实现智能优化烧结配料的研究

李俊

摘要：传统的烧结生产中主要以验算法进行烧结配料计算，此种方法存在配料成分不稳定、成本偏高、配矿能力不强等问题，因此需要建立优化配料模型。烧结配料模型主要以配矿成本作为目标函数，以铁矿石供应条件、烧结矿化学成分及碱度等作为约束条件，通过对比线性规划法、蒙特卡洛优化法以及遗传算法的计算特点，烧结配矿模型可以采用Matlab和线性规划法进行求解，在较短的时间内就能获得一组配矿成本较低的方案。

关键词：烧结配料;数学模型;线性规划法

1前言

烧结矿是高炉炼铁的主要原料，烧结矿的质量将直接影响到高炉炉况和钢铁产量。烧结配料是钢铁冶炼生产过程的首道工序，配料效果好坏直接影响烧结矿的质量[1]。传统的配料计算有理论算法、单烧计算法和验算法等，在生产现场最常用的是验算法[2]。它的方法简单、调整方便，但是其计算调整速度在某种程度上要取决于操作者的经验丰富程度，不同的操作者之间操作习惯可能存在差异，因此此种配矿方法存在配料成分不稳定、配料成本偏高、配矿能力不强的问题，资源的利用也不合理。

随着计算机技术的不断发展，人工智能应用于钢铁生产方面的技术已经相对成熟，因此可以应用数学建模技术来优化烧结配料生产，实现铁矿石的高效合理利用，稳定烧结生产，从而达到钢铁企业降本增效的需求。

2建立优化配料模型

混匀配矿是将多种含铁原料以及燃料和熔剂按照一定的配比进行混合，获得化学成分和粒度组成相对稳定的混匀矿。混匀配矿的优化通常以混匀矿配矿成本为重要指标，因此优化配矿模型以配矿成本作为目标函数，可表述为：

（1）

其中：xi为各种原料的配比，取1，2，…n，ci为各种原料单价。

模型的建立过程中，还需考虑铁矿石供应条件、烧结矿化学成分及碱度等作为约束条件进行寻优的过程[3]。

（1）铁矿石配比约束

烧结配矿过程中应充分考虑各种原料的供应情况，单种原料配比必须满足设定的配比范围要求;同时，各种原料配比总和必须为100%。

（2）烧结矿化学成分及碱度约束

烧结矿的主要化学成分有TFe、 SiO2、CaO、 MgO、FeO等;模型计算过程中需要考虑各种原料的烧损，烧结矿化学成分和碱度计算值要符合烧结矿化学成分要求的范围，并以此作为模型计算的约束条件：

3優化配矿模型的求解

（1）模型计算工具：

数学模型计算主要用到的软件有：Lingo/LinDo、SAS、Matlab、Mathmatic等，其中第一个主要为优化软件，中间那个为统计分析软件，最后两个为计算软件（也可做优化）。烧结配料属于小规模的最优化问题，用Matlab 就能简单的实现模型。

（2）模型计算方法：

数学模型的建立主要依据物质守衡原理，且采用合适的算法求得最优解。目前应用较为广泛的最优化模型的计算方法主要有以下三种：

1） 线性规划法，对于关系简单、规模较小的模型，该方法方便易用，反应迅速且求解精度高;

2） 蒙特卡洛优化法，求解效率较低，一般情况下不提倡使用;

3） 遗传算法，对于线性规划不能解决的大规模复杂问题，当约束条件的重要程度不同时，该方法能有效解决问题。

对比以上三种计算方法，烧结配料计算采用线性规划法最为简单和方便，在Matlab中只要把变量的取值区间和约束条件按照一定的格式输入即可，由于其求解过程通常使用单纯形法，求解效率较高，在较短的时间内就可以获得一组配矿成本较低的方案。

4小结

1） 传统的生产过程中配料计算主要采用的是验算法，但此种配矿方法存在配料成分不稳定、配料成本偏高、配矿能力不强的问题，随着人工智能的不断发展，应用数学模型已能很好解决传统烧结配料计算中的问题。

2） 建立优化配矿模型应考虑配矿成本作为目标函数，同时需要考虑把铁矿石供应条件、烧结矿化学成分及碱度等作为约束条件。

3） 应用Matlab能实现烧结配料模型的计算，由于烧结配料计算属于小规模的最优化问题，可以采用线性规划法对烧结配料计算模型进行求解。

参考文献：

[1] 吴敏，王春生，曹卫华. 基于预测模型与调整规则的烧结配料优化综合集成方法[J].系统仿真学报， 2008.

[2] 高丙寅. 用Excel作烧结配料计算[J].烧结球团， 2001.

[3] 黄晓贤. 铁矿烧结优化配矿数学模型的研究[D].湖南长沙：中南大学， 2013.

（作者单位：中冶华天南京工程技术有限公司）