面向工序装置尺度的钢铁制造流程一体化智能调度建模与仿真

The unified control over the entire steel manufacturing process is the key to realize the process-wide intelligent scheduling. Aiming at this, the research, based on the metallurgical process engineering theory and big data modeling, will focus on the following four aspects: (1) Based on the metallurgical process engineering theory, the procedure device process time-factors are to be analyzed and a device-scale unified static production planning optimization model is to be built for the manufacturing contract decomposition and production planning, then the model is to be solved for different optimization targets. (2) Based on the static optimization model above, the big data platform and the data driving technology are to be introduced to study the influence law of the production practice on the static production plan. Then an input-output model is to be built for the practical stimulation to production plan respondent adjustment. (3) Couple the two models above to realize the device-scale unified dynamic intelligent scheduling in the entire steel manufacturing process, and this coupling is to be simulated for the verification of its effectiveness. (4) The evaluation indexes and evaluation system for the operation statuses both in the device-scale and in the process-wide-scale are to be studied, which offers a supportive base for the intelligent manufacturing in the steel manufacturing process.

要实现钢铁流程的智能制造，全流程一体化管控是基础。本项目以实现工序装置尺度的全流程一体化管控为目标，应用冶金流程工程学和大数据建模的方法，开展四个方面的研究：1）应用冶金流程工程学原理，解析工序装置过程时间因素，建立应用于合同分解和生产计划定制的工序装置尺度一体化静态生产计划数学模型，对不同优化目标求解；2）在面向工序装置尺度的全流程一体化静态生产计划优化的基础上，引入大数据平台和数据驱动技术，研究实际生产状态对静态生产计划执行过程的影响规律，建立分层次的生产状态刺激-生产计划调整响应的输入-输出模型；3）将以上两个模型耦合，以实现钢铁流程工序装置尺度的全流程一体化动态智能调度；并利用仿真平台进行仿真，研究其有效性；4）研究工序装置尺度和流程整体尺度的生产运行评价指标和评价体系。研究结果将为钢铁流程的智能制造提供基础支撑。

钢铁行业是传统产业，同时也是未来国民经济发展不可或缺的基础行业。进入新世纪后，德国首先提出工业4.0的概念，中国也随之提出了先进制造2025的发展战略，以先进信息技术为代表的新经济在高速发展并向传统行业渗透。钢铁工业与以信息技术为代表的新技术融合，必然走向智能制造和绿色制造。建立以智能制造和绿色制造为手段的全新钢铁制造流程是实现当代钢铁工业创新发展的重要途径。该研究应该是当前乃至未来一段时间研究的热点。.该项目以典型钢铁制造流程工序装置（包括工艺设备和运输设备）为研究对象，以实现对生产运行过程的“管控一体化”，达到精益生产、精细化管理为目标，拟基于物质流和信息流耦合关系的研究，采用数学建模和数据驱动相结合的方法进行全流程的研究。项目取得以下主要进展及成果：① 面向工序装置尺度的全流程一体化静态生产计划优化编制的建模与求解。集成已有生产计划制定方法，以用户合同为起点，直接制定工序装置尺度的生产计划，实现全流程工序装置尺度的一体化静态生产计划编制。② 基于实际生产过程状态的全流程不同尺度上的刺激-响应输入-输出模型研究。着眼于炼钢厂天车调度模型，在完全反应调度策略的规则调度下，对比了以任务类型，以任务释放时刻，和以天车状态确定天车优先级的三种方式。③ 面向具体生产过程的全流程一体化动态智能调度仿真。以京唐钢铁公司为研究对象，使用Plant Simulation软件建立了“全三脱”炼钢过程的仿真模型，并用冶金流程学理论分析与优化物质流运行过程。④ 工序装置尺度和流程整体尺度运行的评价指标与评价体系研究。结合炼钢人员的经验和本人的研究，提出或改进了流程生产运行评价的工具和指标。利用Flexsim仿真软件，建立了4种不同的从KR到连铸的仿真模型，探究了不同评价指标下生产流程的具体运行表现。项目研究成果对于钢铁企业智能制造的开发和应用具有指导性意义，为钢铁企业的转型升级具有较大的潜在价值。