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钢铁企业氧气系统决策分析与优化模型研究

作　者: 杨见博
导　师: 杜涛
学　校: 东北大学
专　业: 热能工程
关键词: 钢铁企业氧气系统决策优化节能经济性
分类号: TF083
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 8次
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内容摘要

氧气作为钢铁企业生产必须的能源介质,是除煤气、蒸汽、电力外,占据第四位的重要能源介质,其地位不容忽视。钢铁企业氧气生产的经济性和氧气放散问题是当前面临的两个突出问题。根据对部分大中型钢铁企业的统计,制氧电耗约占钢铁企业电耗的1／7左右,氧气放散问题也比较突出,所以,对氧气系统经济性决策分析和优化将对钢铁企业的整体节能发挥重要作用。以此为研究背景,本文从氧气的生产、输送和使用方面对氧气系统的特性进行了分析,并对氧气放散进行分析；针对1000万吨级别钢铁企业,建立了氧气系统决策指标并分析,并以首钢京唐为例进行了验证分析；基于首钢京唐公司氧气系统,进行了氧气优化管理模型的研究,建立了氧气预测模型和优化分配模型,并对模型进行了求解和实例分析,取得了很好的优化和节能效果。本文主要研究内容如下：1.介绍了课题的研究背景和意义,以及钢铁企业氧气系统的研究现状,分析了目前研究取得的成就以及研究缺口。2.从氧气的发生、储存及输送、用户以及放散方面,对钢铁企业氧气系统的特性进行了分析,并建立了氧气动态平衡方程。通过分析可见氧气系统的时变性可导致氧气的供需不平衡,从而导致氧气的放散。所以为解决节能、氧气放散问题应该从其发生、输送、用户三方面综合进行。3.针对1000万吨级钢铁企业,对氧气发生端和用户端分别建立了氧气系统新的决策指标。并用新指标分别对大型化机组、制氧流程的选择以及制氧纯度的选择等进行了经济性决策分析,及对转炉用氧方案进行了评价分析。最后以首钢京唐为例,对所有指标进行了应用及分析。4.针对首钢京唐公司,进行了氧气优化管理模型研究。优化管理模型包括建立氧气用量预测模型及氧气优化分配模型。氧气用量预测模型依据人工神经网络(BP网络)原理建立,优化分配模型是针对正常生产状态、高炉休风以及空分停机三种情况分别建立。最后,借助MATLAB工具对模型进行了求解和实例分析。结果表明,模型具有很好的优化效果和节能效果,可用于对氧气的生产安排及管理。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-10
第1章绪论  10-20
  1.1 引言  10
  1.2 课题研究的背景及意义  10-13
    1.2.1 课题研究的背景  10-13
    1.2.2 课题研究的意义  13
  1.3 钢铁企业氧气系统的研究现状  13-17
    1.3.1 氧气系统决策研究现状  13-14
    1.3.2 氧气的预测和调度研究现状  14-17
  1.4 本文主要研究内容  17-20
第2章钢铁企业氧气系统特性分析  20-30
  2.1 氧气系统的组成  20
  2.2 氧气系统特性分析  20-27
    2.2.1 氧气发生系统特性  21-23
    2.2.2 氧气存储与输送系统特性  23-24
    2.2.3 氧气用户用氧特性  24-27
  2.3 氧气放散特性分析  27-30
第3章氧气系统决策分析  30-46
  3.1 氧气生产端决策指标  30-36
    3.1.1 氧气相对综合电耗  30-31
    3.1.2 产品综合经济效益  31-33
    3.1.3 制氧相对电耗  33-36
  3.2 氧气用户端决策指标  36-39
    3.2.1 用氧均衡程度分析  37-38
    3.2.2 用氧均衡度指标  38-39
  3.3 首钢京唐公司氧气系统决策分析  39-46
    3.3.1 首钢京唐概况  39-40
    3.3.2 首钢京唐氧气系统概况  40-41
    3.3.3 决策指标的应用及分析  41-46
第4章首钢京唐公司氧气优化管理模型研究  46-76
  4.1 钢铁企业用氧量预测模型  46-58
    4.1.1 神经网络(BP网络)的原理及结构  46-50
    4.1.2 MATLAB简介  50
    4.1.3 预测模型的建立  50-56
    4.1.4 预测结果分析  56-58
  4.2 氧气优化分配模型  58-66
    4.2.1 正常生产氧气分配模型  58-62
    4.2.2 高炉休风用氧模型  62-64
    4.2.3 空分停机用氧模型  64-66
  4.3 模型的算法与求解  66-70
    4.3.1 模型的算法  66-69
    4.3.2 模型的求解  69-70
  4.4 实例分析  70-76
    4.4.1 实例分析一  70-72
    4.4.2 实例分析二  72-76
第5章结论与展望  76-78
  5.1 结论  76-77
  5.2 研究展望  77-78
参考文献  78-82
致谢  82

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