建立配煤结构优化模型的方法与流程

文档序号:16693105发布日期:2019-01-22 19:08阅读:325来源:国知局
建立配煤结构优化模型的方法与流程
本发明涉及高炉炼铁
技术领域
,尤其涉及一种建立配煤结构优化模型的方法。
背景技术
:高炉冶炼过程中的热量主要来源是焦炭和煤粉的燃烧,由于焦炭成本较高,现在高炉冶炼过程中通常添加煤粉或重油来代替部分焦炭。在我国,煤炭资源相对较多,因此,国内高炉所使用的喷吹燃料都是煤粉。然而,可以达到高炉冶炼需求的单一原煤资源有限,因此通常情况下,高炉所用的煤粉主要由无烟煤和烟煤混合制成。高炉喷吹煤的成本占铁水总成本的15%左右,因此,通过优化配煤结构降低高炉喷吹煤的采购成本对铁水成本控制有着重要影响。目前,研究者对煤粉的各项性能作了大量研究,尤其在多煤种配煤结构优化中对混合煤性能优化方面的工作较多。但在实际经营生产时,大多数厂家仅从经济性出发考虑配煤结构,很少考虑到混合煤(煤粉)质量指标在最优成本及原煤在计算成分下是波动的。因此,本领域亟需建立一种在提前预知煤粉的质量指标波动范围和指标达到技术要求概率的情况下,使配煤成本最优的模型方法。技术实现要素:本发明的目的是针对现有技术的缺陷,提供了一种建立配煤结构优化模型的方法。具体的,本发明的一种建立配煤结构优化模型的方法,包括以下步骤:(1)建立配煤结构中最优成本模型,求解得到各原煤配比;(2)建立煤粉成分合格概率预测模型,计算所配煤粉成分的置信区间及达到最低要求的概率;(3)设定配煤粉成分合格率的目标要求;(4)判断步骤(1)计算的各原煤配比是否达到所述目标要求,若未达标,则对原煤种类和/或高炉喷吹煤性能要求进行更改,并重复步骤(1)至步骤(4)直至达标;(5)按照所述各原煤配比配制高炉喷吹煤并进行性能检验;(6)判断所述高炉喷吹煤的性能是否符合高炉喷吹煤性能要求,如果不符合,则对原煤种类和/或高炉喷吹煤性能要求进行更改,并重复步骤(1)至步骤(6)直至所述高炉喷吹煤的性能符合高炉喷吹煤性能要求。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述所配煤粉成分的置信区间及达到最低要求的概率通过crystalball仿真获得。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述最优成本模型通过线性规划方法获得最低成本下各原煤配比。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述线性规划方法的目标函数为:cost配煤成本=pci×∑(pricei×percenti)其中,cost配煤成本为配煤成本,元/t·fe;pci为高炉煤比,kg/t·fe;i为原煤煤种;pricei为每种原煤采购价格,元/t;percenti为高炉喷吹煤粉中每种原煤比例,%。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述目标函数的约束条件为:∑(灰分(%)i×percenti)≤灰分(%)煤粉∑(挥发分(%)i×percenti)≤挥发分(%)煤粉∑(全硫(%)i×percenti)≤全硫(%)煤粉∑(固定碳(%)i×percenti)≥c(%)煤粉其中,灰分(%)煤粉为高炉对煤粉中灰分的要求;挥发分(%)煤粉为高炉对煤粉中挥发分的要求;全硫(%)煤粉为高炉对煤粉中全硫的要求;c(%)煤粉为高炉对煤粉中固定碳的要求。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述高炉煤比根据近3个月实际高炉煤比运行情况预测获得。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述灰分(%)煤粉≤9.5%,所述挥发分(%)煤粉≤20%,所述全硫(%)煤粉≤0.6%,所述c(%)煤粉≥71%。上述的一种建立配煤结构优化模型的方法,所述高炉喷吹煤性能要求为:可磨性≤60、着火点≤350℃、爆炸性≤30mm、发热量≥29000j/g。本发明的技术方案具有如下的有益效果:(1)本发明根据原煤工业分析、原煤采购价格、高炉喷吹煤粉质量要求以及高炉煤比等基本参数建立了最优配煤成本模型和预测成分合格概率模型,在满足高炉喷吹混合煤质量要求下得到了喷煤成本最低的配煤结构,为降低高炉铁水成本提供了技术支持;(2)通过运用本发明的方法,太钢炼铁厂高炉喷吹煤的吨铁成本大幅度的降低,喷煤成本由2017年的147元/吨铁,降至140.09元/吨铁,每月喷煤成本降低483万元。附图说明图1为本发明一个具体实施方式的建立配煤结构优化模型方法的流程图;图2为在最优喷煤成本的配煤结构下,6bf高炉混合煤固定碳含量合格概率预测情况。具体实施方式为了充分了解本发明的目的、特征及功效,通过下述具体实施方式,对本发明作详细说明。本发明的工艺方法除下述内容外,其余均采用本领域的常规方法或装置。下述名词术语除非另有说明,否则均具有本领域技术人员通常理解的含义。具体的,本发明提供了一种建立配煤结构优化模型的方法,包括以下步骤:(1)建立配煤结构中最优成本模型,求解得到各原煤配比;所述最优成本模型采用线性规划方法计算最低成本下各原煤配比,其中,目标函数为:cost配煤成本=pci×∑(pricei×percenti)其中,cost配煤成本为配煤成本,元/t·fe;pci为高炉煤比,kg/t·fe;i为原煤煤种;pricei为每种原煤采购价格,元/t;percenti为高炉喷吹煤粉中每种原煤比例,%。其中,所述高炉煤比为生产1t铁所消耗的煤量。在一些具体实施方式中,所述高炉煤比是根据近3个月实际高炉煤比运行情况预测获得的。其中,约束条件为:∑(灰分(%)i×percenti)≤灰分(%)煤粉∑(挥发分(%)i×percenti)≤挥发分(%)煤粉∑(全硫(%)i×percenti)≤全硫(%)煤粉∑(固定碳(%)i×percenti)≥c(%)煤粉其中,灰分(%)煤粉为高炉对煤粉中灰分的要求;挥发分(%)煤粉为高炉对煤粉中挥发分的要求;全硫(%)煤粉为高炉对煤粉中全硫的要求;c(%)煤粉为高炉对煤粉中固定碳的要求。上述高炉对煤粉成分的要求随着冶炼钢种、高炉型号等的不同而不同。在一些具体实施方式中,所述灰分(%)煤粉≤9.5%,所述挥发分(%)煤粉≤20%,所述全硫(%)煤粉≤0.6%,所述c(%)煤粉≥71%。(2)建立煤粉成分合格概率预测模型,计算所配煤粉成分的置信区间及到达最低要求的概率;其中,建立煤粉成分合格概率预测模型包括以下步骤:第一步骤,计算每种原煤标准偏差,符合正态分布,记作xi~(μi,σi2);第二步骤,建立蒙特卡洛预测模型函数:f(x)=percenti×xi其中:percenti为高炉喷吹煤粉中每个原煤比例;i为原煤煤种,原煤为主要变量。第三步骤,按照给定的概率分布生成大量的随机数,用这些随机数作为个变量的参数代入分析模型,求出模型的目标变量的值,经过大量的模拟计算,就可得到目标变量的概率分布统计特征。本发明主要运用crystalball进行仿真,计算所配煤粉成分的置信区间及到达最低要求的概率。(3)设定配煤粉成分合格率的目标要求;其中,所述目标要求应同时满足以下条件:首先,配煤粉成分满足高炉冶炼过程中对煤粉的质量要求;其次,配煤粉的质量稳定,即:所配煤粉的各成分的含量范围上下波动小;再次,配煤粉的成本尽量小。在某些具体实施方式中,煤粉成分合格率的目标要求为:煤粉固定碳含量在72%±1%范围内的比例≥85%,煤粉灰分含量在9%±0.5%范围内的比例≥80%,煤粉挥发份含量在20%±1%范围内的比例≥80%和/或煤粉全硫含量在0.6%±0.05%范围内的比例≥90%。(4)判断步骤(1)计算的各原煤配比是否达到所述目标要求,若未达标,则对原煤种类和/或高炉喷吹煤性能要求进行更改,并重复步骤(1)至步骤(4)直至达标;(5)按照所述各原煤配比制备高炉喷吹煤并进行性能检验;(6)判断所述高炉喷吹煤的性能是否符合高炉喷吹煤性能要求,如果不符合,则对原煤种类和/或高炉喷吹煤性能要求进行更改,并重复步骤(1)至步骤(6)直至所述高炉喷吹煤的性能符合高炉喷吹煤性能要求。其中高炉喷吹煤性能要求随着冶炼钢种、高炉型号等的不同有所不同。在一些实施方式中,所述高炉喷吹煤性能要求为:可磨性≤60、着火点≤350℃、爆炸性≤30mm、发热量≥29000j/g。本发明通过建立煤粉成分合格概率预测模型,可以提前预知煤粉的质量指标波动的范围和指标达到技术要求的概率,最终实现煤粉质量指标在技术要求范围内时配煤成本最优。现有的配煤结构优化模型仅仅实现成本最优,很少考虑到大生产过程中,煤粉的质量指标受原煤本身质量的影响会有较大的波动,因此,提前预知煤粉的质量指标情况,提前调整原煤成分(配比),对煤粉的质量稳定性有较大的帮助,实现先工序的提前处理。如图1所示,在一个具体实施方式中,本发明的建立配煤结构优化模型的方法包括以下步骤:1.提出混合煤粉(高炉喷吹煤粉)成分和性能要求;其中,对混合煤粉成分的要求为:灰分<9%、挥发分<20%、全硫<0.6%、固定碳>72%;对混合煤粉性能要求为:可磨性<60、着火点<350℃、爆炸性<30mm、发热量>29000j/g。2.列出原煤基本信息其中,原煤基本信息包括:各煤种的采购价格及原煤工业分析。其中,原煤工业分析包括对各煤种的灰分、挥发分、全硫、固定碳的含量进行分析。3.预测高炉煤比具体的,根据近三个月实际煤比运行情况,预测下一个月各高炉煤比。4.建立成本最优模型计算其中,配煤成本计算公式为:cost配煤成本=pci×∑pricei*percenti其中:cost配煤成本为配煤成本,元/t·fe;pricei为每个原煤采购价格,元/t;percenti为高炉喷吹煤粉中每个原煤比例,%;pci为高炉煤比,kg/t-fe。其中,cost配煤成本为目标函数,percenti为决策变量。约束条件为:∑(灰分(%)i×percenti)≤灰分(%)煤粉∑(挥发分(%)i×percenti)≤挥发分(%)煤粉∑(全硫(%)i×percenti)≤全硫(%)煤粉∑(固定碳(%)i×percenti)≥c(%)煤粉其中,灰分(%)煤粉为高炉对煤粉中灰分的要求;挥发分(%)煤粉为高炉对煤粉中挥发分的要求;全硫(%)煤粉为高炉对煤粉中全硫的要求;c(%)煤粉为高炉对煤粉中固定碳的要求。(3)最小成本模型,即:建立符合线性规划的配煤结构中最优成本模型并求解。5.列出最优成本模型计算出的混合配煤结构的各原煤配比情况;6.列出各原煤成分的标准偏差;7.建立煤粉成分合格概率预测模型:(1)主要运用crystalball进行仿真,计算所配煤粉成分的置信区间及到达最低要求的概率;(2)设定所配煤粉成分合格率的目标要求;(3)根据目标要求判断上述计算的配煤结构是否达标;(4)若未达到目标要求,则对原煤种类或者高炉喷吹煤性能要求进行修改;其中,本发明主要通过更换原煤厂家的方式更换原煤基本信息。如果重新输入原煤基本信息(即更改原煤种类),则重复2-7步骤;如果改变高炉喷吹煤性能要求,则重复1-7步骤,直至上述计算的配煤结构达到所设定的所配煤粉成分合格率的目标要求。(5)达到目标要求,列出最优高炉喷吹煤配煤结构,即原煤配比。8.按上述配煤比例混合制成高炉喷吹煤,送至化验室进行性能检验:(1)若不符合高炉喷吹煤性能要求,则对原煤种类或者高炉喷吹煤性能要求进行修改;其中,本发明主要通过更换原煤厂家的方式更换原煤基本信息。如果重新输入原煤基本信息(即更改原煤种类),则重复2-8步骤;如果改变高炉喷吹煤性能要求,则重复1-8步骤,直至按上述配煤比例混合制成的高炉喷吹煤性能符合高炉喷吹煤粉性能要求。(2)若符合高炉喷吹煤粉性能要求;执行或实施上述计算得到的配煤结构。下面,以太钢3bf、5bf和6bf高炉为例对本发明的一种建立配煤结构优化模型的方法作进一步详细说明,具体如下。1.提出高炉喷吹煤粉成分和性能要求,其中各高炉对喷吹煤粉成分的要求见表1,各高炉对喷吹煤粉性能的要求见表2。表1各高炉对喷吹煤粉成分的要求高炉灰分(%)挥发分(%)硫分(%)固定碳(%)3bf≤9.5≤20≤0.58≥725bf≤9.5≤20≤0.6≥716bf≤9.5≤20≤0.58≥72表2各高炉对喷吹煤粉性能的要求2、列出原煤基本信息本实施例中,所采用的原煤为晋煤、府谷、清徐、兰炭和潞安,其中各种原煤中灰分、挥发分、硫分、固定碳的含量及其价格见表3。表3各种原煤基本信息3、预测高炉煤比根据近三个月实际煤比运行情况,预测下一个月各高炉煤比,预测结果见表4。表4各高炉煤比预测值高炉煤比(kg/t·fe)3bf1605bf1416bf1554、建立成本最优模型(1)配煤成本cost配煤成本=pci×∑(pricei×percenti)其中,cost配煤成本为配煤成本,元/t·fe;pricei为每个原煤采购价格,元/t;percenti为高炉喷吹煤粉中每个原煤比例,%;pci为高炉煤比,kg/t-fe。(2)约束条件∑(灰分(%)i×percenti)≤灰分(%)煤粉∑(挥发分(%)i×percenti)≤挥发分(%)煤粉∑(全硫(%)i×percenti)≤全硫(%)煤粉∑(固定碳(%)i×percenti)≥c(%)煤粉其中,灰分(%)煤粉为高炉对煤粉中灰分的要求;挥发分(%)煤粉为高炉对煤粉中挥发分的要求;全硫(%)煤粉为高炉对煤粉中全硫的要求;c(%)煤粉为高炉对煤粉中固定碳的要求。(3)最小成本模型建立符合线性规划的配煤结构中最优成本模型并求解。5、列出最优成本模型计算出的配煤结构的各原煤配比情况以及在上述配煤结构下高炉喷吹用煤成分计算值,具体见表5和表6。表5最优配煤成本下的各原煤配比情况其中,高炉喷吹煤中各煤种的含量为最优成本模型的决策变量,最优总成本为目标函数值。其中,喷煤成本为冶炼1吨铁所消耗的煤粉的成本。其中,最优总成本为3bf、5bf和6bf高炉喷煤成本的加权平均值。表6上述配煤结构下各高炉喷吹煤粉成分计算值高炉灰分(%)挥发分(%)硫分(%)固定碳(%)3bf8.7519.250.5872.005bf8.6120.000.6071.396bf8.7519.250.5872.006、列出各原煤成分的标准偏差以各原煤中固定碳标准偏差为例对上述各原煤成分的标准偏差的计算方法进行简要说明。需要说明的是各原煤其它成分的标准偏差的计算方法与此相同,在此不再赘述。具体的,各原煤中固定碳标准偏差计算公式如下,其中原煤固定碳均值和标准偏差计算结果见表7。其中,σ为标准偏差;xi为2018年1月份至6月份期间每次测定的原煤固定碳含量;μ为2018年1月份至6月份测定的原煤固定碳含量的平均值;n为2018年1月份至6月份期间检测原煤固定碳含量的次数。表7原煤固定碳均值和标准偏差煤种固定碳均值μ(%)固定碳σ潞安79.140.47清徐77.180.99府谷57.381.26兰炭78.512.69晋煤81.830.837、建立煤粉成分合格概率预测模型下面以6bf高炉为例,对建立煤粉成分合格概率预测模型的具体方法进行详细介绍。需要说明的是3bf和5bf的煤粉成分合格概率预测模型的建立方法与6bf的相同,在此不再赘述。(1)主要运用crystalball进行仿真,计算所配高炉喷吹煤粉固定碳含量的置信区间及到达最低要求的概率。根据2018年1月份至6月份原煤固定碳含量和标准偏差运用crystalball软件模拟计算混合煤固定碳含量合格概率情况,从图2可知,6bf混合煤固定碳目标值72%±1%稳定率为86.75%。(2)设定所配煤粉成分合格率的目标要求。目标要求:6bf喷吹煤粉固定碳目标值72%±1%稳定率大于85%。(3)根据目标要求判断上述计算的配煤结构是否达标。6bf喷吹煤粉固定碳的稳定性达标(4)到达目标要求,列出最优高炉喷吹煤配煤结构,即原煤配比。表8最优高炉喷吹煤配煤结构的配比情况煤种3bf(%)5bf(%)6bf(%)晋煤8.00%0.00%8.00%府谷29.27%30.57%29.27%清徐47.05%52.96%47.05%兰炭10.00%10.00%10.00%潞安5.67%6.47%5.67%需说明的是本发明中还可以以灰分、挥发分或者硫分含量的标准偏差来建立煤粉成分合格概率预测模型,其建立煤粉成分合格概率预测模型方法与本实施例的相同,在此不再赘述。8、按上述配煤比例混合制成高炉喷吹煤,送至化验室进行性能检验。表9最优高炉喷吹煤配煤结构下各高炉喷吹煤粉性能检验情况高炉可磨性着火点(℃)爆炸性(mm)发热量(j/g)3bf3524618301025bf4128020300656bf352461830102符合高炉喷吹煤粉性能要求,执行上述计算得到的配煤结构表8。在其它一些实施例中,当计算的配煤结构未能达到设定的所配煤粉成分合格率的目标要求时,只需重新输入原煤基本信息或者改变高炉喷吹煤性能要求并重复相应的计算步骤即可。在又一些实施例中,当按照最优高炉喷吹煤配煤结构配制的高炉喷吹煤不符合高炉喷吹煤性能要求时,只需重新输入原煤基本信息或者改变高炉喷吹煤性能要求并重复相应的计算步骤即可。经实施本发明的配煤结构优化方法,太钢炼铁厂高炉喷煤成本由2017年的147元/吨铁,降至140.09元/吨铁,每月喷煤成本降低483万元。本发明在上文中已以优选实施例公开,但是本领域的技术人员应理解的是,这些实施例仅用于描绘本发明,而不应理解为限制本发明的范围。应注意的是,凡是与这些实施例等效的变化与置换,均应设为涵盖于本发明的权利要求范围内。因此,本发明的保护范围应当以权利要求书中所界定的范围为准。当前第1页12
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