用GM(1,1)新陈代谢模型预测铁矿石供需量

基于灰色系统理论,根据我国历年铁矿石供需量构建了GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢预测模型,并分别使用残差进行了模型精度检验,结果表明:GM(1,1)新陈代谢模型降低了传统GM(1,1)模型的相对误差,提高了预测精度。在上述分析的基础上,运用GM(1,1)新陈代谢模型预测了我国2017—2020年铁矿石的消耗量和生产量,供相关研究参考。     

我国铁矿石贸易及其消费价格问题初探

从生产、进口和消费3个方面分析了我国铁矿石贸易的基本情况。建立了一个反应铁矿石消费价格的数学模型,并分析了外贸依存度和人民币升值对于铁矿石消费价格的影响。最后,分析了不同来源的进口铁矿石离岸价格和海运费的变化对于铁矿石进口价格的影响。     

世界铁矿石市场的现状及2000年的预测——记第八届国际铁矿石研讨会

“第八届国际铁矿石研讨会”于1993年4月25～27日在葡萄牙里斯本举行,来自世界各地40个国家的270名代表出席了会议。两天的正式会议主要研究和讨论了当前世界铁矿石生产、消费和贸易的情况,并对将来铁矿石供需形势进行了预测,指出供需是否平衡将取决于东欧,特别是中国的需求增长情况。大会也讨论了如何克服钢铁工业萧条给铁矿石工业带来的影响问题。     

改进灰色GM(1,1)模型在煤炭消费预测中的应用

根据灰色系统理论构建并优化了灰色GM(1,1)预测模型,应用模型对我国煤炭消费总量进行拟合和预测。该模型通过减少数据受到的冲击扰动,以适应中长期预测。经检验,该模型具有较好的精度,预测结果反映出的煤炭消费发展趋势,可为今后制定煤炭发展战略提供参考。     

基于EIO LCA的铁矿石采选温室气体排放研究

铁矿石采选过程是重要的能源消费源和温室气体排放源,为更好的推进铁矿石采选业的温室气体减排,需要采用全生命周期方法对铁矿石采选过程中的直接和间接温室气体排放进行详细计算。为避免传统的过程生命周期评价方法在计算过程中产生的截断误差,本文基于投入产出全生命周期评价方法（EIO LCA）对铁矿石采选全生命周期的能源消费和温室气体排放进行了计算。计算结果显示,最终获取1t铁矿石的能源消费强度为0.089tce;温室气体排放强度为2.138 tCO2-eq,主要源于煤炭,约占总排放量的48.1%。     

依据钢铁生产过程的中国铁矿石需求预测模型

考虑铁矿石在钢铁生产过程中的地位,根据物料平衡原理,按照粗钢需求预测-粗钢产量预测-生铁产量预测-铁矿石需求预测的研究思路,利用计量经济软件Eviews,建立中国铁矿石需求量的预测模型,并应用该模型预测中国2005-2010年的铁矿石需求量.预测结果表明中国铁矿石需求呈逐渐增长的趋势,但增长速度趋缓,2010年铁矿石需求总量达到10.210×108t(国产矿石品质矿量).     

基于不确定理论的复杂机械系统的故障预测

针对机械系统信号的不确定性,提出了一种以贝叶斯网络为依据建立故障预测模型的方法,将该方法应用于机械系统的故障预测,针对不同的故障样本进行实验研究,结果表明该方法具有较高的预测精度,为复杂系统的故障预测提供了新途径。     

基于EIO LCA的铁矿石采选温室气体排放强度分析

铁矿石采选过程是重要的能源消费源和温室气体排放源,为更好的推进铁矿石采选业的温室气体减排,需要采用全生命周期方法对铁矿石采选过程中的直接和间接温室气体排放进行详细计算。为避免传统的过程生命周期评价方法在计算过程中产生的截断误差,本文基于投入产出全生命周期评价方法(EIO LCA)对铁矿石采选全生命周期的能源消费和温室气体排放进行了计算。计算结果显示,最终获取1t铁矿石的能源消费强度为0.089tce;温室气体排放强度为2.138tCO2-eq,主要源于煤炭,约占总排放量的48.1%。     

中国铁矿石需求预测与应对措施经济学解释

铁矿石是钢铁工业发展的基石,是一个国家工业化进程中不可缺少的重要基础原料。分析了我国钢铁工业发展态势,并对国内铁矿石需求做了预测,认为我国铁矿石供需缺口在工业化完成之前将持续存在。解决该供需缺口必须采取"适度加强国内资源开发和保持合理的进口规模"两种措施去应对,必须同时考虑有效消费水平和有效进口量,在政策选择上要注意合理搭配,以此保障我国铁矿石供应安全和使用上经济最优。     

煤炭需求预测方法及应用

以中国北方某市2008—2014年煤炭消费量、地区生产总值及人口等统计数据为基础,分别采用回归模型、使用强度模型、灰色模型对该地区煤炭消费量进行了模拟和预测。基于各模型十分离散的预测结果,引入了资源需求理论,对该地区资源需求变化趋势进行分析,同时对各模型预测精度进行评估,从而确定适用于该地区的资源需求预测模型。结果显示,回归模型预测结果优于其他两种模型,同时也表明资源需求理论指导下的煤炭消费量需求预测更具科学性,为煤炭需求预测模型的选取提供方法和依据。     

基于无偏灰色GM(1,1)的铁精矿品位预测模型北大核心

铁精矿品位的准确预测对铁矿选矿厂的生产和管理具有重要意义。为解决选矿厂生产过程中具有随机波动性的铁精矿品位预测问题,提出一种基于线性变换法的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型。通过采用一种线性变换方法降低铁精矿品位数据序列的波动干扰,将随机波动数据序列转换为单调增长的数据序列,然后将变换后铁精矿品位数据序列代入无偏灰色GM(1,1)模型以实现铁精矿品位预测模型的建模,最后将该预测模型用于两组铁精矿品位数据序列进行了验证。结果表明,基于线性变换的无偏灰色GM(1,1)铁精矿品位预测模型在预测精度和预测性能上优于两个改进的GM(1,1)预测模型,其预测精度均为一级,预测的最小相对误差为0.2%,平均绝对误差均小于1%,模型具有较好的应用性和有效性,为短期预测铁精矿品位提供了一种新途径。     

指数曲线预测模型在国内铁矿石产量预测中的应用

根据2001～2010年国内铁矿石年产量,通过一阶差分率系数比较方法选择指数曲线模型作为预测模型,并建立指数曲线预测模型得到本年度国内铁矿石产量预测的指数方程,预测出2011年的国内铁矿石大致产量。     

小波时间序列分析在铁矿品位波动预测中的应用

利用时间序列预测, 针对某进口铁矿石卸载时的在线粒度检测结果, 应用MATLAB语言, 分别采用自回归移动预测模型、特征点聚类法、双窗口贝叶斯后验检验法3种模型, 利用小波分解的高通软阈值和相关特征参数预测其品位波动情况, 然后根据预测的品位波动情况按相关标准规定制订取样方案。该方法简单易用, 可以节省大量的人力财力。     

我国铁矿石可供性分析及评价体系框架

随着我国钢铁产量的大幅度增长,铁矿石需求量迅猛增加,国内铁矿石供应不足的问题日显突出。基于近几年我国铁矿石生产及进口态势,对我国铁矿石消费现状及消费趋势进行了分析,在此基础之上,选取铁矿石资源因素、需求因素、进口因素及市场因素的12项相关指标,初步建立了我国铁矿石可供性评价体系,从而为定性和定量评价我国铁矿资源的可供应程度提供了基础。     

铁精矿理论品位预测新方法——攀枝花铁精矿工艺矿物学研究

对攀枝花LYM原矿和铁精矿做了详细工艺矿物学研究,发现在原矿性质和工艺流程都近似的前提下,加大磨细度、大幅减少磁选机作业,铁精矿品位高于原单矿物法測定的理论精矿品位。通过MLA等先进方法分析,认为是钛磁铁矿矿物内部结构特征决定了精矿品位的变化,从而确定了铁精矿理论品位预测的新方法。     

考虑多因素的铁矿石价格线性回归预测

铁矿石价格受多种因素影响,对其进行准确预测较为困难,尤其是在近些年铁矿石价格波动明显的情况下。结合1995—2015年间铁矿石价格统计数据,着重分析了对铁矿石价格影响较为明显的GDP、固定资产投资、钢材产量、废钢消耗量、原矿供给量以及铁精粉生产成本等六大因素,建立了多元线性回归预测模型,对未来五年铁矿石市场价格进行了科学预测,得到未来五年铁矿石市场价格分别为555.56元/t、613.94元/t、665.90元/t、709.93元/t、744.35元/t,年均增长率约为5.70%。研究表明,2016年的预测值与该年度市场实际价格较为接近。预测值可在一定程度上反映未来五年铁矿石市场价格变化趋势,为相关企业决策提供参考。     

基于光谱联合分析的鞍山式铁矿原位测定方法

铁矿组分含量对衡量铁矿石品质优劣具有重要意义。传统的测定方法存在周期长、操作复杂、工作量大、效率低等不足,而目前的光谱原位测试一般仅使用单一光谱范围,难以确定铁矿石中所有组分的含 量。选取鞍山式铁矿石作为试验样品,对样品进行了反射光谱与发射光谱的联合测试分析,并应用高光谱分析技术对矿石中的组分含量进行了定量反演。结果表明：通过将试验样品的反射光谱与发射光谱进行联合分 析与建模,可以反演出样品中Fe3O4、Fe2O3、SiO2各组分的含量以及铁品位、磁性率等重要指标;然后将所建模型应用于矿区现场分析与验证,得到的铁矿分布情况与矿区现场铁矿富集情况基本一致,全铁品位平均 预测误差为3.5%,效果较好。所提出的光谱联合分析方法具有原位测试、操作方便、速度快、效率高、时效性强、无污染等优点,在将来进一步优化模型的基础上,减小测试误差,为以后鞍山式铁矿原位测试和岩矿 智能感知,以至于无人采矿、智能采矿和智能配矿提供了新的技术支撑。     

我国铁矿石需求预测模型及应用

本文考虑了铁矿石需求量与钢、铁产量的关系，用生长曲线模型描述了粗钢产量与GDP的关系，分别对我国粗钢产量峰值在4．0和4．5亿t，铁钢比为0．95和0．85的场景下的铁矿石的需求量，进行了模拟计算及预测。生长曲线模型的数据拟合优度达到了95％，模型模拟结果与历史数据吻合较好。对中国2006～2010年铁矿石需求量进行了预测，在给定场景下，2010年铁矿石需求量的高限和低限分别为8．8亿t和10．7亿t。结果表明，铁钢比、粗钢生产的峰值量是影响铁矿石需求量的主要因素。为了降低钢铁生产对铁矿石的依赖，中国应该更多地采用废钢炼钢，减少环境污染，走钢铁行业循环发展的道路。     

铁矿粉铁含量的高光谱分析和定量反演研究

高光谱检测铁矿粉铁含量是一种新技术,具有无损、高效的检测优势。为了研究高光谱识别技术对铁矿选矿粉铁含量测定的精确度,选取了铁矿选矿粉作为测试样本,采集了不同铁含量铁矿选矿粉的高光谱曲线,经过平滑去噪和光谱特征提取后,开展铁含量光谱拟合实验和铁含量的反演研究。研究结果表明:选矿粉铁含量与高光谱曲线高度相关性波段为Fe的强吸收位置517~520 nm和873~888 nm;在吸收位置520 nm左右,进行了基于最小二乘的选矿粉铁含量的建模反演,反演实验结果的拟合度为0.9885,相对误差为7.26%,说明利用高光谱技术进行铁矿粉铁含量检测准确度较高,为高光谱检测铁含量的实际应用提供了理论基础。