基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化

为了降低高炉炼铁的能耗,节约成本,将高炉炼铁过程信息、专家经验与智能模型相结合,提出基于燃料比最优的高炉喷煤设定值多目标优化方案。以燃料比最优为优化目标,炉温预测指标为约束条件,喷煤量为决策变量,采用基于K-均值聚类的径向基神经网络建立多目标优化模型,并通过基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化方法,获取尽可能使多个目标同时达到最优的Pareto最优解。结果表明,该优化方案可以在保证炉温良好的前提下,决策出使燃料比达到最优的喷煤设定值,大大降低能耗,节约成本。不仅为高炉实际生产提供操作指导,也为高炉冶炼的优化运行奠定了基础。     

考虑设备能耗与污染的维护策略研究

[目的]随着环境问题的日益突出,环保部门对企业的约束逐渐加强,当企业的生产消耗过多能源或者产生过量污染排放时,需要支付一定的环境惩罚成本用于修复损害的环境.传统的预防性维护策略研究没有考虑设备在生产过程中的能耗以及污染排放问题,而且在实际生产过程中,随着设备役龄的增加,设备性能退化的同时也伴随着能耗水平和污染排放水平的增加,过高的能耗与污染不仅对环境产生损害,也会导致企业的运营成本增加.因此需要研究设备的能耗与相应污染排放的维护策略.[方法]将设备的能耗控制和污染排放控制引入到传统的预防性维护来优化设备的预防性维护策略,并将役龄递减因子引入到设备的能耗模型和污染排放模型中,来模拟设备的维护操作对能耗水平和污染排放水平的影响.以设备的可靠度、能耗水平、污染排放水平以及最佳维护次数为决策变量,以设备生命周期内的成本率最低为优化目标,来构建考虑设备能耗和污染排放水平的维护模型.[结果]采用灰狼优化算法对设备预防性维护模型进行优化求解,结果显示在能耗和污染排放的双重控制下,设备生命周期的成本率最小.[结论]通过算例分析验证了模型的有效性.     

钢铁企业能源消耗与CO2减排关系

建立了钢铁企业长流程CO2过程排放模型,给出总排放和工序排放的计算方法.计算发现:国内某800万t产量规模的典型钢铁企业CO2总排放在2007年达到1561.64万t,吨钢排放1.85t CO2;工序排放从大到小依次为炼铁、焦化、烧结、轧钢、炼钢、熔剂焙烧和球团工序,其中炼铁和焦化工序排放分别占总排放的58.83%和11.25%.为了评价钢铁企业能源消耗和CO2减排关系,提出钢铁企业CO2综合排放因子和能耗碳饱和指数评价方法.研究表明,为了减少CO2排放,钢铁企业不仅需要降低总体能耗,还需要降低能耗的碳饱和指数,能耗碳饱和指数与能源结构相关,能源结构中CO2总影响系数大的能源种类消耗量越大(例如焦炭),碳饱和指数越高,越不利于CO2的减排.这说明实现钢铁生产的生态园区化、优化能源结构以及加强钢铁生产的能源转换功能对钢铁企业减排有显著作用.     

基于机器学习和遗传算法的高炉参数预测与优化

针对目前高炉炼铁模型精度不高问题,提出建立高炉生产过程中精确的多目标优化模型.首先对高炉的海量数据进行了数据预处理,其次采用支持向量机、随机森林、梯度提升树、XGBoost、LightGBM、人工神经网络6种机器学习算法对高炉焦比、K值进行了预测,并采用特征工程和超参调优对机器学习预测进行了优化,最后采用新的集成学习方法进行预测.预测结果不仅精准度高而且具有很好的鲁棒性.在机器学习的基础之上,采用NSGA-Ⅱ遗传算法对高炉参数进行了多目标优化分析,得到了Pareto最优解,高炉操作者可以根据该多目标优化结果针对不同的需求选择相应的控制参数.     

考虑能耗优化的多目标原油短期调度问题研究

针对在原油管道运输过程中的能耗优化问题,该文提出了一个以最小化管道转运能耗、供油罐使用个数、蒸馏塔使用供油罐的切换次数、原油在供油罐和管道中的混合成本为目的的多目标优化模型.然后,针对原油短期调度问题的特点,提出了一种改进的交叉和变异算子.最后,该文对比分析了8种综合性能较好的多目标进化算法.实验结果表明:NSGA-III算法在求解该问题时的性能较优.与现有研究对比,该算法在减少调度过程中的能耗和原油混合成本方面具有显著效果.     

建筑围护结构节能设计火用分析及CO_2排放研究

以夏热冬冷地区株洲市某办公楼为研究对象,基于全生命周期理论与火用方法,对建筑围护结构不同节能设计方案能耗、火用耗及CO2排放量进行分析,并结合热经济学原理,建立了围护结构火用成本分析模型来综合评价节能设计方案的经济性及节能性.结果表明:当节能设计后建筑运行阶段节约的能耗或CO2减排量大于因节能而投入的能耗及CO2排放量时,才能达到真正意义上的节能.文中方案1,方案2中建筑运行阶段节约的能耗分别需要10年,11年才能抵消建材生产阶段产生的能耗,CO2减排量分别需要4,5年才能抵消建材生产阶段产生CO2排放量.且建材生产阶段的火用耗远远大于节能设计后运行阶段节火用量,火用成本的分析结果表明较低的单位火用成本,意味着选用投资较少的节能改造方案,较多的使用低品位能源,得到了火用效率较高的制冷量、制热量,建筑整体节能性和可持续性高.     

联合站能耗分析与系统优化

联合站是油气集输系统的主要组成部分和耗能单元,对其进行系统优化节能降耗从而降低运行成本是十分必要的.以大庆油田掺水系统中某一联合站为研究对象,建立系统能耗平衡模型,对其进行能耗平衡分析,并以最小能耗为目标函数对联合站系统进行优化.研究结果表明通过系统优化改造降低了系统生产运行成本.     

面向低碳的车间生产过程数字孪生建模

智能制造关键技术的不断突破及其在制造业的快速应用极大地改造着传统车间的生产模式．现代企业的生产方式逐渐朝着集成化、复杂化和智能化方向发展,给车间生产过程低碳运行目标带来挑战．为了提高车间生产过程能耗管理的质量与实时性,提出了一种面向车间能耗管理的数字孪生建模方法．基于物理生产车间的生产资源与车间布局方案搭建虚拟生产车间,通过物理与虚拟车间设备运动信息的交互为几何模型添加运动关系,并结合生产节拍建立车间运动规律的数字孪生模型;采集单机物理生产设备随加工参数变化的能耗数据,使用BP神经网络建立多设备的能耗模型,基于获取物理与虚拟车间实时交互的能耗数据建立车间能量流动规律的数字孪生模型．最终实现包含动态能耗信息的车间生产过程数字孪生建模．同时基于该数字孪生模型提出了一种面向车间生产过程的能耗优化方法,结合刀具寿命、机器人运动平稳性、生产时间等多源评价指标建立多目标优化函数,获取数字孪生模型中的动态能耗数据并应用蜂群算法实现对车间低碳生产需求下的多设备加工参数协同优化．最后以给定工件的生产过程为例,对所提数字孪生建模方法和建模效果进行验证,实验结果表明借助该数字孪生模型环境下的生产过程优化方案...     

不确定市场下的炼厂生产非线性规划模型与调度优化

针对市场需求等不确定因素的影响,考虑到炼厂生产调度过程中能耗和库存的约束要求等实际情况,应用供应链管理思想,建立炼厂生产与库存非线性规划优化模型;为使目标函数即炼厂的利润最大或是成本最小,对决策变量为各装置产品的产量进行优化排产;考虑到这类复杂系统的优化模型中,存在约束条件相互制约而导致无解的情况,采用最小二乘法求解,得到最符合各个约束条件的妥协解.     

住宅建筑生命周期能耗及环境排放案例

为更好了解建筑能耗和环境排放在生命周期各阶段中的特征与分布情况,根据"住宅建筑生命周期能耗及环境排放模型"中的模型,选择了3栋不同规模混凝土住宅建筑进行了剖析。结果表明:住宅建筑单位面积全生命周期能耗为1.7 GJ/(m2.a),环境排放质量大小依次为CO2、SO2、NOx、CO和PM10。建材开采生产与建筑施工两阶段能耗与各种环境排放在全生命周期能耗与排放中的比例最高达到80%,节能减排潜力显著。     

高炉焦比目标优化模型应用及结果分析

介绍了目标高炉应用焦比优化模型在线运行的环境,通过模型在线运行,得到了有关参数的优化结果,将优化民实际生产参数比较,结果是目标高炉降低烧结矿在熟料中的比例,提高球团矿比例,同时提高风温和富氧率,在煤粉喷吹量达186kg/t的基础上,可望将焦比降低到300kg／t左右水平。     

高炉炼铁新技术的数学模拟研究

利用多流体数学模型对革新高炉炼铁技术进行了数学模拟,分析评价了革新操作对炉内现象及高炉生产指标的影响.这些革新炼铁技术包括高炉喷吹含氢物质实现富氢还原,高炉使用热压含碳球团实现低温炼铁,以及高炉炉顶煤气喷吹加强C和H的利用.多流体模型的模拟解析表明,高炉超高效率操作(高产、低能耗和低CO2排放)可通过这些革新技术的实际应用来实现.     

工业电阻炉多参数能耗建模与预测

电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.     

拓扑结构在钢铁企业发电节点网络的应用

以钢铁企业电力能源管理为背景,应用拓扑学知识建立了钢铁企业的分布式发电节点网络结构,给出了网络拓扑结构的评价体系,提出了网络结构的优化原则.分析表明,节点(指干熄焦发电、燃气蒸汽联合循环发电机组(CCPP)、高炉)之间和各自设备蒸汽管道、煤气管道的距离越短越好,干熄焦设备、CCPP、高炉设备的地理位置应在一条直线上.依据优化原则得出最适合钢铁企业的6种发电节点网络的拓扑结构,实现了结构空间上的优化,进而为企业降低了能源消耗,减少了电力经济成本.     

钢铁企业物流对能耗影响的分析

从生产单元入手,分析了各生产单元之间和工序之间的物流约束关系,导出了企业物流递推公式·根据基准工序能耗的概念,建立了能耗方程,导出了物流对能耗影响的计算公式·利用该公式可以计算出任何一股或多股物流变化对各生产单元及企业的能耗影响·计算分析表明:废品物流和返回物流增加,能耗增加;炼铁返回率对烧结主流量和炼铁能耗量以及总能耗量的影响最大·     

高炉专家系统中的基础数学模型

介绍了唐山国丰钢铁有限公司1#高炉专家系统中基础数学模型的特点,主要包括配料模型、理论燃烧温度计算模型、炉热指数计算模型及高炉操作线模型,同时分析了这些模型在高炉生产中的应用状况。结果表明,基础数学模型在高炉专家系统中具有重要的作用,可以有效帮助操作人员了解高炉状况并提供实时指导,从而实现高炉稳定顺行。     

基于投入产出模型的武钢炼铁系统能耗与节能潜力分析

针对武钢炼铁系统建立多级能源投入产出模型,采集并分析武钢炼铁系统2010~2013年生产及能源数据,通过该模型计算焦炭、烧结矿及铁水的能值与能耗,运用吨钢能耗e-p分析法计算工序节能量,采用指数平滑法预测未来一年的能源需求量。结果表明,降低焦化、烧结、高炉工序能耗,加大回收余热、余能等二次能源的力度,增加喷煤量以提高煤焦置换比以及优化生产结构等措施均有助于该炼铁系统的能耗降低。     

高炉铁水硅含量预测系统

高炉铁水中的硅含量不仅是衡量产品质量的一个重要指标,而且反映了高炉能量利用的好坏.铁水硅含量的准确预测,能够指导高炉配料和高炉冶炼操作,实现降低铁水硅含量的目的.根据硅还原的机理从热力学和动力学方程出发,经推导得出了铁水中硅含量的预测模型,并结合高炉物料平衡及热平衡计算,编制成高炉铁水硅含量的预测系统.将实际高炉的原料条件及操作参数输入系统,得到了高炉铁水硅含量的预测值.该预测值与实测值相比,误差范围小,命中率高.从而表明该预测系统在实际运用中具有可靠性.