Помощь студентам в учебе
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПОДГОТОВКИ ТОПЛИВА ПО КАЧЕСТВЕННЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
|
Оглавление 3
Введение 5
Глава 1. Анализ существующих решений для задач подготовки сырья согласно физико-химическим требованиям 9
1.1 Описание технологического процесса подготовки топлива в
металлургическом производстве 9
1.2 Обзор существующих способов формирования шихты с заданными
физико-химическими показателями качества 11
1.3 Анализ существующих автоматизированных систем для задач
формирования шихты и штабелей 25
1.4 Постановка цели и задач исследования 32
Глава 2. Задача прогнозирования при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателям 34
2.1 Анализ существующих нейронных сетей для задач предсказания 34
2.2 Выбор и обоснование применения нейронной сети для задач
прогнозирования 45
2.3 Создание рекомендаций для формирования штабелей 48
Глава 3. Программная реализация автоматизированной системы поддержки принятия решений при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями 55
3.1 Анализ источников информации о химическом составе сырья и движении
сырья на складе 55
3.2 Разработка базы данных для системы 61
3.3 Разработка модулей и интерфейса системы помощи принятия решений. 68 Глава 4. Применение автоматизированной поддержки принятия решений
подготовки топлива по качественным показателям в металлургическом
производстве 79
4.1 Ввод данных в формы ввода и выгрузка данных для формирования
данных 79
4.2 Импорт данных и ввод ограничений для формирования рекомендации
рецепта 85
4.3 Формирование рекомендаций для составления смеси сырья 85
Заключение 88
Список литературы 91
Введение 5
Глава 1. Анализ существующих решений для задач подготовки сырья согласно физико-химическим требованиям 9
1.1 Описание технологического процесса подготовки топлива в
металлургическом производстве 9
1.2 Обзор существующих способов формирования шихты с заданными
физико-химическими показателями качества 11
1.3 Анализ существующих автоматизированных систем для задач
формирования шихты и штабелей 25
1.4 Постановка цели и задач исследования 32
Глава 2. Задача прогнозирования при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателям 34
2.1 Анализ существующих нейронных сетей для задач предсказания 34
2.2 Выбор и обоснование применения нейронной сети для задач
прогнозирования 45
2.3 Создание рекомендаций для формирования штабелей 48
Глава 3. Программная реализация автоматизированной системы поддержки принятия решений при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями 55
3.1 Анализ источников информации о химическом составе сырья и движении
сырья на складе 55
3.2 Разработка базы данных для системы 61
3.3 Разработка модулей и интерфейса системы помощи принятия решений. 68 Глава 4. Применение автоматизированной поддержки принятия решений
подготовки топлива по качественным показателям в металлургическом
производстве 79
4.1 Ввод данных в формы ввода и выгрузка данных для формирования
данных 79
4.2 Импорт данных и ввод ограничений для формирования рекомендации
рецепта 85
4.3 Формирование рекомендаций для составления смеси сырья 85
Заключение 88
Список литературы 91
Основным агрегатом для извлечения железа из железных руд является доменная печь. Топливом для доменного процесса служит кокс, который получают в коксовых печах из угольной шихты. От показателей качества угольной шихты зависят металлургические свойства кокса.
Поэтому в металлургической промышленности подготовка шихты является важным этапом производства. Важность подготовки шихты велика из-за того, что неоднородность химического состава шихты крайне отрицательно влияет на показатели доменного процесса.
Одним из наиболее распространённых и эффективных методов выравнивания сырья - это использование складов усреднения. Данный метод предполагает, что сырье укладывается в штабеля.
Шихту и штабеля надо формировать так, чтобы физико-химические показатели качества шихты соответствовали требованиям. При решении данной задачи возникают следующие проблемы:
1. исходное сырье поступает из различных источников, поэтому физикохимические показатели каждого сырья могут различаться;
2. с течением времени физико-химические показатели сырья из одного источника могут изменяться;
3. правила формирования штабелей на складе - регламент - согласуется заранее, на длительный срок и не могут быть изменены в процессе формирования штабелей.
Для уменьшения колебаний физико-химических показателей шихты постоянно разрабатываются новые методы, системы и технологии. Обзор предложенных решений для задачи формирования шихты с заданными физико-химическими показателями показал, что решения можно условно разделить на две категории. Первая категория предполагает полное изменение способов формирования шихты и штабелей, а вторая категория предполагает внедрение автоматизированных систем для мониторинга физико-химических показателей уже сформированной шихты.
Изменение способов формирования штабелей предполагают проведение глобальную перестройку систем формирования шихты, размещения и вида штабелей. В тоже время системы мониторинга внедряются уже на существующие системы складов без больших финансовых вложений и позволяют контролировать процесс формирования шихты в реальном времени. Но не предназначены для того, чтобы составлять регламент формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями исходного сырья, с планирование на длительный срок.
Цель работы состоит в разработке для металлургического производства системы поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей шихты по заданным физико-химическим требованиям на основе исходного сырья, поступающего из разных источников, с разными физико-химическими показателями.
Решаемые задачи:
1. Анализ источников информации о физико-химических показателях исходного сырья, поступающего на склад;
2. Анализ и выбор нейросетевой модели для прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья;
3. Разработка алгоритма прогноза физико-химических показателей качества шихты, исходя из прогноза показателей исходного сырья;
4. Разработка алгоритма формирования штабелей из исходного сырья, исходя из требований к физико-химическим показателям шихты в каждом отдельном штабеле;
5. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физикохимическими показателями.
Во время выполнения исследовательской работы было предложено:
1. применять L STM-нейросети для прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья для формирования шихты.
2. алгоритм, позволяющий из известных физико-химических
показателей исходного сырья оценивать значения физикохимических показателей качества получаемой шихты.
3. автоматизированная система поддержки принятия решений позволяющая рассчитать регламент формирования шихты и штабеля, исходя из требований к физико-химических показателям.
В результате решения поставленных задач были достигнуты следующие результаты:
1. В работе предложена структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для формирования регламента шихты и штабелей по заданным физико-химическим показателям.
2. Для предложенной структуры автоматизированной системы, на основе анализа источников информации о значениях физико-химических показателей исходного сырья, была предложена и создана информационная база данных.
3. Разработанная система позволяет в режиме реального времени вносить, просматривать и изменять, по необходимости, данные о размещении сырья на складе.
4. Для рассматриваемой автоматизированной системы предложено использовать нейронные сети для решения задачи прогноза значений физико-химических показателей исходного сырья.
5. Проведенный анализ нейронных сетей по скорости обучения и точности решения задач прогноза показал, что наиболее эффективным является применение LSTM-сети.
6. Для предлагаемой автоматизированной системы для решения задач регистрации поступающего на склад исходного сырья и его размещения, а также значений физико-химических исходного сырья был создан веб-интерфейс, модули регистрации и вывода данных, работающие с общей базой данных.
7. Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей с задыми физикохимическими показателями в настоящее время введена в эксплуатацию в Научно-техническом центре коксохимического производства ПАО «ММК».
8. Результаты эксплуатации показывает, что формируемая шихта и штабели по своим физико-химическим параметрам соответствуют регламенту.
По материалам диссертационной работы было опубликовано две статьи ВАК.
Поэтому в металлургической промышленности подготовка шихты является важным этапом производства. Важность подготовки шихты велика из-за того, что неоднородность химического состава шихты крайне отрицательно влияет на показатели доменного процесса.
Одним из наиболее распространённых и эффективных методов выравнивания сырья - это использование складов усреднения. Данный метод предполагает, что сырье укладывается в штабеля.
Шихту и штабеля надо формировать так, чтобы физико-химические показатели качества шихты соответствовали требованиям. При решении данной задачи возникают следующие проблемы:
1. исходное сырье поступает из различных источников, поэтому физикохимические показатели каждого сырья могут различаться;
2. с течением времени физико-химические показатели сырья из одного источника могут изменяться;
3. правила формирования штабелей на складе - регламент - согласуется заранее, на длительный срок и не могут быть изменены в процессе формирования штабелей.
Для уменьшения колебаний физико-химических показателей шихты постоянно разрабатываются новые методы, системы и технологии. Обзор предложенных решений для задачи формирования шихты с заданными физико-химическими показателями показал, что решения можно условно разделить на две категории. Первая категория предполагает полное изменение способов формирования шихты и штабелей, а вторая категория предполагает внедрение автоматизированных систем для мониторинга физико-химических показателей уже сформированной шихты.
Изменение способов формирования штабелей предполагают проведение глобальную перестройку систем формирования шихты, размещения и вида штабелей. В тоже время системы мониторинга внедряются уже на существующие системы складов без больших финансовых вложений и позволяют контролировать процесс формирования шихты в реальном времени. Но не предназначены для того, чтобы составлять регламент формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями исходного сырья, с планирование на длительный срок.
Цель работы состоит в разработке для металлургического производства системы поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей шихты по заданным физико-химическим требованиям на основе исходного сырья, поступающего из разных источников, с разными физико-химическими показателями.
Решаемые задачи:
1. Анализ источников информации о физико-химических показателях исходного сырья, поступающего на склад;
2. Анализ и выбор нейросетевой модели для прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья;
3. Разработка алгоритма прогноза физико-химических показателей качества шихты, исходя из прогноза показателей исходного сырья;
4. Разработка алгоритма формирования штабелей из исходного сырья, исходя из требований к физико-химическим показателям шихты в каждом отдельном штабеле;
5. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений при создании регламента формирования шихты и штабелей с заданными физикохимическими показателями.
Во время выполнения исследовательской работы было предложено:
1. применять L STM-нейросети для прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья для формирования шихты.
2. алгоритм, позволяющий из известных физико-химических
показателей исходного сырья оценивать значения физикохимических показателей качества получаемой шихты.
3. автоматизированная система поддержки принятия решений позволяющая рассчитать регламент формирования шихты и штабеля, исходя из требований к физико-химических показателям.
В результате решения поставленных задач были достигнуты следующие результаты:
1. В работе предложена структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для формирования регламента шихты и штабелей по заданным физико-химическим показателям.
2. Для предложенной структуры автоматизированной системы, на основе анализа источников информации о значениях физико-химических показателей исходного сырья, была предложена и создана информационная база данных.
3. Разработанная система позволяет в режиме реального времени вносить, просматривать и изменять, по необходимости, данные о размещении сырья на складе.
4. Для рассматриваемой автоматизированной системы предложено использовать нейронные сети для решения задачи прогноза значений физико-химических показателей исходного сырья.
5. Проведенный анализ нейронных сетей по скорости обучения и точности решения задач прогноза показал, что наиболее эффективным является применение LSTM-сети.
6. Для предлагаемой автоматизированной системы для решения задач регистрации поступающего на склад исходного сырья и его размещения, а также значений физико-химических исходного сырья был создан веб-интерфейс, модули регистрации и вывода данных, работающие с общей базой данных.
7. Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей с задыми физикохимическими показателями в настоящее время введена в эксплуатацию в Научно-техническом центре коксохимического производства ПАО «ММК».
8. Результаты эксплуатации показывает, что формируемая шихта и штабели по своим физико-химическим параметрам соответствуют регламенту.
По материалам диссертационной работы было опубликовано две статьи ВАК.
Для решения задачи формирования шихты с заданными показателями был проведен анализ способов формирования шихты и автоматизированных систем.
Новейшие разработки в области формирования шихты требуют от металлургического предприятия изменения структуры организации штабелей, внедрения новых устройств формирования шихты. Подобные шаги сложны в реализации и требуют больших материальных затрат. В тоже время автоматизированные системы позволяют сэкономить время и средства, так как внедряется на уже созданные предприятия.
Созданные на текущий момент автоматизированные системы для задач формирования шихты позволяют пользователю визуализировать состояние шихты и проводить мониторинг состояния шихты и штабеля.
Но у имеющихся автоматизированных систем есть недостаток - они существуют только для мониторинга и не могут быть использованы для формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями, а также системы не позволяют планировать на месяц или несколько месяцев вперед.
Представленные программно-аппаратные комплексы позволяют
контролировать и оптимизировать процесс в оперативном режиме. Но если есть необходимость предсказать состояние склада и поступающего сырья на долгий период времени в будущем, до данные системы не очень эффективны, так как не могут быть недостаточно эффективны для планирования на продолжительный период в будущее.
Но при формировании шихты и штабелей возникают следующие проблемы:
1. исходное сырье поступает из различных источников, поэтому физикохимические показатели каждого сырья могут различаться;
2. с течением времени физико-химические показатели сырья из одного источника могут изменяться.
3. правила формирования штабелей на складе - регламент - согласуется заранее, на длительный срок и не могут быть изменены в процессе формирования штабелей.
Для решения проблем была предложена структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для формирования регламента шихты и штабелей по заданным физико-химическим показателям, а также была разработана информационная база данных, модули регистрации и вебинтерфейсы для работы с системой.
В разработанной автоматизированной системе было предложено использовать нейронные сети для решения задачи прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья. Согласно сравнению LSTM нейронная сеть является более эффективной, потому что имеет большую скорость обучения и дает меньшую среднюю ошибку для предсказанных значений.
Система помощи принятия решений состоит из трех модулей - модуль регистрации данных о результате лабораторного анализа, модуль о регистрации данных о движении сырья на складе, модуля составления рекомендации - и информационной базы данных.
Модуль регистрации данных о результате лабораторного анализа и модуль о регистрации данных о движении сырья на складе выполняет несколько функций - просмотр информации о результатах лабораторного анализа за выбранный интервал, ввод информации, изменение данных, выгрузка данных в Excel, импорт данных.
Это позволяет отслеживать источники исходного сырья и значения физикохимических показателей, а также изменение этих значений во времени. Применение нейронной сети позволяет спрогнозировать изменения физикохимических показателей сырья из одного источника в будущем.
Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей с задыми физико-химическими показателями в настоящее время введена в эксплуатацию в Научно-техническом центре коксохимического производства ПАО «ММК».
Результаты эксплуатации показывает, что формируемая шихта и штабели по своим физико-химическим параметрам соответствуют регламенту.
Новейшие разработки в области формирования шихты требуют от металлургического предприятия изменения структуры организации штабелей, внедрения новых устройств формирования шихты. Подобные шаги сложны в реализации и требуют больших материальных затрат. В тоже время автоматизированные системы позволяют сэкономить время и средства, так как внедряется на уже созданные предприятия.
Созданные на текущий момент автоматизированные системы для задач формирования шихты позволяют пользователю визуализировать состояние шихты и проводить мониторинг состояния шихты и штабеля.
Но у имеющихся автоматизированных систем есть недостаток - они существуют только для мониторинга и не могут быть использованы для формирования шихты и штабелей с заданными физико-химическими показателями, а также системы не позволяют планировать на месяц или несколько месяцев вперед.
Представленные программно-аппаратные комплексы позволяют
контролировать и оптимизировать процесс в оперативном режиме. Но если есть необходимость предсказать состояние склада и поступающего сырья на долгий период времени в будущем, до данные системы не очень эффективны, так как не могут быть недостаточно эффективны для планирования на продолжительный период в будущее.
Но при формировании шихты и штабелей возникают следующие проблемы:
1. исходное сырье поступает из различных источников, поэтому физикохимические показатели каждого сырья могут различаться;
2. с течением времени физико-химические показатели сырья из одного источника могут изменяться.
3. правила формирования штабелей на складе - регламент - согласуется заранее, на длительный срок и не могут быть изменены в процессе формирования штабелей.
Для решения проблем была предложена структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для формирования регламента шихты и штабелей по заданным физико-химическим показателям, а также была разработана информационная база данных, модули регистрации и вебинтерфейсы для работы с системой.
В разработанной автоматизированной системе было предложено использовать нейронные сети для решения задачи прогноза значений физикохимических показателей исходного сырья. Согласно сравнению LSTM нейронная сеть является более эффективной, потому что имеет большую скорость обучения и дает меньшую среднюю ошибку для предсказанных значений.
Система помощи принятия решений состоит из трех модулей - модуль регистрации данных о результате лабораторного анализа, модуль о регистрации данных о движении сырья на складе, модуля составления рекомендации - и информационной базы данных.
Модуль регистрации данных о результате лабораторного анализа и модуль о регистрации данных о движении сырья на складе выполняет несколько функций - просмотр информации о результатах лабораторного анализа за выбранный интервал, ввод информации, изменение данных, выгрузка данных в Excel, импорт данных.
Это позволяет отслеживать источники исходного сырья и значения физикохимических показателей, а также изменение этих значений во времени. Применение нейронной сети позволяет спрогнозировать изменения физикохимических показателей сырья из одного источника в будущем.
Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по формированию шихты и штабелей с задыми физико-химическими показателями в настоящее время введена в эксплуатацию в Научно-техническом центре коксохимического производства ПАО «ММК».
Результаты эксплуатации показывает, что формируемая шихта и штабели по своим физико-химическим параметрам соответствуют регламенту.
