一、模糊线性规划在转炉合金模型中的应用（论文文献综述）
郑瑞轩,包燕平,王仲亮[1]（2021）在《炼钢合金减量化智能控制模型及其应用》文中指出基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究,分析了影响合金损耗的关键因素,并将其分为3个聚类,得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式.在此基础上,开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统,并以某炼钢厂为例进行了实际应用.通过对模型进行在线运行,验证了模型的准确性和实用性.使用该模型后,提高了合金化钢液成分准确度,减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况,优化了合金配料方案,降低了炼钢合金化成本,不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%,平均降幅11.72%.
梁青艳[2]（2021）在《基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化》文中提出绿色化和智能化是钢铁行业智能制造转型升级的两大基本要素,研究生产系统以及能源系统的优化问题具有非常重要的现实意义。近几年随着企业自动化、信息化水平的普遍提高,智能制造提升工程也逐渐着手实施,急需利用智能模型去解决复杂生产流程中的生产优化调度问题以及钢铁企业能源多介质优化调配问题。本文针对当前炼钢调度以及能源优化问题研究中的不足和局限性,提出基于流程网络仿真进行优化建模的新的解决方案,进行了关键技术研究和应用验证,主要研究内容如下:（1）充分考虑钢铁企业炼钢调度的特点及难点,提出了基于多智能体技术的炼钢智能化动态调度方案,构建了通用性的多智能体流程网络仿真优化基础模型,并分别结合普钢和特钢不同实际生产场景进行了应用验证。应用结果表明该技术可以大大减少无效作业时间,提高作业效率,并且能适应多变的现场环境,有效解决了炼钢生产流程中具有强耦合、多路径、多目标、多约束、多干扰特性的计划调度较为困难的难题。（2）充分考虑钢铁企业能源和生产耦合紧密的特点,从能量流的角度出发,构建了能量流网络基本描述模型包括主工序能量流模型、分介质能量流网络模型、能量流网络集成模型,对物质流、能量流之间相互影响、相互耦合的关系进行了信息表征;提出了从钢铁流程生产工艺出发,基于静态因素、动态因素及能源本身波动规律建立主工序能量流节点模型的建模方案,并分别以煤气和电力介质为例进行了主工序能量流具体分析、模型描述及预测验证。预测过程中充分考虑到实时工艺节奏和动态工况信息,使模型具有更好的适应性。煤气预测模型,模型误差基本在10%以内;电力96点负荷预测模型,模型误差在5%以内的达到96%,均获得了较好的预测效果。（3）以能量流网络模型为基础,针对以满足需求,放散最小为目标的能源计划的智能生成问题构建了基于规则的能源仿真调配模型,针对以放散和成本最小为目标的能源动态调度问题构建了基于优化算法的能源优化调配模型,并分别通过仿真分析,验证了模型的适用性和有效性。这两部分的研究分别针对不同的具体应用问题,不同优化目标进行了建模,而且和能量流网络模型结合,形成了完整的模型体系,为能源的多工况场景计划制订、优化协调提供了新方法。
江典蔚[3]（2020）在《基于机器学习的RH精炼炉模型开发与应用》文中指出随着科技的发展与时代的进步,真空精炼产品层出不穷。为了更好的迎接中德合作的工业4.0的到来,各种工业生产对当前材料的要求也是越来越高。为了控制成本,提升产品质量,人们相继生产出各式各样的真空精炼产品,其中RH以其处理效率高、处理量大以及精炼效果杰出的特性迅速成为真空精炼技术的主流,专程为现代化钢铁企业生产特殊钢,尤其是超纯净钢。本文基于武汉某钢厂多年的运行数据与经验,在印度比莱（Bilai）国家钢铁厂进行炼钢设备建设与参数辅导,并加入智慧炼钢精炼过程控制系统模型,主要包括温度预测模型、合金加料成本优化模型、碳含量预测模型,本文主要研究内容和结论如下:针对温度模型,先筛选出影响温度程度较高的因素,基于该因素采用多元线性回归法进行建模、处理和预报,分析出该方法没有将定量分析与定性分析相结合的缺点,又选用了案例推理法,但该方法平均化了影响因素的作用权值,在此基础上又考虑使用粒子群优化权值,终于将精度提高,并用于实际生产。对于合金加料模型,先建立合金元素收得率动态库,后根据钢水信息、料仓数据与实际生产要求,采用线性回归法进行处理,虽能满足钢种元素成分需求,但其运行环境较苛刻,还存在目标可控元素仅控制到元素目标下限值等缺陷,再采用非线性规划法来进一步优化建模方式,使元素更接近目标值,成本也得控制。对于脱碳处理模型,先分析脱碳热力学和各影响因素,再通过现有历史数据来训练BP神经网络模型,分析其层数对模型精度的影响筛选出最优结构,但考虑到脱碳反应在不同时间段的速率不同,因此使用遗传算法对该时段进行划分,最终得到脱碳曲线。
谷宝同,朱家明,陈娜娜[4]（2020）在《钢水脱氧合金化中合金配料方案的优化研究》文中指出针对钢水脱氧合金化中合金配料方案的优化问题,采用因子分析法,探讨分析了影响C、Mn合金元素收得率的因素,并建立了线性规划成本优化模型,基于最优化原理求解出了生产成本最低的合金配料方案.研究结果表明:（1）转炉终点温度、转炉终点C的含量对C、Mn合金元素收得率的影响最大;（2）在钢水脱氧合金化过程中,合理配置硅铝合金FeAl30Si25、硅锰面（硅锰渣）、石油焦增碳剂3种合金配料,可以实现企业生产成本最低的目标.
邓帅[5]（2020）在《首钢京唐“全三脱”炼钢过程铁素物质流调控的应用基础研究》文中研究指明为了建立“高效率、低成本的洁净钢生产平台”,首钢京唐设计和建设了“全三脱”这一“新一代可循环钢铁制造流程”。但是,首钢京唐“全三脱”工艺流程的实际生产过程中存在很多问题,一直为钢铁冶金界所关注,并亟待解决。本文基于首钢京唐“全三脱”炼钢过程铁水物质流调控现状,应用冶金流程工程学相关理论,对物质流运行的基本参数（时间、温度、物质量）进行了解析和仿真研究。在此基础上,研究了制约“三脱”比例提高的两个关键技术问题:废钢熔化以及转炉辅料成本。本文分析了“全三脱”炼钢过程物质流运行现状,研究表明,“三脱”比例、成本控制、成分控制以及时间和温度的控制,均未达到设计要求,控制水平与同类型钢厂也存在一定的差距,研究解决“全三脱”问题,应该站在整个钢铁制造流程整体优化的角度,以洁净钢生产平台全流程为着眼点,综合调控物质流的基本参数;通过对物质流运行时间进行解析得知,转炉生产率低、空炉等待时间长,脱磷炉、脱碳炉空炉等待时间平均为19.86分钟和15.91分钟,由于生产节奏慢,导致流程连续化程度不高,工序与工序间的运行,有很大一部分时间是在等待;通过对物质流运行温度进行解析得知,超低碳钢和低碳钢出钢钢水温度平均分别为1680℃和1666℃,与其他同类型钢厂相比出钢钢水温度偏高。原因就在于生产节奏慢,工序与工序之间等待时间长,导致运输过程温降大,需要更高的出钢钢水温度保证连铸中间包温度;利用Fluent软件对转炉空炉过程热状态进行模拟仿真,受空炉时间影响,转炉散热量变化范围为0.89～7.85× 107kJ;空炉时间增加30分钟,脱磷转炉、脱碳转炉散热量分别增加约2.34× 107kJ、4.13× 107kJ,在一定的冶炼周期内,脱磷转炉、脱碳转炉、常规转炉条件下的铁水温降分别增加约12.5℃、15℃、17℃,“三脱”工艺冶炼和常规冶炼对应的废钢加入量分别减少0.93%、0.75%;使用Plant Simulation软件,对物质流运行物质量建立仿真模型。结果表明,“三脱”比例从现有的33%提高到100%,流程连续化程度提高,转炉-连铸运输等待时间平均减少5-14分钟,对应出钢钢水温度可降低4.9～13.7℃。DeP-DeC的运输等待时间平均减少约10.14分钟,KR-DeP运输等待时间平均减少约11.62分钟,相当于入脱碳炉铁水升高1.93℃,入脱磷炉铁水升高2.21℃。由于流程生产节奏加快,转炉生产率从现有的50%左右提高到60%～70%,空炉时间的降低减少了散热,相当于脱磷炉铁水温度少降12.5℃,脱碳炉铁水温度少降15℃,可一进步降低生产成本;针对废钢熔化问题,对脱磷炉进行物料平衡与热平衡计算,可知废钢熔化热量不是其限制性环节,无论是铁水温度和成分来说,熔化现有比例的废钢都是足够的。废钢能否按时熔化,与废钢的熔化速率、转炉吹炼时间和废钢厚度有关;建立废钢熔化速率模型和熔化厚度模型,在京唐现有条件下,最多能熔化44mm厚度的废钢,在温度1360℃下,熔池碳含量从4.5%增加到5.0%时,废钢熔化速率增加43%到63mm,在碳含量4.5%下,熔池温度从1350℃增加到1400℃,废钢熔化速率增加60%到70mm。除此之外增加吹炼时间,能进一步增加废钢熔化厚度。但是,与常规转炉相比,脱磷转炉熔化的废钢尺寸还是有限;针对转炉辅料成本问题,利用C#编程语言开发辅料加入量计算模型界面,在现有物质流运行情况下,通过计算模型可知,辅料成本的高低与铁水硅含量、碳含量、温度有很大关系,本文给出了不同情况下的“全三脱”冶炼和常规冶炼辅料加入成本对比结果;当”三脱”比例增加到100%时,对于现有铁水条件和目标钢种条件,“全三脱”冶炼的辅料加入成本与常规冶炼相比,不仅没有增加,反倒降低了。以冶炼低碳钢种,铁水碳含量为4.1%、硅含量为0.1、温度为1330℃为例,与现有状态常规转炉相比,“全三脱”冶炼,平均吨钢辅料成本降低0.13～4.63元。
张燕华[6]（2019）在《低碳环境下废钢铁再制造系统生产调度研究》文中研究指明废钢铁是一种可循环利用的再生资源,与铁矿石原料相比,具有明显的资源和低碳优势。在国家节能减排背景下,积极推动废钢铁再制造是钢铁工业实现低碳发展的重要途径,也是目前我国钢铁工业发展的主要方向。我国于2017年12月底启动了碳排放交易市场,将钢铁行业列为首批8个重点行业之一,该举措成为加快钢铁行业节能减排的有力“推手”。随着碳减排措施在具体生产环节中的不断落实,碳排放已然成为企业在制定生产调度方案时不得不考虑的关键因素之一。因此,在低碳环境下,研究如何科学地制定废钢铁再制造生产调度方案,以实现核心生产工序间的有效协调及子系统之间的高度协调运作,从生产调度层面降低二氧化碳排放,推进钢铁产业绿色循环发展,将具有重要的学术价值和实践意义。本文以废钢铁再制造系统为研究对象,以实现经济效益和环境效益的统一为再制造生产调度的优化目标,基于再加工子系统和再熔炼子系统中能源消耗和碳排放的关键生产环节,对低碳环境下废钢铁再制造生产调度优化展开研究。主要研究内容如下:（1）针对废钢铁再加工与电弧炉配料整个生产过程,考虑工艺约束、物料平衡等因素,设计了碳排放计量方法,构建了最小化经济成本与碳交易成本总和的低碳调度优化模型。将该模型与只考虑经济成本的模型进行比较,从理论方面论证了该模型在碳减排方面的可行性与有效性;进一步通过数值实验探讨了碳限额、碳价及碳交易对总成本、碳排放和最优调度方案的影响。该研究实现了废钢铁再加工子系统与再熔炼子系统之间的高度协调运作,从整体上减少了物质损耗和碳排放。（2）针对废钢铁炼钢模铸生产过程,设计了碳排放计量方法,构建了最小化makespan与碳排放的双目标优化模型。针对该模型等待时间受限的特征,提出了一种采用概率更新机制的种群增量学习算法。该算法结合炼钢模铸生产工艺要求将标准的2维概率矩阵扩展为3维矩阵,建立新的更新机制,利用概率模型产生每代种群;由于对解的基因位执行概率选择操作,算法能够对优质解的排列信息进行快速有效学习,可在较短时间内求得高质量的调度方案。通过仿真实验分析了影响碳排放的主要因素,以及makespan与碳排放之间的关系,从而为企业依据生产任务和碳排放环境选择综合目标最优化的生产调度方案提供有效方法。（3）针对工艺路径相同的废钢铁炼钢连铸生产过程,设计了碳排放计量方法,考虑工艺约束因素,构建了最小化makespan与碳排放的双目标优化模型。针对该模型炉次驻留时间受限、连铸阶段批量生产、准时开浇的强约束特征,提出了改进的种群增量学习算法。该算法利用改进的概率模型产生每代种群,对问题解空间执行较高效率的全局搜索;设计了融合时间窗后向推移法的局部搜索算法同时优化双目标;由于在全局和局部搜索之间达到了较好平衡,算法有能力获得问题的优良解。仿真结果表明,与只考虑经济指标最优化的调度结果相比,该优化模型可以在优化经济指标的同时有效降低碳排放,且调度方案满足驻留时间上限,从而有效降低了重调度风险造成的碳排放。（4）针对复杂工艺路径的废钢铁炼钢连铸生产过程,设计了碳排放计量方法,构建了最小化makespan、碳排放、炉次最大等待时间的多目标优化模型。针对该模型中目标种类多,目标之间相互矛盾等问题,提出了求解此问题的快速非支配排序遗传算法。该算法结合复杂工艺路径特征和工艺约束条件,设计了四层染色体编码方式,采用基于操作顺序的倒推解码方法,利用逆向计算安排炉次加工时间并消解时间冲突;快速非支配排序的个体评价及基于拥挤距离的多样性保持策略使算法达到了较好的求解效果。仿真结果表明,该优化模型的求解既能为调度决策者提供各目标有效均衡的折中方案,又能提供不同碳排放政策下的满意调度方案。本文的研究工作有利于丰富和完善废钢铁再制造的相关研究理论和方法,为废钢铁再制造企业在低碳环境下制定科学合理的生产调度方案提供决策依据。
张天圆,朱家明,汪惠玉,汪雯清[7]（2019）在《基于模糊线性规划对钢水脱氧合金化配料方案的优化研究》文中研究说明为了确定炼钢中的脱氧合金化的优化方案,减少合金材料消耗的经济成本,通过建立元素收得率模型,并采用遗传算法优化阈值和权值的BP神经网络模型对元素收得率进行预测,然后以三角模糊数确定的隶属函数,构建模糊线性规划模型来计算出合理的材料添加量。结果表明:筛选出的合金配料方案比原先方案节约17.23%的经济成本,对炼钢生产中提高钢种品质和节约生产成本具有一定的参考价值。
周森,董超群,张志,刘占军[8]（2019）在《基于模糊规划模型的脱氧合金化成分预测研究》文中认为炼钢过程中的脱氧合金化是钢铁冶炼中的重要工艺环节,不同的钢种在熔炼结束时,需加入不同量,不同种类的合金,以使其所含合金元素达标,最终使得成品钢在某些物理性能上达到特定要求。本文对钢水脱氧合金中不同元素的成分配比预测问题进行了研究,提出了利用模糊规划模型对元素配比进行预测。笔者通过分析得到所建立的模型预测结果与真实值基本吻合,充分表明所建模型的可行性。
杨烨[9]（2019）在《分时电价下废钢铁配料与生产调度集成优化研究》文中认为我国是钢铁生产和消耗大国,钢铁工业粗放型生产方式以及国民经济的高速发展,导致钢铁产能过剩、钢铁产品大量囤积,为此,钢铁业提出了减少粗钢生产、增加废钢铁生产比的结构调整方案。近年来,气候变暖问题引起世界关注,各个国家纷纷制定减排目标,以承担相应的减排义务,国家层面的减排目标必然要分解到企业生产运营层面上,才能得以落实,钢铁生产具有高能耗、高排放的特点,探寻节能减排的绿色生产发展道路是钢铁企业不可推卸的责任和义务。相对于以铁矿石为主要原料、以高炉和转炉为主要冶炼设备的“长流程”炼钢,以废钢铁为主要原料、以电弧炉为主要冶炼设备的“短流程”炼钢,是更为节能、减排、环保且大量消纳废钢铁的绿色生产方式。但是,我国用电负荷过高,电力成本一直居高不下,电力政策和电力成本一直以来制约着以电力为主要能源的“短流程”炼钢的发展。冶炼生产调度是废钢铁重新实现其价值的核心步骤,配料是冶炼生产前的关键环节,两者相互影响、紧密相关。因此,本文对分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化问题的研究具有重要的学术价值和实践意义。本文综合利用生产调度、运筹学、鲁棒线性规划相关理论,围绕分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化相关问题进行研究。首先分别研究了废钢铁配料优化问题和分时电价下废钢铁生产调度优化问题,实现废钢铁配料系统和废钢铁生产调度系统的局部优化,为后续研究奠定基础,然后从整体角度对分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化问题进行进一步探索。具体的研究内容如下:（1）本文从废钢铁配料优化问题、考虑能源因素的车间生产调度问题、钢铁/废钢铁生产调度问题、鲁棒线性规划问题四个方面进行文献综述。其中,考虑能源因素的车间生产调度问题,主要从分时电价下单一外部电网供电的车间生产调度问题、考虑可再生能源供电的车间生产调度问题两方面详细展开阐述;对于钢铁/废钢铁生产调度问题,主要从静态钢铁/废钢铁生产调度问题、动态钢铁/废钢铁生产调度问题、分时电价下单一外部电网供电的钢铁/废钢铁生产调度问题、考虑可再生能源供电的钢铁/废钢铁生产调度问题四个方面展开阐述,以期为后续研究提供理论依据。（2）对废钢铁配料过程中的不确定性因素进行分析,在此基础上,研究了考虑金属元素浓度不确定的废钢铁配料优化问题。以废钢铁和铁合金使用成本最小化为目标,构建了求解问题的鲁棒线性优化模型,在假设随机参数在“有界不确定”和“有界对称不确定”两种集合中取值的情况下,基于鲁棒线性规划相关理论,将鲁棒优化模型转化成两种集合下的确定等价模型。通过数值分析,验证了模型的可行性和有效性,分析了模型中重要参数对目标函数的影响。（3）分析了废钢铁生产调度流程的特点,将其归结为带有特殊生产工艺约束的混合流水车间调度问题。在此基础上,考虑到炼钢厂生产用电来自于单一外部电网供电的情况,研究了分时电价下废钢铁生产调度优化问题。以最小化分时电价成本为目标,构建了求解问题的混合整数线性规划模型。通过数值分析,验证了模型的可行性和有效性,分析了分时电价对生产调度、生产用电情况的影响。（4）在（3）的研究基础上,进一步考虑到炼钢厂生产用电同时来自于外部电网供电和内部可再生能源供电的情况,研究了分时电价下废钢铁生产调度优化问题。以最小化可再生能源发电成本、分时电价成本、电池储能系统运营成本为目标,构建了求解问题的鲁棒混合整数线性优化模型,基于鲁棒线性规划相关理论,将其转化为确定等价形式。通过数值分析,验证了模型的可行性和有效性,分析了可再生能源发电及其不确定性对废钢铁生产调度电力相关成本、生产调度活动、生产用电情况的影响,探讨了分时电价下电网供电、可再生能源供电、电池储能系统充/放/储电之间的关系。（5）在（2）和（3）的研究基础上,考虑到炼钢厂生产用电来自于单一外部电网供电的情况,以及废钢铁配料过程中金属元素浓度的不确定性,研究了分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化问题。以分时电价成本、生产调度准备成本、废钢铁使用成本、铁合金使用成本最小化为目标,采用模块建模方法,构建了求解问题的鲁棒混合整数线性优化模型,并将其转化为两种确定等价形式。通过数值分析,验证了模型的可行性和有效性,分析了金属元素浓度不确定性对生产成本的影响、分时电价对生产调度的影响、电价波动对废钢铁和铁合金使用量及准备次数的影响。（6）在（4）和（5）的研究基础上,考虑到炼钢厂生产用电同时来自于外部电网供电和内部可再生能源供电的情况,以及废钢铁配料过程中金属元素浓度的不确定性、可再生能源发电的不确定性,研究了分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化问题。以可再生能源发电成本、分时电价成本、电池储能系统运营成本、生产调度准备成本、废钢铁使用成本、铁合金使用成本最小化为目标,采用模块建模方法,构建了求解问题的鲁棒混合整数线性优化模型,并将其转化为两种确定等价模型。通过数值分析,验证了模型的可行性和有效性,分析了可再生能源供电对分时电价下废钢铁配料与生产调度的影响,探讨了分时电价下电网供电、可再生能源供电、电池储能系统充/放/储电之间的关系。本文的创新之处主要体现在以下几个方面:（1）研究了考虑金属元素浓度不确定的废钢铁配料优化问题,假设不确定参数在有界、有界对称集合中取值,并采用鲁棒优化方法对不确定参数进行处理,相对于当前文献中假设废钢铁所含金属元素浓度服从某一概率分布或模糊数类型的情况,所构建的模型更符合生产实际。（2）针对分时电价下废钢铁生产调度问题,本文在传统的混合流水车间生产调度问题建模方法的基础上,在满足废钢铁生产调度过程中各种工艺约束的条件下,构建了一种新的分时电价下废钢铁生产调度混合整数线性优化模型,相对于现有文献中的相关模型,本文中的模型更为简洁、约束性更强,具有较好的扩展性。（3）当前,对考虑可再生能源供电的生产调度问题的相关研究,或者没有考虑分时电价的影响,或者没有考虑可再生能源发电的不确定性,或者假设可再生能源发电量服从某一概率分布类型,但实际中,概率分布类型的相关信息很难准确获得。本文则假设可再生能源发电量在某一集合内取值,并采用鲁棒优化相关理论对其进行处理,基于此,研究了分时电价下联合内部可再生能源供电的废钢铁生产调度鲁棒优化问题,所构建的模型更接近于生产实际。（4）当前,废钢铁配料优化问题和废钢铁生产调度优化问题是分开研究的,造成了两种活动的不协调,考虑到炼钢厂生产用电来自于单一外部电网供电的情况,本文对两者进行集成优化研究,探索分时电价对两种生产活动的影响,以达到废钢铁配料系统和废钢铁生产调度系统整体优化和协调。（5）在（4）的基础上,进一步考虑生产用电同时来自于外部电网供电和内部可再生能源供电的情况,研究分时电价下废钢铁配料和生产调度集成优化,探索分时电价影响下,炼钢厂电力供应系统（可再生能源供电、电网供电、电池储能系统充/放/储电）、配料系统、生产调度系统之间的有效协调。
任明[10]（2019）在《京津冀地区钢铁行业能源、大气污染物和水协同控制研究》文中认为京津冀地区（北京-天津-河北）当前面临着全球性的温室气体减排、区域性的严重大气污染和水资源极度短缺的三重压力。钢铁行业作为该地区的主要能耗、大气污染物排放以及水资源消耗部门,如何协同控制这三个方面问题是钢铁行业转型升级过程中面临的巨大挑战。先进生产技术是钢铁行业转向清洁、低碳、高效的可持续发展方式的关键。中国政府已经发布了一系列的节能减排技术目录,促进钢铁行业节能减排技术推广应用。因此,研究京津冀地区钢铁行业如何通过技术的优化选择协同控制能源、大气污染物和水资源是非常必要的。本文在查阅国内外相关研究的基础上,结合京津冀地区面临的特殊的资源与环境约束,考虑到该地区钢铁行业处于转型升级的关键阶段,针对京津冀地区钢铁行业能源、大气污染物和水的协同控制问题展开研究。首先,采用生命周期评价理论对不同炼钢流程的能耗、大气污染物排放和水资源消耗量进行评估,以期为优化钢铁生产结构提供基础;其次,采用环境效益评估方法和节能供给曲线等方法,评估每个节能减排技术对能源、大气污染物和水资源的影响及技术的成本有效性,以期为技术的优化选择提供基础;最后,在前两部分研究的基础上,采用运筹学理论和自下而上的建模方法建立综合动态优化模型,优化技术发展路径,以期达到能源、大气污染物和水的协同控制的目的。取得以下创新性的工作:（1）针对京津冀地区的钢铁生产技术水平,建立了 CO2和大气污染物（SO2、NOx和PM2.5）排放核算模型,弥补了区域层面上钢铁行业的CO2和大气污染物排放核算研究的不足。在应用研究中,从生命周期的角度核算不同炼钢流程的吨钢CO2、大气污染物（SO2、NOx、PM2.5）排放量及水资源使用量。高炉-转炉炼钢流程和电弧炉炼钢流程是两种常见的炼钢流程。由于国内废钢资源稀缺,在电弧炉炼钢过程中通常会加入大量的铁水。为了便于对比分析,本文将炼钢流程分为高炉-转炉炼钢流程、基于废钢和铁水的电弧炉炼钢流程和基于废钢的电弧炉炼钢流程。研究表明,与高炉-转炉炼钢流程相比,电弧炉炼钢流程具有较低的吨钢CO2和大气污染物（SO2、NOx和PM2.5）排放量,但是其吨钢用水量较高。尤其是基于废钢和铁水的电弧炉炼钢流程,其吨钢用水量要比高炉-转炉炼钢流程的吨钢用水量高出63.45%。以废钢为原料的电弧炉炼钢流程的CO2和大气污染物（SO2、NOx和PM2.5）的排放水平及取水量均较低,明显低于高炉-转炉炼钢流程和基于铁水和废钢的电弧炉炼钢流程。其中,PM2.5排放差距较为明显,基于废钢的电弧炉炼钢流程的吨钢PM2.5排放量仅占高炉-转炉炼钢流程吨钢排放量的3.9%,占基于铁水和废钢的电弧炉炼钢流程吨钢排放量的4.5%。因此,在京津冀地区可以适当提高基于废钢的电弧炉炼钢比例。（2）以钢铁行业先进适用节能减排技术为基础,建立模型全面量化技术的CO2和大气污染物（SO2、NOx和PM2.5）减排量及节水量;将节能技术的环境效益（CO2和大气污染物减排效益及节水效益）引入技术的成本有效性评估中,对传统的节能供给曲线（Conservation Supply Curve,CSC）进行拓展,在仅考虑节能效益的基础上加入节能技术的环境效益,研究环境效益对节能技术成本有效性及优先顺序的影响。研究表明,钢铁行业节能技术通过节约能源能够减少化石燃料在燃烧过程中释放的CO2和大气污染物,具有从源头上同时减排CO2和大气污染物的效果。此外,有些节能技术还兼具节水效果。例如,干熄焦技术等同时具有较好的节能、减排和节水效果。末端治理技术对特定大气污染物的减排效果较好。但是,末端治理技术在使用的过程中通常会增加电耗或者用水量,从而使得末端治理技术在减少某一种大气污染物的同时增加CO2的排放及水资源负担。因此,在技术的优化选取过程中,应该优先考虑能够从源头上减少污染物产生的节能技术,尤其是那些协同控制效果较好的节能技术。节能技术产生的CO2和大气污染物减排及节约效果通常被决策者忽略,尤其是在技术的成本-效益评估过程中。通过研究发现,在技术的成本效益评估过程中加入技术的环境效益不仅会影响技术的成本有效性,还会改变技术的优先顺序。因此,在钢铁行业技术的成本-效益评估过程中,充分考虑技术的环境效益是非常必要的,这有助于选择出使得整个社会效益最大化的技术组合。（3）将水资源因素引入CO2和大气污染物协同控制框架中,综合考虑京津冀地区钢铁行业面临的温室气体减排、严重大气污染和水资源极度短缺的三重约束以及钢铁生产过程的复杂性,构建了自下而上的综合动态优化模型,以成本最小为优化目标,模拟技术的动态发展过程以及技术的多个维度之间的相互关联关系,探索京津冀地区钢铁行业实现能源、大气污染物和水资源协同控制的最优技术发展路径。考虑到未来技术成本、水资源供给量等参数的不确定性,使用两阶段随机优化方法对综合动态优化模型中的不确定性进行处理,建立不确定条件下的综合动态优化模型。弥补了两阶段随机优化方法在钢铁行业技术投资决策研究中的不足。结合情景分析法,预测不同废钢供给情景下京津冀地区钢铁行业能源需求量、大气污染物（SO2、NOx和PM2.5）排放量和水资源需求量。研究结果表明,为了达到能源、大气污染物排放和水资源协同控制的目标,京津冀地区钢铁行业应优先推广型高导热高致密硅砖节能技术、小球烧结技术和高炉炉顶煤气干式余压发电技术等26项技术,此类技术可以有效协同控制能源、大气污染物和水资源。随着节能减排技术的优化发展和电弧炉比例的不断升高,2015～2030年京津冀地区钢铁行业不仅能够节约能源321.11百万tce,减少SO2、NOx和PM2.5排放量分别为307.49万t,108.27万t和101.77万t,而且还可节约9.65亿m3的水资源。一方面,本研究为钢铁行业协同控制温室气体、大气污染物和水资源提供思路,从而同时达到减排温室气体和大气污染物及节约水资源的目的。另一方面,为建立京津冀地区钢铁行业节能减排与产业转型升级科技示范区提供技术路线,还为全国钢铁行业技术升级提供基础。
二、模糊线性规划在转炉合金模型中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊线性规划在转炉合金模型中的应用（论文提纲范文）
（1）炼钢合金减量化智能控制模型及其应用（论文提纲范文）
| 1 基于K均值聚类的合金耗量数据分析 |
| 2 合金减量化模型 |
| 2.1 模型功能与框架结构 |
| (1）合金信息数据库. |
| (2）实时在线的输入与输出模式. |
| (3）智能化的合金使用效果评价与分析系统. |
| (4）基于智能分析结果的合金种类选择与加入量计算模型. |
| 2.2 界面设计 |
| 2.3 模型计算方法 |
| (1）决策变量. |
| (2）目标函数. |
| (3）约束条件. |
| 3 模型效果与应用 |
| 3.1 收得率预测准确度验证 |
| 3.2 合金化成本优化对比 |
| 3.3 模型应用案例 |
| 4 结论 |
（2）基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 炼钢生产优化调度问题研究现状 |
| 1.2.1 炼钢生产调度的特点及难点 |
| 1.2.2 炼钢生产调度问题的研究方向 |
| 1.2.3 生产调度问题主要研究方法 |
| 1.2.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.3 能源优化调配问题研究现状 |
| 1.3.1 能源产耗模型的研究 |
| 1.3.2 单一能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.3 多能源介质的优化模型的研究 |
| 1.3.4 当前研究中的不足和局限性 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.5 本论文主要研究内容和创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 2 基于多智能体技术的炼钢流程仿真优化模型 |
| 2.1 建模方案 |
| 2.2 基于多智能体的仿真优化模型 |
| 2.2.1 多智能体基本概念 |
| 2.2.2 智能体体系结构 |
| 2.2.3 智能体基本结构 |
| 2.2.4 智能体状态划分 |
| 2.2.5 物料智能体 |
| 2.2.6 设备管理智能体 |
| 2.2.7 设备智能体 |
| 2.2.8 天车管理智能体 |
| 2.2.9 天车智能体 |
| 2.2.10 智能体任务协调流程 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 炼钢-连铸流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 3.1 炼钢-连铸生产工艺流程及阶段 |
| 3.2 生产工艺流程特点 |
| 3.3 技术方案 |
| 3.3.1 仿真优化流程 |
| 3.3.2 多智能体模型实例化 |
| 3.3.3 作业时间波动分析 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 仿真优化分析 |
| 3.4.2 多场景下的生产调度 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 高速工具钢炼钢流程仿真优化模型实现及仿真分析 |
| 4.1 高速工具钢生产工艺流程及阶段 |
| 4.2 生产工艺流程特点 |
| 4.3 技术方案 |
| 4.3.1 仿真优化流程 |
| 4.3.2 多智能体模型实例化 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 案例描述 |
| 4.4.2 冶炼浇铸流程优化调整 |
| 4.4.3 电渣工序优化调整 |
| 4.4.4 设备故障调整 |
| 4.4.5 炉次优化调整 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 能量流网络模型 |
| 5.1 能源系统分析 |
| 5.1.1 能源消耗分析 |
| 5.1.2 能源平衡分析 |
| 5.1.3 能源转换分析 |
| 5.1.4 能源系统特点总结 |
| 5.2 能量流网络模型 |
| 5.2.1 能量流网络结构描述 |
| 5.2.2 主工序能量流模型 |
| 5.2.3 分介质能量流网络模型 |
| 5.2.4 能量流网络集成模型 |
| 5.3 煤气能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.3.1 煤气产耗波动特点 |
| 5.3.2 煤气主工序节点模型 |
| 5.3.3 模型验证 |
| 5.4 电力能量流网络中主工序节点模型 |
| 5.4.1 负荷波动特点 |
| 5.4.2 电力负荷主工序节点模型 |
| 5.4.3 模型验证 |
| 5.5 本章总结 |
| 6 基于能量流网络动态仿真的能源优化调配 |
| 6.1 基于调度规则的仿真优化模型 |
| 6.1.1 基于规则的整体调配流程 |
| 6.1.2 燃气调配计算逻辑 |
| 6.1.3 蒸汽调配计算逻辑 |
| 6.1.4 电力调配计算逻辑 |
| 6.2 基于优化算法的仿真优化模型 |
| 6.2.1 仿真优化调配流程 |
| 6.2.2 目标函数 |
| 6.2.3 约束条件 |
| 6.2.4 模型求解 |
| 6.3 能源仿真优化模型软件化 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 案例说明 |
| 6.4.2 基于调度规则的能源仿真计算 |
| 6.4.3 基于优化算法的能源仿真分析 |
| 6.5 本章总结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学科研工作及发表论文 |
| 致谢 |
（3）基于机器学习的RH精炼炉模型开发与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 背景 |
| 1.1.2 意义 |
| 1.1.3 RH简介 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的应用场景与研究内容 |
| 1.3.1 应用场景 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 温度预测模型 |
| 2.1 系统模型的建立 |
| 2.1.1 影响因子筛选 |
| 2.1.2 影响因子分析 |
| 2.2 多元线性回归温度预测法 |
| 2.2.1 方法概述 |
| 2.2.2 方法使用与预测结果分析 |
| 2.3 案例推理温度预测法 |
| 2.3.1 方法概述 |
| 2.3.2 方法使用与预测结果分析 |
| 2.4 粒子群优化案例推理温度预测法 |
| 2.4.1 方法概述 |
| 2.4.2 方法使用与预测结果分析 |
| 2.5 模型实际应用情况 |
| 2.5.1 计算流程 |
| 2.5.2 模型运行状态 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 合金加料成本优化模型 |
| 3.1 系统模型的建立 |
| 3.1.1 合金元素收得率动态库的建立 |
| 3.1.2 过程控制系统结构 |
| 3.2 线性规划合金加料法 |
| 3.2.1 方法概述 |
| 3.2.2 方法使用与预测结果分析 |
| 3.3 非线性规划合金加料法 |
| 3.3.1 方法概述 |
| 3.3.2 方法使用与预测结果分析 |
| 3.4 模型实际应用情况 |
| 3.4.1 计算流程 |
| 3.4.2 模型运行状态 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 碳含量预测模型 |
| 4.1 系统模型的建立 |
| 4.1.1 脱碳反应热力学 |
| 4.1.2 脱碳的影响因素 |
| 4.2 BP神经网络预测碳含量 |
| 4.2.1 方法概述 |
| 4.2.2 方法使用与预测结果分析 |
| 4.3 遗传算法预测碳含量 |
| 4.3.1 方法概述 |
| 4.3.2 方法使用与预测结果分析 |
| 4.4 模型实际应用情况 |
| 4.4.1 计算流程 |
| 4.4.2 模型运行状态 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 特色与创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（4）钢水脱氧合金化中合金配料方案的优化研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据来源及假设 |
| 2 合金元素收得率的计算 |
| 3 基于因子分析的合金元素收得率影响因素分析 |
| 3.1 研究思路 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 结果分析 |
| 4 基于线性规划的合金成本优化 |
| 4.1 研究思路 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.3 结果分析 |
| 5 结束语 |
（5）首钢京唐“全三脱”炼钢过程铁素物质流调控的应用基础研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 洁净钢生产流程概述 |
| 2.1.1 常见的转炉炼钢流程 |
| 2.1.2 传统的洁净钢冶炼工艺 |
| 2.1.3 洁净钢冶炼新工艺 |
| 2.2 “全三脱”炼钢过程的发展及应用现状 |
| 2.2.1“全三脱”工艺及其特点 |
| 2.2.2 “全三脱”炼钢过程的工业应用现状 |
| 2.3 新一代大型钢厂动态精准设计和集成理论 |
| 2.3.1 新一代大型钢厂特征 |
| 2.3.2 钢铁制造流程的解析与集成 |
| 2.3.3 “全三脱”炼钢过程与洁净钢生产平台 |
| 2.4 炼钢成本控制方面的研究现状 |
| 2.4.1 炼钢成本控制方面计算机模型的研究 |
| 2.4.2 转炉炼钢成本控制模型涉及的算法及计算机理论 |
| 2.5 转炉废钢熔化研究现状 |
| 2.5.1 理论研究 |
| 2.5.2 实验研究 |
| 2.5.3 数值模拟研究 |
| 2.5.4 工业实验研究 |
| 2.6 选题背景和研究内容 |
| 2.6.1 选题背景 |
| 2.6.2 研究技术路线和内容 |
| 3 首钢京唐“全三脱”炼钢过程物质流运行概况 |
| 3.1 工艺流程及设备概况 |
| 3.2 “全三脱”工艺流程的应用情况 |
| 3.2.1 “三脱”比例 |
| 3.2.2 成本控制 |
| 3.2.3 成分控制 |
| 3.2.4 时间节奏控制 |
| 3.2.5 温度控制 |
| 3.3 物质流运行现状初步分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 物质流运行时间和温度解析研究 |
| 4.1 钢铁制造流程中的基本参数 |
| 4.2 主体工序 |
| 4.2.1 时间解析 |
| 4.2.2 温度解析 |
| 4.3 物质流运行甘特图分析 |
| 4.4 空炉时间对转炉热量和铁水温降的影响规律研究 |
| 4.4.1 建立传热模型 |
| 4.4.2 计算方法及模型验证 |
| 4.4.3 计算结果与分析 |
| 4.5 工序与工序间物质流运行 |
| 4.5.1 时间解析 |
| 4.5.2 温度解析 |
| 4.6 小结 |
| 5 物质流运行集成与优化仿真研究 |
| 5.1 动态精准设计和集成理论 |
| 5.2 设计生产能力与实际产量 |
| 5.3 仿真模型的建立 |
| 5.3.1 Plant Simulation仿真软件及仿真语言简介 |
| 5.3.2 问题描述 |
| 5.3.3 仿真模型构建 |
| 5.3.4 参数设置 |
| 5.4 模型的运行与验证 |
| 5.4.1 模型的研究对象和运行结果 |
| 5.4.2 模型验证 |
| 5.5 不同比例“三脱”对物质流运行的影响 |
| 5.5.1 单体工序 |
| 5.5.2 工序与工序间 |
| 5.5.3 流程重构 |
| 5.5.4 炼钢-连铸全流程 |
| 5.6 小结 |
| 6 “全三脱”工艺条件下转炉废钢熔化影响规律研究 |
| 6.1 废钢熔化现状 |
| 6.2 废钢熔化与热量 |
| 6.2.1 脱磷炉物料平衡计算 |
| 6.2.2 脱磷炉热平衡计算 |
| 6.2.3 废钢比与转炉热量 |
| 6.3 脱磷转炉废钢熔化模型研究 |
| 6.3.1 脱磷转炉废钢熔化的特点 |
| 6.3.2 脱磷转炉废钢熔化数学模型建立 |
| 6.3.3 模型计算与验证 |
| 6.3.4 脱磷转炉废钢熔化模型的应用与结果分析 |
| 6.4 废钢熔化分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 “全三脱”工艺条件下转炉冶炼辅料加入成本影响规律研究 |
| 7.1 转炉生产工艺现状 |
| 7.1.1 入炉铁水 |
| 7.1.2 终点控制 |
| 7.1.3 辅料加入 |
| 7.2 模型构建的理论基础 |
| 7.2.1 渣量计算模型 |
| 7.2.2 白云石加入量计算模型 |
| 7.2.3 铁矿石及加热剂加入量计算模型 |
| 7.2.4 石灰加入量计算模型 |
| 7.2.5 辅料成本计算模型 |
| 7.3 转炉冶炼成本控制模型及框架 |
| 7.3.1 模型界面 |
| 7.3.2 模型参数设置 |
| 7.3.3 模型计算结果 |
| 7.4 模型计算结果分析 |
| 7.5 小结 |
| 8 首钢京唐“全三脱”炼钢过程物质流运行评价及优化对策探究 |
| 8.1 “全三脱”炼钢过程物质流运行评价 |
| 8.2 物质流运行优化对策探究 |
| 9 结论和展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 10 附录 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）低碳环境下废钢铁再制造系统生产调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 环保责任规制、产业升级驱使废钢铁再制造发展 |
| 1.1.2 我国废钢铁再制造发展的资源基础和战略依据 |
| 1.1.3 废钢铁再制造低碳生产开辟经济环保新途径 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 本文主要创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 再制造系统生产调度研究 |
| 2.2 废钢铁再制造系统生产调度研究 |
| 2.2.1 废钢铁再加工子系统生产调度研究 |
| 2.2.2 废钢铁再熔炼子系统生产调度研究 |
| 2.3 生产调度层面的碳排放研究 |
| 2.4 低碳环境下废钢铁再制造生产调度研究 |
| 2.5 研究现状述评 |
| 第三章 低碳环境下废钢铁再制造系统生产流程及碳排放因素分析 |
| 3.1 废钢铁再制造系统概述 |
| 3.1.1 废钢铁再制造概念和内涵 |
| 3.1.2 废钢铁再制造的特征 |
| 3.2 废钢铁再制造系统流程及碳排放环节分析 |
| 3.2.1 废钢铁再制造一般流程 |
| 3.2.2 废钢铁再制造子系统及碳排放关键环节 |
| 3.3 碳排放相关政策 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 集成电弧炉配料的废钢铁再加工低碳生产调度优化 |
| 4.1 问题提出背景 |
| 4.2 问题描述及参数定义 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 参数定义 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 碳排放的度量 |
| 4.3.2 建立模型 |
| 4.3.3 理论分析 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 三种优化模型的实验结果分析 |
| 4.4.2 碳价和碳限额对总成本、碳排放和最优调度方案的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 废钢铁炼钢模铸低碳生产调度优化 |
| 5.1 问题提出背景 |
| 5.2 问题描述及参数定义 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 参数定义 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.2 碳排放的度量 |
| 5.3.3 建立模型 |
| 5.3.4 模型转换 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 编码方式 |
| 5.4.2 算法步骤 |
| 5.5 仿真实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 工艺路径相同的废钢铁炼钢连铸低碳生产调度优化 |
| 6.1 问题提出背景 |
| 6.2 问题描述及参数定义 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 参数定义 |
| 6.3 模型构建 |
| 6.3.2 碳排放的度量 |
| 6.3.3 建立模型 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 编码方式 |
| 6.4.2 时间窗后向推移局部搜索算法 |
| 6.4.3 IPBIL搜索策略 |
| 6.4.4 IPBIL算法步骤 |
| 6.5 仿真实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 复杂工艺路径的废钢铁炼钢连铸低碳生产调度优化 |
| 7.1 问题提出背景 |
| 7.2 问题描述及参数定义 |
| 7.2.1 问题描述 |
| 7.2.2 参数定义 |
| 7.3 模型构建 |
| 7.3.2 碳排放的度量 |
| 7.3.3 建立模型 |
| 7.4 算法设计 |
| 7.4.1 染色体编码、解码、初始种群的生成 |
| 7.4.2 交叉和变异 |
| 7.4.3 剪枝 |
| 7.4.4 选择 |
| 7.5 仿真实验 |
| 7.5.1 优化结果分析 |
| 7.5.2 三种碳排放政策下的调度方案选择 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间完成学术论文与参与项目列表 |
（7）基于模糊线性规划对钢水脱氧合金化配料方案的优化研究（论文提纲范文）
| 1 数据来源与问题假设 |
| 2 数据的预处理 |
| 2.1 异常值处理 |
| 2.2 标准化处理 |
| 3 合金元素收得率模型 |
| 3.1 建立合金元素收得率计算公式 |
| 3.2 计算结果与分析 |
| 4 基于遗传算法和BP神经网络的元素收得率预测模型 |
| 4.1 模型的建立 |
| 4.2 模型的参数 |
| 4.3 模型结果与分析 |
| 5 基于模糊线性规划的最优配料方案 |
| 5.1 模型的建立 |
| 5.2 模型结果与分析 |
| 6 讨论与结论 |
（8）基于模糊规划模型的脱氧合金化成分预测研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、模糊规划模型 |
| 二、基于模糊规划的预测模型 |
| 三、预测结果分析 |
| 四、结束语 |
（9）分时电价下废钢铁配料与生产调度集成优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 废钢铁产业发展的资源基础和战略依据 |
| 1.1.2 节能减排、绿色生产理念助力电弧炉冶炼废钢铁的发展 |
| 1.1.3 废钢铁加工行业的规范化管理保障电弧炉冶炼的炉料来源和质量 |
| 1.1.4 电力成本制约了电弧炉冶炼废钢铁的发展 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与框架结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 框架结构 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 废钢铁配料优化研究 |
| 2.2 考虑能源因素的车间生产调度研究 |
| 2.2.1 分时电价下单一外部电网供电的车间生产调度研究 |
| 2.2.2 考虑可再生能源供电的车间生产调度研究 |
| 2.3 钢铁/废钢铁生产调度研究 |
| 2.3.1 静态钢铁/废钢铁生产调度研究 |
| 2.3.2 动态钢铁/废钢铁生产调度研究 |
| 2.3.3 分时电价下单一外部电网供电的钢铁/废钢铁生产调度研究 |
| 2.3.4 考虑可再生能源供电的钢铁/废钢铁生产调度研究 |
| 2.4 鲁棒线性规划研究 |
| 2.5 研究现状评述 |
| 第三章 考虑金属元素浓度不确定的废钢铁配料鲁棒优化 |
| 3.1 废钢铁配料过程中的不确定性因素分析 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 鲁棒优化模型构建 |
| 3.3.1 索引和集合、参数、决策变量 |
| 3.3.2 数学模型 |
| 3.4 两种集合下的确定等价模型 |
| 3.4.1 “有界不确定”集合下的确定等价模型 |
| 3.4.2 “有界对称不确定”集合下的确定等价模型 |
| 3.5 数值分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 分时电价下单一外部电网供电的废钢铁生产调度优化 |
| 4.1 废钢铁生产调度流程分析 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 索引和集合、参数、决策变量 |
| 4.3.2 数学模型 |
| 4.4 数值分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 分时电价下联合内部可再生能源供电的废钢铁生产调度鲁棒优化 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 鲁棒优化模型构建 |
| 5.2.1 索引和集合、参数、决策变量 |
| 5.2.2 数学模型 |
| 5.3 确定等价模型 |
| 5.4 数值分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 分时电价下单一外部电网供电的废钢铁配料与生产调度集成鲁棒优化 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 鲁棒优化模型构建 |
| 6.2.1 模块建模方法 |
| 6.2.2 索引和集合、参数、决策变量 |
| 6.2.3 数学模型 |
| 6.3 两种集合下的确定等价模型 |
| 6.3.1 “有界不确定”集合下的确定等价模型 |
| 6.3.2 “有界对称不确定”集合下的确定等价模型 |
| 6.4 数值分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 分时电价下联合内部可再生能源供电的废钢铁配料与生产调度集成鲁棒优化 |
| 7.1 问题描述 |
| 7.2 鲁棒优化模型构建 |
| 7.2.1 索引和集合、参数、决策变量 |
| 7.2.2 数学模型 |
| 7.3 两种确定等价模型 |
| 7.4 数值分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间完成学术论文与参与项目列表 |
（10）京津冀地区钢铁行业能源、大气污染物和水协同控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 京津冀地区钢铁行业面临的资源与环境约束 |
| 1.1.2 京津冀地区钢铁行业转向低碳、清洁、高效生产方式的路径 |
| 1.1.3 问题的提出 |
| 1.2 研究意义、内容及方法 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 技术路线与主要创新点 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 2 研究综述 |
| 2.1 协同控制的定义 |
| 2.1.1 协同效益 |
| 2.1.2 协同控制 |
| 2.2 钢铁行业资源与环境影响及协同控制研究进展 |
| 2.2.1 钢铁行业能耗及CO_2排放研究进展 |
| 2.2.2 钢铁行业大气污染物排放研究进展 |
| 2.2.3 钢铁行业水资源需求研究进展 |
| 2.2.4 钢铁行业资源与环境问题协同控制研究进展 |
| 2.3 钢铁行业定量评估模型研究综述 |
| 2.3.1 自下而上的评估模型 |
| 2.3.2 自上而下的评估模型 |
| 2.3.3 混合评估模型 |
| 2.4 不确定优化方法在能源环境模型中的应用 |
| 2.4.1 随机数学规划及其在能源和环境模型中的应用 |
| 2.4.2 模糊数学规划及其在能源和环境模型中的应用 |
| 2.4.3 区间数学规划及其在能源和环境模型中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 京津冀地区钢铁行业发展和技术现状 |
| 3.1 钢铁行业发展现状 |
| 3.1.1 中国钢铁行业发展状况 |
| 3.1.2 京津冀地区钢铁行业发展状况 |
| 3.1.3 京津冀地区钢铁行业资源消耗和环境影响现状 |
| 3.2 京津冀地区钢铁行业技术现状 |
| 3.2.1 钢铁生产流程 |
| 3.2.2 关键节能减排技术分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于生命周期的钢铁生产过程大气污染物排放和用水评估 |
| 4.1 生命周期分析方法 |
| 4.2 系统边界界定及模型构建 |
| 4.2.1 系统边界界定 |
| 4.2.2 CO_2排放核算 |
| 4.2.3 大气污染物排放核算 |
| 4.2.4 用水量核算 |
| 4.3 数据来源 |
| 4.4 研究结果 |
| 4.4.1 不同钢铁生产流程的CO_2、大气污染物排放和用水量 |
| 4.4.2 各炼钢流程中不同工序的CO_2、大气污染物排放和用水量 |
| 4.4.3 与其他研究结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 钢铁行业节能减排技术大气污染物减排量评估及成本分析 |
| 5.1 节能减排技术的评估模型 |
| 5.1.1 量化节能减排技术的大气污染物减排量 |
| 5.1.2 节能供给曲线 |
| 5.1.3 初始参数设定 |
| 5.2 技术的大气污染物减排量和成本分析 |
| 5.2.1 技术的大气物污染物减排量 |
| 5.2.2 技术的成本分析 |
| 5.2.3 敏感性分析 |
| 5.3 节能技术推广的建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 京津冀地区钢铁行业节能减排技术优化选择 |
| 6.1 综合动态模型的构建 |
| 6.2 模型中的不确定性分析及处理 |
| 6.2.1 模型中的不确定分析 |
| 6.2.2 模型中的不确定处理 |
| 6.3 基础参数设定 |
| 6.4 研究结果 |
| 6.4.1 京津冀地区钢铁行业技术优化发展路径 |
| 6.4.2 技术节能、大气污染物减排和节水量 |
| 6.4.3 最优技术发展路径下成本分析 |
| 6.4.4 京津冀地区能源、水资源需求和污染物排放预测 |
| 6.4.5 与其他研究结果对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、模糊线性规划在转炉合金模型中的应用（论文参考文献）
- [1]炼钢合金减量化智能控制模型及其应用[J]. 郑瑞轩,包燕平,王仲亮. 工程科学学报, 2021
- [2]基于流程网络仿真的钢铁企业炼钢调度和能源优化[D]. 梁青艳. 钢铁研究总院, 2021(01)
- [3]基于机器学习的RH精炼炉模型开发与应用[D]. 江典蔚. 武汉科技大学, 2020(04)
- [4]钢水脱氧合金化中合金配料方案的优化研究[J]. 谷宝同,朱家明,陈娜娜. 哈尔滨师范大学自然科学学报, 2020(02)
- [5]首钢京唐“全三脱”炼钢过程铁素物质流调控的应用基础研究[D]. 邓帅. 北京科技大学, 2020(06)
- [6]低碳环境下废钢铁再制造系统生产调度研究[D]. 张燕华. 东南大学, 2019
- [7]基于模糊线性规划对钢水脱氧合金化配料方案的优化研究[J]. 张天圆,朱家明,汪惠玉,汪雯清. 青海大学学报, 2019(05)
- [8]基于模糊规划模型的脱氧合金化成分预测研究[J]. 周森,董超群,张志,刘占军. 科学咨询（科技·管理）, 2019(10)
- [9]分时电价下废钢铁配料与生产调度集成优化研究[D]. 杨烨. 东南大学, 2019
- [10]京津冀地区钢铁行业能源、大气污染物和水协同控制研究[D]. 任明. 中国矿业大学(北京), 2019(08)