一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法与流程

1.本发明涉及烧结领域，具体是一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法。


背景技术：

2.烧结工艺是钢铁、铁合金、耐火材料等行业中广泛应用的一项关键技术。然而，在实际生产中，配料优化是影响烧结质量和生产效率的关键因素。传统的配料方法存在许多问题，配矿过程主要基于铁矿石成分的综合品位性价比排序，不同矿粉搭配使用时，因不同高炉对烧结矿成分需求不同，现有方法难以充分发挥不同矿粉之间搭配的降本潜力。
3.目前本领域研究人员提出了基于现代数学优化方法的烧结配料优化技术。例如遗传算法和粒子群优化算法等。尽管这些算法在配矿过程中提供了很好的优化效果，但它们也存在一些缺陷。例如，这些算法需要大量的实验数据支持，对未使用过的新矿粉优化效果较差。此外，这些算法是基于梯度下降理论进行求解的，求解结果有时会出现使用的矿粉数量过多，且矿粉的使用量过少，难以满足实际生产时受料仓数量、矿粉采购量等因素约束，求解结果无法在生产中直接使用。


技术实现要素：

4.本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题，克服现有技术的不足之处，设计一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度，降低生产成本，改善产品质量稳定性，提高生产效率。
5.一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束，设定各种原燃料在混合料中质量配比的使用上下限；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件，设定各烧结成分的上下限约束进而得到各种原燃料在混合料中配比的约束表达式；步骤6：基于原燃料成产能力的约束条件和烧结成分的约束条件，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中进行求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。
6.进一步的，步骤3中烧结工艺数学模型为：；
7.其中，f为单位混合料的成本，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料占混合料的配比、第i种熔剂占混合料的配比和第i种燃料占混合料的
配比，单位均为百分比，分别代表第i种铁矿粉的单位价格、第i种厂内循环料的单位价格、第i种熔剂的单位价格和第i种燃料的单位价格，n1代表铁矿粉的种类数，n2代表厂内循环料的种类数，n3代表熔剂的种类数，n4代表燃料的种类数。
8.优选的，为了便于系统处理，将各原燃料占总原燃料的配比的集合表示为,其中d表示原燃料的种类数，d=n1+n2+n3+n4，表示为第i种原燃料在混合料中的配比，则烧结工艺数学模型简化为：；
9.其中，f(x)表示以表示的单位混合料的成本，生产工艺对原燃料配比约束：；
10.其中和别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限。
11.进一步的，烧结成分约束条件为：；
12.其中，表示第i种原料中g成分的含量，表示为第i种原料的烧损loi，表示g成分的下限值，表示g成分的上限值。
13.优选的，g包括tfe、sio2、al2o3、mgo、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、s、k、na、as、pb和zn成分。
14.进一步的，设定矿粉最小使用比例，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿配比中是否含有低于约束的使用最小比例的矿粉，如果求解矿粉比例包含使用比例低于约束的最小使用比例的，将该矿粉的使用上限赋值为0，其他约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。
15.进一步的，设定矿粉最大使用种类数m，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿矿粉种类是否大于矿粉最大使用种类的限制，如果使用的混匀矿矿粉种类数目大于矿粉最大使用种类，筛选矿粉使用量排前m种的矿粉，其他矿粉在混合料中配比的上限值设置为0，约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。
16.优选的，约束条件还包括：；
17.其中，表示烧结矿al2o3和sio2的质量比值约束下限，表示烧结矿al2o3和sio2的质量比值约束上限。
18.优选的，约束条件还包括：；
19.其中，表示烧结矿cao和sio2质量比值，表示烧结矿cao和sio2的质量比值约束下限，表示烧结矿cao和sio2的质量比值约束上限。
20.与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题，克服现有技术的不足之处，设计一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度，降低生产成本，改善产品质量稳定性，提高生产效率。
21.1.本发明基于生产工艺和烧结成分量等结合实际生产的约束限制，相较于传统的配料方法和其他优化算法，在实际生产中表现出更高效、更精准、更可控的特点，对于提升钢铁、铁合金、耐火材料等行业的生产效率和经济效益具有重大意义。
22.2.本发明不仅对线性模型适用，也能够应用于非线性模型，求解速度快、精度高、适应性强。
23.3.本发明能够实现精准的烧结配料优化，有效降低生产成本和冶炼陈本，并减轻人工配料的工作量，从而提高生产效率和产品质量的稳定性。
24.4.本发明还考虑到优配结果中矿粉的最小使用比例、供应量等实际因素，使得配矿方案结果更加合理和实用。
附图说明
25.图1是本发明的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法的步骤框架图；图2是本发明的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法的流程图。
具体实施方式
26.下面结合附图以及具体实施方法对本发明一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法作进一步详细说明。
27.本发明提出一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，如图1和图2所示，包括如下步骤：1、收集使用本系统的烧结机工艺参数及其对应高炉对烧结矿成分需求，针对该生产条件进行烧结配料优化。工艺参数包括：tfe、sio2、al2o3、mgo、s、k、na、as、pb、zn、al2o3/sio2、碱度r2(cao/sio2)、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、优配结果中矿粉的最小使用比例、矿粉最大使用种类，烧结中元素分配率和烧结矿产量。
28.2、收集当前市场行情下可用于配料的原料、辅料、燃料的成分数据、到厂价格，作为优化配矿的原燃料；3、基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型，将配料优化问题转化为一个约束优化模型问题。建成的模型为：；
29.其中，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料
占混合料的配比、第i种熔剂占混合料的配比和第i种燃料占混合料的配比，单位均为百分比，分别代表第i种铁矿粉的价格、第i种厂内循环料的价格、第i种熔剂的价格和第i种燃料的价格。为了便于系统处理，将c表示为,其中d=n1+n2+n3+n4，n1代表铁矿粉的种类数，n2代表厂内循环料的种类数，n3代表熔剂的种类数，n4代表燃料的种类数。
30.；
31.其中xi表示为第i种原燃料在混合料中的配比，pi表示原燃料的单价，d表示原燃料的种类数，其中，f(x)表示以表示的单位混合料的成本。
32.4、基于不同烧结厂生产工艺对原燃料配比约束，设定各种原燃料的使用上下限。
33.；
34.其中，、和表示为第i种原料在混合料中配比的下限和上限比例。
35.5、基于步骤1的数据，设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件，具体包括tfe、sio2、al2o3、mgo、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、s、k、na、as、pb、zn等成分：；
36.其中，表示第i种原料中g成分的含量，表示为第i种原料的烧损loi，g表示tfe、sio2、al2o3、mgo、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、s、k、na、as、pb、zn等成分，表示g成分的下限值，表示g成分的上限值。
37.除成分外，还有其他计算约束：矿粉的最小使用比例lmin、矿粉最大使用种类m、al2o3/sio2、碱度r2(cao/sio2)等进行约束。其中al2o3/sio2、碱度cao/sio2约束的计算公式为：；
38.6、调用fmincon函数在不对矿粉使用数量以及配矿结果使用最小比例进行约束的情况下进行求解，得到最优配料方案。
39.7、得到步骤6中的最优配料方案后，进行两个判断：1）混匀矿配比中是否含有低于约束的使用最小比例的矿粉；2）混匀矿矿粉种类是否大于矿粉最大使用种类的限制。
40.8、如果步骤6中求解矿粉比例中包含使用比例低于约束的最小使用比例的，将该矿粉的使用上限赋值为0，将这些矿粉剔除出优配计算过程，避免矿粉使用比例过低。其他约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。否者执行步骤10。
41.9、如果使用的混匀矿矿粉种类数目大于矿粉最大使用种类，获取步骤6或者步骤7中的优化配矿结果，筛选矿粉使用量排前m种的矿粉，其他矿粉ub设置为0，约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。否者执行步骤10。
42.10、输出最优配料方案。
43.以某钢铁企业烧结配料为例，包括以下步骤：1.收集烧结工艺参数。工艺参数包括：烧结中s的分配系数λs、k的分配系数λk、na的分配系数λ
na
、as的分配系数λ
as
、pb的分配系数λ
pb
、zn的分配系数λ
zn
和烧结目标产量m。本实施例中λs=30，λk=86，λ
na
=90，λ
as
=70，λ
pb
=60，λ
zn
=80。
44.2.选择参与配料的含铁料、厂内循环料、熔剂和燃料，并设定单价。
45.3.确定含铁料、熔剂和燃料的成分和使用的上下限、供应量。
46.4.本实施例中的数据如下表所示：表1 烧结工序中的各原燃料数据
47.5.建立烧结配料优化模型。烧结配料优化模型如下：参与配料的原料依次是混匀矿、厂内循环料、燃料、熔剂，令参与配料的各种原料的p配比为单位为百分比，其中下标1~4依次代表混匀矿、厂内循环料、燃料、熔剂，n1，n2，n3，n4分别依次代表参与配料的混匀矿、厂内循环料、燃料、熔剂的种类数量。另外，需要说明下的是，本发明用到的配比均为质量占比。本例中n1=33，n2=1，n3=2，n4=4，以c为决策变量，建立配矿成本最低的目标函数：；
48.其中，分别表示第i种铁矿粉、第i种厂内循环料、第i种熔剂和第i种燃料占总原燃料的配比（单位为百分比），代表第i种铁矿粉、第i种厂内循环料、第i种熔剂和第i种燃料的价格。为了便于描述，将c表示为,其中d=n1+n2+n3+n4。则在目标函数中可以表示为：；
49.其中xi表示为各原料在混合料中的配比，pi表示铁矿石的单价，f(m)为单位混合料的成本。
50.本模型需要满足的约束条件如下：
；
51.矿粉最大品种数量=15，矿粉使用最小比例=1%。
52.实施案例一
53.如图1，本案例是不约束矿粉使用种类和矿粉最小使用比例进行求解计算。
54.1、调用fmincon进行求解，得到最优配料方案。首先将上述模型转换成规划求解的标准问题：；
55.约束条件：；
56.其中和分别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限。需要说明的是，在烧结配料优化模型中并未定义x1，x2，...,xd的取值范围，这里初始值为0。
57.步骤1：初始化x0,lb0,ub0。
58.步骤2：计算未知变量的值，公式如下：；
59.步骤3，判断求解是否达到终止条件，如果是，则终止计算，进入优化结果判断；如果否，求解，返回前端，表明求解结果不合适。
60.经过优化计算，本实施例得到一组最优解如下表：表2 实施案例一求解结果
61.其中优化值为求解比例。可以看到共使用12种矿粉，其中“巴西ssft粉”使用量为0.77%。
62.实施案例二
63.本案例是在考虑约束矿粉最大使用种类为10和最小使用比例为1%情况下进行求解计算。
64.1、调用fmincon进行求解，得到最优配料方案。首先将上述模型转换成规划求解的标准问题：；
65.约束条件：；
66.其中和分别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限，需要说明的是，在烧结配料优化模型中并未定义x1，x2，...,xd的取值范围，这里初始值为0。
67.步骤1：初始化x0,lb0,ub0。
68.步骤2：计算未知变量的值，公式如下：；
69.步骤3，判断求解是否达到满足约束条件，如果是，则终止计算，进入优化结果判断；如果否，求解，返回前端，表明求解结果不合适。
70.步骤4：判断优化结果是否满足混匀矿使用比例是否满足最低1%使用比例的限制，若是执行步骤6，若否，执行步骤5.步骤5：调整xj的使用上下限，将使用比例低于1%的矿粉上下限同时赋值为0，进行优化配料求解。若得到求解结果，执行步骤4，若没有求到可行解。终止计算。
71.步骤6：获取铁矿粉使用种类个数，检查混匀矿使用种类数量是否大于约束10，若是，执行步骤7，若否执行步骤8。
72.步骤7：筛选铁矿粉配比前10个矿粉种类，按照上面设定的约束条件，重新进行计算，若求得结果，执行步骤8。若否，返回计算失败信息。
73.步骤8：输出计算结果。
74.表3 限制混匀矿使用数量和最小使用比例优化结果
75.其中混匀矿使用矿种数量为10种。
76.从表2中可以看出，在没有设置使用矿粉使用数量的情况下的实施案例一中使用了12种矿粉，烧结矿成本为985.27元/t。在设置使用矿粉数量和最小使用比例的实施案例二中，使用了10种矿粉，烧结矿成本为985.49元/t，在更严格的条件下，每吨烧结矿成本提升了0.22元。
77.实施案例三
78.本发明还包括一种系统和电子设备，该系统和电子设备包括一个处理器、一个存储器和一段存储在所述存储器中的计算机程序。当处理器执行该计算机程序时，实现本发明所述的方法和步骤。
79.进一步地，本发明提供的系统和电子设备是一种可执行方案，包括小型机、笔记本、云服务器等计算设备。该系统和电子设备可以包括处理器、存储器，以及输入输出设备、网络接入设备、总线等。需要注意的是，上述系统和电子设备的组成结构仅仅是该系统和电子设备的示例，并不构成对系统和电子设备的限制。实际应用中，该系统和电子设备还可以包括更多或更少的部件，或者不同的部件。本发明的实施例不对该系统和电子设备的具体组成做出限制。
80.进一步地，本发明的可执行方案中，所述处理器可以是中央处理单元(cpu)，也可以是其他通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或任何常规处理器等。处理器作为该系统和电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个系统和电子设备的各个部分。需要注意的是，本发明的实施例并不对所述处理器的具体类型做出限制。
81.所述存储器用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，并调用存储在存储器内的数据，以实现系统和电子设备的各种功能。存储器主要包括存储程序区和存储数据区。存储程序区用于存储操作系统和至少一个功能所需的应用程序，存储数据区则用于存储根据手机使用情况所创建的数据等。此外，存储器还可以包括高速随机存取存储器和非易失性存储器，如硬盘、内存、插接式硬盘、智能存储卡（smartmedia card, smc）、安全数字（securedigital, sd）卡、闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件或其他易失性固态存储器件。
82.实施案例四
83.本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，当被处理器执行时，实现本发明实施例中的方法步骤。
84.本发明提供的系统和电子设备集成的模块或单元，如果以软件功能单元的形式实现并作为独立产品销售或使用时，可以存储在计算机可读取的存储介质中。本发明实现的全部或部分流程，也可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成。这些计算机程序可以存储在计算机可读的存储介质中，并在被处理器执行时，实现本发明实施例中所述的各个方法步骤。这些计算机程序可以是源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置，如记录介质、u盘、移动硬盘、磁盘、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
85.本发明提出一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束，设定各种原燃料在混合料中质量配比的使用上下限；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件，设定各烧结成分的上下限约束，进而得到各种原燃料在混合料中配比的约束表达式；步骤6：基于生产工艺对原燃料配比约束和烧结成分的约束条件的共同约束，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中进行求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。2.根据权利要求1所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：步骤3中烧结工艺数学模型为：；其中，f为单位混合料的成本，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料占混合料的配比、第i种熔剂占混合料的配比和第i种燃料占混合料的配比，单位均为百分比，分别代表第i种铁矿粉的单位价格、第i种厂内循环料的单位价格、第i种熔剂的单位价格和第i种燃料的单位价格，n1代表铁矿粉的种类数，n2代表厂内循环料的种类数，n3代表熔剂的种类数，n4代表燃料的种类数。3.根据权利要求2所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：为了便于系统处理，将各原燃料占总原燃料的配比的集合表示为,其中d表示原燃料的种类数，d=n1+n2+n3+n4，表示为第i种原燃料在混合料中的配比，则烧结工艺数学模型简化为：；其中，f(x)表示以表示的单位混合料的成本，生产工艺对原燃料配比约束：；其中和别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限。4.根据权利要求2所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：烧结成分约束条件为：；其中，表示第i种原料中g成分的含量，表示为第i种原料的烧损loi，表示g成分
的下限值，表示g成分的上限值。5.根据权利要求4所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：g包括tfe、sio2、al2o3、mgo、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、s、k、na、as、pb和zn成分。6.根据权利要求1所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：设定矿粉最小使用比例，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿配比中是否含有低于约束的使用最小比例的矿粉，如果求解矿粉比例包含使用比例低于约束的最小使用比例的，将该矿粉的使用上限赋值为0，其他约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。7.根据权利要求6所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：设定矿粉最大使用种类数m，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿矿粉种类是否大于矿粉最大使用种类的限制，如果使用的混匀矿矿粉种类数目大于矿粉最大使用种类，筛选矿粉使用量排前m种的矿粉，其他矿粉在混合料中配比的上限值设置为0，约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。8.根据权利要求4所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：约束条件还包括：；其中，表示烧结矿al2o3和sio2的质量比值约束下限，表示烧结矿al2o3和sio2的质量比值约束上限。9.根据权利要求4所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：约束条件还包括：；其中，表示烧结矿cao和sio2质量比值，表示烧结矿cao和sio2的质量比值约束下限，表示烧结矿cao和sio2的质量比值约束上限。

技术总结
本发明提出一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，涉及烧结领域，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度,包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件；步骤6：基于生产工艺对原燃料配比约束和烧结成分的约束条件的共同约束，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。配比作为烧结配料的优化方案输出。配比作为烧结配料的优化方案输出。


技术研发人员：周荣宝 杨代伟 陈鹏飞
受保护的技术使用者：江苏永钢集团有限公司
技术研发日：2023.08.17
技术公布日：2023/9/20