计算原始材料配比的方法、装置、设备及可读存储介质

摘要

本发明提供了计算原始材料配比的方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取第一数据，所述第一数据包括至少一种工艺流程的工艺参数信息，通过所述工艺流程制备得到目标产物；基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，所述第一线性数学规划模型用于求解所述目标产物成本最小时，每个所述工艺流程中各原始材料的投入量；对所述第一线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。本模型在构建时综合考虑了各个工艺流程中的参数信息，因此利用本发明中模型进行计算时可以得到满足条件的最优配比。

说明书

技术领域

本发明涉及金属冶炼技术领域，具体而言，涉及计算原始材料配比的方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

现阶段的原始材料配比普遍使用人工经验评定法，仅能进行局部优化，即在烧结矿、球团矿和块矿的自身原始材料的配比上进行最优化，而无法考虑这三种炼铁中间产物的相对比例对铁水成本的影响。同时人工经验评定法不能实现快速、动态的原始材料配比。因此在相关国家标准对某些配比成分约束发生变化时，原始材料配比的调整存在滞后性。

发明内容

本发明的目的在于提供计算原始材料配比的方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了计算原始材料配比的方法，所述方法包括：

获取第一数据，所述第一数据包括至少一种工艺流程的工艺参数信息，通过所述工艺流程制备得到目标产物；

基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，所述第一线性数学规划模型用于求解所述目标产物成本最小时，每个所述工艺流程中各原始材料的投入量；

对所述第一线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

可选的，基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，包括：

基于第一数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括每个所述工艺流程对应的约束条件；

基于第一数据，计算得到每个所述工艺流程中各所述原始材料的实际投入质量；

将各所述原始材料的实际投入质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以所述目标产物成本最小作为目标函数构建得到所述第一线性数学规划模型。

可选的，所述基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比，包括：

根据所述求解结果，得到第一计算结果，所述第一计算结果包括在所述目标产物成本最小时各原始材料的投入质量；

基于所述第一计算结果计算得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

可选的，所述方法，还包括：

获取第二数据，所述第二数据包括烧结工艺中的工艺参数信息、球团工艺中的工艺参数信息和炼铁工艺中的工艺参数信息，经过所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺制备得到铁水；

基于所述第二数据建立第二线性数学规划模型，所述第二线性数学规划模型用于求解成吨所述铁水成本最小时，各原始材料的投入量；

使用线性规划数学求解器对所述第二线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

基于所述求解结果，得到在所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

可选的，所述基于所述第二数据建立第二线性数学规划模型，包括：

基于第二数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括所述烧结工艺对应的约束条件、所述球团工艺对应的约束条件和所述炼铁工艺对应的约束条件；

基于第二数据，计算得到各所述原始材料进入高炉的质量；

将所述烧结工艺中的各原始材料进入高炉的质量、以所述球团工艺中的各原始材料进入高炉的质量和以所述炼铁工艺中的各原始材料进入高炉的质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以成吨所述铁水成本最小作为目标函数构建得到所述第二线性数学规划模型。

可选的，所述基于所述求解结果，得到在所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比，包括：

根据所述求解结果，得到第二计算结果，所述第二计算结果包括在成吨所述铁水成本最小时所述烧结工艺中各原始材料的投入量、所述球团工艺中各原始材料的投入量和所述炼铁工艺中各原始材料的投入量；

基于所述第二计算结果计算得到所述烧结工艺中每一种原始材料的配比、所述球团工艺中每一种原始材料的配比和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

第二方面，本申请实施例提供了计算原始材料配比的装置，所述装置包括第一获取模块、第一构建模块、第一求解模块和第一计算模块。

第一获取模块，用于获取第一数据，所述第一数据包括至少一种工艺流程的工艺参数信息，通过所述工艺流程制备得到目标产物；

第一构建模块，用于基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，所述第一线性数学规划模型用于求解所述目标产物成本最小时，每个所述工艺流程中各原始材料的投入量；

第一求解模块，用于对所述第一线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

第一计算模块，用于基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

可选的，所述第一构建模块，包括：

第一构建单元，用于基于第一数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括每个所述工艺流程对应的约束条件；

第一计算单元，用于基于第一数据，计算得到每个所述工艺流程中各所述原始材料的实际投入质量；

第二构建单元，用于将各所述原始材料的实际投入质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以所述目标产物成本最小作为目标函数构建得到所述第一线性数学规划模型。

可选的，所述第一计算模块，包括：

第二计算单元，用于根据所述求解结果，得到第一计算结果，所述第一计算结果包括在所述目标产物成本最小时各原始材料的投入质量；

第三计算单元，用于基于所述第一计算结果计算得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

可选的，所述装置，还包括：

第二获取模块，用于获取第二数据，所述第二数据包括烧结工艺中的工艺参数信息、球团工艺中的工艺参数信息和炼铁工艺中的工艺参数信息，经过所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺制备得到铁水；

第二构建模块，用于基于所述第二数据建立第二线性数学规划模型，所述第二线性数学规划模型用于求解成吨所述铁水成本最小时，各原始材料的投入量；

第二求解模块，用于使用线性规划数学求解器对所述第二线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

第二计算模块，用于基于所述求解结果，得到在所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

可选的，所述第二构建模块，包括：

第三构建单元，用于基于第二数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括所述烧结工艺对应的约束条件、所述球团工艺对应的约束条件和所述炼铁工艺对应的约束条件；

第四计算单元，用于基于第二数据，计算得到各所述原始材料进入高炉的质量；

第四构建单元，用于将所述烧结工艺中的各原始材料进入高炉的质量、以所述球团工艺中的各原始材料进入高炉的质量和以所述炼铁工艺中的各原始材料进入高炉的质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以成吨所述铁水成本最小作为目标函数构建得到所述第二线性数学规划模型。

可选的，第二计算模块，包括：

第五计算单元，用于根据所述求解结果，得到第二计算结果，所述第二计算结果包括在成吨所述铁水成本最小时所述烧结工艺中各原始材料的投入量、所述球团工艺中各原始材料的投入量和所述炼铁工艺中各原始材料的投入量；

第六计算单元，用于基于所述第二计算结果计算得到所述烧结工艺中每一种原始材料的配比、所述球团工艺中每一种原始材料的配比和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

第三方面，本申请实施例提供了计算原始材料配比的设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述计算原始材料配比的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述计算原始材料配比的方法的步骤。

本发明的有益效果为：

1、本发明提出了一种计算原始材料配比的线性数学规划模型，线性数学规划模型具有求解速度快的优点，因此，相对于现有的通过人工进行计算的方式，利用本模型进行可以提高计算的速度，降低人工成本；此外，本模型在构建时综合考虑了各个工艺流程中的参数信息，因此利用本发明中模型进行计算时可以得到满足条件的最优配比。

2、本发明中的工艺约束条件可以根据工艺流程中的工艺参数结合当前国家的一些新标准进行动态配置，通过动态配置的方式，可以在满足国家新标准的同时计算得到各原始材料配比。

3、本发明利用在生产铁水的技术中时，提出的一种线性数学规划模型将烧结、球团、炼铁三部分的原始材料配比优化进行了结合，消除了孤岛式优化带来的局部最优全局不最优的问题。并且本发明为一种在黑色金属冶炼行业的优化方法，可输出在满足烧结、球团、炼铁三套工艺要求下的单吨成本铁水的最底层采购原始材料配比，具有实际应用价值。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明实施例中所述的计算原始材料配比的方法流程示意图；

图2是本发明实施例中所述的计算原始材料配比的装置结构示意图；

图3是本发明实施例中所述的计算原始材料配比的设备结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号或字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

实施例1

如图1所示，本实施例提供了计算原始材料配比的方法，该方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S3和步骤S4。

步骤S1、获取第一数据，所述第一数据包括至少一种工艺流程的工艺参数信息，通过所述工艺流程制备得到目标产物；

步骤S2、基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，所述第一线性数学规划模型用于求解所述目标产物成本最小时，每个所述工艺流程中各原始材料的投入量；

步骤S3、对所述第一线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

步骤S4、基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

本实施例提出了一种计算原始材料配比的线性数学规划模型，线性数学规划模型具有求解速度快的优点，因此，相对于现有的通过人工进行计算的方式，利用本模型进行可以提高计算的速度，降低人工成本；此外，本模型在构建时综合考虑了各个工艺流程中的参数信息，因此利用本发明中模型进行计算时可以得到满足条件的最优配比。

同时，本实施例中构建的模型为线性数学规划模型，还解决了非线性模型中，求解速度慢，且不保证求得最优解的问题。在本实施例中，工艺流程的个数不受限制，可以根据生产的目标产物所需的工艺流程进行调整，通过此种方法还可以提高本实施例中方法的适用性。

在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S2，还可以包括步骤S21、步骤S22和步骤S23。

步骤S21、基于第一数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括每个所述工艺流程对应的约束条件；

步骤S22、基于第一数据，计算得到每个所述工艺流程中各所述原始材料的实际投入质量；

步骤S23、将各所述原始材料的实际投入质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以所述目标产物成本最小作为目标函数构建得到所述第一线性数学规划模型。

在本实施例中，工艺约束条件可以根据工艺流程中的工艺参数进行动态配置，此外，本实施例中的工艺约束条件还可以根据工艺流程中的工艺参数结合当前国家的一些新标准进行动态配置，通过动态配置的方式，可以在满足国家新标准的同时计算得到个原始材料配比。

在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S3，还可以包括步骤S31和步骤S32。

步骤S31、根据所述求解结果，得到第一计算结果，所述第一计算结果包括在所述目标产物成本最小时各原始材料的投入质量；

步骤S32、基于所述第一计算结果计算得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

在本实施例中，通过以下公式计算每个所述工艺流程中各原始材料的配比：

在本公开的一种具体实施方式中，所述方法，还可以包括步骤S4、步骤S5、步骤S6和步骤S7。

步骤S4、获取第二数据，所述第二数据包括烧结工艺中的工艺参数信息、球团工艺中的工艺参数信息和炼铁工艺中的工艺参数信息，经过所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺制备得到铁水；

步骤S5、基于所述第二数据建立第二线性数学规划模型，所述第二线性数学规划模型用于求解成吨所述铁水成本最小时，各原始材料的投入量；

步骤S6、使用线性规划数学求解器对所述线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

步骤S7、基于所述求解结果，得到在所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

本实施例为一种具体的实施方式，在本实施例中工艺流程包括烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺，通过烧结工艺制备得到烧结矿，通过球团工艺制备得到球团矿，烧结矿、球团矿和块矿通过炼铁工艺制备得到铁水；本实施例中的工艺参数信息包含整个工艺流程中全部的工艺数据。

本实施例使用了一种线性数学规划模型将烧结、球团、炼铁三部分的原始材料配比优化进行了结合，消除了孤岛式优化带来的局部最优全局不最优的问题。本实施例为一种在黑色金属冶炼行业的优化方法，可输出在满足烧结、球团、炼铁三套工艺要求下的单吨成本铁水的最底层采购原始材料配比，具有实际应用价值。

在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S5，还可以包括步骤S51、步骤S52和步骤S53。

步骤S51、基于第二数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括所述烧结工艺对应的约束条件、所述球团工艺对应的约束条件和所述炼铁工艺对应的约束条件；

步骤S52、基于第二数据，计算得到各所述原始材料进入高炉的质量；

步骤S53、将所述烧结中的各原始材料进入高炉的质量、以所述球团中的各原始材料进入高炉的质量和以所述炼铁中的各原始材料进入高炉的质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以成吨所述铁水成本最小作为目标函数构建得到所述第二线性数学规划模型。

在具体实施过程中，各约束模块的约束条件可以根据用户需求进行动态配置；成吨铁水成本的计算方式也可以根据用户需求进行自定义设计，通过此种方式可以提高本实施例的灵活性和适用性。

本实施例在确定各个约束条件时，全面考虑了整个工艺流程中各种与炼铁有关的参数(包含了返矿率和烧结、球团生产过程中的辅料)，其中，烧结矿、球团矿和块矿在进入高炉前要通过筛分，需要将这部分不符合粒度要求的矿石分离出去，这种分离出去的原始材料称为返矿，它可以继续返回烧结工艺进行使用，返矿率会极大的影响最优的烧结矿、球团矿和块矿相对比例；烧结、球团工艺中的辅料对配比质量的有极大影响，烧结工艺中生石灰会对二元碱度的计算产生很大的影响、球团工艺中膨润土中的氧化钙、二氧化硅含量也会对二元碱度的计算产生很大的影响，因此本实施例在构建约束条件时充分考虑了返矿率和烧结、球团生产过程中的辅料，通过此种方式可以使约束条件更加全面精准；

在本实施例中，各个约束条件均可动态配置，烧结工艺对应的约束条件包含烧结单物质含量约束模块，烧结双物质比例约束模块和烧结原始材料投入量约束模块；其中，烧结单物质含量约束模块包括对烧结工艺中的硫的质量比、磷的质量比、锌的质量比、铅的质量比、二氧化钛的质量比、二氧化硅的质量比、铁的质量比、氧化镁的质量比和碱金属(氧化钾+氧化钠)的质量比进行约束；烧结双物质比例约束模块包括对烧结工艺中的二元碱度(氧化钙比二氧化硅)、铝硅比(三氧化二铝比二氧化硅)和镁铝比(氧化镁比三氧化二铝)进行约束；烧结原始材料投入量约束模块即对在烧结工艺中投入的原始材料质量进行约束；

球团工艺对应的约束条件包含球团单物质含量约束模块，球团双物质比例约束模块和球团原始材料投入量约束模块；其中，球团单物质含量约束模块包括对球团工艺中的硫的质量比、磷的质量比、锌的质量比、铅的质量比、二氧化钛的质量比、二氧化硅的质量比、铁的质量比、氧化镁的质量比、三氧化二铝的质量比和碱金属(氧化钾+氧化钠)的质量比进行约束；球团双物质比例约束模块包括对球团工艺中的二元碱度(氧化钙比二氧化硅)进行约束；球团原始材料投入量约束模块即对在球团工艺中投入的原始材料质量进行约束；

炼铁工艺对应的约束条件包含炼铁有害物质含量约束模块，炼铁原始材料投入量约束模块，炼铁高炉投入量约束模块，炼铁铁水产量约束模块，炉渣单物质含量约束模块，炉渣双物质比例约束模块和熟料比例约束模块；其中，炼铁有害物质含量约束模块包括对炼铁工艺中高炉中磷的质量比、高炉中锌的质量比、高炉中铅的质量比和高炉中碱金属(氧化钾+氧化钠)的质量比进行约束；炼铁原始材料投入量约束模块即对在炼铁工艺中投入的原始材料投入量进行约束；炼铁铁水产量约束模块即对在炼铁工艺中铁水产量进行约束；炉渣单物质含量约束模块包括对炼铁工艺中炉渣三氧化二铝的质量比进行约束；炉渣双物质比例约束模块包括对炼铁工艺中炉渣二元碱度(炉渣中氧化钙比炉渣中二氧化硅)和炉渣镁铝比(炉渣中氧化镁比炉渣中三氧化二铝)进行约束；熟料比例约束模块包括对炼铁工艺中入炉烧结矿质量比、入炉球团矿质量比和入炉块矿质量比进行约束。

在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S7，还可以包括步骤S71和步骤S72。

步骤S71、根据所述求解结果，得到第二计算结果，所述第二计算结果包括在成吨所述铁水成本最小时所述烧结工艺中各原始材料的投入量、所述球团工艺中各原始材料的投入量和所述炼铁工艺中各原始材料的投入量；

步骤S72、基于所述第一计算结果计算得到所述烧结工艺中每一种原始材料的配比、所述球团工艺中每一种原始材料的配比和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

在本公开的一种具体实施方式中，所述步骤S52，还可以包括步骤S521。

步骤S521、通过公式(1)计算得到所述各原始材料在其对应的工艺中进入高炉的质量，所述公式(1)为：

在某工艺投入的原始材料进入高炉的质量＝投入质量×(1-外部水份含量)×(1-烧损百分比)×(1-该工艺的返矿率)。

实施例2

如图2所示，本实施例提供了计算原始材料配比的装置，所述装置包括第一获取模块701、第一构建模块702、第一求解模块703和第一计算模块704。

第一获取模块701，用于获取第一数据，所述第一数据包括至少一种工艺流程的工艺参数信息，通过所述工艺流程制备得到目标产物；

第一构建模块702，用于基于所述第一数据构建第一线性数学规划模型，所述第一线性数学规划模型用于求解所述目标产物成本最小时，每个所述工艺流程中各原始材料的投入量；

第一求解模块703，用于对所述第一线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

第一计算模块704，用于基于所述求解结果得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第一构建模块702，还包括第一构建单元7021、第一计算单元7022和第二构建单元7023。

第一构建单元7021，用于基于第一数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括每个所述工艺流程对应的约束条件；

第一计算单元7022，用于基于第一数据，计算得到每个所述工艺流程中各所述原始材料的实际投入质量；

第二构建单元7023，用于将各所述原始材料的实际投入质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以所述目标产物成本最小作为目标函数构建得到所述第一线性数学规划模型。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第一计算模块704，还包括第二计算单元7041和第三计算单元7042。

第二计算单元7041，用于根据所述求解结果，得到第一计算结果，所述第一计算结果包括在所述目标产物成本最小时各原始材料的投入质量；

第三计算单元7042，用于基于所述第一计算结果计算得到每个所述工艺流程中各原始材料的配比。

在本公开的一种具体实施方式中，所述装置，还包括第二获取模块705、第二构建模块706、第二求解模块707和第二计算模块708。

第二获取模块705，用于获取第二数据，所述第二数据包括烧结工艺中的工艺参数信息、球团工艺中的工艺参数信息和炼铁工艺中的工艺参数信息，经过所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺制备得到铁水；

第二构建模块706，用于基于所述第二数据建立第二线性数学规划模型，所述第二线性数学规划模型用于求解成吨所述铁水成本最小时，各原始材料的投入量；

第二求解模块707，用于使用线性规划数学求解器对所述第二线性数学规划模型进行最优化求解，得到求解结果；

第二计算模块708，用于基于所述求解结果，得到在所述烧结工艺、所述球团工艺和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第二构建模块706，还包括第三构建单元7061、第四计算单元7062和第四构建单元7063。

第三构建单元7061，用于基于第二数据，构建工艺约束条件，所述工艺约束条件包括所述烧结工艺对应的约束条件、所述球团工艺对应的约束条件和所述炼铁工艺对应的约束条件；

第四计算单元7062，用于基于第二数据，计算得到各所述原始材料进入高炉的质量；

第四构建单元7063，用于将所述烧结工艺中的各原始材料进入高炉的质量、以所述球团工艺中的各原始材料进入高炉的质量和以所述炼铁工艺中的各原始材料进入高炉的质量作为模型的变量，将所述工艺约束条件作为模型的约束条件，以成吨所述铁水成本最小作为目标函数构建得到所述第二线性数学规划模型。

在本公开的一种具体实施方式中，所述第二计算模块708，还包括第五计算单元7081和第六计算单元7082。

第五计算单元7081，用于根据所述求解结果，得到第二计算结果，所述第二计算结果包括在成吨所述铁水成本最小时所述烧结工艺中各原始材料的投入量、所述球团工艺中各原始材料的投入量和所述炼铁工艺中各原始材料的投入量；

第六计算单元7082，用于基于所述第二计算结果计算得到所述烧结工艺中每一种原始材料的配比、所述球团工艺中每一种原始材料的配比和所述炼铁工艺中每一种原始材料的配比。

需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

实施例3

相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了计算原始材料配比的设备，下文描述的计算原始材料配比的设备与上文描述的计算原始材料配比的方法可相互对应参照。

图3是根据一示例性实施例示出的计算原始材料配比的设备800的框图。如图3所示，该计算原始材料配比的设备800可以包括：处理器801，存储器802。该计算原始材料配比的设备800还可以包括多媒体组件803，输入/输出(I/O)接口804，以及通信组件805中的一者或多者。

其中，处理器801用于控制该计算原始材料配比的设备800的整体操作，以完成上述的计算原始材料配比的方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该计算原始材料配比的设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算原始材料配比的设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static RandomAccess Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该计算原始材料配比的设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。

在一示例性实施例中，该计算原始材料配比的设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的计算原始材料配比的方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的计算原始材料配比的方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由该计算原始材料配比的设备800的处理器801执行以完成上述的计算原始材料配比的方法。

实施例4

相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的计算原始材料配比的方法可相互对应参照。

一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的计算原始材料配比的方法的步骤。

该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。