基于NSGAⅡ算法的电弧炉优化配料模型研究

摘要

作为冶金生产的先行环节，入炉料结构合理与否关系到整个冶炼工艺、生产成本、电极消耗、产品质量和节能减排等实际问题。不合理的配料往往会造成冶炼周期延长、电耗和设备损耗加大，并且使精炼期钢水成分调整的难度增加，更甚者会产生废品影响正常工业生产。此外，我国钢铁企业的吨钢可比能耗与世界先进水平尚有较大差距，并且随着钢铁工业的转型，如何在开发新的入炉料和满足电弧炉实际生产工艺前提下核算入炉料量，达到合理出钢要求，实现低成本、低能耗生产成为当下亟待解决的问题。因此，对电弧炉配料模型进行研究具有十分重要的意义。
　　本文在充分考虑电弧炉实际生产工艺和入炉料特点的前提下，以冶金实际生产中的物料平衡、能量守恒和冶金过程的物理化学反应以及冶金热力学及动力学的研究为切入点，综合冶炼工艺中有利于节能降耗的基本理论知识，根据多目标优化理论以及Pareto占优的概念建立起一个多目标的配料数学模型。针对目标函数的确立问题，考虑到冶金生产中节能降耗的生产实际，通过引入载能体的概念并结合能耗的c-g分析法，本文建立起一个基于最低吨钢能耗的目标函数，并与最低成本一起构建配料模型的目标函数。针对模型约束条件的优选问题，即如何找到影响冶金配料的关键性约束条件确保模型的合理性，本模型将约束条件分为基于物料平衡、能量守恒的约束和基于实际生产的工艺条件并有利于节能降耗的约束两大类。其中，基于物料平衡、能量守恒的约束主要分为：许用量约束、成分约束、总量约束、能量平衡约束、渣量平衡约束五项。基于工艺条件并有利于节能降耗的约束主要包括：碱度约束、供氧量、焦炭配加量和铁水配加量四项。
　　鉴于NSGAⅡ在求解多目标优化模型的成功应用并且算法本身收敛性好、准确性高、复杂度低等突出优点，本模型基于该算法进行求解。为保证算法的优化效果采用另一经典多目标优化算法SPEA2进行求解，并在种群分布多样性、算法收敛性、求解效率、解集的准确性等方面做对比。仿真结果表明：NSGAⅡ算法较SPEA2算法对本模型的求解有更好的求解效果，得出的Pareto最优前端更加优秀，而SPEA2算法优化效果并不明显。算法产生的一组Pareto最优解集为指导配料生产提供决策支持，具有实际意义。为使配料优化模型易于推广和应用，本文基于可视化程序，数据库接口等实现配料系统的开发和设计。设计的优化配料系统在window平台运行稳定，可以实现库存信息管理、配料方案选优和历史配料数据查询等功能。系统操作方便、界面友好，具有一定的实用性和推广价值。

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第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状分析

1.3 本文主要研究内容及章节安排

第二章 电弧炉生产工艺和设备介绍

2.1 电弧炉发展历史及生产设备和工艺

2.2 电弧炉传统配料过程和能耗分析方法

2.3 小结

第三章 电弧炉优化配料模型的建模

3.1 炉料结构建模研究

3.2 炉料结构优化模型的建立

3.3 小结

第四章 NSGAⅡ算法在优化配料模型中的应用

4.1 多目标优化算法和约束处理技术介绍

4.2 模型算法详细介绍和测试函数仿真

4.3 优化配料的实现

4.4 小结

第五章 配料系统开发与实现

5.1软件开发技术

5.2软件开发工具介绍

5.3系统构成与实现

5.4小结

第六章 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 研究工作展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

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