CN114037114A - 一种基于物料输送路径寻优的方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物料输送路径寻优的方法、装置及电子设备，属于钢铁厂散状物料储运技术领域，包括将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。本发明达到提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
Description
技术领域
本发明属于钢铁厂散状物料储运技术领域，特别涉及一种基于物料输送路径寻优的方法、装置及电子设备。
背景技术
现代化钢铁厂机械储运系统涉及原料场、高炉和炼钢三大系统，其中原料场以及烧结、球团、焦化、高炉、炼钢等多个生产工序。散状物料经原料场接收、贮存、整粒和混匀加工后，再经烧结、球团、焦化实现冶炼用原料的加工，以及经高炉和炼钢系统实现冶炼钢、铁的初加工。加工处理和混匀后的物料，再经高炉和炼钢供料系统实现钢铁的初加工。原料场通常包括受料系统(含码头来料、汽车受卸、火车受卸等设施)，筒仓系统，料场存储系统(包括C型料库、B型料库等)，混匀系统(含混匀配料槽、混料料场等)，供返料系统，筛分系统以及取制样系统等。
目前，在现有的钢铁厂散状物料储运技术中，通常是在带式输送机流程、仓群加料控制、智能监控、智能调度和智能配料等方面进行改进，但是这些改进主要用于原料场，而无法用于冶金企业的从原料场到烧结、球团、焦化、高炉、炼钢等整个散状料输送系统，在越来越复杂的料线输送系统中，供物料运输的料线的选择上仍然采用人工干预或固定流程控制，难以满足在现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路中对提升运输效率的需求，以及不利于节能降耗的要求。
综上所述，在现有的钢铁厂散状物料储运技术中，存在着运输效率低，节能降耗效果差的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是运输效率低，节能降耗效果差的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
进一步地，所述通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值包括：通过设计流程图来获得每条运输料线中钢铁厂前端物料输送路径的总长度信息，所述钢铁厂前端物料输送路径包括原料场输送路径、高炉输送路径和炼钢储运输送路径；通过冒泡排序算法将获得的总长度信息进行排序处理，来获得每条运输料线的长度权重值；将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与物料堵料时的极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中带式输送机运输的平均速度进行排序处理，来获得每条运输料线的速度权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的能量损耗数据进行排序，来获得每条输送路径的能耗权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中料线末端料库的平均储料体积数据进行排序处理，来获得每条运输料线的储料权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的作业效率数据进行排序处理，来获得每条运输料线的效率权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中转运点处物料的跌落受力数据进行排序处理，来获得每条运输料线的受力权重值；依据所述长度权重值、所述堵料评价权重值、所述速度权重值、所述能耗权重值、所述储料权重值、所述效率权重值和所述受力权重值，来获得所述综合权重值。
进一步地，所述将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与物料堵料时的极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值包括：基于离散元分析方法，建立带式输送机转运点处的三维模型，进行颗粒物料输送的DEM仿真，以获得在转运点处发生堵料的极限工况对应的极限流量；将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与所述极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值。
进一步地，所述方法包括：所述DEM仿真包括对料线转运点处的DEM仿真，以及给料机的频率和振幅对堵料的影响仿真和物料跌落时的受力和碰撞速度的仿真。
进一步地，所述方法包括：所述能量损耗信息包括带式输送机电动机运行耗电信息、高炉能耗信息和除尘能耗信息。
进一步地，所述方法包括：所述作业效率信息包括矿系统作业率、受卸系统作业效率、供料系统作业效率和混匀料场作业效率。
进一步地，所述方法包括：所述跌落受力信息包括通过Dem仿真分析出物料经过螺旋料槽跌落到带式输送机上所受到的力。
进一步地，所述方法包括：将依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序后的排序结果信息进行输出。
依据本发明的又一个方面，本发明还提供一种基于物料输送路径寻优的装置，所述装置包括：堵料判断模块，用于将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；信息获取模块，用于若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；权重值计算模块，用于通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；排序模块，用于依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
依据本发明的又一个方面，本发明还提供一种基于物料输送路径寻优的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
有益效果：
本发明提供一种基于物料输送路径寻优的方法，通过将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。这样在需要对散状物料进行运输的过程中，依据所获得的每条运输料线的总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，来将综合权重值作为总的评价指标对每条运输料线按照从大到小进行排序，继而为工程设计人员提供设计参考，为现场工作人员提供抉择参考，能够满足现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路的优选，有利于提升运输效率，实现节能降耗。从而达到了提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的装置的结构框图；
图3为本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的电子设备的结构图。
具体实施方式
本发明公开了一种基于物料输送路径寻优的方法，通过将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。这样在需要对散状物料进行运输的过程中，依据所获得的每条运输料线的总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，来将综合权重值作为总的评价指标对每条运输料线按照从大到小进行排序，继而为工程设计人员提供设计参考，为现场工作人员提供抉择参考，能够满足现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路的优选，有利于提升运输效率，实现节能降耗。从而达到了提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围；其中本实施中所涉及的“和/或”关键词，表示和、或两种情况，换句话说，本发明实施例所提及的A和/或B，表示了A和B、A或B两种情况，描述了A与B所存在的三种状态，如A和/或B，表示：只包括A不包括B；只包括B不包括A；包括A与B。
应当理解，虽然术语“第一”，“第二”等在这里可以用来描述各种元件，部件，区域，层和/或部分，但是这些元件，部件，区域，层和/或部分不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元件，部件，区域，层或区段与另一个元件，部件，区域，层或区段。因此，在不背离示例性实施例的教导的情况下，下面讨论的第一元件，部件，区域，层或部分可以被称作第二元件，部件，区域，层或部分。这里可以使用空间上相关的术语，例如“下面”，“上面”等，以便于描述一个元件或特征与另一个元件或特征的关系。可以理解，除了图中所示的方位之外，空间上相对的术语还包括使用或操作中的装置的不同方位。例如，如果图中的设备被翻转，那么被描述为“下面”的元件或特征将被定向为“上面”其它元件或特征。因此，示例性术语“下面”可以包括上面和下面的取向。该设备可以被定向(旋转90度或在其它定向上)，并且这里所使用的空间相关描述符被相应地解释。
同时，本发明实施例中，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本发明实施例中所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明目的，并不是旨在限制本发明。
实施例一
请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的方法的流程示意图。本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
步骤S100，将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；
具体而言，首先根据原料场初始来料(即散装物料)的种类和末端仓储情况，来确定出运输物料所需要的料线输送的起点和终点，继而确定该种原料场初始从起点运输至终点可以采用的料线(即运输料线)的总数，假设运输料线的条数为三条，如A、B、C三条运输料线。这样先分析散装物料输送的起始和末端仓储情况，以及分析汽车来料的种类情况，再来确定原料场、烧结、球团、焦化、高炉、炼钢的物料输送线路的种类总数(即运输料线的总数)，将总数记为N(如N等于3时，即为上述A、B、C三条运输料线)。并且判断各料线转运点处是否发生堵料，如假设预设的阈值是0，当采集的A条运输料线中转运点处流量信息是流量的数值Y，当Y≤0时，则判断A条运输料线是处于发生堵料的情况，当Y＞0时，则判断A条运输料线没有发生堵料的情况。如果A条运输料线发生堵料，记录下发生堵料时A条运输料线中的物料流量，即监测实际发生堵料的物料转运点处的物料流量，然后再获得每条物料输送路径总长度信息、所监测实际发生堵料的物料转运点处的物料流量信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，使用冒泡法对每种料线在每种判断下进行优化程序的排序(如步骤S120、步骤S130)。如果A条运输料线不发生堵料，则对A条运输料线中转运点处进行Dem仿真，得出发生堵料时的极限流量数据。
步骤S110，若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；
所述能量损耗信息包括带式输送机电动机运行耗电信息、高炉能耗信息和除尘能耗信息。所述作业效率信息包括矿系统作业率、受卸系统作业效率、供料系统作业效率和混匀料场作业效率。所述跌落受力信息包括通过Dem仿真分析出物料经过螺旋料槽跌落到带式输送机上所受到的力。
具体而言，总长度信息是指每条运输料线中钢铁厂前端物料输送路径的总长度，该总长度包括原料场、高炉和炼钢各生产工序储运系统。堵料评价系数信息是指通过监测料线转运点处物料的流量，来与堵料发生时极限的物料流量相对比，分析得出每种料线转运点处堵料情况的评价系数。运输平均速度信息是指每条运输料线中带式输送机运输的平均速度。能量损耗信息是指每条运输料线的能量损耗。平均储料体积信息是指根据相关的监测系统得到每条运输料线中末端料库的平均储料体积。作业效率信息是指每条运输料线的作业效。跌落受力信息是指每条运输料线中转运点处物料的跌落时的受力。能量损耗信息可以包括带式输送机电动机运行耗电、高炉能耗和除尘能耗。作业效率信息可以包括矿系统作业效率、受卸系统作业效率、供料系统作业效率、混匀料场作业效率，对上述矿系统、受卸系统、供料系统和混匀料场的作业效率进行计算的前提是需要事先计算出工艺设置主要参数、料库储量、一次料场汽车受料槽通道数量、煤场汽车受料槽通道数量、分粉矿汽车受料槽通道数量、焦炭汽车受料槽通道数量、煤汽车受料槽通道数量。由于某些转运点处为了防止落差太大而使得物料跌落后破碎，会采用螺旋料槽将物料从一个带式输送机转运到另外一个带式输送机，因而需通过Dem仿真分析出物料经过螺旋料槽跌落到带式输送机上所受到的力。
步骤S120，通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；
通过设计流程图来获得每条运输料线中钢铁厂前端物料输送路径的总长度信息，所述钢铁厂前端物料输送路径包括原料场输送路径、高炉输送路径和炼钢储运输送路径；通过冒泡排序算法将获得的总长度信息进行排序处理，来获得每条运输料线的长度权重值；将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与物料堵料时的极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值；其中，可以基于离散元分析方法，建立带式输送机转运点处的三维模型，进行颗粒物料输送的DEM仿真，以获得在转运点处发生堵料的极限工况对应的极限流量；将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与所述极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值。所述DEM仿真包括对料线转运点处的DEM仿真，以及给料机的频率和振幅对堵料的影响仿真和物料跌落时的受力和碰撞速度的仿真。通过冒泡排序算法来将每条运输料线中带式输送机运输的平均速度进行排序处理，来获得每条运输料线的速度权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的能量损耗数据进行排序，来获得每条输送路径的能耗权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中料线末端料库的平均储料体积数据进行排序处理，来获得每条运输料线的储料权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的作业效率数据进行排序处理，来获得每条运输料线的效率权重值；通过冒泡排序算法来将每条运输料线中转运点处物料的跌落受力数据进行排序处理，来获得每条运输料线的受力权重值；依据所述长度权重值、所述堵料评价权重值、所述速度权重值、所述能耗权重值、所述储料权重值、所述效率权重值和所述受力权重值，来获得所述综合权重值。
具体而言，可以使用排序算法对各料线转运点处发生堵料时的极限流量进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，流量越小最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的流量大小为A条运输料线的流量小于B条运输料线的流量，B条运输料线的流量小于C条运输料线的流量，则A条运输料线的堵料评价权重值为100，B条运输料线的堵料评价权重值为100/2，C条运输料线的堵料评价权重值为100/3。可以监测料线转运点处物料的流量与堵料发生时极限的物料流量相对比，来分析得出每种料线转运点处堵料情况的评价系数λ，评价系数越高则最优化系数越高，运用排序算法得出堵料情况判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。由于堵料并不是总能在实际工程中出现，因此基于离散元分析方法，建立带式输送机转运点处的三维模型，进行颗粒物料输送的DEM仿真，得出在转运点处发生堵料时的极限工况，从而输出此时物料的流量，发生堵料时物料流量越大说明此处越不容易发堵料，则将极限堵料情况下流量大小作为转运点处堵料情况的评价系数。DEM仿真包括对料线转运点处的DEM仿真，给料机的频率和振幅对堵料的影响仿真以及物料跌落时的受力和碰撞速度的仿真。在上述转运点处的堵料情况由带式输送机上的堵料检测开关进行监测。
需要注意的是，根据计算的各料线的输送总长度，使用排序算法对料线总长度进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，输送总长度越短最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的总长度大小为A条运输料线的总长度小于B条运输料线的总长度，B条运输料线的总长度小于C条运输料线的总长度，则A条运输料线的长度权重值为100，B条运输料线的长度权重值为100/2，C条运输料线的长度权重值为100/3。可以从设计流程图中获取得到钢铁厂前端物料输送路径的总长度(即各料线的输送总长度)，包括原料场、高炉和炼钢储运系统，总长度越小则最优化系数越高，运用排序算法得出总长度判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。可以计使用排序算法对料线带式输送机平均输送速度进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，平均输送速度越快最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的平均输送速度大小为A条运输料线的平均输送速度大于B条运输料线的平均输送速度，B条运输料线的平均输送速度大于C条运输料线的平均输送速度，则A条运输料线的速度权重值为100，B条运输料线的速度权重值为100/2，C条运输料线的速度权重值为100/3。可以通过计算出每种料线带式输送机运输的平均速度，速度越快则最优化系数越高，运用排序算法得出速度判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。可以使用排序算法对料线带式输送机平均输送速度进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，能耗越低最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的能耗数值大小为A条运输料线的能耗数值小于B条运输料线的能耗数值，B条运输料线的能耗数值小于C条运输料线的能耗数值，则A条运输料线的速度权重值为100，B条运输料线的速度权重值为100/2，C条运输料线的速度权重值为100/3。可以计算出每种输送料线的能量损耗，损耗越低最优化系数越高，运用排序算法得出能耗判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
；
同时，可以使用排序算法对料线储料体积进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，储料体积越大最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的料线储料体积大小为A条运输料线的料线储料体积大于B条运输料线的料线储料体积，B条运输料线的料线储料体积大于C条运输料线的料线储料体积，则A条运输料线的储料权重值为100，B条运输料线的储料权重值为100/2，C条运输料线的储料权重值为100/3。如根据扫描的数据得到每种料线末端料库的平均储料体积，体积越小则最优化系数越高，运用排序算法得出速度判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。上述储料体积可以由称重传感器和料位计进行监测。可以通过Dem仿真计算各料线物料跌落时的受力，基于数理统计的方法对物料颗粒的跌落受力进行统计，使用排序算法对颗粒跌落受力统计分析结果进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，跌落受力越小最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的物料跌落时的受力大小为A条运输料线的物料跌落时的受力小于B条运输料线的物料跌落时的受力，B条运输料线的物料跌落时的受力小于C条运输料线的物料跌落时的受力，则A条运输料线的受力权重值为100，B条运输料线的受力权重值为100/2，C条运输料线的受力权重值为100/3。可以计算出料线转运点处物料的跌落受力，受力越小则最优化系数越高，运用排序算法得出能耗判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。可以计算各料线的作业效率，如首先计算出各工艺设施的主要参数，其次对料仓储量进行计算，然后对受料槽通道数量进行计算(包括一次料场汽车受料槽通道、煤场汽车受料槽通道、粉矿汽车受料槽通道、焦炭汽车受料槽通道、煤汽车受料槽通道)，最后得出料线的整体作业效率，使用排序算法对料线带式输送机平均输送速度进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，能耗越低最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的整体作业效率大小为A条运输料线的整体作业效率小于B条运输料线的整体作业效率，B条运输料线的整体作业效率小于C条运输料线的整体作业效率，则A条运输料线的效率权重值为100，B条运输料线的效率权重值为100/2，C条运输料线的效率权重值为100/3。可以算出每种输送料线的作业效率，作业效率越高最优化系数越高，运用排序算法得出能耗判据下每种料线相应的最优化系数
的排序，同时得出对应的权重系数
。另外，还可以统计整理各料线的原料场初始来料的情况，使用排序算法对料线来料情况进行最优化程度的排序，其中排第一的最优化系数记为100，排第N位的最优化系数记为100/N，来料车辆越多最优化程度越高，如A、B、C三条运输料线的来料车辆总数量的大小为A条运输料线的来料车辆总数大于B条运输料线的来料车辆总数，B条运输料线的来料车辆总数大于C条运输料线的来料车辆总数，则A条运输料线的来料权重值为100，B条运输料线的来料权重值为100/2，C条运输料线的来料权重值为100/3。
步骤S130，依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
在步骤S130之后还可以将依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序后的排序结果信息进行输出。
具体而言，可以通过上述步骤S100、步骤S110和步骤S120所计算出的每种料线在各种优化判据下的权重系数，从而得出最优化系数的总和，按照从大到小对料线的最优化程度进行排序，便能够得出最优的输送料线。在依据综合权重值将对每条运输料线从大到小进行排序(也可以从小到大排序)后，还可以将每条运输料线排序后的结果通过显示器进行输出展示。如通过上述步骤S100、步骤S110和步骤S120计算出A条运输料线中的长度权重值、堵料评价权重值、速度权重值、能耗权重值、储料权重值、效率权重值和受力权重值后，假设将A条运输料线中的长度权重值、堵料评价权重值、速度权重值、能耗权重值、储料权重值、效率权重值和受力权重值相加所得的和为W1，即A条运输料线的综合权重值为W1，将B条运输料线中的长度权重值、堵料评价权重值、速度权重值、能耗权重值、储料权重值、效率权重值和受力权重值相加所得的和为W2，将C条运输料线中的长度权重值、堵料评价权重值、速度权重值、能耗权重值、储料权重值、效率权重值和受力权重值相加所得的和为W3，如果W1＞W2＞W3，则结果信息为A条运输料线(如A条运输料线所对应的名称A)、B条运输料线(如A条运输料线所对应的名称B)、C条运输料线(如C条运输料线所对应的名称C)。这样在工程设计人员和现场工作人员在显示端(如显示器)上能够依据获得的排序结果信息为设计和实际运输提供抉择参考，有利于提升运输效率，实现节能降耗。
本发明提供一种基于物料输送路径寻优的方法，通过将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。这样在需要对散状物料进行运输的过程中，依据所获得的每条运输料线的总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，来将综合权重值作为总的评价指标对每条运输料线按照从大到小进行排序，继而为工程设计人员提供设计参考，为现场工作人员提供抉择参考，能够满足现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路的优选，有利于提升运输效率，实现节能降耗。从而达到了提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
为了对本发明提供的一种基于物料输送路径寻优的装置做详细说明，上述实施例一对一种基于物料输送路径寻优的方法做了详细说明，基于同一发明构思，本申请还提供了一种基于物料输送路径寻优的装置，详见实施例二。
实施例二
请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的装置的结构框图。本发明实施例二提供一种基于物料输送路径寻优的装置，包括：堵料判断模块210，用于将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；信息获取模块220，用于若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；权重值计算模块230，用于通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；排序模块240，用于依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
本发明提供一种基于物料输送路径寻优的装置，堵料判断模块210用于通过将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；信息获取模块220用于若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；权重值计算模块230用于通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；排序模块240用于依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。这样在需要对散状物料进行运输的过程中，依据所获得的每条运输料线的总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，来将综合权重值作为总的评价指标对每条运输料线按照从大到小进行排序，继而为工程设计人员提供设计参考，为现场工作人员提供抉择参考，能够满足现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路的优选，有利于提升运输效率，实现节能降耗。从而达到了提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
为了对本发明提供的一种基于物料输送路径寻优的电子设备做详细说明，上述实施例一对一种基于物料输送路径寻优的方法做了详细说明，基于同一发明构思，本申请还提供了一种基于物料输送路径寻优的电子设备，详见实施例三。
实施例三
请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种基于物料输送路径寻优的电子设备的结构图。本发明实施例三提供一种基于物料输送路径寻优的电子设备，包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，所述处理器320执行所述程序时实现以下步骤：将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
本发明提供一种基于物料输送路径寻优的电子设备，通过将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。这样在需要对散状物料进行运输的过程中，依据所获得的每条运输料线的总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息，来将综合权重值作为总的评价指标对每条运输料线按照从大到小进行排序，继而为工程设计人员提供设计参考，为现场工作人员提供抉择参考，能够满足现代化钢铁企业全厂物料输送料线的繁杂线路的优选，有利于提升运输效率，实现节能降耗。从而达到了提高运输效率，提升节能降耗效果的技术效果。
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 (10)
1.一种基于物料输送路径寻优的方法，其特征在于，所述方法包括：
将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；
若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；
通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；
依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
2.如权利要求1所述的基于物料输送路径寻优的方法，其特征在于，所述通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值包括：
通过设计流程图来获得每条运输料线中钢铁厂前端物料输送路径的总长度信息，所述钢铁厂前端物料输送路径包括原料场输送路径、高炉输送路径和炼钢储运输送路径；
通过冒泡排序算法将获得的总长度信息进行排序处理，来获得每条运输料线的长度权重值；
将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与物料堵料时的极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值；
通过冒泡排序算法来将每条运输料线中带式输送机运输的平均速度进行排序处理，来获得每条运输料线的速度权重值；
通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的能量损耗数据进行排序，来获得每条输送路径的能耗权重值；
通过冒泡排序算法来将每条运输料线中料线末端料库的平均储料体积数据进行排序处理，来获得每条运输料线的储料权重值；
通过冒泡排序算法来将每条运输料线中输送料线的作业效率数据进行排序处理，来获得每条运输料线的效率权重值；
通过冒泡排序算法来将每条运输料线中转运点处物料的跌落受力数据进行排序处理，来获得每条运输料线的受力权重值；
依据所述长度权重值、所述堵料评价权重值、所述速度权重值、所述能耗权重值、所述储料权重值、所述效率权重值和所述受力权重值，来获得所述综合权重值。
3.如权利要求2所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与物料堵料时的极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值包括：
基于离散元分析方法，建立带式输送机转运点处的三维模型，进行颗粒物料输送的DEM仿真，以获得在转运点处发生堵料的极限工况对应的极限流量；
将每条运输料线中料线转运点处物料的流量与所述极限流量进行对比，来获得堵料评价系数信息，且通过冒泡排序算法将获得的堵料评价系数信息进行排序处理，来获得每条运输料线的堵料评价权重值。
4.如权利要求3所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
所述DEM仿真包括对料线转运点处的DEM仿真，以及给料机的频率和振幅对堵料的影响仿真和物料跌落时的受力和碰撞速度的仿真。
5.如权利要求1所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
所述能量损耗信息包括带式输送机电动机运行耗电信息、高炉能耗信息和除尘能耗信息。
6.如权利要求1所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
所述作业效率信息包括矿系统作业率、受卸系统作业效率、供料系统作业效率和混匀料场作业效率。
7.如权利要求1所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
所述跌落受力信息包括通过Dem仿真分析出物料经过螺旋料槽跌落到带式输送机上所受到的力。
8.如权利要求1所述的基于物料输送路径寻优的方法，所述方法包括：
将依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序后的排序结果信息进行输出。
9.一种基于物料输送路径寻优的装置，其特征在于，所述装置包括：
堵料判断模块，用于将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；
信息获取模块，用于若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；
权重值计算模块，用于通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；
排序模块，用于依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
10.一种基于物料输送路径寻优的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
将采集的每条运输料线中转运点处流量信息和预设的阈值进行对比，来判断运输料线是否发生堵料；
若否，则获得每条运输料线的综合数据，所述综合数据包括总长度信息、堵料评价系数信息、运输平均速度信息、能量损耗信息、平均储料体积信息、作业效率信息和跌落受力信息；
通过排序算法对每条运输料线的综合数据进行排序处理，来获取每条运输料线的综合权重值；
依据所述综合权重值将每条运输料线从大到小进行排序。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116957174A (zh) * | 2023-09-21 | 2023-10-27 | 云南中畅物流有限公司 | 基于数据融合的货运线路集成规划方法及系统 |
| CN116957174B (zh) * | 2023-09-21 | 2023-11-28 | 云南中畅物流有限公司 | 基于数据融合的货运线路集成规划方法及系统 |
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