CN116739144A - 一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents
一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116739144A CN116739144A CN202310544702.5A CN202310544702A CN116739144A CN 116739144 A CN116739144 A CN 116739144A CN 202310544702 A CN202310544702 A CN 202310544702A CN 116739144 A CN116739144 A CN 116739144A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scrap
- scrap steel
- variety
- steel
- class
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims abstract description 299
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 298
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 136
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims abstract description 68
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 61
- 238000003723 Smelting Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000009628 steelmaking Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 19
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 claims description 16
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 15
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 229910000976 Electrical steel Inorganic materials 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 3
- 239000002893 slag Substances 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 229910000851 Alloy steel Inorganic materials 0.000 description 1
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910001021 Ferroalloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000002910 solid waste Substances 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Carbon Steel Or Casting Steel Manufacturing (AREA)
Abstract
本申请提供了一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备，其中，所述方法包括：将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料划分至对应的废钢大类；根据品种中类和废钢大类确定废钢配料方案；确定出品种大类的冶炼炉数；确定出所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量；结合目标铁耗，转炉每炉废钢配吃重量，品种大类的冶炼炉数，废钢配料方案，预测出品种大类的废钢配吃总需求。本申请解决了目前废钢计划较粗略并且误差较大的问题，本申请提出的方案可以对废钢需求进行精准预测，保证废钢供应量可以满足生产的需求，提高了废钢计划的合理性以及废钢配吃的效率，并能降低废钢成本，保证了炼钢的顺利稳定生产。
Description
技术领域
本申请涉及炼钢技术领域，特别涉及一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备。
背景技术
废钢是钢铁厂特大型原材料，一般具有库容小、参与部门多、种类多、来源多、链条长、周转快、费用特别巨大等特点。使用废钢进行短流程冶炼1吨钢，可节约1.65吨铁矿石，节约0.35吨标准煤，节水40％，减少1.6吨二氧化碳排放，减少固体废弃物排放4.3吨，废钢的有效利用有利于清洁生产、减少碳排放以及排废减量，“少吃矿石，多吃废钢”是业界共识，也是历史发展的必然。为此，实现废钢需求预测是实现废钢计划、采购、仓储、要料、配吃、物流等多环节大平衡的基础，进而实现各环节精准管控成为可能，对于提升钢铁厂废钢管理智能化水平、降本增效。
基于此，在实际生产中，如何对废钢需求进行精准预测，以保证废钢供应量可以满足生产的需求，提高废钢计划的合理性以及废钢配吃的效率，并能降低废钢成本，是亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的在于提供一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备，本申请解决了目前废钢计划较粗略并且误差较大的问题，本申请提出的方案可以对废钢需求进行精准预测，保证废钢供应量可以满足生产的需求，提高了废钢计划的合理性以及废钢配吃的效率，并能降低废钢成本，保证了炼钢的顺利稳定生产。
具体的，本申请采用如下技术方案：
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种转炉废钢需求预测方法，所述方法包括：将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类；根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案；根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数；根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量；结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述将炼钢品种分为品种中类和品种大类，包括：将炼钢品种根据产品用途进行品种分类，分为品种中类和品种大类，其中，所述品种大类包含所述品种中类。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述废钢大类至少包括低硫废钢、优质废钢、普通废钢、渣钢、渣铁。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案，包括：在所述废钢大类中匹配出与所述品种中类所对应的废钢物料，作为废钢配料方案。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述废钢配料方案包括废钢物料的组成和废钢物料的配比。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量，包括：获取目标铁耗，所述品种大类的废钢配吃重量范围；根据所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数计算得到所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求，包括：根据所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数计算出所述品种大类的废钢配吃总重量需求；结合所述目标铁耗，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案预测出所述品种大类的废钢物料需求。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种转炉废钢需求预测装置，所述装置包括：分类单元，被用于将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类；配料单元，被用于根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案；第一确定单元，被用于根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数；第二确定单元，被用于根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量；预测单元，被用于结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上所述的转炉废钢需求预测方法所执行的操作。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时以实现如上所述的转炉废钢需求预测方法所执行的操作。
由上述技术方案可知，本申请至少具有如下优点和积极效果：
采用本申请提出的方案，可以解决目前废钢计划较粗略并且误差较大的问题，本申请提出的方案可以对废钢需求进行精准预测，保证废钢供应量可以满足生产的需求，提高了废钢计划的合理性以及废钢配吃的效率，并能降低废钢成本，保证了炼钢的顺利稳定生产。
附图说明
为了更清楚地说明本申请中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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它的附图。
图1示出了本申请一个实施例中的转炉废钢需求预测方法流程图；
图2示出了本申请一个实施例中的转炉废钢需求预测方法的示意图；
图3示出了本申请一个实施例中的转炉废钢需求预测装置的结构框图；
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
需要注意的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的对象在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在图示或描述的那些以外的顺序实施。
转炉炼钢是以铁水、废钢、铁合金为主要原料，不借助外加能源，靠铁液本身的物理热和铁液组分间化学反应产生热量而在转炉中完成炼钢过程。在炼钢转炉生产过程中，通过将废钢作为转炉炼铁的主要原料之一，
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
参照图1，图1为本申请一个实施例中的转炉废钢需求预测方法流程图。
根据本申请一种典型的实施方式，提供了一种转炉废钢需求预测方法，所述方法包括如下步骤S1至步骤S5所示：
步骤S1，将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类。
在本申请中，由于炼钢的品种在进行细分时，其数量过于庞大，不便于进行统计，需要将炼钢品种进行划分，可以将炼钢品种根据划分要求，例如从产品用途角度区分，分为品种中类和品种大类；在进行转炉炼钢时，需要加入一定量的废钢物料，由于废钢物料的种类庞大，需要对所述废钢物料进行大类的划分，以便于对废钢物料进行统计，可以将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类。
步骤S2，根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案。
在本申请中，在将所述炼钢品种分为品种中类和品种大类，将所述废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类之后，可以根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案，其中，一个品种中类可以对应一个废钢配方，一个废钢配方可以对多个品种中类。
步骤S3，根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数。
在本申请中，所述订单数据可以为客户订货及质量展开后的详细数据，每个订单数据均可以对应上相关的所述品种大类和品种中类，订单数据可以包括要求冶炼的钢水重量，即订单计划量。可以根据所述订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数，通过获取到所述订单数据和转炉每炉产量，所述转炉每炉产量为转炉平均每炉产出的钢水量，所述转炉每炉产量为设定值，即可以根据实际需求进行设定，本申请对所述转炉每炉产量的值不做特别限定。
在本申请中，在确定所述品种大类的冶炼炉数时，可以先获取所述订单数据所要求的订单计划冶炼的钢水重量，所述品种大类的冶炼炉数可以用所述订单数据除以所述转炉每炉产量来得到；如果所述品种大类内包括多个品种大类，可以先确定所述品种大类中具体有几种大类，将所述订单数据所要求的订单计划冶炼的钢水重量根据所述品种大类的数量进行划分，然后再分别计算各个所述品种大类的炉数，可以用各个品种大类的所需钢水量除以所述转炉每炉产量，以得到各个所述品种大类的具体冶炼炉数。
步骤S4，根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
在本申请中，可以获取到所述目标铁耗，所述目标铁耗可以为一段时间内总铁水投入量除以总钢水获得量，即冶炼1吨钢水需要添加的铁水千克量，一般可以经过经济测算后得出。所述品种大类的废钢配吃重量范围可以是根据经验给出的，即某个目标铁耗下，所述品种大类的废钢量配吃的重量范围。例如以品种大类为无取向硅钢为例，在目标铁耗为920时，其每炉的废钢配吃重量范围为45吨～55吨，在目标铁耗为930时，其每炉的废钢配吃重量范围为40吨～55吨。在得到所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数后，可以确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
步骤S5，结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求。
在本申请中，在得到所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，可以结合这些条件，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求，即完成所述订单数据的订单计划所规定的钢水重要需要用到废钢的总重量以及具体的废钢物料。
在本申请的一个实施例中，所述将炼钢品种分为品种中类和品种大类，包括：将炼钢品种根据产品用途进行品种分类，分为品种中类和品种大类，其中，所述品种大类包含所述品种中类。
在本申请中，由于对炼钢品种的多样性，可以将炼钢品种根据产品用途进行品种分类，可以分为品种中类和品种大类，例如将炼钢品种分为品种中类时，可以包括汽车座椅板、仪表板、车门板等等，为使得炼钢品种的分类可以更加简单，可以将所述品种中类进行再次划分，分为所述品种大类，前述分为品种中类的汽车座椅板、仪表板、车门板等等可以统一划分品种大类中的IF汽车板。其中，所述品种大类可以包含所述品种中类。
在本申请的一个实施例中，所述废钢大类至少可以包括低硫废钢、优质废钢、普通废钢、渣钢、渣铁。
在本申请中，所述废钢大类至少可以包括低硫废钢、优质废钢、普通废钢、渣钢、渣铁等，将生产过程中报废的废钢物料或者采购的废钢物料进行废钢大类的分类，以便于对废钢物料进行统计和废钢物配吃的计算，为后续的废钢采购、进厂物流、存储、配吃等提供指导和预判。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案，包括：在所述废钢大类中匹配出与所述品种中类所对应的废钢物料，作为废钢配料方案。
在本申请的一个实施例中，所述废钢配料方案可以包括废钢物料的组成和废钢物料的配比。
在本申请中，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类后，可以结合所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案，其中，一个品种中类可以对应一个废钢配方，一个废钢配方可以对应多个品种中类。可以在所述废钢大类中匹配出与所述品种中类所对应的废钢物料，作为废钢配料方案，所述废钢配料方案是可以根据库存和采购预期，确定一段时间内的废钢配方，配方由多种废钢物料组成，如优质废钢的1号配方，其主废钢来源于优质废钢大类，还可以添加渣钢、渣铁等废钢大类的废钢物料。
在本申请中，所述废钢大类中可以有分配好的方案，如低硫废钢中分配好的方案可以是2号配方，2号配方包括低硫废钢1，低硫废钢2，低硫废钢3等等，所述废钢配料方案不仅可以包括废钢物料的组成还可以包括废钢物料的配比，如低硫废钢中分配好的方案2号配方中废钢物料的组成包括低硫废钢1，低硫废钢2，低硫废钢3等等，其低硫废钢1的配比可以是10％，低硫废钢2的配比可以是20％，低硫废钢3配比可以是30％等等。所述废钢大类中可以有多个分配方案。
在本申请的一个实施例中，所述根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量，包括：
获取目标铁耗，所述品种大类的废钢配吃重量范围。
根据所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数计算得到所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
在本申请中，在获得所述目标铁耗，所述品种大类的废钢配吃重量范围后，可以根据所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数计算得到所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量，即可以根据所述订单数据、所述品种大类以及所述转炉每炉产量确定所述品种大类的冶炼炉数。例如当所述品种大类为RH钢时，所述订单数据的计划量可以是297410，转炉每炉产量可以是227.6吨，在获取到所述目标铁耗为980，所述品种大类的废钢配吃重量范围为30吨～35吨，计算得到所述品种大类的冶炼炉数为1307炉，根据所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数计算得到所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量为35吨。
在本申请的一个实施例中，所述结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求，包括：
根据所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数计算出所述品种大类的废钢配吃总重量需求。
结合所述目标铁耗，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案预测出所述品种大类的废钢物料需求。
在本申请中，可以根据所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数计算出所述品种大类的废钢配吃总重量需求，如上所述品种大类为RH钢时，所述转炉每炉废钢配吃重量为35吨，所述品种大类的冶炼炉数1307炉，计算出所述品种大类的废钢配吃总重量需求为35吨×1307炉＝45745吨。再根据所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案预测出所述品种大类的废钢物料的具体需求，如废钢配吃总重量为45745吨时，所对应的废钢物料的具体重量为多少，可以为后续的废钢采购、进厂物流、存储、配吃等提供指导和预判，提高了废钢计划和配吃效率，并能降低废钢成本，取得了良好的经济效益。
在本申请中，还可以对每次得到的数据进行统计，以便于后续历史数据的查询和分析，可以为后续的生产信息结算的查询提供数据源，便于指导生产作业计划。
下面通过具体实施例来进一步说明本申请的具体实施方式，但本申请的具体实施方式不局限于以下实施例。
图2为根据本申请实施例示出的转炉废钢需求预测方法的示意图。
参照图2，可以将转炉废钢需求预测方法应用至转炉废钢需求预测系统中，主要可以包括：炼钢品种201，废钢大类202，废钢物料203，品种中类204，废钢配料方案205，订单数据206，品种大类207，废钢配吃范围208，废钢配吃重量核算209，废钢总需求预测210。
在获取到一定量的废钢物料203后(可以包括库存、采购以及生产报废获取)，可以通过所述废钢大类202对所述废钢物料203进行分类，可以根据废钢物料203的质量标准分为低硫废钢、优质废钢、普通废钢、渣钢、渣铁等几个废钢大类。可以通过所述品种中类204将所述炼钢品种201进行划分，再通过所述品种大类207对所述品种中类204进行再次划分，例如：将一百余种炼钢品种201进行划分后，得到几十种品种中类204，再对几十种品种中类204进行划分得到四大类品种大类207，所述四大类品种大类207可以包括无取向硅钢、IF汽车板钢，RH钢，LF钢。
继续参照图2，可以根据所述品种中类204和所述废钢大类202确定废钢配料方案205，例如：所述无取向硅钢根据其品种中类204和所述废钢大类202确定得到废钢配料方案205为优质废钢中的优质废钢1和优质废钢2，所述IF汽车板钢根据其品种中类204和所述废钢大类202确定得到废钢配料方案205为优质废钢中的优质废钢3，所述RH钢根据其品种中类204和所述废钢大类202确定得到废钢配料方案205为优质废钢中的优质废钢4和优质废钢7，所述LF钢根据其品种中类204和所述废钢大类202确定得到废钢配料方案205为优质废钢中的优质废钢5，优质废钢6，优质废钢8。方案中可以指定废钢大类202也可以指定到具体的废钢物料203，包括废钢组成和配比。
继续参照图2，可以根据订单数据206、转炉每炉产量以及所述品种大类207确定所述品种大类207的冶炼炉数，例如所述无取向硅钢的订单数据206为190231.4，转炉每炉产量为30吨；所述IF汽车板钢的订单数据206为37039.5，转炉每炉产量为25吨；所述RH钢的订单数据206为297410，转炉每炉产量为30吨；所述LF钢的订单数据206为166117.3，转炉每炉产量为35吨。这里需要注意的是这里的转炉每炉产量为经验值。这里的根据所述订单数据206、所述转炉每炉产量以及所述品种大类207计算出所述品种大类207四个大类的冶炼炉数，分别为：所述无取向硅钢为852炉、所述IF汽车板钢为166炉，所述RH钢为1307炉，所述LF钢为737炉。
继续参照图2，可以根据目标铁耗、所述品种大类207的废钢配吃重量范围208、所述品种大类207的冶炼炉数确定所述品种大类207所对应的转炉每炉废钢配吃重量，当目标铁耗为980时，所述无取向硅钢的废钢配吃重量范围208为30吨～35吨、所述IF汽车板钢的废钢配吃重量范围208为25吨～30吨，所述RH钢的废钢配吃重量范围208为30吨～35吨，所述LF钢的废钢配吃重量范围208为34吨～40吨(此时的废钢配吃重量范围208为经验值)。
基于上述数据，从废钢添加成本考虑，通过所述废钢配吃重量核算209，在给定目标铁耗下，品种大类207从此目标铁耗配吃范围的低值出发(如30吨～35吨，则从30吨出发)，第一次核算铁耗实际值，如果相等，则结束，如果铁耗实际值大于目标铁耗，则加大废钢使用，优先从排序最低的品种大类207每炉废钢配吃量加1吨，每次累加计算一次铁耗实际值，当存在品种大类207废钢配吃量达到范围最大值时，再从排序次低的品种大类207配吃量加1吨，以此类推直到铁耗实际值小于等于目标铁耗时停止；如果铁耗实际值小于目标铁耗，则降低废钢使用，排序最高的品种大类207每炉废钢配吃量减1吨，每次降低计算一次铁耗实际值，当存在品种大类207废钢配吃量达到范围最小值时，再从排序次高的品种大类207配吃量减1吨，以此类推直到铁耗实际值大于等于目标铁耗时停止，此时即可得到每个品种大类207每炉废钢具体需求量。
通过利用废钢配吃重量核算209进行重量核算，得到所述品种大类207所对应的转炉每炉废钢配吃重量为：所述无取向硅钢的转炉每炉产量为35吨；所述IF汽车板钢的转炉每炉产量为30吨；所述RH钢的转炉每炉产量为35吨；所述LF钢的转炉每炉产量为40吨。
继续参照图2，所述废钢总需求预测210用于对废钢总量预测值和废钢大类202预测值进行汇总，给出最终预测值。结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类207的冶炼炉数，所述废钢配料方案205，预测出所述品种大类207的废钢配吃总需求。即所述无取向硅钢的废钢配吃总重量为转炉每炉废钢配吃重量(35吨)×炉数(852炉)＝29820吨；所述IF汽车板钢的废钢配吃总重量为转炉每炉废钢配吃重量(30吨)×炉数(166炉)＝4980吨；所述RH钢的废钢配吃总重量为转炉每炉废钢配吃重量(35吨)×炉数(1307炉)＝45745吨；所述LF钢的废钢配吃总重量为转炉每炉废钢配吃重量(40吨)×炉数(737炉)＝29480吨。再将各个品种大类207的废钢配吃总相加汇合预测得到所述订单数据206订单计划的废钢配吃总需求，再结合所述各个废钢大类202的废钢配料方案205，预测得到各个废钢大类202或者各个废钢物料203的具体需求量。
图3为根据本申请实施例示出的转炉废钢需求预测装置的结构框图。
参照图3所示，根据本申请的一个实施例的转炉废钢需求预测装置300，所述转炉废钢需求预测装置300包括：
其中，分类单元301，被用于将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类。
配料单元302，被用于根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案。
第一确定单元303，被用于根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数。
第二确定单元304，被用于根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
预测单元305，被用于结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求，便于为后续的废钢采购、进厂物流、存储、配吃等提供指导和预判。
参照图4，图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)401，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1101、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
根据本申请一种典型的实施方式，本申请还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如上所述的转炉废钢需求预测方法所执行的操作。
根据本申请一种典型的实施方式，本申请还提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时以实现如上所述的转炉废钢需求预测方法所执行的操作。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
由上述技术方案可知，本申请至少具有如下几个方面的优点和积极效果：
其一，采用本申请提出的方案，可以解决目前废钢计划较粗略并且误差较大的问题，本申请提出的方案可以对废钢需求进行精准预测，保证废钢供应量可以满足生产的需求，提高了废钢计划的合理性以及废钢配吃的效率，并能降低废钢成本，保证了炼钢的顺利稳定生产。
其二，采用本申请提出的方案，通过对所述废钢物料以及所述炼钢品种进行准确分类，便于为后续的废钢采购、进厂物流、存储、配吃等提供指导和预判。
其三，采用本申请提出的方案，通过对废钢物料、炼钢品种进行分类，再通过废钢配料方案和品种中类进行对应，大大提高了废钢配吃效率，废钢配吃重量核算从成本出发，在经济的目标铁耗下再次实现废钢成本优化，大大节约了成本。
其四，采用本申请提出的方案，将社会所产生的废钢及时变废为宝，不再占用大量土地及造成大量扬尘，也大大降低温室气体的排放。
虽然已参照几个典型实施方式描述了本申请，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本申请能够以多种形式具体实施而不脱离申请的精神或实质，所以应当理解，上述实施方式不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种转炉废钢需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：
将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类；
根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案；
根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数；
根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量；
结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将炼钢品种分为品种中类和品种大类，包括：
将炼钢品种根据产品用途进行品种分类，分为品种中类和品种大类，其中，所述品种大类包含所述品种中类。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述废钢大类至少包括低硫废钢、优质废钢、普通废钢、渣钢、渣铁。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案，包括：
在所述废钢大类中匹配出与所述品种中类所对应的废钢物料，作为废钢配料方案。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述废钢配料方案包括废钢物料的组成和废钢物料的配比。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量，包括：
获取目标铁耗，所述品种大类的废钢配吃重量范围；
根据所述目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数计算得到所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求，包括：
根据所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数计算出所述品种大类的废钢配吃总重量需求；
结合所述目标铁耗，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案预测出所述品种大类的废钢物料需求。
8.一种转炉废钢需求预测装置，其特征在于，所述装置包括：
分类单元，被用于将炼钢品种分为品种中类和品种大类，将废钢物料按照废钢物料的质量标准划分至对应的废钢大类；
配料单元，被用于根据所述品种中类和所述废钢大类确定废钢配料方案；
第一确定单元，被用于根据订单数据、转炉每炉产量以及所述品种大类确定所述品种大类的冶炼炉数；
第二确定单元，被用于根据目标铁耗、所述品种大类的废钢配吃重量范围、所述品种大类的冶炼炉数确定所述品种大类所对应的转炉每炉废钢配吃重量；
预测单元，被用于结合所述目标铁耗，所述转炉每炉废钢配吃重量，所述品种大类的冶炼炉数，所述废钢配料方案，预测出所述品种大类的废钢配吃总需求。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法所执行的操作。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时以实现如权利要求1至7任一项所述的方法所执行的操作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310544702.5A CN116739144A (zh) | 2023-05-15 | 2023-05-15 | 一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310544702.5A CN116739144A (zh) | 2023-05-15 | 2023-05-15 | 一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116739144A true CN116739144A (zh) | 2023-09-12 |
Family
ID=87910599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310544702.5A Pending CN116739144A (zh) | 2023-05-15 | 2023-05-15 | 一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116739144A (zh) |
-
2023
- 2023-05-15 CN CN202310544702.5A patent/CN116739144A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Sun et al. | Material and energy flows of the iron and steel industry: Status quo, challenges and perspectives | |
| Long et al. | Scheduling a realistic hybrid flow shop with stage skipping and adjustable processing time in steel plants | |
| Yao et al. | Dynamic neodymium stocks and flows analysis in China | |
| Serrenho et al. | The influence of UK emissions reduction targets on the emissions of the global steel industry | |
| Boland et al. | A stockyard planning problem | |
| Cui et al. | An improved Lagrangian relaxation approach to scheduling steelmaking-continuous casting process | |
| Dworak et al. | How will tramp elements affect future steel recycling in Europe?–A dynamic material flow model for steel in the EU-28 for the period 1910 to 2050 | |
| Liu et al. | Coke production scheduling problem: A parallel machine scheduling with batch preprocessings and location-dependent processing times | |
| Lian et al. | An energy-efficient hybrid flow shop scheduling problem in steelmaking plants | |
| Kadhim et al. | Using Throughput Accounting for Cost Management and Performance Assessment: Constraint Theory Approach. | |
| CN114021913A (zh) | 一种基于差分进化算法的高炉配料优化方法、电子设备以及存储介质 | |
| Reinhart et al. | Pyrometallurgical recycling of different lithium-ion battery cell systems: Economic and technical analysis | |
| CN115565618A (zh) | 一种高炉配料多目标优化方法、终端设备及存储介质 | |
| Janekova et al. | Product mix optimization based on Monte Carlo simulation: A case study | |
| Röben et al. | The demand response potential in copper production | |
| Wang et al. | Effective layout designs for the Shojinka control problem for a TFT-LCD module assembly line | |
| Chargui et al. | A novel robust exact decomposition algorithm for berth and quay crane allocation and scheduling problem considering uncertainty and energy efficiency | |
| Li et al. | Mixed-model assembly line balancing problem considering learning effect and uncertain demand | |
| Ko et al. | Dispatching rule for non-identical parallel machines with sequence-dependent setups and quality restrictions | |
| CN116739144A (zh) | 一种转炉废钢需求预测方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN104599076B (zh) | 一种钢铁生产固废循环利用调度系统和方法 | |
| Wang et al. | Robust optimization for a steel production planning problem with uncertain demand and product substitution | |
| CN116862213A (zh) | 一种冷轧厂产线能耗指标分解方法、装置、介质及设备 | |
| Forghani et al. | Hierarchical framework for maintenance and production scheduling of continuous ball mills in tile industries under TOU electricity pricing | |
| JPH11217619A (ja) | スクラップの使用量比率決定システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |