资源利用与能耗约束下铁矿采选品位的智能优化

发布时间：2017-10-04 07:42

  本文关键词：资源利用与能耗约束下铁矿采选品位的智能优化

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【摘要】：集成非线性目标规划模型与差分进化(DE)及神经网络(ANN)等智能算法,提出了资源利用和节能降耗约束下铁矿采选生产品位的动态优化方法。首先建立以截止品位和入选品位为决策变量,精矿产量、资源利用率、总用电量以及经济效益为目标约束的非线性目标规划模型,模型中包括损失率、选矿金属回收率和采选成本三个非线性函数;然后将所构建的非线性目标规划模型转化成无约束优化问题,将DE的高效寻优能力和ANN的建模功能相结合,构成DE-ANN算法来搜索最优采选品位组合;最后以D铁矿为例进行研究,结果表明了所提出方法的有效性。该方法综合考虑了资源利用、节能降耗等因素,为新时期铁矿的采选品位优化提供了科学可行的思路。
【作者单位】： 广东工业大学管理学院;
【关键词】： 采选品位 智能优化 非线性目标规划 资源利用 能耗
【基金】：国家自然科学基金项目(71303061,71301030) 教育部人文社科研究项目(11YJCZH057)
【分类号】：F426.1
【正文快照】： 0引言作为钢铁产业链的源头,同时是金属矿山的典型代表,铁矿企业如何改变粗放型的资源采选管理模式,加强铁矿资源节约利用,降低能耗,对钢铁行业及矿业实现可持续发展具有重要示范意义。因而,铁矿实际生产决策中有必要考虑资源节约与节能降耗两个目标。资源节约,是指尽量减少铁

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