赤鐵礦選礦廠綜合生產(chǎn)指標(biāo)分解的優(yōu)化方法研究.pdf

1、赤鐵礦選礦通過(guò)原料處理、豎爐焙燒、磨礦、磁選、精礦以及尾礦處理工序?qū)⒊噼F礦礦石中的有用元素與脈石及有害元素進(jìn)行分離，得到鐵精礦作為原料供給鋼鐵工業(yè)。綜合生產(chǎn)指標(biāo)是反映企業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量、成本以及消耗的指標(biāo)，赤鐵礦選礦廠的綜合生產(chǎn)指標(biāo)包括月的精礦產(chǎn)量、精礦品位、全選比以及原礦消耗量。選礦廠的計(jì)劃調(diào)度主要任務(wù)一是根據(jù)綜合生產(chǎn)指標(biāo)的目標(biāo)值產(chǎn)生生產(chǎn)計(jì)劃及作業(yè)計(jì)劃，最終形成生產(chǎn)指令用來(lái)啟停選礦生產(chǎn)設(shè)備，調(diào)配水電氣及原料等資源；二是將綜合生產(chǎn)指標(biāo)層

2、層分解到日綜合生產(chǎn)指標(biāo)：各工序(原料處理、豎爐焙燒、磨礦、磁選、精礦以及尾礦處理)作業(yè)班的生產(chǎn)量、精礦品位、精礦產(chǎn)量及全選比。工藝技術(shù)部門(mén)將日綜合生產(chǎn)指標(biāo)轉(zhuǎn)化各工序的工藝指標(biāo)，如磨礦工序的磨礦粒度、豎爐焙燒工序的一次溢流回收率，然后轉(zhuǎn)化為選礦過(guò)程控制系統(tǒng)設(shè)定值，控制系統(tǒng)使輸出跟蹤設(shè)定值，從而將綜合生產(chǎn)指標(biāo)控制在目標(biāo)值范圍內(nèi)。因此，將綜合生產(chǎn)指標(biāo)分解為日綜合生產(chǎn)指標(biāo)的正確與否對(duì)能否將選礦廠綜合生產(chǎn)指標(biāo)控制在目標(biāo)值范圍內(nèi)具有重要意義。

3、>　　 選礦廠綜合生產(chǎn)指標(biāo)分解過(guò)程具有多層次、多目標(biāo)、多約束、時(shí)變、非線性等特性。多層次表現(xiàn)在需要將月原礦消耗量層層分解到各工序作業(yè)班的生產(chǎn)量，將月的精礦品位、精礦產(chǎn)量、全選比層層分解到日；多目標(biāo)表現(xiàn)在分解過(guò)程須按精礦品位、精礦產(chǎn)量、全選比、原礦消耗量的順序依次保證在目標(biāo)值范圍內(nèi)，同時(shí)要求精礦庫(kù)存適量，精礦產(chǎn)量均衡，精礦品位的廢次盡量減少，各工序作業(yè)班生產(chǎn)量均衡；分解過(guò)程受設(shè)備能力，庫(kù)存能力，精礦需求，入選原礦的品位、價(jià)格、供應(yīng)能力等

4、多方面約束；其中設(shè)備能力，精礦需求等約束具有時(shí)變特性；每日庫(kù)存狀態(tài)與庫(kù)存能力，每日精礦產(chǎn)量與設(shè)備能力等之間具有強(qiáng)非線性。因此，難以采用已有的計(jì)劃調(diào)度優(yōu)化方法求日綜合生產(chǎn)指標(biāo)，只能通過(guò)人工憑經(jīng)驗(yàn)分解與試湊來(lái)產(chǎn)生日綜合生產(chǎn)指標(biāo)。但人工分解過(guò)程費(fèi)時(shí)保守，難以在滿(mǎn)足上述約束的條件下保證綜合生產(chǎn)指標(biāo)在目標(biāo)值范圍內(nèi)。
　　 本文在國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)“選礦工業(yè)過(guò)程綜合自動(dòng)化系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)(2004AA412030)”的支持下

5、，以實(shí)現(xiàn)綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化控制為目標(biāo)，開(kāi)展了綜合生產(chǎn)指標(biāo)分解的優(yōu)化方法研究，提出了保證綜合生產(chǎn)指標(biāo)在目標(biāo)值范圍內(nèi)的確定日綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化方法；設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了實(shí)現(xiàn)上述優(yōu)化方法的軟件包，并應(yīng)用該軟件包進(jìn)行了綜合生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化分解的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。本文主要工作歸納如下：
　　 (1)提出的日綜合生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化方法包括月原礦消耗量?jī)?yōu)化方法，日原礦消耗量?jī)?yōu)化方法及各工序作業(yè)班生產(chǎn)量?jī)?yōu)化方法，該方法首先求得月原礦消耗量的最優(yōu)

6、值并以此為基礎(chǔ)通過(guò)金屬平衡公式求得精礦品位，精礦產(chǎn)量，全選比作為約束求得日原礦消耗量?jī)?yōu)化值，并以此為基礎(chǔ)通過(guò)金屬平衡公式求得精礦品位，精礦產(chǎn)量，全選比作為約束求得各工序作業(yè)班生產(chǎn)量?jī)?yōu)化值，并以此為基礎(chǔ)采用金屬平衡公式求得精礦品位，精礦產(chǎn)量及全選比，從而確定了日綜合生產(chǎn)指標(biāo)。
　　 月原礦消耗量?jī)?yōu)化方法以按重要程度與綜合生產(chǎn)指標(biāo)目標(biāo)值偏差量最小為目標(biāo)函數(shù)，將綜合生產(chǎn)指標(biāo)目標(biāo)值范圍、精礦成本、各種原礦供應(yīng)總量作為約束條件，建立了以月

7、原礦消耗量為決策變量的非線性目標(biāo)規(guī)劃模型，采用了以遞歸排序?yàn)楹诵牡倪z傳算法求出月原礦消耗量的最優(yōu)值。
　　 日原礦消耗量?jī)?yōu)化方法以每日精礦產(chǎn)量與月精礦產(chǎn)量的日平均值偏差以及精礦庫(kù)存量最小為目標(biāo)函數(shù)，以月原礦消耗量?jī)?yōu)化值為基礎(chǔ)通過(guò)金屬平衡求出的精礦品位、精礦產(chǎn)量、全選比以及每日設(shè)備能力、各種原礦混合后品位、精礦庫(kù)存及精礦品位的上下限作為約束條件，建立以日原礦消耗量為決策變量的非線性多目標(biāo)規(guī)劃模型。采用改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法求出了每

8、日各種原礦消耗量的最優(yōu)值。
　　 各工序作業(yè)班生產(chǎn)量?jī)?yōu)化方法以降低每日精礦品位廢次懲罰費(fèi)用以及各工序前后班生產(chǎn)量變化最小為目標(biāo)函數(shù)，將日原礦消耗量?jī)?yōu)化值為基礎(chǔ)通過(guò)金屬平衡計(jì)算出的精礦品位、精礦產(chǎn)量、全選比以及進(jìn)入到磁選工序的礦石品位、各種緩沖倉(cāng)料位、精礦品位的上下限作為約束條件，建立了以各工序作業(yè)班生產(chǎn)量為決策變量的非線性多目標(biāo)規(guī)劃模型，采用改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法求解得了各工序作業(yè)班生產(chǎn)量的優(yōu)化值。
　　 (2)應(yīng)用Mi

9、crosoft Visual Studio2005開(kāi)發(fā)環(huán)境，編程語(yǔ)言采用C＃和Matlab,后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)使用SQL Server2000，基于Web Service技術(shù)采用模塊化方法設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了實(shí)現(xiàn)上述優(yōu)化方法的軟件包。該軟件由系統(tǒng)管理、月原礦消耗量?jī)?yōu)化及金屬平衡、日原礦消耗量?jī)?yōu)化及金屬平衡、各工序作業(yè)班生產(chǎn)量?jī)?yōu)化及金屬平衡、信息查詢(xún)、系統(tǒng)維護(hù)等模塊組成。
　　 (3)結(jié)合某赤鐵礦選礦廠綜合生產(chǎn)指標(biāo)分解過(guò)程，將該廠綜合生產(chǎn)指標(biāo)目標(biāo)值

10、：精礦品位52.66％，精礦產(chǎn)量18.23萬(wàn)噸，全選比2.0049，原礦消耗量36.55萬(wàn)噸應(yīng)用優(yōu)化軟件包進(jìn)行了分解，得到當(dāng)月每天的日綜合生產(chǎn)指標(biāo)，以此進(jìn)行生產(chǎn)可得綜合生產(chǎn)指標(biāo)精礦品位52.69％，精礦產(chǎn)量18.3386萬(wàn)噸，全選比1.9887倍，原礦消耗量36.47萬(wàn)噸，綜合生產(chǎn)指標(biāo)均處于目標(biāo)值范圍內(nèi)。與人工分解所得實(shí)際綜合生產(chǎn)指標(biāo)相比，精礦品位與目標(biāo)值的偏差由0.11％降為0.03％，精礦產(chǎn)量與目標(biāo)值的偏差由0.33萬(wàn)噸降為0.10