鄭浩天

摘要：煤化工行業(yè)對于我國的發(fā)展尤為重要，而美化工行業(yè)中，氣化爐的配煤方式不僅僅會影響到煤化工行業(yè)的配煤成本，還關(guān)系到相關(guān)企業(yè)的發(fā)展。為了讓氣化爐的配煤方案最優(yōu)化，就要以成本為最終的目標(biāo)，而約束條件則是產(chǎn)氣量，利用數(shù)學(xué)建模的方式進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，進(jìn)而對氣化爐的配煤方式進(jìn)一步優(yōu)化，讓煤化工行業(yè)能夠有更好的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：配煤成本，配煤優(yōu)化，氣化爐

引言

煤炭是中國乃至世界的基本能源來源，也是工業(yè)原料的最主要來源，而中國更是需要大量使用煤炭來進(jìn)行工業(yè)的發(fā)展。早在二十世紀(jì)中期，煤炭作為提供能源的重要原料，在我國的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中就占有90%的高比例。到了二十世紀(jì)中后期，隨著石油的發(fā)現(xiàn)以及科學(xué)化的開采，煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中才有所下降，但仍超半數(shù)。化學(xué)工業(yè)對于煤炭的需求量極大，在該行業(yè)中，每年的煤炭消費(fèi)量占我國總煤炭消費(fèi)量的11.5%，由此看來，煤炭的高效使用以及煤炭資源的合理利用有著重要的意義。

而多種動力配煤可以改變煤炭原有的物理特性，對于燃燒特性也會有一定的改變，這種改變能夠讓煤炭達(dá)到燃燒設(shè)備對于煤炭質(zhì)量的要求，從而達(dá)到提高煤炭燃燒速率，也能夠降低相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)成本，合理地配煤方式能夠減少煤炭因燃燒所產(chǎn)生的各類污染物，減少污染物的排放。現(xiàn)如今，多數(shù)的類似企業(yè)依然按照經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行配煤，而且多數(shù)配煤方式都是以兩種煤炭摻配的形式進(jìn)行。毫無疑問，這種方式的配煤能夠達(dá)到一定的效果，但實(shí)際上這只是經(jīng)驗(yàn)之談，對于實(shí)際的配煤方式的相關(guān)理論的形成的指導(dǎo)性并不是特別的強(qiáng)，而且沒有大量數(shù)據(jù)的支撐，也不能夠判斷配煤能否滿足氣化爐的需求。換言之，這種經(jīng)驗(yàn)驅(qū)使的配煤方式很難達(dá)到配煤最優(yōu)化的效果。在大數(shù)據(jù)充斥著我們生活的時代，充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動建立模型的方式去進(jìn)行配煤優(yōu)化，是當(dāng)下最簡單便捷的方式，而如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行氣化爐配煤的優(yōu)化，是相關(guān)行業(yè)人員需要研究的重點(diǎn)問題。

一、建立數(shù)學(xué)模型

現(xiàn)如今，多數(shù)煤化工企業(yè)的氣化爐可用的煤的種類較多，而企業(yè)多數(shù)是在眾多煤中選擇一種符合要求的煤作為原料煤進(jìn)行氣化工作。要對配煤優(yōu)化方式進(jìn)行研究，降低生產(chǎn)的成本，可以根據(jù)企業(yè)所在地的煤炭資源進(jìn)行分析，按照氣化爐的要求，將多種煤進(jìn)行線性摻配，并且記錄數(shù)據(jù)。在理論數(shù)據(jù)獲得以后，就能夠解決煤庫單煤庫存不足的情況下正常生產(chǎn)的問題，還能夠降低生產(chǎn)的成本。

線性配煤的方式實(shí)際上要以入爐的煤質(zhì)量要求以及最低成本作為約束，對其他煤炭與主要使用的煤進(jìn)行線性沒配，以此得到多種配煤的比例。利用數(shù)學(xué)模型，對配對的煤的組合加參數(shù)進(jìn)行線性計算，最終得出各組煤的煤質(zhì)量數(shù)據(jù)。在數(shù)學(xué)模型建立過程中，輸入數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是氣化爐在實(shí)際生產(chǎn)過程中的配煤質(zhì)量以及消耗的煤的重量數(shù)據(jù)，而最終的輸出數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是產(chǎn)出的合成氣的數(shù)據(jù)，利用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型，以此進(jìn)行產(chǎn)氣量的最終預(yù)測，再利用這一結(jié)果進(jìn)一步分析搭配好的煤的經(jīng)濟(jì)效益，與成本進(jìn)行對比，最終再對配煤iLike進(jìn)行簡單的調(diào)整，已達(dá)到成本最低的目的。

二、主要參數(shù)的選取

根據(jù)氣化爐現(xiàn)有的燃燒性能，配煤的限制因素包含水分、灰分、揮發(fā)分、固碳含量、硫含量等多種因素，而在配煤的過程中，這些因素應(yīng)當(dāng)作為約束條件，并且將其應(yīng)用于各類大數(shù)據(jù)驅(qū)動模型之中。當(dāng)然，這些因素的參與，會讓模型變得更加的復(fù)雜，其計算難度也會大大增加，更有可能會出現(xiàn)約束條件過多導(dǎo)致模型無法完全滿足所有條件的情況。因此在建立模型前，需要對這些影響因素進(jìn)行分類，對于強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的因素例如灰分、全水分、固定碳因素具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，可用灰分作為主要參數(shù)，只要一個參數(shù)滿足條件，其他參數(shù)也能夠滿足。類似操作方式還能將其他的約束因素進(jìn)行分組，并且選出較有代表性的因素作為目標(biāo)函數(shù)的主要約束條件，以此確定最終用于模型的約束條件，簡化模型。

約束參數(shù)確定以后，就必須要對參數(shù)的具體范圍進(jìn)行確認(rèn)，首先參數(shù)范圍必須要符合氣化爐的設(shè)計要求，這是基礎(chǔ)要求，所有的設(shè)計都是為了能夠讓氣化爐的效率最大限度的進(jìn)行高，因此氣化爐的設(shè)計要求應(yīng)當(dāng)擺在首位。其次，需要對氣化爐的產(chǎn)出合成器與煤炭消耗量的比例作為參照的標(biāo)準(zhǔn)，而這個比例越高，產(chǎn)能也就越高，相對應(yīng)的煤質(zhì)也就越好。選擇參數(shù)范圍時，可以利用平均數(shù)的方式將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類聚集，最終選出最好的參數(shù)約束范圍。

三、目標(biāo)函數(shù)的設(shè)定

對于煤化工企業(yè)來說，降低原料的成本才是最關(guān)鍵的，這也是眾多企業(yè)追求的目標(biāo)。而數(shù)據(jù)驅(qū)動下的氣化爐配煤優(yōu)化的計算模型可以根據(jù)實(shí)際的情況設(shè)定目標(biāo)函數(shù)。例如有i種單煤參與配煤，那么第i種單煤的運(yùn)輸成本和單價的總和就設(shè)定為Ai，配煤比例為Xi，而設(shè)定的函數(shù)為F（x），那最終目標(biāo)函數(shù)的模型可以用下式表示：

而煤化工企業(yè)可以選擇用企業(yè)所使用的單煤的煤質(zhì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，以價格最低化為優(yōu)化的最終目標(biāo)，而此函數(shù)實(shí)際上就是最小值，而帕累托的自由算法能夠有效地解決最大值以及最小值的問題。企業(yè)在進(jìn)行函數(shù)預(yù)設(shè)以后，就可以根據(jù)預(yù)設(shè)的函數(shù)在計算機(jī)上形成一套可以計算配煤最優(yōu)化的算法流程，利用建模以及優(yōu)化算法去進(jìn)行仿真求解，最終得出最優(yōu)化的煤質(zhì)配比。

將優(yōu)化后的配煤方案與企業(yè)原有的配煤方案進(jìn)行對比，能夠得到相對應(yīng)的煤的煤質(zhì)參數(shù)，經(jīng)過對比后不難發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化后的配煤方式雖然與單煤的煤質(zhì)差距很小，但實(shí)際上在價格上來說，經(jīng)過優(yōu)化的配煤方式的在價格上會比原有的配煤方式要低得多，也就是說，這種形式的配煤優(yōu)化是可用的。

實(shí)際上，如今不少的企業(yè)為了降低成本，一直都在致力于相關(guān)的研究，但就目前研究情況看來主流的配煤方式依然主要分為兩種，一種是按照工作經(jīng)驗(yàn)用不斷試驗(yàn)的方式進(jìn)行配煤比例的試探，這種方式多數(shù)是按照平均比例來進(jìn)行的，而配煤比例也是按照平均值去進(jìn)行的，然后再不斷地進(jìn)行調(diào)整，在配煤完成后，再根據(jù)實(shí)際的情況去進(jìn)行試驗(yàn)，方才找出最好方案。但實(shí)際上，這種方式有很大的不確定因素的存在，在嘗試的過程中，可能會發(fā)生的對氣化爐的損害又或者是對成本的影響都是不得而知的，其中所承擔(dān)的風(fēng)險也會相對較高。而另一種方法則是以一種價格高且質(zhì)量好的煤作為主煤，用一種低的煤作為輔煤進(jìn)行搭配，而且主煤的比例不斷的下降，以下降式的模式進(jìn)行配煤，并且最后將配得的煤進(jìn)行燃燒，記錄所得到的數(shù)據(jù)。經(jīng)過多次的試驗(yàn)所得出來的數(shù)據(jù)去進(jìn)行配比的調(diào)整，最終得出一個主煤的最小比例，而從成本上來說，主煤的比例越小，成本也就越低。實(shí)際上，這種方式的可行性極強(qiáng)，只是需要耗費(fèi)的時間以及人力物力會相對較多，而且最終得出的比例也并不是最準(zhǔn)確的比例，這個比例相對比較模糊，因此一旦出現(xiàn)某一煤質(zhì)發(fā)生變化時，相關(guān)的嘗試就需要再次啟動，并且要重復(fù)以往的所有做法，這將會再次投入大量的成本，該配煤方式的適用條件極其狹窄，不能夠真正做到配煤效益最大化以及成本最小化。

從整體上來看，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學(xué)建模的方式能夠準(zhǔn)確的獲得煤質(zhì)的參數(shù)，還能夠得出配出煤的成本價格，以這種方式進(jìn)行的配煤優(yōu)化漠視能夠有效解決煤產(chǎn)量不足的問題，還能夠?yàn)槊夯て髽I(yè)有效的降低生產(chǎn)成本。而混配煤得到了煤質(zhì)參數(shù)以后，可以對所配的煤質(zhì)進(jìn)行全面的了解以及分析，這種分析方式通常會選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，最終通過各種參數(shù)進(jìn)行分析，得出最終所配煤的產(chǎn)氣量。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模實(shí)際上是模仿動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式的并行信息處理的一種算法數(shù)學(xué)模型，而這種模型能夠調(diào)整內(nèi)部大量的節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系去處理所輸入的信息，并且最終輸出逼近期望值的輸出值。該模型可以通過設(shè)置合適的節(jié)點(diǎn)以及各種可能出現(xiàn)的函數(shù)等參數(shù)，在誤差范圍內(nèi)得到準(zhǔn)確的預(yù)測模型，對于相關(guān)企業(yè)來說，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建?？梢源蟠蠼档徒５碾y度，也能夠讓模型的建立更加迅速，為后續(xù)的數(shù)學(xué)模型的測試預(yù)留出足夠多的時間。

優(yōu)化配煤必須要根據(jù)需要又或者是實(shí)際的情況進(jìn)行約束條件的設(shè)置，例如水分的約束，灰分的約束等等，再進(jìn)行單煤煤種參數(shù)的輸入，最終結(jié)合各種數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。系統(tǒng)會根據(jù)預(yù)設(shè)的優(yōu)化方法進(jìn)行配煤優(yōu)化，并且最后進(jìn)行配煤微調(diào)，最終得出配煤結(jié)果。在結(jié)果獲得以后系統(tǒng)還會對產(chǎn)氣量進(jìn)行模擬計算輸出最終的產(chǎn)氣量，并且在綜合兩種結(jié)果的前提下進(jìn)行對比，評價給配煤效果的優(yōu)良中差。

四、結(jié)語

配煤優(yōu)化是現(xiàn)如今煤化工企業(yè)降低成本，提高效率的一個重要途徑，而傳統(tǒng)的配煤優(yōu)化具有消耗時間長，消耗人力物力過多的缺點(diǎn)，對于美化工企業(yè)來說投入過大，因此最終優(yōu)化的結(jié)果并不能給企業(yè)帶來過多的改變。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學(xué)建模的模式進(jìn)行配煤優(yōu)化則能夠很好地解決這些缺點(diǎn)，可以用最好的方式進(jìn)行配煤優(yōu)化，以此解決煤化工企業(yè)的單煤儲備不足的問題，還能夠降低成本，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，對于煤化工企業(yè)的發(fā)展而言，這種配煤優(yōu)化模式更有優(yōu)勢。

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