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馬鋼配煤模型的優(yōu)化及應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-06-18 00:21
【摘要】:在煉焦的過程中所需的煤炭種類往往達(dá)到十幾種之多,不同種類的煤炭價格也有差異。通常建立線性規(guī)劃模型來解決配煤問題,然而傳統(tǒng)的線性規(guī)劃模型只是從理論上解決了配煤問題,在實際中會由于生產(chǎn)工藝產(chǎn)生一些誤差導(dǎo)致實際生產(chǎn)情況與理論計算值之間存在一定差距。通過將誤差造成的影響反饋給模型的方式改良傳統(tǒng)的線性規(guī)劃模型,并以此為核心開發(fā)出了一套高效的配煤系統(tǒng),提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。本文的主要工作如下:(1)使用誤差分析方法對實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)與計劃生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行誤差回歸。馬鋼的計劃配煤生產(chǎn)數(shù)據(jù)是由傳統(tǒng)的線性規(guī)劃模型得出,計算出的理論值與生產(chǎn)得出的實際值之間存在著一定的誤差。本文將理論值與實際值之間的誤差進行回歸處理,為馬鋼尋找更加精準(zhǔn)的優(yōu)質(zhì)焦炭質(zhì)量配比提供了一條新途徑。(2)采用分割可行域的方式,利用Hadoop解決傳統(tǒng)梯度下降算法求解線性規(guī)劃問題容易陷入局部最優(yōu)的問題。將線性規(guī)劃配煤模型的可行域分割成若干子可行域,使用Hadoop對各子可行域進行計算。再將各子可行域上的最優(yōu)解進行匯總排序,找出全局的最優(yōu)解。(3)以配煤模型為核心,基于馬鋼的實際生產(chǎn)情況,建立了一套集市場、采購、檢測、物流、庫存、煉焦、煉鐵于一體的配煤系統(tǒng)。以配煤操作為核心的生產(chǎn)鏈不僅可以指導(dǎo)采購量、安全庫存量,還可以指導(dǎo)焦炭產(chǎn)量、鋼鐵產(chǎn)量,為決策和管理科學(xué)化提供了有力的支撐。
【學(xué)位授予單位】:安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TQ520.62
【圖文】:

產(chǎn)量統(tǒng)計,主要產(chǎn)品,鋼鐵工業(yè)


以及帶來的經(jīng)濟效益。因此,研究如何制定合理的配煤方案可大化就成了當(dāng)下大型鋼鐵企業(yè)發(fā)展的重中之重。背景及意義是我國國民經(jīng)濟的中流砥柱,目前中國國內(nèi)有很多享譽世界的寶鋼集團有限公司、武漢鋼鐵公司、馬鞍山鋼鐵股份有限公司國人均粗鋼消費量達(dá)到552kg/人,截至2015年底,中國鋼鐵儲而美國的鋼鐵儲蓄總量為94.4億噸,其值和美國不相上下。1-1為2004-2016年中國鋼鐵工業(yè)主要產(chǎn)品產(chǎn)量統(tǒng)計圖,可以很4年以來,我國生鐵、粗鋼以及鋼材的需求逐年上升。在2004年38.69萬噸,到了2016年激增到113801.00萬噸,在這12年間鋼材倍。000中國鋼鐵工業(yè)主要產(chǎn)品產(chǎn)量(萬噸)

邏輯圖,原料庫存,馬鋼,邏輯圖


煤模型進行設(shè)計開發(fā),最終完成了配煤系統(tǒng),通過配煤系統(tǒng)實現(xiàn)煤炭、焦炭的庫存、采購、運輸、煉焦、煉鐵等相關(guān)信息的實時監(jiān)控及交互式管理。如圖1-2給出了馬鋼原料庫存邏輯圖,由于所需煤炭的品種比較多且原產(chǎn)地大多分布在世界各地。原料采購的地點分為國內(nèi)和國外,對于國內(nèi)的煤炭大多采用鐵路運輸。馬鋼臨近長江,由于水路運費較低,其從水路運輸也有一定的優(yōu)勢。國外的煤炭基本采用的都是海運,將煤炭運至港口,再從陸上轉(zhuǎn)運。無論是從水路運輸還是鐵路運輸煤炭都需要經(jīng)過中轉(zhuǎn)站再由皮帶傳輸運至原料廠。原料廠中的煤炭需要分門別類的堆放以便生產(chǎn)過程中隨時取用,一般相同或相近屬性的煤炭堆放在相鄰的區(qū)域。在使用煤炭煉焦之前需要將各種所需的煤炭打碎混合在一起,并使其中的主要指標(biāo)[1](灰分AD、揮發(fā)分VADF、粘結(jié)指數(shù)G、硫分ST、收縮度X、膠質(zhì)厚度Y)達(dá)到將要生產(chǎn)的焦炭等級指標(biāo)對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)。完成配煤工作后就可以進行煉焦、燒結(jié)、高爐、煉鐵等后續(xù)操作。圖 1-2 馬鋼原料庫存邏輯圖可以看出一旦決定采用某種固定的運輸方式,那么運輸?shù)馁M用也就固定下來了

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前6條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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本文編號:2718395

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