[发明专利]炼铁多目标一体化配料优化方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供一种炼铁多目标一体化配料优化方法、系统、设备及介质，该方法包括：采集生产过程中的工艺控制参数、配料配比数据与质量检化验数据；预处理采集的所述数据形成训练神经网络的样本子集；选择烧结矿、球团矿各自对应的样本子集，利用神经网络算法建立烧结矿及球团矿性能指标预测模型，实现烧结矿及球团矿性能最优的多目标配料；聚类分析高炉生产数据得到最优烧结矿、球团矿的性能指标区间与专家经验指标约束区间，构成配料整体效益的性能指标约束区间；以配料整体效益最优为目标，根据所述性能指标约束区间构建配料优化计算模型，根据所述配料优化计算模型采用遗传算法计算基于高炉、烧结、球团的一体化最优配料方案。

技术领域

本发明涉及炼铁技术领域，特别是涉及一种基于性能预测的炼铁多目标一体化配料优化方法、系统、设备及介质。

背景技术

炼铁生产过程是各工序紧密联系的系统工程。当前国内钢铁企业炼铁成本差距悬殊，吨铁成本相差从几十元到几百元不等，对于一个年产500万吨的普通企业来说，年成本就可相差一亿到几十亿，究其原因，配料结构的不同是决定成本高低的至关重要因素。

目前炼铁用原料品种繁多，成分复杂，价格差距很大，然而，现有的炼铁炉料结构优化方法仅局限于配矿、烧结、炼铁等某一工序，缺乏全局的系统的考虑，导致炼铁整体效益不高；例如，烧结厂生产不同成份和冶金性能的烧结矿，其成本、能耗和产量各不相同，而不同的烧结矿对高炉炼铁生产也有着不同的影响。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种炼铁多目标一体化配料优化方法、系统、设备及介质，用于解决现有技术中因缺乏全局考量导致得到炼铁整体效益不高的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面，提供一种炼铁多目标一体化配料优化方法，包括：

采集生产过程中的工艺控制参数、配料配比数据与质量检化验数据；

预处理采集的所述数据形成训练神经网络的样本子集；

选择烧结矿、球团矿各自对应的样本子集，利用神经网络算法建立烧结矿及球团矿性能指标预测模型，实现烧结矿及球团矿性能最优的多目标配料；

聚类分析高炉生产数据得到最优烧结矿、球团矿的性能指标区间与专家经验指标约束区间，构成配料整体效益的性能指标约束区间；

以配料整体效益最优为目标，根据所述性能指标约束区间构建配料优化计算模型，根据所述配料优化计算模型采用遗传算法计算基于高炉、烧结、球团的一体化最优配料方案。

本申请的第二方面，提供一种炼铁多目标一体化配料优化系统，包括：

数据采集模块，用于采集生产过程中的工艺控制参数、配料配比数据与质量检化验数据；

预处理模块，用于预处理采集的所述数据形成训练神经网络的样本子集；

指标预测模块，用于选择烧结矿、球团矿各自对应的样本子集，利用神经网络算法建立烧结矿及球团矿性能指标预测模型，实现烧结矿及球团矿性能最优的多目标配料；

指标约束构成模块，用于聚类分析高炉生产数据得到最优烧结矿、球团矿的性能指标区间与专家经验指标约束区间，构成配料整体效益的性能指标约束区间；

配料优化计算模块，用于以配料整体效益最优为目标，根据所述性能指标约束区间构建配料优化计算模型，根据所述配料优化计算模型采用遗传算法计算基于高炉、烧结、球团的一体化最优配料方案。

本申请的第三方面，提供一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及