CN117455294A - 一种铁矿石性价比的自动测算方法、装置及存储介质 - Google Patents

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CN117455294A CN202311444446.9A CN202311444446A CN117455294A CN 117455294 A CN117455294 A CN 117455294A CN 202311444446 A CN202311444446 A CN 202311444446A CN 117455294 A CN117455294 A CN 117455294A
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Abstract

本发明提供一种铁矿石性价比的自动测算方法、装置及存储介质，所述自动测算方法包括：根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护；创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护；结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本；将不同铁矿石配料所得铁水成本进行排序，得出成本最低的铁矿石配料。本发明提供的自动测算方法提高了测算速度，降低了出错率，尽量排除了人为干扰因素，从而显著提升了钢铁企业的生产效益。

Description

一种铁矿石性价比的自动测算方法、装置及存储介质
技术领域
本发明属于冶炼技术领域，涉及一种成本控制方法，尤其涉及一种铁矿石性价比的自动测算方法、装置及存储介质。
背景技术
面对铁矿石价格快速波动的形势，为了尽可能提高公司效益，降低铁前成本便成为众多降本增效措施中最为重要的环节。据粗略估计，铁前成本约占整个钢铁生产成本的80％以上，所以降低铁前成本将有利于显著降低整个钢铁生产成本。
目前，各钢铁企业主要利用技术人员对铁矿石性价比进行人工测算，这种方法存在测算速度慢、出错率高及人为干扰因素多等缺陷，并不利于对铁矿石价格进行快速跟踪并及时测算性价比，从而对公司效益的提升带来较大阻碍。
由此可见，如何提供一种铁矿石性价比的自动测算方法，提高测算速度，降低出错率，尽量排除人为干扰因素，成为了目前本领域技术人员迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种铁矿石性价比的自动测算方法、装置及存储介质，所述自动测算方法提高了测算速度，降低了出错率，尽量排除了人为干扰因素，从而显著提升了钢铁企业的生产效益。
为达到此发明目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种铁矿石性价比的自动测算方法，所述自动测算方法包括：
根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护；
创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护；
结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本；
将不同铁矿石配料所得铁水成本进行排序，得出成本最低的铁矿石配料。
本发明中，所述基础数据根据实际生产及供应情况而改变，不必在每次测算之前进行改动；所述固定数据在系统中默认复制上次测算数据，操作人员根据实际情况更新即可。
本发明根据目前铁矿石价格快速波动的现状，提供了一种铁矿石性价比的自动测算方法，无需人工进行测算，提高了测算速度，降低了出错率，尽量排除了人为干扰因素，实现了对铁矿石价格进行快速跟踪并及时测算性价比，从而显著降低了铁前成本，尽可能高地提升了钢铁企业的生产效益，有利于大规模推广应用。
优选地，所述铁矿石包括铬钒钛磁铁矿。
本发明除了考虑铁矿石品位对生产效益的影响外，还增加了钒对生产效益的影响，从而补全了生产钒产品钢铁行业中钒对企业效益的贡献。
优选地，所述基础数据包括关键系数、原料种类、配比范围、限定范围和供应量。
优选地，所述关键系数包括入炉品位对产量影响、入炉品位对焦比影响、铁水含钒对钒产量影响、炉渣碱度控制范围和炉料结构。
优选地，所述固定数据包括原料成分、原料价格、炉渣成分和成本固定值。
本发明中，所述成本固定值包括人员工资、设备制造费用等。
优选地，所述铁矿石配料自动测算涉及的计算公式包括：
铁品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
CaO含量＝∑(各物料CaO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
SiO2含量＝∑(各物料SiO2含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
MgO含量＝∑(各物料MgO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
Al2O3含量＝∑(各物料Al2O3含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
碱度＝CaO含量/SiO2含量；
入炉品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应配比)；
综合焦比＝基准焦比+基准焦比×(基准品位-调整后品位)×1.5％；
铁水产量＝基准产量+基准产量×(基准品位-调整后品位)×2.0％。
优选地，所述排序包括升序比较或降序比较。
第二方面，本发明提供一种铁矿石性价比的自动测算装置，所述装置包括：
基础数据维护模块，用于根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护。
固定数据维护模块，用于创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护。
配料测算模块，用于结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本。
铁水成本排序模块，用于将不同铁矿石配料所得铁水成本进行排序，得出成本最低的铁矿石配料。
第三方面，本发明提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述铁矿石性价比的自动测算方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现第一方面所述铁矿石性价比的自动测算方法。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明根据目前铁矿石价格快速波动的现状，提供了一种铁矿石性价比的自动测算方法，无需人工进行测算，提高了测算速度，降低了出错率，尽量排除了人为干扰因素，实现了对铁矿石价格进行快速跟踪并及时测算性价比，从而显著降低了铁前成本，尽可能高地提升了钢铁企业的生产效益，有利于大规模推广应用。
附图说明
图1是实施例1和实施例2提供的铁矿石性价比的自动测算方法流程图；
图2是实施例3提供的铁矿石性价比的自动测算装置结构示意图；
图3是实施例4提供的用于自动测算铁矿石性价比的电子设备结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，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”、“候选”、“目标”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数据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这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
本实施例提供一种铁矿石性价比的自动测算方法，该方法可对铁矿石价格进行快速跟踪并及时测算性价比，该方法可以由铁矿石性价比的自动测算装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，且该装置可配置于具有自动测算铁矿石性价比功能的电子设备中。
如图1所示，本实施例提供的自动测算方法包括：
S110、根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护。
在步骤S110中，所述铁矿石包括铬钒钛磁铁矿；所述基础数据包括关键系数、原料种类、配比范围、限定范围和供应量，且所述关键系数包括入炉品位对产量影响、入炉品位对焦比影响、铁水含钒对钒产量影响、炉渣碱度控制范围和炉料结构。
S120、创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护。
在步骤S120中，所述固定数据包括原料成分、原料价格、炉渣成分和成本固定值，且所述成本固定值包括人员工资、设备制造费用等。
S130、结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本。
在步骤S130中，所述铁矿石配料自动测算涉及的计算公式包括：
铁品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
CaO含量＝∑(各物料CaO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
SiO2含量＝∑(各物料SiO2含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
MgO含量＝∑(各物料MgO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
Al2O3含量＝∑(各物料Al2O3含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
碱度＝CaO含量/SiO2含量；
入炉品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应配比)；
综合焦比＝基准焦比+基准焦比×(基准品位-调整后品位)×1.5％；
铁水产量＝基准产量+基准产量×(基准品位-调整后品位)×2.0％。
S140、将不同铁矿石配料所得铁水成本进行升序比较或降序比较，得出成本最低的铁矿石配料。
由此可见，本发明根据目前铁矿石价格快速波动的现状，提供了一种铁矿石性价比的自动测算方法，无需人工进行测算，提高了测算速度，降低了出错率，尽量排除了人为干扰因素，实现了对铁矿石价格进行快速跟踪并及时测算性价比，从而显著降低了铁前成本，尽可能高地提升了钢铁企业的生产效益，有利于大规模推广应用。
实施例2
本实施例提供一种铁矿石性价比的自动测算装置，如图2所示，所述装置包括：基础数据维护模块110、固定数据维护模块120、配料测算模块130和铁水成本排序模块140。其中：
基础数据维护模块110，用于根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护。
固定数据维护模块120，用于创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护。
配料测算模块130，用于结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本。
铁水成本排序模块140，用于将不同铁矿石配料所得铁水成本进行升序比较或降序比较，得出成本最低的铁矿石配料。
在基础数据维护模块110中，所述铁矿石包括铬钒钛磁铁矿；所述基础数据包括关键系数、原料种类、配比范围、限定范围和供应量，且所述关键系数包括入炉品位对产量影响、入炉品位对焦比影响、铁水含钒对钒产量影响、炉渣碱度控制范围和炉料结构。
在固定数据维护模块120中，所述固定数据包括原料成分、原料价格、炉渣成分和成本固定值，且所述成本固定值包括人员工资、设备制造费用等。
在配料测算模块130中，所述铁矿石配料自动测算涉及的计算公式包括：
铁品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
CaO含量＝∑(各物料CaO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
SiO2含量＝∑(各物料SiO2含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
MgO含量＝∑(各物料MgO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
Al2O3含量＝∑(各物料Al2O3含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
碱度＝CaO含量/SiO2含量；
入炉品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应配比)；
综合焦比＝基准焦比+基准焦比×(基准品位-调整后品位)×1.5％；
铁水产量＝基准产量+基准产量×(基准品位-调整后品位)×2.0％。
本实施例提供的装置可执行本发明任意实施例所提供的铁矿石性价比的自动测算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例3
本实施例提供一种用于实施自动测算铁矿石性价比的电子设备，如图3所示，该电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机以及其它适合的计算机。该电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)以及其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如第二存储区域、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，如铁矿石性价比的自动测算方法。
在一些实施例中，铁矿石性价比的自动测算方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的铁矿石性价比的自动测算方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行铁矿石性价比的自动测算方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本申请的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程目标确定装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请的技术方案所期望的信息，本文在此不进行限制。
申请人声明，以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，所属技术领域的技术人员应该明了，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。

Claims (10)

1.一种铁矿石性价比的自动测算方法，其特征在于，所述自动测算方法包括：
根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护；
创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护；
结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本；
将不同铁矿石配料所得铁水成本进行排序，得出成本最低的铁矿石配料。
2.根据权利要求1所述的自动测算方法，其特征在于，所述铁矿石包括铬钒钛磁铁矿。
3.根据权利要求1或2所述的自动测算方法，其特征在于，所述基础数据包括关键系数、原料种类、配比范围、限定范围和供应量。
4.根据权利要求3所述的自动测算方法，其特征在于，所述关键系数包括入炉品位对产量影响、入炉品位对焦比影响、铁水含钒对钒产量影响、炉渣碱度控制范围和炉料结构。
5.根据权利要求1-4任一项所述的自动测算方法，其特征在于，所述固定数据包括原料成分、原料价格、炉渣成分和成本固定值。
6.根据权利要求1-5任一项所述的自动测算方法，其特征在于，所述铁矿石配料自动测算涉及的计算公式包括：
铁品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
CaO含量＝∑(各物料CaO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
SiO2含量＝∑(各物料SiO2含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
MgO含量＝∑(各物料MgO含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
Al2O3含量＝∑(各物料Al2O3含量×各物料对应干配比)/总的物料残存量；
碱度＝CaO含量/SiO2含量；
入炉品位＝∑(各物料铁含量×各物料对应配比)；
综合焦比＝基准焦比+基准焦比×(基准品位-调整后品位)×1.5％；
铁水产量＝基准产量+基准产量×(基准品位-调整后品位)×2.0％。
7.根据权利要求1-6任一项所述的自动测算方法，其特征在于，所述排序包括升序比较或降序比较。
8.一种铁矿石性价比的自动测算装置，其特征在于，所述装置包括：
基础数据维护模块，用于根据测算需求对铁矿石的基础数据进行设定并维护；
固定数据维护模块，用于创建测算版本，并对测算版本的固定数据进行维护；
配料测算模块，用于结合基础数据和固定数据进行铁矿石配料自动测算，得出相应的铁水成本；
铁水成本排序模块，用于将不同铁矿石配料所得铁水成本进行排序，得出成本最低的铁矿石配料。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述铁矿石性价比的自动测算方法。
10.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述铁矿石性价比的自动测算方法。
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