁工业的节能降耗、开发新一代可循环钢铁流程工艺技术提供一条新的思路和方法。