鋼水“脫氧合金化”配料方案的優(yōu)化

劉玉慶　金宇悅　李曉航

摘要：脫氧合金化是鋼鐵冶煉中的重要工藝環(huán)節(jié)，如何優(yōu)化脫氧合金化配料方案，最大限度地降低合金鋼的生產(chǎn)成本，已成為各大鋼鐵企業(yè)提升競爭力的關(guān)鍵。

首先，本文通過采集的低合金鋼種前期冶煉歷史真實(shí)數(shù)據(jù)，選擇恰當(dāng)?shù)姆椒?，?jì)算出C，Mn兩種元素的歷史合金收得率，接著建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)C、Mn兩種元素收得率的預(yù)測。

接著根據(jù)不同合金的投入量和價(jià)格建立非線性方程模型。以總成本、收得率、投入合金質(zhì)量的上限和下限作為非線性方程的限制條件。然后，選取不同的合金進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和比較，計(jì)算得出最優(yōu)的合金配料方案。優(yōu)化后，每一包鋼水生產(chǎn)成本比平均成本節(jié)約239.18萬元。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);遺傳算法;非線性規(guī)劃;成本優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TF713.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-9129（2020）06-0037-01

Abstract：Deoxidizingalloyingisanimportantprocessinironandsteelsmelting.Howtooptimizethemixingschemeofdeoxidizingalloyingandreducetheproductioncostofalloysteeltothemaximumextenthasbecomethekeytoimprovethecompetitivenessofmajorironandsteelenterprises.

Firstofall，thispapercalculatedthehistoricalalloyyieldofCandMnthroughthecollectedrealhistoricaldataofearlysmeltingoflowalloysteel，andselectedappropriatemethods.ThenBPneuralnetworkpredictionmodelwasestablishedtorealizethepredictionoftheyieldofCandMn.

Thenthenonlinearequationmodelisestablishedaccordingtotheinputquantityandpriceofdifferentalloys.Thetotalcost，yield，upperandlowerlimitsofinputalloymassareusedasthelimitingconditionsofnonlinearequation.Then，differentalloysareselectedforexperimentandcomparison，andtheoptimalalloybatchingschemeiscalculated.Afteroptimization，theproductioncostofeachpackofmoltensteelis2，391，800yuanlessthantheaveragecost.

Keywords：BPneuralnetwork;Geneticalgorithm;Nonlinearprogramming;Costoptimization

引言：如何通過歷史數(shù)據(jù)對(duì)脫氧合金化環(huán)節(jié)建立具備以合金收得率預(yù)測及成本優(yōu)化算法為主體的自動(dòng)配料的數(shù)學(xué)模型，在線預(yù)測并優(yōu)化投入合金的種類及數(shù)量，在保證鋼水質(zhì)量的同時(shí)最大限度地降低合金鋼的生產(chǎn)成本，是各大鋼鐵企業(yè)提高競爭力所要解決的重要問題。

本文通過低合金鋼種前期冶煉所采集的歷史真實(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算出C，Mn兩種元素的歷史合金收得率。接著建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果的相關(guān)性確定準(zhǔn)確率的大小。

1歷史收得率

合金收得率為脫氧合金化時(shí)被鋼水吸收的合金元素的重量與加入該元素總重量之比。

合金元素的吸收重量[1]應(yīng)為脫氧合金化之后的鋼水的總質(zhì)量乘以合金元素連鑄正樣時(shí)的重量百分比減去脫氧合金化之前的鋼水的總質(zhì)量乘以轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)時(shí)合金元素的重量百分比。

合金元素加入質(zhì)量為各類合金質(zhì)量與其相應(yīng)元素的所占百分比的乘積的總和。

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

有關(guān)研究表明，，有一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]，只要隱節(jié)點(diǎn)足夠多，就可以以任意精度逼近一個(gè)非線性函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)中隱層神經(jīng)元的數(shù)目與實(shí)際問題的復(fù)雜程度、輸入和輸出層的神經(jīng)元數(shù)以及對(duì)期望誤差的設(shè)定有著直接的聯(lián)系。

其中，n為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，m為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a為[1，10]之間的常數(shù)。問題中輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10個(gè)，輸出層為1個(gè)。所以根據(jù)上式可以計(jì)算出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4-13個(gè)之間，在本文中選擇6個(gè)隱層神經(jīng)元，建立如圖1所示的10×6×1的三層BP網(wǎng)絡(luò)模型。

本文將十項(xiàng)數(shù)據(jù)[4]作為輸入，即（轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)溫度、轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)C、碳化硅、錳硅合金、釩鐵、轉(zhuǎn)爐終點(diǎn)Mn、石油焦增碳劑、鋼水凈重、硅鋁鈣、連鑄正樣Mn），將收得率作為輸出。由于輸入數(shù)據(jù)的單位不一樣，有些數(shù)據(jù)的范圍可能特別大，導(dǎo)致的結(jié)果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢、訓(xùn)練時(shí)間長。

所以利用Matlab中的premnmx（）函數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。然后，運(yùn)用MATLAB對(duì)70%的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將30%的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試。最后，進(jìn)行數(shù)據(jù)反歸一化處理，得到兩種元素的收得率。

R越接近1說明相關(guān)性越高，越接近0說明相關(guān)性越低，而相關(guān)性越高說明預(yù)測準(zhǔn)確率越高。訓(xùn)練相關(guān)性為0.7，驗(yàn)證相關(guān)性為0.9，測試相關(guān)性為0.68，綜合相關(guān)性為0.73，相關(guān)性較高，預(yù)測準(zhǔn)確性較高。

3非線性規(guī)劃法求解配料方案

根據(jù)不同合金的投入量和價(jià)格建立非線性方程[5]，以總成本、收得率、投入合金質(zhì)量的上限和下限作為非線性方程的限制條件，建立模型，然后選取不同合金進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和比較，用合適的低成本合金替代高成本合金，計(jì)算得出最優(yōu)的合金配料方案[6]。

在求解過程中，需要確定目標(biāo)成本[7]與投入質(zhì)量和配比的數(shù)據(jù)關(guān)系式。以Mn為例，各原料中Mn與混料中Mn指標(biāo)需根據(jù)各原料配比計(jì)算得到。

針對(duì)生產(chǎn)過程中，成本的最佳方案的規(guī)劃求解，約束條件有質(zhì)量指標(biāo)約束條件和生產(chǎn)工藝約束條件。質(zhì)量指標(biāo)約束條件是指配料完成后各質(zhì)量指標(biāo)的上下限。

非線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型建立后，可利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行計(jì)算，本文運(yùn)用常見的Excel實(shí)現(xiàn)非線性規(guī)劃求解。將原料質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入Excel中，按照對(duì)應(yīng)關(guān)系錄入相應(yīng)的單元格中，并設(shè)置好各指標(biāo)上下限和配比上下限。

將優(yōu)化前平均投入和成本與優(yōu)化的的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，可知，優(yōu)化后的合金收得率相比優(yōu)化前平均收得率略有提高，而成本節(jié)約了239.18萬元。

得出最佳配料方案為：每一包鋼水生產(chǎn)中氮化釩鐵FeV55N11-A投入8.35kg、釩鐵（FeV50-B）投入20.37kg、硅鋁鈣投入18.55kg、石油焦增碳劑投入102.43kg、錳硅合金FeMn64Si27（合格塊）投入1350.72kg、碳化硅（55%）投入116.54kg并且溫度控制在1661攝氏度左右，能夠在合金收得率較高的情況下，降低成本。

4結(jié)論

本文通過歷史數(shù)據(jù)分析，根據(jù)不同合金的投入量和其價(jià)格建立非線性方程，以總成本、收得率、投入合金質(zhì)量的上限和下限作為非線性方程的限制條件，建立模型。然后，選取不同合金進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和比較，得出最佳配料方案，用合適的低成本合金替代高成本合金，從脫氧合金化工藝源頭控制合金成本，進(jìn)而節(jié)約成本。預(yù)計(jì)優(yōu)化后每一包鋼水生產(chǎn)成本比平均成本預(yù)計(jì)節(jié)約239.18萬元。

參考文獻(xiàn)：

[1]葉成立，王承.一種高合金鋼鋼水量的計(jì)算方法[J].大型鑄鍛件，2019（02）：8-9.

[2]魚丹.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在匯率預(yù)測中的應(yīng)用[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2019（03）：100-101.

[3]熊壯壯，熊峰.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在PM_（2.5）數(shù)據(jù)預(yù)測方面的應(yīng)用[J].通信電源技術(shù)，2017，34（03）：77-79.