CN103589862A - 一种烧结优化配料方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种烧结优化配料方法，首先建立原料消耗量约束方程、化学成约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程以及优化配料目标函数，然后预设烧结矿FeO含量计算得到一个过度配料方案，再根据此过度配料方案将烧结原燃料破碎混匀后在保护气氛下加热烧结，然后检测烧结后的小饼的FeO含量，最后将该FeO含量带入上述的约束方程中计算得到最终的烧结优化配料方案。本发明提供的一种烧结优化配料的方案，能够将难以预测的烧结矿FeO含量纳入到优化配料计算过程中，从而保证了烧结配料的准确性和稳定性。

Description

一种烧结优化配料方法

技术领域

本发明属于炼铁生产技术领域，特别涉及一种烧结优化配料方法。

背景技术

精细化配料是钢铁行业进入微利时代后烧结配料发展的必然趋势，烧结配料从传统的手工计算逐步发展到利用线性规划方法进行更加科学、合理的优化配料，保证了在满足烧结矿成分合格的前提下保证烧结矿成本最低。

不过烧结矿FeO的不可预测性，在现有烧结配料方法中忽略了FeO对于烧结矿成分的影响，导致烧结配料后的烧结矿实际品位与计算品位出现偏差，同时影响了烧结配料的稳定性。

因此需要开发一种烧结优化配料的新方法，以提高配料计算结果的准确性和稳定性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种烧结优化配料方法，解决现有技术中无法预测烧结矿中FeO含量给烧结配料带来误差的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种烧结优化配料方法，包括如下步骤：

建立原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数;

预设烧结矿FeO含量7.0-9.0%，根据所述的原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数共同构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得一组过度配料方案;

按照所述过度配料方案配备烧结原燃料，然后将所述烧结原燃料制成小饼加热烧结，冷却后检测所述小饼FeO含量；

将所述小饼FeO含量作为烧结矿FeO含量，根据所述的原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数构建的线性规划数学模型，计算得到最终优化配料方案。

进一步地，所述原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数建立如下：

所述原料消耗量约束方程:

Lg_i≤X_i≤Ug_i(i＝1,2,3,……,m)       （1）

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

Lg_i——第i种原料的耗用量下限；

Ug_i——第i种原料的耗用量上限。

所述化学成分约束方程:

$L_j\≤\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\×(1-h_i)\×a_{\mathrm{ij}}}{W}\≤U_j\begin{array}{c}(i=\mathrm{1,2,3},......,m)\\ (j=\mathrm{1,2,3},......,n)\end{array}----\left(2\right)$

式中：L_j——第j种成分的百分含量下限量；

U_j——第j种成分的百分含量上限量；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_ij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——烧结矿烧成量。

所述二元碱度约束方程:

$L_R\≤\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\×(1-h_i)\×a_{\mathrm{iCa}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\×(1-h_i)\×a_{\mathrm{iSi}}}\≤U_R(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(3\right)$

式中：L_R——烧结矿二元碱度的下限；

U_R——烧结矿二元碱度的上限；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iCa——第i种原料的CaO含量；

a_iSi——第i种原料的SiO₂含量。

所述烧结矿配成量约束方程建立方法如下:

①烧损带来的失重量

$H=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\×h_i,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(4\right)$

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

H——烧损带来的失重量。

②烧结过程得失氧带来的重量变化

原料中FeO总量为：

$F0=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\×a_{\mathrm{iFeO}},(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(5\right)$

式中：a_iFeO——第i种原料的FeO含量；

X_i——第i种原料的耗用量；

F0——原料带入的FeO总量。

烧结矿中的FeO总量为：

F1＝W×FeO      （6）

式中：FeO——烧结矿中FeO含量；

W——烧结矿烧成量；

F1——烧结矿中的FeO总量。

若F0>F1，表示烧结过程再氧化的Fe₃O₄多于还原生成的Fe₃O₄，烧结得氧增重；若F0<F1，表示烧结失氧失重；

所述得失氧量计算公式为：

O＝(F1-F0)×0.11   （7）

式中：O——得失氧量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量。

③烧结矿烧成量

烧结矿烧成量W为：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-O\\ =\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-(F1-F0)\&times;0.11\end{array}---\left(8\right)$

式中：O——得失氧量；

X_i——第i种原料的耗用量；

H——烧损带来的失重量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量。

将（4）、（5）、（6）、（7）式带入（8）式，可得：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;h_i-\\ (W\&times;\mathrm{FeO}-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}})\&times;0.11\end{array}(i=\mathrm{1,2,3},......m)---\left(9\right)$

即所述烧结矿配成量约束方程：

$\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;h_i)+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}}\&times;0.11)}{1+0.11\&times;\mathrm{FeO}}=W,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(10\right)$

式中：W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量；

FeO——烧结矿中FeO含量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iFeO——第i种原料的FeO含量。

所述烧结优化配料目标函数:

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;c_i)}{W}---\left(11\right)$

式中：c_i——第i种原料的价格；

W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量。

进一步地，所述小饼FeO含量的获取方法如下：

按照所述过度配料方案将配备的烧结原燃料破碎至小于100目，混匀后在10KN压力下压成直径5mm±0.1mm，高10mm±0.1mm的椭圆形小饼，在保护气氛下将所述小饼加热烧结；烧结完成，将所述小饼置于空气环境中冷却至室温后，通过化学滴定法检测所述小饼中的FeO含量。

进一步地，所述保护气氛以体积百分比计为：80-90%的氮气和10-20%的氧气；所述小饼加热烧结的加热温度为1200-1400℃，加热时间为2-5分钟。

本发明提供的一种烧结优化配料方法，将烧结矿的FeO含量纳入到优化配料中，保证了配料方案的准确性以及烧结矿质量的稳定性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的烧结优化配料方法的流程图。

具体实施方式

参见图1，本发明实施例提供的一种烧结优化配料方法，包括如下步骤：

步骤101：建立原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数;

步骤102：预设烧结矿FeO含量7.0-9.0%，根据原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数共同构建线性规划数学模型，由线性规划数学模型通过“二段法”或Matlab商业计算软件求得一组过度配料方案;

步骤103：按照过度配料方案配备烧结原燃料，然后将烧结原燃料制成小饼加热烧结，冷却后检测小饼FeO含量；

步骤104：将小饼FeO含量作为烧结矿FeO含量，根据原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数构建的线性规划数学模型，计算得到最终优化配料方案。

其中，原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数建立方法如下：

设有m种原料（包括烧结使用的含铁原料、熔剂和燃料三种原燃料），有n种化学成分（不包括FeO），取第i种原料的耗用量为自变量Xi，Xi≥0,i=1，2……，m。

首先建立原料的消耗量约束方程，如式（1）所示。

Lg_i≤X_i≤Ug_i(i＝1,2,3,……,m)      （1）

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

Lg_i——第i种原料的耗用量下限；

Ug_i——第i种原料的耗用量上限。

然后建立化学成分约束方程，如式（2）所示。

化学成分约束方程规定了烧结矿中TFe、CaO、MgO、SiO₂、Al₂O₃等化学成分的上下限标准。由于FeO在烧结过程中转变的复杂性，导致成品烧结矿中FeO含量不可预测，因此烧结矿中的FeO含量不在化学成分约束条件范围内。

$L_j\&le;\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{ij}}}{W}\&le;U_j\begin{array}{c}(i=\mathrm{1,2,3},......,m)\\ (j=\mathrm{1,2,3},......,n)\end{array}----\left(2\right)$

式中：L_j——第j种成分的百分含量下限量；

U_j——第j种成分的百分含量上限量；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_ij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——烧结矿烧成量。

再建立二元碱度约束方程，如式（3）所示。

$L_R\&le;\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{iCa}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{iSi}}}\&le;U_R(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(3\right)$

式中：L_R——烧结矿二元碱度的下限；

U_R——烧结矿二元碱度的上限；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iCa——第i种原料的CaO含量；

a_iSi——第i种原料的SiO₂含量。

再建立烧结矿配成量约束方程，建立方法如下：

①烧损带来的失重量

$H=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;h_i,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(4\right)$

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

H——烧损带来的失重量。

②烧结过程得失氧带来的重量变化

烧结过程得失氧主要是由FeO的氧化和还原引起的。含铁原料和烧结矿中的FeO绝大部分是以Fe₃O₄（磁铁矿）的矿物形态存在的。烧结过程是一个复杂的物理化学变化过程，前期由于燃料的燃烧在燃烧带局部产生高温（1200-1300℃）和弱还原性气氛，在此温度下Fe₂O₃的稳定性下降，一部分Fe₂O₃（赤铁矿）将分解为Fe₃O₄，另一部分Fe₂O₃被还原为Fe₃O₄，如反应式（1）和反应式（2）所示；烧结后期高温烧结矿在冷却过程中处于氧化气氛下，部分Fe₃O₄被再氧化为Fe₂O₃，如反应式（3）所示。Fe₂O₃和Fe₃O₄在烧结过程的相互转化引起的得失氧最终将影响成品烧结矿的总重量，进而影响烧结矿品位。因此在计算烧结矿的烧成量时必须将成品烧结矿的FeO含量考虑进去。

3Fe₂O₃+CO＝2Fe₃O₄+CO₂     （反应1）

6Fe₂O₃＝4Fe₃O₄+O₂     （反应2）

4Fe₃O₄+O₂＝6Fe₂O₃     （反应3）

原料中FeO总量为：

$F0=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}},(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(5\right)$

式中：a_iFeO——第i种原料的FeO含量；

X_i——第i种原料的耗用量；

F0——原料带入的FeO总量。

烧结矿中的FeO总量为：

F1＝W×FeO      （6）

式中：FeO——烧结矿中FeO含量；

W——烧结矿烧成量；

F1——烧结矿中的FeO总量。

若F0>F1，表示烧结过程再氧化的Fe₃O₄多于还原生成的Fe₃O₄，烧结得氧增重；反之则表示烧结失氧失重。得失氧量计算公式为：

O＝(F1-F0)×0.11    （7）

式中：O——得失氧量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量。

③烧结矿烧成量

烧结矿烧成量W为：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-O\\ =\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-(F1-F0)\&times;0.11\end{array}---\left(8\right)$

式中：O——得失氧量；

X_i——第i种原料的耗用量；

H——烧损带来的失重量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量。

将（4）、（5）、（6）、（7）式带入（8）式，可得：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;h_i-\\ (W\&times;\mathrm{FeO}-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}})\&times;0.11\end{array}(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(9\right)$

对式（9）进行换算变形即得烧结矿配成量约束方程，如式（10）所示。

$\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;h_i)+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}}\&times;0.11)}{1+0.11\&times;\mathrm{FeO}}=W,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(10\right)$

式中：W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量；

FeO——烧结矿中FeO含量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iFeO——第i种原料的FeO含量。

最后，建立烧结优化配料目标函数，如式（11）所示。

以烧结矿成本最低为目标，构成的目标函数为：

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;c_i)}{W}---\left(11\right)$

式中：c_i——第i种原料的价格；

W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量。

其中，烧结矿中FeO含量获取方法如下：

预设烧结矿中FeO含量为7.0-9.0%，按上述步骤计算得到一组过度优化配料方案。

按照该过度配料方案将所有烧结原燃料破碎至小于100目，混合均匀后在10KN压力下压成直径5mm±0.1mm，高10mm±0.1mm的椭圆形小饼，在保护气氛下将小饼加热烧结。保护气氛以体积百分比为：80-90%的氮气和10-20%的氧气；小饼加热烧结的加热温度为1200-1400℃，加热时间为2-5分钟。

烧结完成后，将小饼置于空气环境中冷却至室温后通过化学滴定法检测小饼中的FeO含量。

下面以具体烧结配矿方案的优化计算为例说明本发明的具体实施方法。

参见表1，表中列出了用于烧结的每种原料的化学成分及各种化学成分耗用量上下限。表2列出了烧结矿各种化学成分的百分含量上下限。

表1烧结原料化学成分及各成分耗用量上下限

表2烧结矿化学成分上下限

首先，建立该配料问题的原料消耗量约束方程如公式（12）和公式（13）所示、化学成分约束方程如公式（14）和公式（15）所示、二元碱度约束方程如公式（16）和公式（17）所示、烧结矿配成量约束方程如公式（18）所示及优化配料目标函数如公式（19）所示：

X_i＜Ug_i    (i＝1,2,3……,12)  （12）

式中，Ug_i为表1中各种物料的上限值，Ug₁＝230,Ug₂=70,Ug₃=40…。

X_i＞Lg_i    (i＝1,2,3……,12)    （13）

式中，Lg_i为表1中各种物料的下限值，Lg₇＝36,Lg₉＝55,Lg₁₂＝40…。

$\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[a_{\mathrm{ij}}\&times;(1-h_j)\&times;X_i]<U_j,(j=\mathrm{1,2,3},......5)---\left(14\right)$

式中，

a_ij为表1中第i种物料的第j个成分，根据表1中数据：a₁₁＝61.47,a₁₂＝3.72…a₁₆＝4.75,a₂₁＝64.54,a₂₂＝4.21…。

h_i为表1中第i种物料的烧损，h₁＝4.75，h₂＝2，h₃＝2.7…。

U_j为表2中第j个成分的上限值，U₁＝57，U₂＝6.7，U₃＝12…。

$\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[a_{\mathrm{ij}}\&times;(1-h_i)\&times;X_i]>L_j,(j=\mathrm{1,2,3},......5)---\left(15\right)$

式中，

L_j为表2中第j个成分的下限值，L₁＝56.36，L₂＝4，L₃＝0…。

$\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(a_{\mathrm{iCa}}-U_R\&times;a_{\mathrm{iSi}})\&times;(1-h_i)\&times;X_i]<0---\left(16\right)$

式中，

a_iCa为表1中第i种物料的CaO含量，a_1Ca＝0.12，a_2Ca＝0.1，a_3Ca＝0.08…。

a_iSi为表1中第i种物料的SiO₂含量，a_1Si＝3.72，a_2Si＝4.21，a_3Si＝2.92…。

U_R为表2中烧结矿碱度的上限值，U_R＝2。

$\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[(a_{\mathrm{iCa}}-L_R\&times;a_{\mathrm{iSi}})\&times;(1-h_i)\&times;]>0---\left(17\right)$

式中，L_R为表2中烧结矿碱度的下限值，L_R＝1.99。

$\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[\frac{1-h_i+0.11\&times;a_{\mathrm{iFeO}}}{1+0.11\&times;\mathrm{FeO}}\&times;X_i]=W---\left(18\right)$

式中，

a_iFeO为表1中第i种物料的FeO含量，a_1FeO＝0.47，a_2FeO＝0.5，a_3FeO＝0.54…。

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\underset{i=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}[\left(\frac{c_i}{W}\right)\&times;X_i]---\left(19\right)$

式中，c_i为表1中第i种物料的价格，c₁＝778，c₂＝761，c₃＝892…。

通过上述公式（12）-公式（19）的建立，从而共同构建了一个烧结配矿线性规划数学模型。

然后，预设烧结矿中FeO含量为7%，带入公式（18），利用“二段法”或Matlab商业计算软件求解上述烧结配矿线性规划数学模型，得到矿粉1-8、熔剂1-3、及燃料等共11种物料的耗用量（X_i），也即一组过度配料方案，参见表3。

表3过度配料方案配料表

按照表1中列出的用于烧结的每种原料的化学成分分别配比矿粉1-8、熔剂1-3、及燃料，并将它们破碎至小于100目，然后按照表3过度配料方案中各种矿粉、溶剂及燃料的百分比，分别取相应的矿粉1-8、熔剂1-3、及燃料，将它们均匀混合，混合均匀后在10KN压力下压成直径5mm±0.1mm，高10mm±0.1mm的椭圆形小饼，在85%的氮气和15%的氧气作保护气氛下，将小饼在1300℃的温度下加热烧结。加热3分钟，烧结完成。再将小饼置于空气环境中冷却至室温，通过化学滴定法检测出小饼中的FeO含量为8.5%。

最后，将小饼的FeO含量8.5%带入公式（18），再重复利用“二段法”或者Matlab商业计算软件求解所述的烧结配矿线性规划数学模型，得到矿粉1-8、熔剂1-3、及燃料等共11种物料的耗用量新的数据值，即为最终的优化配料方案,参见表4。

表4最终配料方案配料表

本发明提供的一种烧结优化配料的方案，能够将难以预测的烧结矿FeO含量纳入到优化配料计算过程中，从而保证了烧结配料的准确性和稳定性。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种烧结优化配料方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数;

预设烧结矿FeO含量7.0-9.0%，根据所述的原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数共同构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得一组过度配料方案;

按照所述过度配料方案配备烧结原燃料，然后将所述烧结原燃料制成小饼加热烧结，冷却后检测所述小饼FeO含量；

将所述小饼FeO含量作为烧结矿FeO含量，根据所述的原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数构建的线性规划数学模型，计算得到最终优化配料方案。

2.根据权利要求1所述的烧结优化配料方法，其特征在于，所述原料消耗量约束方程、化学成分约束方程、二元碱度约束方程、烧结矿配成量约束方程及优化配料目标函数建立如下：

所述原料消耗量约束方程:

Lg_i≤X_i≤Ug_i(i＝1,2,3,……,m)      （1）

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

Lg_i——第i种原料的耗用量下限；

Ug_i——第i种原料的耗用量上限；

所述化学成分约束方程:

$L_j\&le;\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{ij}}}{W}\&le;U_j\begin{array}{c}(i=\mathrm{1,2,3},......,m)\\ (j=\mathrm{1,2,3},......,n)\end{array}----\left(2\right)$

式中：L_j——第j种成分的百分含量下限量；

U_j——第j种成分的百分含量上限量；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_ij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——烧结矿烧成量；

所述二元碱度约束方程:

$L_R\&le;\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{iCa}}}{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;(1-h_i)\&times;a_{\mathrm{iSi}}}\&le;U_R(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(3\right)$

式中：L_R——烧结矿二元碱度的下限；

U_R——烧结矿二元碱度的上限；

X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iCa——第i种原料的CaO含量；

a_iSi——第i种原料的SiO2含量；

所述烧结矿配成量约束方程建立方法如下:

①烧损带来的失重量

$H=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;h_i,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(4\right)$

式中：X_i——第i种原料的耗用量；

h_i——第i种原料的烧损；

H——烧损带来的失重量；

②烧结过程得失氧带来的重量变化

原料中FeO总量为：

$F0=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}},(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(5\right)$

式中：a_iFeO——第i种原料的FeO含量；

X_i——第i种原料的耗用量；

F0——原料带入的FeO总量；

烧结矿中的FeO总量为：

F1＝W×FeO     （6）

式中：FeO——烧结矿中FeO含量；

W——烧结矿烧成量；

F1——烧结矿中的FeO总量；

若F0>F1，表示烧结过程再氧化的Fe₃O₄多于还原生成的Fe₃O₄，烧结得氧增重；若F0<F1，表示烧结失氧失重；

所述得失氧量计算公式为：

O＝(F1-F0)×0.11   （7）

式中：O——得失氧量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量；

③烧结矿烧成量

烧结矿烧成量W为：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-O\\ =\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-H-(F1-F0)\&times;0.11\end{array}---\left(8\right)$

式中：O——得失氧量；

X_i——第i种原料的耗用量；

H——烧损带来的失重量；

F1——烧结矿中的FeO总量;

F0——原料带入的FeO总量；

将（4）、（5）、（6）、（7）式带入（8）式，可得：

$\begin{array}{c}W=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;h_i-\\ (W\&times;\mathrm{FeO}-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}})\&times;0.11\end{array}(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(9\right)$

即所述烧结矿配成量约束方程：

$\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_i-\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;h_i)+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;a_{\mathrm{iFeO}}\&times;0.11)}{1+0.11\&times;\mathrm{FeO}}=W,(i=\mathrm{1,2,3},......,m)---\left(10\right)$

式中：W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量；

FeO——烧结矿中FeO含量；

h_i——第i种原料的烧损；

a_iFeO——第i种原料的FeO含量；

所述烧结优化配料目标函数:

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}(X_i\&times;c_i)}{W}---\left(11\right)$

式中：c_i——第i种原料的价格；

W——烧结矿烧成量；

X_i——第i种原料的耗用量。

3.根据权利要求1所述的烧结优化配料方法，其特征在于，所述小饼FeO含量的获取方法如下：

按照所述过度配料方案将配备的烧结原燃料破碎至小于100目，混匀后在10KN压力下压成直径5mm±0.1mm，高10mm±0.1mm的椭圆形小饼，在保护气氛下将所述小饼加热烧结；烧结完成，将所述小饼置于空气环境中冷却至室温后，通过化学滴定法检测所述小饼中的FeO含量。

4.根据权利要求3所述的烧结优化配料方法，其特征在于，所述保护气氛以体积百分比计为：80-90%的氮气和10-20%的氧气；所述小饼加热烧结的加热温度为1200-1400℃，加热时间为2-5分钟。