CN1792501A

CN1792501A - 炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法

Info

Publication number: CN1792501A
Application number: CN 200510112062
Authority: CN
Inventors: 胡国奋; 王良和; 陈泓; 魏震; 朱龙江
Original assignee: Shanghai Baosight Software Co Ltd
Current assignee: Shanghai Baosight Software Co Ltd
Priority date: 2005-12-27
Filing date: 2005-12-27
Publication date: 2006-06-28
Anticipated expiration: 2025-12-27
Also published as: CN100337773C

Abstract

一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，包括以下步骤：确定批次流向内的板坯宽度；预组炉，从宽度已经确定的板坯中选出接收批次要求的流向的板坯进行组炉；建立了炉次优化模型；批次划分，以组好的炉次为单位，将炉次划入批次；板坯交换及调整，将批次外的板坯和批次内的板批进行交换，使烫辊材和各流向的量符合要求；组CAST_LOT。通过模型组CASTLOT的预排，能够提早发现合同中的不合理之处和生产中的瓶颈环节，保障生产的稳定顺行，重排一次计划只要几秒钟，时间可以精确到分钟，设备利用率大大提高，产量得到了很明显的提高。

Description

炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法

技术领域

本发明涉及一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次(CAST_LOT)方法。

背景技术

随着市场竞争的日益加剧，钢铁企业的用户对供应商的要求，已经在原来考虑价格和质量的基础上，又增加了对交货期方面的要求，并且份量越来越重。客户对交货期的要求包括两方面：一方面是要求交货期尽可能短，另一方面要求交货准时。同时这两方面又是相互影响，随着交货期越来越短，准时交货变得越来越难。这种交货期对准时交货的影响主要表现在：随着交货期缩短，生产质量上的波动对准时交货的影响越来越显著；随着交货期缩短，资源的平衡从原来简单数量上的平衡到细节上(如工艺规程的要求)的平衡。

现有的人工计划方式按照一定人工规则进行材料申请，逐步形成连浇批次(CAST_LOT)。但其中存在着计划员个性化因素影响，而模型自动组CAST_LOT则有效地将模型和算法相结合，快速、有效、合理的实现连铸预组炉计划排程。

为进行炼钢组炉和热轧排产，满足客户要求，提高日产能以达更高标准的利润目标，连铸作为整个一体化生产计划系统的瓶颈工艺，已日益显示出了其突出的重要作用。本发明针对连铸模型子模块——组CAST_LOT模块的设计，此模块为整个连铸预计划的开端，也是制约后面组中间包、组CAST以及铸机分配的首要因素。炉次是炼钢生产中的最小单位，CAST_LOT是由多个炉次组成的，是炉次的集合，一个CAST_LOT内的炉次有最大个数的限制，并且每个CAST_LOT内的炉次之间受炉流平衡的制约。炉流平衡也是针对宝钢连铸机一机两流的生产模式提出的约束条件，它主要是指在板坯进行浇铸的时候，连铸机两流板坯的浇铸时间要尽可能相同。这样，连铸预计划排程就由过去的组炉——组浇，转化为目前的先组CAST_LOT(同钢种的炉次集合，炉次之间的宽度跳跃不能超过某一数值，炉次个数不能超过某一数值，炉次的宽度个数不能超过某一数值)，然后组中间包(能够连浇的CAST_LOT的一个集合，总炉数最好达到中包要求最大炉数，炉次之间的宽度跳跃不能超过某一数值，炉次的宽度个数不能超过某一数值)，再组CAST(能够连连浇的中包序列，中包由宽到窄排列，中包之间的宽度满足宽度跳跃要求)的流程，这也是炼钢——连铸——热轧一体化计划系统的新思路、新方向。

发明内容

本发明提供一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法。组CAST_LOT计划编制问题是一个具有上千个变量和很多约束式的大规模的混合整数规划问题，可以通过现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)以及基于规则的启发式算法进行求解。智能优化算法与启发式算法都可以很好的解决这一问题，但是两者各有利弊：智能优化算法具有通用性，可以找到最优解，但是不一定能确保有解，并且运行速度较慢；而基于规则的启发式算法运行速度很快，能够确保有解，但是不一定能找到最优解，并且通用性较差。由于组CAST_LOT时约束非常多，其中重要的约束包括板坯浇铸宽度确定、炉流平衡设计和流向量控制等几项，所以单纯采用智能算法或启发式算法很难找到比较优化的组CAST_LOT的方案，在这里首先通过粒子群算法(PSO)对板坯进行宽度确定，然后再用启发式算法对组CAST_LOT计划编制问题进行求解。

本发明采用如下技术方案：

一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，包括以下步骤：

1)确定批次流向内的板坯宽度；

2)预组炉，从宽度已经确定的板坯中选出接收批次要求的流向的板坯进行组炉；建立了炉次优化模型；

3)批次划分，以步骤2)中组好的炉次为单位，将炉次划入批次；

4)板坯交换及调整，将批次外的板坯和批次内的板批进行交换，使烫辊材和各流向的量符合要求；

5)组CAST_LOT。

作为本发明方法的一种改进，在所述步骤5)之后，还包括以下步骤：

6)补充批次，选择材料时，判断每个批次中有没有流向的量没有达到计划上限的流向，如果有，从批次外的板坯中选择这样的流向的板坯进行组CAST_LOT，如果没有，则从批次外的非计划流向的板坯中选择板坯进行组CAST_LOT，直到每个批次的总计划重量都符合要求时结束；

7)优化CAST_LOT。

在使用本技术之前，基本上采用手工排计划，时刻的准确性很差，设备利用率较低，而且排出的计划有很大的局限性，直接影响产量和设备寿命；并且重排一次计划需要很长的时间。通过模型组CASTLOT的预排，能够提早发现合同中的不合理之处和生产中的瓶颈环节，保障生产的稳定顺行，重排一次计划只要几秒钟，时间可以精确到分钟，设备利用率大大提高，产量得到了很明显的提高。

附图说明

图1为炼钢连铸生产工艺中的组CAST_LOT的功能模块说明图；

图2、图3为炼钢连铸生产工艺中的组CAST_LOT的具体流程图。

具体实施方式

一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，包括以下九个步骤：板坯浇铸宽度的确定、预组炉、批次数据的校验、批次划分、板坯调整、重新确定宽度、组CAST_LOT、补充批次能力和优化CAST_LOT。主要运用了粒子群(PSO)算法和基于规则的启发式算法，由于这几部分之间的耦合性非常强，所以在考虑每个部分的时候都会直接或间接的用到其它部分的条件作为约束。具体描述如下：

第一，对批次流向内的板坯宽度进行确定，板坯浇铸宽度的确定是关系全局最优的首要问题，需选出合同池中所有的板坯，用PSO算法依据调宽次数的限制、调宽量的限制多次迭代寻求最优解，使得所选板坯的宽度种类尽可能少、宽度跳跃尽可能小、板坯的浇铸宽度尽可能大。

第二，预组炉，从宽度已经确定的板坯中选出接收批次要求的流向的板坯进行组炉。这里建立了炉次优化模型，由于约束众多、规模很大，采用基于规则的启发式算法进行求解。这一步先不考虑炉次之间的关系，只考虑同一出钢记号、同去向(指板坯目的地)、同属性(同为烫辊材)、RH(精炼方法)、机清(机器清理)的板坯能组在一个炉中的约束，并且调宽次数和调宽量的要求与组CAST_LOT相同、只考虑单炉内的炉流平衡，不考虑板坯的以优充次和无委充当(以优充次：以优等品充当次等品；无委充当：以无合同委托的余材来进行充当)。

第三，批次内相关材料数据的校验，主要是分析一下用于组炉的材料是否满足指定批次的各个量的要求，并且要特殊的考虑批次中要求的流向和每个量即：烫辊材、RH、机清、计划总量及各流向的量(流向：指按板坯去向、热钢卷去向、材料组别等属性进行的一种归类)之间耦合的关系。也就是在判断各个量都满足的基础上进一步判断它们和流向之间耦合时是否满足量的要求，若不满足则报错。

第四，批次划分，以上一步组好的炉次为单位，运用PSO算法将炉次划入批次。划分的原则是：同一出钢记号的炉次尽可能在一个批次内，一个批次内一定要满足RH、机清的量，要尽量满足烫辊材、各个流向的量和计划总量。这一步是一个简单的组合优化问题，主要靠调整各个量的惩罚系数来使各量靠近目标值。由于各量之间的耦合关系很强，往往不能单凭这一步的惩罚系数调整达到各项指标，所以在后面的步骤里，我们进行批次内和批次外的板坯交换。

第五，板坯交换及调整，由于批次划分是以炉次为单位的，划分结束后，RH和机清的量已经符合要求，仍然存在烫辊材、各流向、计划总量不满足要求的情况，这时，对板坯进行调整，将批次外的板坯和批次内的板批进行交换，以使烫辊材和各流向的量符合要求，先不考虑批次计划总量。主要运用的是统计的方法。

第六，重新确定宽度，经过板批的调整，发现各流向的量、机清、RH的量都已经符合批次的要求，为了使正式组CAST_LOT步骤达到最优，在组之前将具有批次属性的板坯重新确定浇铸宽度，以使组CAST_LOT时调宽次数最少、调宽量最小。

第七，组CAST_LOT，以上的几个步骤均为这一步的基础，相当于为组CAST_LOT框定了材料，实质上就是对每个批次的宽度已定的材料进行组CAST_LOT。入口是宽度已定的板坯，根据同出钢记号、同去向、同属性的原则将板坯合入CAST_LOT内，这时要考虑一个CAST_LOT内的最大炉数、整个CAST_LOT的炉流平衡、CAST_LOT内每个炉次的炉流平衡、一个CAST_LOT内的调宽次数、每次调宽的调宽量、不能调宽之后对以优充次和无委充当的考虑。由于这里的规则很多，我们仍然用基于规则的启发式算法进行求解。

第八，补充批次能力，这一步实际上也是组CAST_LOT，但是入口数据不同。由于对各流向的量、RH、机清的量权重设定的很高，所以以上的步骤进行完后，每个批次中各流向的量、RH、机清的量都已经满足了，而相反，前面对于批次计划总量的权重考虑相对较轻，使得批次计划总量要求得不到满足，所以在组CAST_LOT之后，还可在批次外选一部分板坯进行组CAST_LOT以补充批次的能力。选择材料的原则是：判断每个批次中有没有流向的量没有达到计划上限的流向，如果有，从批次外的板坯中选择这样的流向的板坯进行组CAST_LOT，如果没有，则从批次外的非计划流向的板坯中选择板坯进行组CAST_LOT，直到每个批次的总计划重量都符合要求结束。

第九，对CAST_LOT进行优化，在以上的步骤结束后，会发现烫辊材的量仍然可能不满足批次计划量的要求，并且所组的CAST_LOT中存在以优充次和无委充当的板坯。这时为了达到最终的优化目标，仍然需要将批次外的板坯与批次内的板坯进行交换，这一步交换的前提是：每个批次的计划总量、各流向的量、RH、机清的量均已满足，只有少部分的烫辊材、以优充次和无委充当的板坯需要调整。例如：现有批次中无以优充次、无无委充当，各流向和总量满足指标，RH、机清的量也满足要求，只有烫辊材多余，那么就要在批次内的烫辊材中任意选出一部分板坯和外面的非烫辊材板坯进行交换，交换的条件是外面的板坯为非烫辊材，并且其余属性与需要换出的烫辊材完全一样。这样，整个CAST_LOT的机构不会改变、不会打破各项组炉约束、不会打破炉流平衡、不会影响宽度要求，经调整后的CAST_LOT符合其规程并且符合批次的要求。

图2、图3给出一上述九大步骤的具体实施的流程图，具体描述如下：

1)对第i类板坯按宽度、优先级排序；

2)找未组炉的最宽、优先级最高的板坯作为奇流第一块，记为j；

3)找下一块未组板坯，记为k；

4)令fitmin＝0(fitmin表示组在同一炉内的板坯之间的惩罚值，初始值为0)，判断k与j是否同去向？如果是则，执行步骤5)，否则，转步骤9)；

5)计算fit值(宽度、优先级惩罚之和)；

6)判断是否等于0(fit＝＝0)，如果是，则进入步骤7)，否则，转步骤18)；

7)fitmin＝fit，Sbest＝k(fit板坯之间的惩罚值，Sbest表示惩罚值最小的板坯)；

8)Sbest作为偶流第一块板坯(图2中接下页图3)；

9)第i类中是否还有未组板坯？如果是，则转步骤3)；否则，进入步骤10)；

10)判断奇流第一块slab(板坯)是否必做，如果是，则进入步骤11)；否则给j赋予放弃组炉属性，转步骤2)；

11)可以优充次否？如果是，则进入步骤12)，否则，进入步骤13)；

12)判断达炉容否？如果是则进入步骤17)；如果否，则给slab(板坯)置cast_lot分割号(连浇批次分割号)、cast_lot号(连浇批次号)、pono号(制造命令号)，赋已组标记，继续添加以优充次板坯，转步骤11)；

13)无委充当；

14)判断达炉容否？如果是则进入步骤17)，如果否则进入步骤15)；

15)给slab置cast_lot分割号、cast_lot号、pono号，赋已组标记；

16)继续添加无委材，转步骤14)；

17)此lot(批次)组合结束；

18)fitmin＝fit，Sbest＝k；

19)第i类中还有未组板坯否；如果是，则进入步骤20)，如果否，则转入步骤24)；

20)k＝k+1；

21)k与j同去向？如果是，则进入步骤22)，否则转入步骤19)；

22)计算fit值；判断fit＜fitmin？如果是，则进入步骤23)，如果否，则转步骤19)；

23)判断第i类中还有未组板坯？如果是则转入步骤20)；否则进入步骤24)；

24)fitmin＝fit，Sbest＝k；

25)给slab置cast_lot分割号、cast_lot号、pono号，赋已组标记；转步骤8)；

26)计算w1，w2(两流平衡重)；

27)在剩余未组炉slab中找板坯，左一块、右一块组炉；

28)判断达炉容否？如果是则转入步骤49)，如果否则进入步骤29)；

29)判断板坯是否同炉去向？如果是则进入步骤30)，如果否，则转步骤27)；

30)判断板坯是否同流宽？如果是，则转入步骤37)，如果否，则进入步骤31)；

31)判断是否可调宽？如果是，则转入步骤37)，如果否，则进入步骤32)；

32)判断可以优充次否？如果是转步骤46)，如果否，则进入步骤33)；

33)无委充当；

34)判断是否达炉容？如果是，则转步骤49)，如果否则进入步骤35)；

35)给slab置cast_lot分割号、cast_lot号、pono号，赋已组标记；

36)继续添加无委材，转步骤34)；

37)计算fit值；判断fit是否等于0(0fit＝＝0)，如果是则进入步骤38)，如果否，则转入步骤39)；

38)令fitmin＝fit，Sbest＝Snow；给Snow(Snow表示板坯下标)赋予已组属性，更新w1，w2，转入步骤27)；

39)令fitmin＝fit，Sbest＝k；

40)判断第i类中是否还有未组板坯，如果是则进入步骤41)，否则转步骤45)，

41)找下一块未组板坯；

42)判断板坯与炉是否同去向？如果是则进入步骤43)，否则转步骤40)；

43)计算fit值，判断fit是否小于fitmin，如果是则进入步骤44)，否则转40)；

44)判断第i类中是否还有未组板坯；如果是，则转入步骤41)，否则转入步骤45)；

45)令fitmin＝fit，Sbest＝Snow；给Snow赋予已组炉属性，更新w1，w2，转步骤27)；

46)判断是否达炉容？如果是，则转步骤49)，如果否，则进入步骤47)；

47)给slab置cast_lot分割号、cast_lot号、pono号，赋已组标记；继续添加板坯；转步骤32)；

48)判断是否达最大炉容？如果是则更新CAST_LOT号，如果否则更新CAST_LOT分割号；

49)判断第i类板坯组完否？如果是则进入步骤50)，如果否，则转入步骤2)；

50)i＝i+1；

51)判断i＞M(M表示板坯的种类数)？如果是，则结束，如果否，则转入步骤1)。

Claims

1、一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于包括以下步骤：

1)确定批次流向内的板坯宽度；

5)组CAST_LOT。

2、据权利要求1所述一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于：在所述步骤5)之后，还包括以下步骤：

7)优化CAST_LOT。

3、据权利要求1所述一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于：所述步骤2)中，采用启发式算法求解，仅考虑同一出钢记号、同去向、同属性、RH、机清的板坯能组在一个炉中的约束，并且调宽次数和调宽量的要求与组CAST_LOT相同、只考虑单炉内的炉流平衡。

4、据权利要求1所述一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于：在所述步骤2)与步骤3)之间，还包括一批次内相关材料数据的校验步骤，分析用于组炉的材料是否满足指定批次的各个量的要求，若不满足则报错。

5、根据权利要求1所述的一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于：所述步骤3)中，所述炉次划入批次的包括以下判定条件：

(1)一出钢记号的炉次尽可能在一个批次内；

(2)一个批次内需要满足RH、机清的量，要尽量满足烫辊材、各个流向的量和计划总量。

6、据权利要求1所述一种炼钢连铸生产工艺中的组连浇批次方法，其特征在于：在所述步骤4)与步骤5)之间，还包括一重新确定宽度步骤，在组之前将具有批次属性的板坯重新确定浇铸宽度。