發(fā)布時(shí)間：2018-05-03 09:03

  本文選題：鋼鐵企業(yè) + 氧氣系統(tǒng)　； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為占國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量的26%的重要基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),鋼鐵產(chǎn)業(yè)在提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合國(guó)力的同時(shí),也帶來(lái)了能源的巨大消耗,因此,節(jié)能降耗成了鋼鐵企業(yè)目前亟待解決的問(wèn)題。氧氣作為鋼鐵生產(chǎn)中必不可少自產(chǎn)能源介質(zhì),其制氧電耗約占鋼鐵企業(yè)總耗電的20%。因此,對(duì)氧氣進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度是鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗的一個(gè)重要途徑。本課題選取鋼鐵企業(yè)氧氣系統(tǒng)作為研究對(duì)象,以鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗為目的,對(duì)其進(jìn)行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度建模研究,主要的研究成果如下:(1)氧氣消耗具有強(qiáng)耦合性、高度的非線性以及擾動(dòng)變化激烈且幅度大等特點(diǎn),很難對(duì)其建立精確機(jī)理模型�；诖�,建立了一種基于灰色模型和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耗氧量組合預(yù)測(cè)模型。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,該預(yù)測(cè)方法對(duì)鋼鐵企業(yè)煉鋼和煉鐵工序耗氧量的預(yù)測(cè)擬合度較高,具有一定的實(shí)用價(jià)值。(2)由于氧氣系統(tǒng)的氧氣產(chǎn)耗變化的無(wú)規(guī)律,使得氧氣管網(wǎng)壓力呈現(xiàn)無(wú)規(guī)律變化,造成檢測(cè)值與實(shí)際值之間存在一定的誤差�；诖�,提出了一種基于變分模態(tài)分解VMD-樣本熵SE-最小二乘支持向量機(jī)LS-SVM的氧氣管網(wǎng)壓力預(yù)測(cè)方法。通過(guò)實(shí)例仿真,證明該方法預(yù)測(cè)精度較高。(3)選取氧氣系統(tǒng)的放散量最小、經(jīng)濟(jì)效益最大兩個(gè)指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù),以設(shè)備能力、工藝流程等作為約束,采用混合整數(shù)線性規(guī)劃模型建模,對(duì)氧氣系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。最后,總結(jié)本文研究成果,并就下一步的研究方向進(jìn)行了展望。
[Abstract]:As an important basic industry accounting for 26% of the total national economy, iron and steel industry not only improves China's economic strength and comprehensive national strength, but also brings huge consumption of energy. Therefore, energy saving and consumption reduction has become the urgent problem for iron and steel enterprises to solve. Oxygen is an essential energy medium in iron and steel production, and its oxygen consumption accounts for about 20 percent of the total electricity consumption in iron and steel enterprises. Therefore, the optimal scheduling of oxygen is an important way for iron and steel enterprises to save energy and reduce consumption. In this paper, the oxygen system of iron and steel enterprises is chosen as the research object, and the purpose of energy saving and consumption reduction in iron and steel enterprises is studied. The main research results are as follows: 1) oxygen consumption has strong coupling. It is difficult to establish an accurate mechanism model for the high nonlinearity and the intense and large amplitude of the disturbance. Based on this, a BP neural network based on grey model and genetic algorithm is established to predict oxygen consumption. It is proved by an example that the forecasting method has a high fitting degree for oxygen consumption prediction in steelmaking and ironmaking processes in iron and steel enterprises, and has certain practical value. (2) because of the irregular change of oxygen production consumption in oxygen system, The pressure of oxygen trachea network changes irregularly, resulting in a certain error between the detection value and the actual value. Based on VMD-sample entropy SE-least-squares support vector machine (LS-SVM), a pressure prediction method for oxygen pipe network is proposed. The simulation results show that this method has high prediction accuracy.) the oxygen system is chosen as the minimum emission quantity, the maximum economic benefit is taken as the objective function, and the equipment capacity and technological process are taken as the constraints. The mixed integer linear programming model is used to optimize the oxygen system. Finally, the research results of this paper are summarized, and the future research direction is prospected.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TQ083;TP18

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本文編號(hào)：1837878