[發(fā)明專(zhuān)利]一種配料優(yōu)化方法、系統(tǒng)、燒結(jié)系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210982720.7
• 申請(qǐng)日: 2022-08-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115408933A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫小東;劉燊輝;謝皓;胡梅;王宇;徐燦;雷磊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中冶賽迪信息技術(shù)（重慶）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F30/27
• 分類(lèi)號(hào): G06F30/27;G06N3/12;G06F119/08;G06F111/04
• 代理公司: 上海光華專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 31219
• 代理人: 石歡歡

本申請(qǐng)涉及一種配料優(yōu)化方法、系統(tǒng)、燒結(jié)系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括獲取燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)及當(dāng)前燒結(jié)過(guò)程參數(shù)，計(jì)算滿足預(yù)設(shè)燒結(jié)原料成分含量指標(biāo)區(qū)間、預(yù)設(shè)燒結(jié)原料配料含量指標(biāo)區(qū)間及預(yù)設(shè)燒結(jié)礦成分含量指標(biāo)區(qū)間的配料方案，得到初始配料方案集，根據(jù)燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)及燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)，建立關(guān)聯(lián)模型，將初始配料方案集中的初始配料方案及當(dāng)前燒結(jié)過(guò)程參數(shù)輸入關(guān)聯(lián)模型中，得到對(duì)應(yīng)的燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)，當(dāng)初始配料方案對(duì)應(yīng)的燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)在預(yù)設(shè)燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)區(qū)間范圍內(nèi)時(shí)，得到優(yōu)化配料方案，本申請(qǐng)能夠保證冶金性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)屬于燒結(jié)礦技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種配料優(yōu)化方法、系統(tǒng)、燒結(jié)系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

配料是將各種原料(含鐵礦料、熔劑、燃料等物質(zhì))按照一定的比例，混合在一起的工藝過(guò)程。配料是燒結(jié)過(guò)程的首個(gè)工序，對(duì)燒結(jié)礦的化學(xué)成分和理化性能具有重要影響。國(guó)內(nèi)燒結(jié)廠普遍采用二次配料工藝：首先將鐵礦粉原料按照一定比例混合形成混勻礦，該過(guò)程稱(chēng)為“預(yù)配料”，然后將混勻礦、熔劑、燃料、返礦及含鐵廢料等按一定比例混合得到混合料，該過(guò)程稱(chēng)為“燒結(jié)配料”。混合料經(jīng)燒結(jié)后最終形成燒結(jié)礦。

在燒結(jié)配料環(huán)節(jié)，普遍根據(jù)操作人員的經(jīng)驗(yàn)調(diào)控原料配比。然而，采用這種方法比較盲目，難以掌握規(guī)律且有可能失控。也有采用傳統(tǒng)的電子表格進(jìn)行計(jì)算來(lái)調(diào)控原料配比的，然而該方法仍不能滿足燒結(jié)礦精細(xì)化配料的要求。這兩種方法均無(wú)法保證在滿足燒結(jié)礦質(zhì)量要求的同時(shí)，降低燒結(jié)成本。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，相關(guān)技術(shù)中通過(guò)優(yōu)化配料模型來(lái)提高配料計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以提高燒結(jié)礦質(zhì)量，并降低燒結(jié)成本。如采用粒子群優(yōu)化算法，對(duì)二次配料歸一化模型進(jìn)行求解，得到各原料在預(yù)配料和燒結(jié)配料過(guò)程中的配比。如采用遺傳算法對(duì)配料目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)求解，得到成本最低的配料方案。如根據(jù)燒結(jié)試驗(yàn)及實(shí)際生產(chǎn)中的工業(yè)數(shù)據(jù)建立成分預(yù)測(cè)模型，利用線性規(guī)劃和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立燒結(jié)配料優(yōu)化模型，采用從定性到定量綜合集成方法，將這些模型綜合集成，從而實(shí)現(xiàn)燒結(jié)配料的優(yōu)化。然而，上述方法均無(wú)法保證燒結(jié)礦的冶金性能。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本申請(qǐng)的目的在于提供一種配料優(yōu)化方法、系統(tǒng)、燒結(jié)系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決相關(guān)技術(shù)中無(wú)法保證燒結(jié)礦的冶金性能的技術(shù)問(wèn)題。

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N配料優(yōu)化方法，包括：

獲取燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前燒結(jié)過(guò)程參數(shù)，所述燒結(jié)原料參數(shù)包括燒結(jié)原料成分含量和燒結(jié)原料配料含量，所述燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)包括燒結(jié)礦成分含量和燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)；

采用遺傳算法計(jì)算滿足預(yù)設(shè)燒結(jié)原料成分含量指標(biāo)區(qū)間、預(yù)設(shè)燒結(jié)原料配料含量指標(biāo)區(qū)間及預(yù)設(shè)燒結(jié)礦成分含量指標(biāo)區(qū)間的配料方案，得到初始配料方案集；

根據(jù)燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)及燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)，建立關(guān)聯(lián)模型；

將初始配料方案集中的初始配料方案及當(dāng)前燒結(jié)過(guò)程參數(shù)輸入關(guān)聯(lián)模型中，得到初始配料方案對(duì)應(yīng)的燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)；當(dāng)初始配料方案對(duì)應(yīng)的燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)在預(yù)設(shè)燒結(jié)礦冶金性能參數(shù)區(qū)間范圍內(nèi)時(shí)，得到優(yōu)化配料方案。

在本申請(qǐng)的一示例性實(shí)施例中，根據(jù)燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)及燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立關(guān)聯(lián)模型。

在本申請(qǐng)的一示例性實(shí)施例中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立關(guān)聯(lián)模型包括：

根據(jù)所述燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)、燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)和燒結(jié)礦質(zhì)量指標(biāo)參數(shù)歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集；

根據(jù)所述訓(xùn)練集，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)迭代訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型；

將測(cè)試集中的燒結(jié)原料參數(shù)歷史數(shù)據(jù)和燒結(jié)過(guò)程參數(shù)歷史數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)模型中得到燒結(jié)礦冶金性能預(yù)測(cè)指標(biāo)；