基于NSGA-Ⅱ考虑性能的烧结矿配料优化

　　配料是烧结的基础,烧结配料效果的好坏直接影响到烧结矿的化学成分及稳定性,并影响到原料的使用成本[1]。烧结矿冶金性能的改善有助于高炉提高产量、降低焦比,因此,它的还原、低温还原粉化性能、机械强度日益得到炼铁工作者的重视。目前,世界上多数先进国家将这3项指标作为烧结矿的质量考核列入常规生产检验中[2]。传统的烧结矿配料优化只考虑烧结原料的成本,而没有考虑性能指标[3-4]。文中以还原度、转鼓指数(机械强度)、利用系数作为目标函数,将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)应用于考虑性能的烧结矿配料优化中。

　　1　NSGA-Ⅱ简介

　　1995年, Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法(Non-dominated SortingGeneticAlgorithms,NSGA)[5]。这是一种基于Pareto最优概念的遗传算法,是众多的多目标优化遗传算法中体现Goldberg思想最直接的方法。

　　1.1　基本原理

　　在选择操作执行之前,种群根据个体之间的支配与非支配关系进行排序[6]。首先,找出该种群中所有非支配个体,并赋予它们一个共享的虚拟适应度值,得到第一个非支配最优层;然后,忽略这组已分层的个体,对种群中的其他个体继续按照支配与非支配关系进行分层,并赋予它们一个新的虚拟适应度值。该值要小于上一层的值。对剩下的个体继续上述操作,直到种群中的所有个体都被分层。算法根据适应度共享对虚拟适应值重新指定,比如指定第一层个体的虚拟适应值为1,第二层个体的虚拟适应值应该相应减少,可取为0. 9,依此类推。

　　1.2　一般流程

　　NSGA-Ⅱ采用的非支配分层方法,可以使好的个体有更大的机会遗传到下一代。其算法流程如图1所示[7]。

　　2　烧结矿配料

　　烧结是将粉末状物料(如粉矿和精矿)进行高温加热,在不完全熔化的条件下烧结成块的方法。烧结所得到的产品为外形不规则多孔状的烧结矿。烧结是生产高炉炼铁精料的关键工序,烧结的主要作用在于使粉状含铁矿(铁精矿和粉矿)经过烧结后变成具有一定强度的大块烧结矿,以满足高炉对炉料粒度的要求。矿粉经烧结,使其冶金性能得到

　　改善,有利于优质、高产和低耗的生产[7-8]。因此,烧结矿的优化配料是一项极其重要的工作。配料的目的在于,根据不同种类的铁矿石的化学成分,将原料矿进行合理的搭配,使混匀矿的化学成分符合烧结生产的要求。同时,配料中还可以用多种含铁废料替代铁矿石。

　　3　考虑性能的烧结矿配料优化

　　建立考虑性能优化的烧结优化配料原始模型如下[9]:

　　目标函数:max(S),max(η),max(RI)。

　　约束条件:包括产品成分,如品位、碱度等上下限约束、原料许用量约束、总量约束、非负约束等。文献[10]经过量实验得到的烧结矿还原度、利用系数、转鼓指数与各变量(包括碱度、点火温度等[11])的函数关系如下,xi的具体定义和约束条件见表1。