CN104726635A - 一种电炉冶炼优化配料计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种电炉冶炼优化配料计算方法，包括：建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，在此基础上构建线性规划数学模型，求得一组预配料方案；按照所述的预配料方案投料冶炼，钢铁料全部熔化后测量在线钢液的化学成分；建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重方程及优化配料目标函数，在此基础上构建线性规划数学模型，求得一组精炼或炉前调质配料方案。与现有技术相比，本发明的有益效果是：解决现有技术中人工运算精度低、质量控制不稳定、经验依赖性高、成本质量兼顾难的问题，并可利用网络平台实现远程控制，适于与现代化管理手段对接，提升炉前自动化操作能力。

Description

一种电炉冶炼优化配料计算方法

技术领域

本发明涉及铸造、炼钢生产技术领域，尤其涉及一种电炉冶炼优化配料计算方法。

背景技术

铸造、炼钢生产过程中，原材料种类庞杂、价格各异，采用最合理的配比既能获得优异的产品质量，又能降低材料成本，传统配料方式为人工手动计算,依赖配料人员的经验,计算时间长、配料精度低，因而不易控制冶炼成分的精度和稳定性。

随着科技发展，现代化管理模式的推进，结合网络技术的应用，可以使配料计算通过网络远程控制，与其他自动配料设备结合形全方位自动化管理。在铸造、炼钢金属液配制中,实现炉料质量的最优控制,不但有利于冶炼工艺,而且能够节约成本、降低能耗、减轻配料计算的复杂程度，降低人为因素的影响,在保证产品质量前提下,获取明显的经济效益。

发明内容

本发明克服现有技术的不足，提供了一种电炉炼钢优化配料计算方法，解决现有技术中人工运算精度低、质量控制不稳定、经验依赖性高、成本质量兼顾难的问题，并可利用网络平台实现远程控制，适于与现代化管理手段对接，提升炉前自动化操作能力。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种电炉冶炼优化配料计算方法，包括如下步骤：

建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第一组预配料方案；

按照所述的预配料方案配料冶炼，钢铁料全部熔化后测量在线钢液的化学成分；再以在线钢液作为原材料，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第二组精炼或炉前补配料方案。

所述原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数建立如下：

1)所述原料消耗量约束方程:

Lgi≤Xi(i＝1,2,3,……,m)   (1)

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

Lgi——第i种原料的耗用量下限；

2)所述成品目标成分约束方程:

$L_j\≤\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i\×h_{\mathrm{ij}}\×{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}}{W}\≤{U_j}_{(j=\mathrm{1,2,3}...n)}^{(i=\mathrm{1,2,3},...,m)}---\left(2\right)$

式中：Lj——第j种成分的百分含量下限量；

Uj——第j种成分的百分含量上限量；

Xi——第i种原料的耗用量；

hij——第i种原料中第j种化学成分的留存系数；

aij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——成品目标总重量；

3)所述成品目标总重约束方程：

$W={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i---\left(3\right)$

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

W——成品目标总重量；

4)所述优化配料目标函数:

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m(X_i\×C_i)}{W}---\left(4\right)$

式中：Ci——第i种原料的价格；

W——成品目标总重量；

Xi——第i种原料的耗用量。

废旧材料作为原料时，其化学成分根据抽样化验后取平均值作为预先估测值，再加入到化学成分约束条件内。

所有计算过程由计算机辅助完成，并可通过网络远程控制，计算结果可保存、查询及输出。

计算精度为保留小数点后0～4位。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1)具有多方案运算的功能，对成分波动大的废旧材料具有更大的适应性，同时将原料成本纳入到优化配料计算过程中，从而保证了调质后成品目标成分的准确性、稳定性和成本的最优化；

2)传统生产方式采用人工计算原料配比，工作量较大，运算精度低、速度慢、对经验依赖性强不利于提高生产效率，本发明运用数学模型可以实现快速自动计算，满足优化配料的需求；

3)铸造和炼钢生产过程中常会遇到原材料成分波动大的问题，采用预配料结合炉前快速分析的方法，在出钢、铁前二次补料调整成分，既可以降低合金料用量，又能保证冶炼成分的质量达标；

4)传统配料技术依赖经验和口口相传的师徒传承，无法推广普及，造成产品质量波动较大；本发明优化配料方法可操作性强，稳定性高，易于推广普及，有利于企业保持工艺连续稳定性，。

附图说明

图1是本发明实施例提供的电炉炼钢优化配料计算方法流程简图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

本发明一种电炉冶炼优化配料计算方法，包括如下步骤：

建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，在此基础上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预配料方案；

按照所述的预配料方案投料冶炼，钢铁料全部熔化后测量在线钢液的化学成分；再以在线钢液作为基础数据，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重方程及优化配料目标函数，在此基础上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精炼或炉前调质配料方案。

所述原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数建立如下：

1)所述原料消耗量约束方程:

Lgi≤Xi(i＝1,2,3,……,m)   (1)

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

Lgi——第i种原料的耗用量下限；

2)所述成品目标成分约束方程:

$L_j\≤\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i\×h_{\mathrm{ij}}\×{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}}{W}\≤{U_j}_{(j=\mathrm{1,2,3}...n)}^{(i=\mathrm{1,2,3},...,m)}---\left(2\right)$

式中：Lj——第j种成分的百分含量下限量；

Uj——第j种成分的百分含量上限量；

Xi——第i种原料的耗用量；

hij——第i种原料中第j种化学成分的留存系数；

aij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——成品目标总重量；

3)所述成品目标总重约束方程：

$W={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i---\left(3\right)$

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

W——成品目标总重量；

4)所述优化配料目标函数:

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m(X_i\×C_i)}{W}---\left(4\right)$

式中：Ci——第i种原料的价格；

W——成品目标总重量；

Xi——第i种原料的耗用量。

废旧材料作为原料时，其化学成分根据抽样化验后取平均值作为预先估测值，再加入到化学成分约束条件内。

所有计算过程由计算机辅助完成，并可通过网络远程控制，计算结果可保存、查询及输出。

计算精度为保留小数点后0～4位。

【实施例1】下面以具体铸件冶炼方案的优化计算为例说明本发明的具体实施方法。

见图1，是本实施例所述电炉炼钢优化配料计算方法流程简图，包括如下步骤：

步骤1：建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数；

步骤2：根据所述的方程构建线性规划数学模型，由线性规划数学模型通过“二段法”或计算机软件求得一组预配料方案；

步骤3：按照所述预配料方案配料进行冶炼，测量在线钢液的化学成分；

步骤4：重新将在线钢液作为原材料，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第二组精炼或炉前调质配料方案。

步骤5：打印配料单，保存历史记录，保存配料参数及方案设置。

其中，原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重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(包括预估成分的废旧材料)，有n种化学成分，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：

Lgi≤Xi(i＝1,2,3,……,m)   (1)

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

Lgi——第i种原料的耗用量下限；

然后建立成品目标成分约束方程，如式(2)所示：

$L_j\≤\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i\×h_{\mathrm{ij}}\×{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}}{W}\≤{U_j}_{(j=\mathrm{1,2,3}...n)}^{(i=\mathrm{1,2,3},...,m)}---\left(2\right)$

成品目标成分约束方程规定目标铸件或钢锭中C、Si、Mn、P、S、Re等化学成分的上下限标准。由于废旧材料成分的复杂性，导致冶炼目标钢液的成分不准确，因此废旧材料的成分只能根据抽样化验后预先估测，再加入到化学成分约束条件内。

式中：Lj——第j种成分的百分含量下限量；

Uj——第j种成分的百分含量上限量；

Xi——第i种原料的耗用量；

hij——第i种原料中第j种化学成分的留存系数(1-此元素无烧损)；

aij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——成品目标总重量；

继续建立成品目标总重约束方程，如式(3)所示：

$W={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i---\left(3\right)$

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

W——成品目标总重量；

最后，建立优化配料目标函数，如式(4)所示：

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m(X_i\×C_i)}{W}---\left(4\right)$

式中：Ci——第i种原料的价格；

W——成品目标总重量；

Xi——第i种原料的耗用量。

估测废旧材料的成分，并作为原材料，按上述步骤计算得到第一组预配料方案。

按照所述预配料方案配料冶炼，测量在线钢液的化学成分；

再以在线钢液作为原材料，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第二组精炼或炉前补配料方案。

参见表1，表中列出了每种原料的化学成分及各种化学成分收得率系数。表2列出了成品目标各种化学成分的百分含量上下限。

表1原料化学成分及各成分留存系数

表2成品目标化学成分上下限

首先建立原料的消耗量约束方程，如式(5)所示：

Lgi≤Xi(i＝1,2,3,……,10)   (5)

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

Lgi——第i种原料的耗用量下限，Lg1＝342.1，Lg2＝353.4，Lg3＝20.7，Lg4＝1.2，Lg5＝280.1，Lg6＝1.9。

然后建立成品目标成分约束方程，如式(6)所示。

$L_j\≤\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{10}{X}_i\×h_{\mathrm{ij}}\×{\mathrm{\α}}_{\mathrm{ij}}}{W}\≤{U_j}_{(j=\mathrm{1,2,3},4)}^{(i=\mathrm{1,2,3},...,10)}---\left(6\right)$

式中：L_j——目标中第j种成分的百分含量下限量，L1＝3.0，L2＝1.8，L3＝0.5，L4＝0.05，L5＝0.04，L6＝0.015；

Uj——目标中第j种成分的百分含量上限量，U1＝3.5，U2＝2.2，U3＝0.7，U4＝0.05，U5＝0.04，U6＝0.03；

Xi——第i种原料的耗用量；

hij——第i种原料中第j种化学成分的留存系数(hij＝1时，表示此元素无烧损)，h11＝0.97，h12＝0.85，h13＝0.95，h14＝1，h15＝1，h16＝0，h21＝0.97，h22＝0.85……；

aij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量，a11＝4.0，a12＝0.5，a13＝0.3，a14＝0.05，a15＝0.06，a16＝0，a21＝2.0，a22＝0.3，a23＝0.5……；

W——成品目标总重量，W＝500。

继续建立成品目标总重约束方程，如式(7)所示。

$W={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{10}{X}_i---\left(7\right)$

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

W——成品目标总重量，W＝500。

最后，建立优化配料目标函数，如式(8)所示。

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{10}(X_i\×C_i)}{W}---\left(8\right)$

式中：Ci——第i种原料的价格，C1＝2.1，C2＝2.45，C3＝6.1，C4＝7.6，C5＝1.8，C6＝19.297。

W——成品目标总重量，W＝500；

Xi——第i种原料的耗用量。

通过上述公式(5)-公式(8)的建立，从而共同构建了一个电炉配料线性规划数学模型。

然后，利用“二段法”或计算机软件求解上述电炉配料线性规划数学模型，废钢、生铁、硅铁合金等共6种原料的耗用量(Xi)，也即第一组预配料方案，参见表3。

表3预配料方案配料表

按照表3配料、投料熔炼，测量在线钢液的化学成分；

将在线钢液作为原材料，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，重复利用“二段法”或计算机软件求解由所述线性规划数学模型求得第二组炉前补配料配料方案。

参见表4：

表4炉前补料或精炼配料方案配料表

最终确定优化后的原料配料方案见表5：

表5优化后的原料配料方案

本发明提供的一种电炉炼钢优化配料方法，能够将难以精确预测的废旧材料或原料纳入到优化配料计算过程中，从而保证了成品目标成分的准确性和稳定性，也降低了废品出现的概率。配料精度可根据需要自行选择，通过确定小数点后保留位数确定计算精度，使其更适应实际生产的要求。

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 (5)

1.一种电炉冶炼优化配料计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第一组预配料方案；

按照所述的预配料方案配料冶炼，钢铁料全部熔化后测量在线钢液的化学成分；再以在线钢液作为原材料，建立原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重方程及优化配料目标函数，根据所述的方程构建线性规划数学模型，由所述线性规划数学模型求得第二组精炼或炉前补配料方案。

2.根据权利要求1所述的一种电炉冶炼优化配料计算方法，其特征在于，所述原料消耗量约束方程、成品目标成分约束方程、成品目标总重约束方程及优化配料目标函数建立如下：

1)所述原料消耗量约束方程:

Lgi≤Xi(i＝1,2,3,……,m)     (1)

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

Lgi——第i种原料的耗用量下限；

2)所述成品目标成分约束方程:

$L_j\≤\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i\×h_{\mathrm{ij}}\×a_{\mathrm{ij}}}{W}\≤{U_j}_{(j=\mathrm{1,2,3}.......n)}^{(i=\mathrm{1,2,3},......,m)}---\left(2\right)$

式中：Lj——第j种成分的百分含量下限量；

Uj——第j种成分的百分含量上限量；

Xi——第i种原料的耗用量；

hij——第i种原料中第j种化学成分的留存系数；

aij——第i种原料中第j种化学成分的百分含量；

W——成品目标总重量；

3)所述成品目标总重约束方程：

$W={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m{X}_i---\left(3\right)$

式中：Xi——第i种原料的耗用量；

W——成品目标总重量；

4)所述优化配料目标函数:

$\mathrm{Min}\left(Z\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^m(X_i\×C_i)}{W}---\left(4\right)$

式中：Ci——第i种原料的价格；

W——成品目标总重量；

Xi——第i种原料的耗用量。

3.根据权利要求1所述的一种电炉冶炼优化配料计算方法，其特征在于，废旧材料作为原料时，其化学成分根据抽样化验后取平均值作为预先估测值，再加入到化学成分约束条件内。

4.根据权利要求1所述的一种电炉冶炼优化配料计算方法，其特征在于，所有计算过程由计算机辅助完成，并可通过网络远程控制，计算结果可保存、查询及输出。

5.根据权利要求1所述的一种电炉冶炼优化配料计算方法，其特征在于，计算精度为保留小数点后0～4位。