CN103116282B - 循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，包括以下步骤：步骤1：根据脱硫塔内压差的波动，在保证生产稳顺进行的前提下，确定塔内反应物投入量的上限值和下限值；步骤2：以提高循环物料利用，降低初始浆液投入为原则，确定以脱硫效率最高，脱硫成本最低的多目标优化模型的目标函数和约束条件；步骤3：根据多目标优化模型的目标函数和多目标优化的约束条件，采用线性规划单纯形法分别求解最优消石灰浆液投入量、循环物料投入量和喷水量的组合参数，并用于现场操作指导，实现确保脱硫效率，降低脱硫成本的目的。本发明具有计算简单、便捷，实用性强的特点。适合于指导脱硫成产的操作参数设定，解决脱硫过程中循环物料得不到充分利用的缺点，具有较强的实用性，对降低成本、提高脱硫生产效率具有重要意义。

Description

循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法

技术领域

本发明技术属于钢铁烧结循环流化床生产过程的优化技术领域，涉及一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法。

技术背景

钢铁工业是国民经济的支柱产业，在国民经济发展中一直占据着非常重要的位置。我国粗钢产量占世界总产量的三分之一以上，是世界第一大产钢国。但是，由于传统冶金生产工艺技术发展的局限性以及我国多年来一直延续的粗放生产经济增长方式，整体工艺技术装备水平仍然比较落后，导致钢铁工业成为高排放、高污染、高能耗的行业，一直是国内几大重点污染行业之一。

烧结是钢铁冶炼的重要环节，钢铁行业的二氧化硫(SO₂)主要由烧结工序中的烟气产生。烧结烟气产生的SO₂占钢铁企业排放总量的70％以上，个别企业达到90％左右(不含燃煤自备电厂产生的SO₂)。因此，控制烧结烟气中产生的巨大SO₂排放量已成为钢铁企业减排工作的关键，而脱硫生产需要大量的脱硫剂浆液，由于缺乏理论指导，大量的脱硫剂由于投入过量，使得脱硫反应趋于饱和，浪费了大量脱硫剂，且收集的未反应完全的循环物料量，未能充分利用，导致脱硫成本居高不下。本文针对循环流化床脱硫工艺，研发考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，在保证生产稳顺的前提下，提高脱硫效率，降低脱硫成本，成为了一个重要课题。

循环流化床的工艺如图1所示，由工业设备(图中4)所排放的含有SO₂的高温废气进入脱硫塔主体部分，经文丘里管(图中5)段处加速后，进入脱硫塔上部圆柱形管段。消石灰浆液泵(图中1)抽取消石灰浆液(脱硫剂)，就地浆液泵(图中2)抽取工业用水，二者经空气泵(图中8)提供的压缩空气加压后进入脱硫塔(图中7)和SO₂进行化学反应。经过脱硫反应的烟气到达脱硫塔顶旋风分离器，经过气固分离之后，未反应完全的脱硫剂固体物进入循环给料机的灰仓中，并通过循环给料机再次进入脱硫塔参与脱硫过程。

脱硫效率定义为脱硫塔入口和出口处二氧化硫浓度之差与出口处二氧化硫浓度的百分比，是衡量脱硫效果的关键指标。根据机理分析，在脱硫过程中，影响脱硫效率的因素包括脱硫塔内的温度、压力、湿度和Ca/S(钙硫比)。

脱硫塔内的塔顶温度是影响脱硫效率的主要因素之一。喷水量的大小控制主要通过调节就地喷水泵(图中2)的频率实现。

Ca/S即脱硫塔内有效钙与全硫含量的摩尔比，通常可认为脱硫塔内投入的脱硫剂越多，一定浓度的SO₂脱硫时，其Ca/S也越高。主要通过脱硫塔入口处的消石灰浆液泵(图中1)频率以及循环给料机频率进行控制。

发明内容

本发明的目的是提出一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法。采用该方法，能有效地利用脱硫塔内检测到的塔内压差，确定在保证生产稳顺的前提下，以脱硫效率最高，脱硫成本最低为优化目标，以塔内压差为约束条件，充分利用循环物料返回量，计算得到关键操作参数的具体数值，以降低脱硫剂的原始成本。

本发明的技术方案如下：

一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，包括以下步骤：

步骤1：当用来搜集循环物料的灰仓满载后，若塔内压差Δp小于脱硫剂总体投入量所产生的重力，则停止脱硫作业并报警，若塔内压差Δp大于脱硫剂总体投入量所产生的重力，则以当前塔内压差Δp的值作为塔内反应物投入的最大上限值ub_i，最小下限值lb_i为0；

步骤2：以当前脱硫生产所需要达到的具体脱硫效率和脱硫成本，来建立以脱硫效率最高且脱硫成本最低为多目标优化模型的目标函数，并以步骤1中所得到的塔内反应物投入的最大上限值ub_i、最小下限值lb_i作为约束条件，其中约束条件包括：

η_min≤η_i≤η_max；

其中：η_i表示i时刻脱硫塔内的脱硫效率；η_min表示脱硫效率下限值；η_max表示脱硫效率上限值；

[Ca_i+Ca_i']x_min≤[Ca_i+Ca_i']x_i≤[Ca_i+Ca_i']x_max；

Ca_i表示第i时刻脱硫剂氧化钙含量，Ca_i'表示第i时刻循环物料中氧化钙含量；[Ca_i+Ca_i']x_i表示第i时刻氧化钙总体质量；[Ca_i+Ca_i']x_min表示氧化钙总体质量含量下限值，[Ca_i+Ca_i']x_max表示氧化钙总体质量含量上限值；

(H₂O)x_min≤(H₂O)x_i≤(H₂O)x_max；

(H₂O)x_i表示第i时刻水的含量；(H₂O)x_min表示水质量含量的下限值；(H₂O)x_max表示水质量含量的上限值；

所建立的脱硫效率目标函数为：

maxη，η＝f_η(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅)；

所建立的最低成本优化模型的目标函数为：

min(Ca_ix_i+Ca_i'x_i)，Ca＝f_Ca(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅)；

其中模型变量包括操作参数：浆液泵频率x₁、循环物料给料机频率x₂、喷水泵频率x₃，以及状态参数脱硫塔内温度x₄、入口二氧化硫浓度x₅，在实际优化过程中，状态参数作为i时刻的已有检测值输入模型；

步骤3：根据步骤2中的目标函数和约束条件，计算与投入脱硫剂重量直接相关的操作参数：浆液泵频率x₁、循环物料给料机频率x₂和喷水泵频率x₃，

1)当用来搜集循环物料的灰仓满载时，先计算确定循环物料给料机频率最大恒定值，然后确定浆液泵频率可设定的最小范围，计算公式为：

$x_2={\tilde{m}}_2/k_2---\left(1\right)$

${\tilde{m}}_1=M-{\tilde{m}}_2---\left(2\right)$

$x_1={\tilde{m}}_1/k_1---\left(3\right)$

$x_3={\tilde{m}}_3/k_3---\left(4\right)$

其中，M表示脱硫剂的质量，代表浆液泵频率为x₁时浆液投入量，单位为吨/小时，代表循环物料给料机频率为x₂时循环物料投入量，单位为吨/小时，代表水泵频率为x₃时工业水投入量，单位为吨/小时，k₁为计算浆液泵当前频率对应的浆液投入量的相关系数，k₂为计算当前循环物料给料机频率对应的循环物料投入量，k₃为当前水泵频率对应的工业水投入量的相关系数；

2)经过t时间，由于灰仓内的循环物料大量消耗，循环物料给料机的最大工作频率对应的物料输出值小于当前的实际循环物料投入量，故修改部分约束条件，修改以循环物料给料机当前频率对应的物料投入量小于循环物料回收量为原则，仍根据公式(1)-(4)计算循环物料给料机最小恒定频率和浆液泵频率最大频率范围，当灰仓中循环物料收集至满载后，再按步骤1)进行计算，其中

$t=\stackrel{\‾}{m}/{\tilde{m}}_2$

为灰仓满载时循环物料的总重量，时间t为循环物料给料机最大频率下，灰仓中的循环物料充足供给时间；

步骤4：采用基于遗传算法的多目标优化算法，根据灰仓循环物料的收集情况，给定当前的工况数据：状态参数脱硫塔内温度x₄、入口二氧化硫浓度x₅，并分别求解出最低成本优化脱硫剂投入量X₁＝{x_i1|i＝1,2,…,n}，最低成本优化循环物料投入量X₂＝{x_i2|i＝1,2,…,n}，最低成本工业水投入量X₃＝{x_i3|i＝1,2,…,n}；

分别建立模糊满意度函数，

max{min{m_η(η),m_Ca(Ca)}}subject toη_min≤η≤η_max，

subject to表示....受....条件约束，m_η(η),m_Ca(Ca)分别为步骤2中所建立的脱硫效率和脱硫成本模型的模糊满意度函数，并以其中脱硫效率最大值，脱硫成本最小值作为综合满意度，进而建立以最大化综合满意度为优化目标，以脱硫效率的上界为约束条件，求解出满足脱硫效率最高，脱硫成本最低时的操作参数组合优化设定值。

所述的一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，步骤1中所述的塔内压差Δp＝p₁-p₂，其中p₁表示脱硫塔底部入口烟气压力，p₂表示脱硫塔顶部出口烟气压力，脱硫剂总体投入量所产生的重力G＝Mg+mg，其中M表示脱硫剂的质量，m表示水的质量，g表示重力与质量的比值，取9.8N/kg。

所述的一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，步骤3中，系数k₁为经过现场测试脱硫剂浆液罐中脱硫剂浆液在浆液泵频率值x_t1时，1小时以后浆液的消耗量m_j1，利用该消耗量m_j1除以该频率值x_t1，即求得浆液泵频率值与投入量之间的系数k₁＝m_j1/x_t1，系数k₂为经过现场测试循环物料给料机的灰仓中循环物料在循环物料给料机频率值x_t2时，1小时以后循环物料的消耗量m_j2，利用该消耗量m_j2除以该频率值x_t2，即求得循环物料给料机频率与投入量之间的系数k₂＝m_j2/x_t2，系数k₃为经过现场测试工业水在水泵频率值x_t3时，1小时以后工业水的消耗量m_j3，利用该消耗量m_j3除以该频率值x_t3，即求得水泵频率值与投入量之间的系数k₃＝m_j3/x_t3。

有益效果：

本发明提出的一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，充分考虑了塔内压差对脱硫反应物投入量的影响，可以避免人工不合理的操作参数设置带来的生产风险；计算针对以脱硫效率最大，脱硫成本最低为目标的脱硫剂初始投入量、重新收集的未反应完全的循环物料投入量、以及喷水量可以为现场工作人员提供自下发操作参数的理论指导。较人工凭经验调试操作参数，有更高的理论指导意义，降低了直接调试的风险，达到提高脱硫效率，降低脱硫成本的最终目的。

本发明具有计算简单、方便的特点，适合于循环流化床生产工艺，具有较强的实用性，对脱硫生产降低成本、提高脱硫生产效率具有重要意义。

附图说明

附图1为循环流化床脱硫系统结构图；

附图2为脱硫剂投入量多目标优化流程图；

其中1为消石灰浆液泵，2为就地水泵，3为循环给料机，4为工业设备，5为文丘里管，6为风机，7为脱硫塔，8为空气泵。

具体实施方式

为了更好的理解本发明的技术方案，以下结合说明中附图2，对本发明的实施方法作进一步描述，总体流程图如图2

第一步，在实际生产中，影响脱硫效率的主要因素包括塔内温度以及Ca/S(钙硫比：即脱硫剂浓度)，温度主要通过调节喷水量调节，Ca/S主要通过调节喷浆量与循环物料量。根据工艺设定，以保证生产稳顺为前提，计算流程如下：

步骤1：根据工业现场监控软件提供的入口烟气压力p₁和出口烟气压力p₂具体数值，计算塔内实时压差Δp_i：

Δp_i＝Δp_1i-Δp_2i     (1)

步骤2：根据现场采集数据，确定脱硫塔底部入口烟气压力p₁，脱硫塔顶部出口烟气压力p₂，浆液泵频率以及循环物料给料机频率，计算实时浆液和循环物料总重量M_ig。根据水泵频率计算实时得到喷水量重量m_ig，其塔内反应物总重量为

G＝M_ig+m_ig         (2)

步骤3：如果G≥Δp，给出塌料事故报警，结束本次多目标优化步骤；否则计算并设定反应物总体投入量的上限值ub_i(i＝1,2,…,n,n为本次优化设定方案投入原料种数)和下限值lb_i(i＝1,2,…,n)；

ub_i＝Δp_i       (3)

lb_i＝max(0,Δp_i)         (4)

第二步：建立不同的优化模型，以反应物总体投入量的上、下限值作为约束条件，分别建立不同目标的脱硫效率优化模型。

步骤1：确定多目标优化的约束条件和多目标优化模型的目标函数；其中，多目标优化的约束条件如下：

η_min≤η_i≤η_max         (7)

其中：η_i表示i时刻脱硫塔内的脱硫效率；η_min表示脱硫效率下限值；η_max表示脱硫效率上限值；

[Ca_i+Ca_i']x_min≤[Ca_i+Ca']x_i≤[Ca_i+Ca_i']x_max         (8)

Ca_i表示第i时刻脱硫剂氧化钙含量，Ca_i'表示第i时刻循环物料中氧化钙含量；[Ca_i+Ca_i']x_i表示第i时刻氧化钙总体质量；[Ca_i+Ca_i']x_min表示氧化钙总体质量含量下限值，[Ca_i+Ca_i']x_max表示氧化钙总体质量含量上限值；

(H₂O)x_min≤H₂O_ix_i≤(H₂O)x_max        (9)

H₂O_i表示第i时刻水的含量；(H₂O)x_min表示水质量含量的下限值；(H₂O)x_max表示水质量含量的上限值；

步骤2：利用脱硫现场的大量实际生产数据，建立脱硫效率目标函数：maxη，η＝f_η(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅),以及最低成本优化模型的目标函数：min(Ca_ix_i+Ca_i'x_i)，Ca＝f_Ca(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅)；

其中模型变量包括操作参数：浆液泵频率x₁、循环物料给料机频率x₂、喷水泵频率x₃，以及状态参数脱硫塔内温度、入口二氧化硫浓度。

步骤3：经过现场测试脱硫剂浆液罐中1吨脱硫剂浆液在浆液泵频率值100％时，1小时以后浆液的消耗量m_j，利用该消耗量除以该频率值x_t,即求得浆液泵频率值与投入量之间的常系数k＝m_j/x_t。依次类推，分别设定循环给料机频率和水泵频率为100测试1小时内灰仓(存储循环物料)、水罐(存储工业水)内物质的消耗量。求得浆液泵、循环物料给料机、水泵的频率值与投入物重量的关系系数k_i(k＝1,2,3)其中，k₁为计算浆液泵当前频率对应的浆液投入量的相关系数，k₂为计算当前循环物料给料机频率对应的循环物料投入量，k₃为当前水泵频率对应的工业水投入量的相关系数。

综合以上目标函数和约束条件计算在步骤1中，由灰仓测重仪检测循环物料重量为4吨时，确定灰仓搜集到满载的循环物料情况下，设浆液泵频率为x₁，循环物料给料机频率为x₂,喷水泵频率x₃。为通过塔内压力差计算得到的脱硫剂总重量为约束，先行计算确定循环物料给料机频率最大恒定值，然后确定浆液泵频率可设定的最小范围：

当用来搜集循环物料的灰仓满载时，先计算确定循环物料给料机频率最大恒定值，然后确定浆液泵频率可设定的最小范围，计算公式为：

$x_2={\tilde{m}}_2/k_2---\left(1\right)$

${\tilde{m}}_1=M-{\tilde{m}}_2---\left(2\right)$

$x_1={\tilde{m}}_1/k_1---\left(3\right)$

$x_3={\tilde{m}}_3/k_3---\left(4\right)$

M表示脱硫剂的质量，通过转换系数k_i，m₁代表浆液泵频率为x₁时浆液投入量，单位为吨/小时，代表循环物料给料机频率为x₂时循环物料投入量，单位为吨/小时。代表水泵频率为x₃时工业水投入量。

$t=\stackrel{\‾}{m}/{\tilde{m}}_2$

其中为灰仓满载时循环物料的总重量，时间t为循环物料给料机最大频率下，灰仓中的循环物料充足供给时间。

$t=\stackrel{\‾}{m}/k_2{x}_2$

其中为灰仓满载时循环物料的总重量。时间t为循环物料给料机最大频率下，灰仓中的循环物料充足供给时间。

由于t时间以后，灰仓内的循环物料大量消耗，循环物料给料机频率对应的最大恒定值不能对应当前的实际循环物料投入量，因此修改约束条件，以循环物料给料机该频率下对应的物料投入量小于循环物料回收量为原则，以同样脱硫效率和脱硫成本的目标函数计算循环物料给料机最小恒定频率和浆液泵频率范围。

其中最低脱硫成本优化模型、最高脱硫效率中的优化模型均包含了步骤1和步骤2及步骤3中所有的约束条件。采用的目标函数分别为公式(5)、公式(6)。

第三步，根据第二步所建立的最高脱硫效率模型、最低成本优化模型，采用线性规划方法，分解求解出最低成本优化脱硫剂投入量X₁＝{x_i1|i＝1,2,…,n},最低成本优化循环物料中投入量X₂＝{x_i2|i＝1,2,…,n},最低成本工业水投入量X₃＝{x_i3|i＝1,2,…,n}。

分别建立模糊满意度函数，

max{min{m_η(η),m_Ca(Ca)}}subject toη_min≤η≤η_max

m_η(η),m_Ca(Ca)分别为上述所建立的脱硫效率和脱硫成本模型的模糊满意度函数，并以其中脱硫效率最大值，脱硫成本最小值作为综合满意度，进而建立以最大化综合满意度为优化目标，以脱硫效率的上界为约束条件，求解出满足脱硫效率最高，脱硫成本最低时的操作参数组合优化设定值。

在求出优化设定值后，可以根据其制定专家规则，指导现场操作人员根据不同工况进行操作参数的调整。

以下实施例中，脱硫剂浆液浓度均为80％，

实施例1：以某钢铁厂循环流化床脱硫过程为例说明本发明优越性，相关参数如附表1所示。

第一步，根据塔内压差以及灰仓搜集循环物料量的情况，确定总体投入量的上、下限分别为：

塔内压差：-3900～-4850N；

脱硫剂浓度(Ca)：0.5～2；

消石灰浆液泵频率：0～100(％)；

循环物料给料机频率：0～100(％)；

喷水泵频率：0～100(％)

第二步，确定脱硫效率指标和脱硫成本指标及操作参数的约束条件，分别为：

脱硫效率：90％≤η≤100％；

关于脱硫成本：

方案1：当灰仓中循环灰物料满载时(现场情况为灰仓计量达到4t)，将循环物料给料机的频率调至最大，在量化最大循环物料投入量对脱硫效率的影响后，根据第一步中确定的塔内压差约束条件，确定其他操作参数的约束值，其中，4台循环物料给料机的频率设定按总和设置。如下所示：

0％≤浆液泵频率≤55％；

0％≤喷水泵频率≤100％；

循环物料给料机频率＝380％；

方案2：由于将循环物料给料机频率调至最大时，对应的循环物料投入量远超循环灰物料的回收量。根据计算，若将循环给料机频率调至最大，灰仓从满载到空载的时间约为5小时，加入一定提前量，确定4.5小时后，在保证循环灰搜集速度大于投出速度的前提下，降低循环给料机频率，调整多目标优化算法的部分约束条件，计算得到该情况下的多目标优化算法等待灰仓再次搜集至满载后，返回方案1中的计算方法，其中，4台循环物料给料机的频率设定按总和设置。

0％≤浆液泵频率≤80％；

0％≤喷水泵频率≤100％；

循环物料给料机频率＝140％；

现场操作人员当天的实际操作值如附表1所示，可以看出，由于现场操作人员仅凭人工经验进行调试，初始浆液泵频率较大，循环物料没有协调投入，虽然脱硫效率较高，但因为化学反应饱和，浪费了大量初始投入的脱硫剂。利用相优化算法，结合约束调节和多目标优化函数以及满意度函数，在方案1和方案2的不同约束条件下下计算得到优化设定值，如附表2，附表3所示，可以看出所有此操作参数，均符合生产指标要求，并且：

最低成本优化设定值较实际配比而言，由于消石灰浆液泵频率和循环物料给料机频率根据入口二氧化硫浓度协调调整，使得脱硫剂最大化利用成本降低8.1元/吨，降幅1.04％；

优化操作参数后得到的脱硫效率较原参数相比，平均脱硫效率提高至92.2％；

以上结果表明：本发明所提出的方法充分考虑了原料库存因素，在不同的优化目标下，计算得到不同的优化配比，供技术人员选择。本发明以及本实例中使用的含量均为质量含量，频率皆以百分比计算。

附表1

附表2

附表3

由此表获取的数据易得，在方案1的情况下，根据约束条件和目标函数优化协调后得到的操作参数设定值中，在保证塔内压差能托起所有反应物的前提下，由于循环物料给料机频率设置在极高的频率值上，浆液泵频率明显降低，降低了初始脱硫剂的投入。在方案2的情况下，由于为保证灰仓中再次收集的循环灰速率大于投入的循环灰量，因此大幅度降低了循环物料给料机频率，提高了浆液泵频率，虽然在此方案下，初始投入的脱硫剂会增高，但同时会加快循环灰的收集，在较短的时间内，切换回方案1中，低脱硫剂投入，高循环灰投入的模式。综合分析，循环灰的利用率较人工凭经验调节提升约31％，脱硫剂投入量降低23％左右，且脱硫效率长期稳定在91％左右。由于浆液泵频率的降低，使得初始投入的脱硫剂减少，脱硫剂成本由每年461万元，减少到400万元左右，在保证脱硫效率的同时，大大降低了脱硫成本。

Claims (3)

1.一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：当用来搜集循环物料的灰仓满载后，若塔内压差Δp小于脱硫剂总体投入量所产生的重力，则停止脱硫作业并报警，若塔内压差Δp大于脱硫剂总体投入量所产生的重力，则以当前塔内压差Δp的值作为塔内反应物投入的最大上限值ub_i，最小下限值lb_i为0；

步骤2：以当前脱硫生产所需要达到的具体脱硫效率和脱硫成本，来建立以脱硫效率最高且脱硫成本最低为多目标优化模型的目标函数，并以步骤1中所得到的塔内反应物投入的最大上限值ub_i、最小下限值lb_i作为约束条件，其中约束条件包括：

η_min≤η_i≤η_max；

其中：η_i表示i时刻脱硫塔内的脱硫效率；η_min表示脱硫效率下限值；η_max表示脱硫效率上限值；

[Ca_i+Ca′_i]x_min≤[Ca_i+Ca′_i]x_i≤[Ca_i+Ca′_i]x_max；

Ca_i表示第i时刻脱硫剂氧化钙含量，Ca′_i表示第i时刻循环物料中氧化钙含量；[Ca_i+Ca′_i]x_i表示第i时刻氧化钙总体质量；[Ca_i+Ca′_i]x_min表示氧化钙总体质量含量下限值，[Ca_i+Ca′_i]x_max表示氧化钙总体质量含量上限值；

(H₂O)x_min≤(H₂O)x_i≤(H₂O)x_max；

(H₂O)x_i表示第i时刻水的含量；(H₂O)x_min表示水质量含量的下限值；(H₂O)x_max表示水质量含量的上限值；

所建立的脱硫效率目标函数为：

maxη，η＝f_η(x₁,x₂,x₃,x₄,x₅)；

所建立的最低成本优化模型的目标函数为：

min(Ca_ix_i+Ca′_ix_i)， ${\mathrm{Ca}}_i=f_{{\mathrm{Ca}}_i}(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5);$

其中模型变量包括操作参数：浆液泵频率x₁、循环物料给料机频率x₂、喷水泵频率x₃，以及状态参数脱硫塔内温度x₄、入口二氧化硫浓度x₅，在实际优化过程中，状态参数作为i时刻的已有检测值输入模型；

步骤3：根据步骤2中的目标函数和约束条件，计算与投入脱硫剂重量直接相关的操作参数：浆液泵频率x₁、循环物料给料机频率x₂和喷水泵频率x₃，

1)当用来搜集循环物料的灰仓满载时，先计算确定循环物料给料机频率最大恒定值，然后确定浆液泵频率可设定的最小范围，计算公式为：

$x_2={\tilde{m}}_2/k_2---\left(1\right)$

${\tilde{m}}_1=M-{\tilde{m}}_2---\left(2\right)$

$x_1={\tilde{m}}_1/k_1---\left(3\right)$

$x_3={\tilde{m}}_3/k_3---\left(4\right)$

其中，M表示脱硫剂的质量，代表浆液泵频率为x₁时浆液投入量，单位为吨/小时，代表循环物料给料机频率为x₂时循环物料投入量，单位为吨/小时，代表水泵频率为x₃时工业水投入量，单位为吨/小时，k₁为计算浆液泵当前频率对应的浆液投入量的相关系数，k₂为计算当前循环物料给料机频率对应的循环物料投入量，k₃为当前水泵频率对应的工业水投入量的相关系数；

2)经过t时间，由于灰仓内的循环物料大量消耗，循环物料给料机的最大工作频率对应的物料输出值小于当前的实际循环物料投入量，故修改部分约束条件，修改以循环物料给料机当前频率对应的物料投入量小于循环物料回收量为原则，仍根据公式(1)-(4)计算循环物料给料机最小恒定频率和浆液泵频率最大频率范围，当灰仓中循环物料收集至满载后，再按步骤1)进行计算，其中

$t=\stackrel{\‾}{m}/{\tilde{m}}_2$

为灰仓满载时循环物料的总重量，时间t为循环物料给料机最大频率下，灰仓中的循环物料充足供给时间；

步骤4：采用基于遗传算法的多目标优化算法，根据灰仓循环物料的收集情况，给定当前的工况数据：状态参数脱硫塔内温度x₄、入口二氧化硫浓度x₅，并分别求解出最低成本优化脱硫剂投入量X₁＝{x_i1|i＝1,2,…,n}，最低成本优化循环物料投入量X₂＝{x_i2|i＝1,2,…,n}，最低成本工业水投入量X₃＝{x_i3|i＝1,2,…,n}；

分别建立模糊满意度函数，

max{min{m_η(η),m_Ca(Ca)}}subject to η_min≤η≤η_max，

subject to表示....受....条件约束，m_η(η),m_Ca(Ca)分别为步骤2中所建立的脱硫效率和脱硫成本模型的模糊满意度函数，并以其中脱硫效率最大值，脱硫成本最小值作为综合满意度，进而建立以最大化综合满意度为优化目标，以脱硫效率的上界为约束条件，求解出满足脱硫效率最高，脱硫成本最低时的操作参数组合优化设定值。

2.根据权利要求1所述的一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，其特征在于，步骤1中所述的塔内压差Δp＝p₁-p₂，其中p₁表示脱硫塔底部入口烟气压力，p₂表示脱硫塔顶部出口烟气压力，脱硫剂总体投入量所产生的重力G＝Mg+mg，其中M表示脱硫剂的质量，m表示水的质量，g表示重力与质量的比值，取9.8N/kg。

3.根据权利要求1所述的一种考虑脱硫成本的循环流化床脱硫剂预投入量多目标优化方法，其特征在于，步骤3中，系数k₁为经过现场测试脱硫剂浆液罐中脱硫剂浆液在浆液泵频率值x_t1时，1小时以后浆液的消耗量m_j1，利用该消耗量m_j1除以该频率值x_t1，即求得浆液泵频率值与投入量之间的系数k₁＝m_j1/x_t1，系数k₂为经过现场测试循环物料给料机的灰仓中循环物料在循环物料给料机频率值x_t2时，1小时以后循环物料的消耗量m_j2，利用该消耗量m_j2除以该频率值x_t2，即求得循环物料给料机频率与投入量之间的系数k₂＝m_j2/x_t2，系数k₃为经过现场测试工业水在水泵频率值x_t3时，1小时以后工业水的消耗量m_j3，利用该消耗量m_j3除以该频率值x_t3，即求得水泵频率值与投入量之间的系数k₃＝m_j3/x_t3。