本發(fā)明屬于鐵礦石燒結(jié)生產(chǎn)，具體涉及一種基于燒結(jié)優(yōu)化的智能配礦方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、燒結(jié)是一種工業(yè)過程，它涉及將粉狀或細粒的礦石材料在高溫下進行加熱處理，但并不完全熔化，從而將這些材料燒結(jié)成塊狀。這個過程通常用于鐵礦石的處理，以生產(chǎn)出適合煉鐵的燒結(jié)礦。燒結(jié)配礦則是指將多種鐵礦粉按照一定的比例混合，并加入熔劑和燃料等輔助材料，根據(jù)燒結(jié)過程的具體要求和燒結(jié)礦的質(zhì)量標準進行配料和燒結(jié)。

2、在燒結(jié)配礦的過程中，不同的鋼鐵企業(yè)采取了不同的策略。一些鋼鐵企業(yè)擁有穩(wěn)定且充足的礦石來源，因此他們主要關(guān)注于研究不同比例的礦石在燒結(jié)成礦后，在微觀層面上燒結(jié)礦的結(jié)構(gòu)特點。通過這些研究，他們試圖揭示礦石配比與燒結(jié)礦冶金性能之間的關(guān)系。然而，這些企業(yè)往往沒有關(guān)注到成本優(yōu)化的問題，導致其配比成分雖然穩(wěn)定，但價格較高。

3、另一些鋼鐵企業(yè)的礦石來源則多樣化且不穩(wěn)定，他們主要研究如何在保證燒結(jié)礦冶金性能的前提下，通過建立配料優(yōu)化模型來求解最佳配比，以實現(xiàn)降低成本的目標。在配料優(yōu)化的研究中，專家經(jīng)驗和線性規(guī)劃方法被廣泛應用于配料優(yōu)化過程中。隨著對燒結(jié)過程研究的不斷深入，越來越多的非線性因素被納入配料優(yōu)化模型中。

4、然而，專家經(jīng)驗往往帶有很強的主觀性，而線性規(guī)劃算法在處理非線性優(yōu)化問題時存在局限性。單一算法在解決實際問題時往往存在不足之處。在工業(yè)現(xiàn)場的實際操作中，很多企業(yè)仍然依賴于專家在長期經(jīng)驗中積累的經(jīng)驗，而這些專家在制定決策方案時往往缺乏一個量化的準則。影響生產(chǎn)成本的因素眾多，包括主料、輔料、耗材等，需要綜合考慮這些因素對產(chǎn)品質(zhì)量的影響，并確定各因素之間的關(guān)系。同時，降低生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品質(zhì)量屬于多目標優(yōu)化的范疇，而定額成本、原料庫存量等問題又對優(yōu)化后的原料配比方案產(chǎn)生了約束。

5、因此，有必要提出一種基于燒結(jié)優(yōu)化的智能配礦方法及系統(tǒng)，以期能夠部分地解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于燒結(jié)優(yōu)化的智能配礦方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題，將結(jié)合先進的計算模型和算法，如機器學習和多目標優(yōu)化算法，以實現(xiàn)配料過程的自動化和智能化。通過這種方式，可以更準確地預測和優(yōu)化配料比例，從而在保證燒結(jié)礦質(zhì)量的同時，實現(xiàn)成本的最小化和生產(chǎn)效率的提升。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于燒結(jié)優(yōu)化的智能配礦系統(tǒng)，包括：

4、設備狀態(tài)監(jiān)控模塊，實時監(jiān)測燒結(jié)設備的運行狀態(tài)和性能參數(shù)；

5、聯(lián)機數(shù)據(jù)分析模塊，在燒結(jié)過程中，對燒結(jié)成品的質(zhì)量進行實時檢測和分析，獲得燒結(jié)成品的質(zhì)量與原料組成、工藝參數(shù)之間的關(guān)系；

6、質(zhì)量預測模塊，將配礦方案、運行狀態(tài)和性能參數(shù)導入燒結(jié)礦質(zhì)量預測模型，得到燒結(jié)成品的預測結(jié)果；

7、配礦優(yōu)化模塊，首先根據(jù)當前原料庫存、生產(chǎn)計劃、燒結(jié)工藝要求、生成初始的一種或多種配礦方案，然后將配礦方案發(fā)送給質(zhì)量預測模塊，得到一種或多種預測結(jié)果；最后根據(jù)需求，選擇最優(yōu)的配礦方案，并根據(jù)選擇的配礦方案進行燒結(jié)工藝。

8、優(yōu)選的，所述聯(lián)機數(shù)據(jù)分析模塊應用邊緣計算在設備端對檢測數(shù)據(jù)進行分析，然后通過通訊網(wǎng)絡將檢測數(shù)據(jù)匯聚到上位機服務器中，采用機器學習算法對燒結(jié)成品質(zhì)量進行分析，以理解成品質(zhì)量與原料組成、工藝參數(shù)之間的關(guān)系。

9、優(yōu)選的，所述質(zhì)量預測模塊基于歷史燒結(jié)數(shù)據(jù)，采用支持向量機回歸建立燒結(jié)礦質(zhì)量預測模型，并根據(jù)燒結(jié)礦性質(zhì)預測出燒結(jié)礦質(zhì)量指標。

10、優(yōu)選的，所述配礦優(yōu)化模塊基于已知數(shù)據(jù)確定優(yōu)化目標和約束條件，采用融合算法優(yōu)化配礦方案。

11、優(yōu)選的，所述設備狀態(tài)監(jiān)控模塊采用多元統(tǒng)計分析，基于預先定義的規(guī)則和邏輯進行設備狀態(tài)分析和異常檢測，當檢測數(shù)據(jù)顯示異?；虺鲱A定范圍時，及時通知操作人員并采取相應的應急措施。

12、優(yōu)選的，還包括：

13、數(shù)據(jù)管理模塊，整合獲取的基礎數(shù)據(jù)以及歷史燒結(jié)數(shù)據(jù)，并且實時記錄并存儲燒結(jié)過程數(shù)據(jù)，為其他模塊提供數(shù)據(jù)支持；

14、生產(chǎn)計劃管理模塊根據(jù)市場需求和生產(chǎn)能力制定生產(chǎn)計劃，并與配礦優(yōu)化模塊協(xié)調(diào)，確保生產(chǎn)計劃的執(zhí)行和效果。

15、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)管理模塊通過異構(gòu)源數(shù)據(jù)接口采集與燒結(jié)過程、配礦優(yōu)化相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，采用分布式數(shù)據(jù)庫配合邊緣計算，根據(jù)時間戳和燒結(jié)編號進行分區(qū)查詢，緩存頻繁訪問的查詢結(jié)果或數(shù)據(jù)片段。

16、本發(fā)明的第二目的是提供一種基于燒結(jié)優(yōu)化的智能配礦方法，包括：

17、s1、從生產(chǎn)現(xiàn)場獲取與燒結(jié)過程相關(guān)的數(shù)據(jù)；對燒結(jié)過程涉及的狀態(tài)及參數(shù)變量進行分析；

18、s2、應用機理模型建立混合礦性質(zhì)與燒結(jié)礦性質(zhì)之間的關(guān)系，然后利用支持向量回歸模型擬合燒結(jié)礦性質(zhì)與燒結(jié)礦質(zhì)量之間的關(guān)系；

19、s3、基于燒結(jié)礦性質(zhì)及質(zhì)量預測模型，在優(yōu)化目標與約束條件下，建立燒結(jié)配礦的優(yōu)化模型，應用融合算法對模型進行求解，選出最優(yōu)解；

20、s4、在生產(chǎn)過程中實時監(jiān)控燒結(jié)過程，收集新數(shù)據(jù)，根據(jù)新數(shù)據(jù)對模型進行動態(tài)更新和調(diào)整，以提高預測準確性和優(yōu)化效果。

21、優(yōu)選的，利用支持向量回歸模型進行擬合的過程為：基于收集的歷史數(shù)據(jù)以rbf作為核函數(shù)建立支持向量回歸模型，在利用歷史數(shù)據(jù)訓練模型前，將收集的歷史數(shù)據(jù)映射到模型訓練前的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，進行歸一化處理，模型訓練結(jié)束后，再做反歸一化處理，便得到實際輸出值即預測值；

22、建立燒結(jié)配礦的優(yōu)化模型過程為：將燒結(jié)礦生產(chǎn)成本最低和生產(chǎn)利潤最高設為優(yōu)化目標，把每種礦石及燃料熔劑用量作為決策變量，約束條件包括全鐵品位、cao、sio2、mgo、堿度，燒結(jié)總量、成本。

23、優(yōu)選的，使用仿真軟件對優(yōu)化方案進行虛擬仿真，以評估在實際操作中的表現(xiàn)，并且在實驗爐中驗證優(yōu)化方案的效果，來調(diào)整模型和算法參數(shù)以提高其精度。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

25、本發(fā)明的核心在于通過對燒結(jié)過程中的關(guān)鍵參數(shù)信息進行深入分析，并對異常燒結(jié)礦的質(zhì)量進行詳細評估，從而揭示燒結(jié)礦性質(zhì)與燒結(jié)礦質(zhì)量之間的內(nèi)在聯(lián)系。在此基礎上，本發(fā)明進一步構(gòu)建了一個優(yōu)化模型，旨在優(yōu)化燒結(jié)配礦過程。該模型在滿足一系列優(yōu)化目標和約束條件的前提下，能夠有效地平衡冶煉成本與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系。

26、為了求解這一優(yōu)化模型，本發(fā)明采用了先進的融合算法。這種算法結(jié)合了多種優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)點，能夠更全面地探索解空間，從而找到更為理想的配礦方案。通過這種方法，不僅可以獲得冶煉成本相對較低的配礦方案，而且能夠為現(xiàn)場配礦決策提供多種可行的選擇，從而提高燒結(jié)產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。

27、此外，本發(fā)明還具備高度的靈活性和適應性。它可以根據(jù)市場需求的變化和原料供應的實際情況，靈活調(diào)整配礦方案。這種靈活性使得生產(chǎn)過程能夠迅速響應外部變化，減少不合格品的產(chǎn)生，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過這種方式，本發(fā)明不僅優(yōu)化了燒結(jié)配礦過程，還為整個生產(chǎn)流程帶來了顯著的經(jīng)濟效益和質(zhì)量提升。