一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法技术

本发明专利技术涉及种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，包括如下步骤：S1、根据产品参数选择原料种类，所述的参数包括品级、硫基/氯基、氯离子上限参数；S2、为选择的原料种类建立变量；S3、所有原料的用量和单位价格乘积之和作为成本目标函数；S4、计算复合肥N、P、K三种养分含量，计算方法为：各原料质量与其养分乘积之和除以台时；S5、分别以包括产品品级容许波动范围、氯离子上限、化学反应、工艺约束构建约束不等式；S6、求解，得到满足要求的养分、成本最低、满足生产工艺的原料配比。满足生产工艺的原料配比。满足生产工艺的原料配比。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法


[0001]本专利技术属于工业数字化和智能化
，提供了一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法。

技术介绍

[0002]目前研究结果表明，中控复合肥的养份不稳定，存在两种情况：一是低于国标要求，这种情况下，需要与高养份的产品进行混合，得到满足国标要求的产品；二是养份高于国标要求，每高出一个百分点，大约增加成本20～30元。这两种情况，都需要进行后期的混合，严重的增加了生产成本。同时，随着国际国内市场变化，原料价格波动较大，而多数企业一直沿用同一个原料配方去生产，不能实现动态及时调整，则导致成本较大，存在很大的(成本)降低空间。
[0003]国内的复合肥生产工艺主要为喷浆造粒、氨化造粒等，主要过程是酸碱中和以及物理混合，并无复杂的化学反应，但是由于生产系统时间滞后大(从原料进入管式反应器到中控造粒大约40分钟)、设备中原料留存、冲料、原料养份波动等因素，导致复合肥的养份波动较大。
[0004]目前，规划技术已经越来越多地应用于工业生产，针对目标和约束条件不同，分为线性和非线性规划两大类，针对变量的取值形式又可分为整数规划与非整数规划。
[0005]基于上述复合肥的原料配比以及生产工艺问题，如何利用工业化技术设计出一种原料配比方法应用于工业生产成为本领域研究的方向。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，对于原料配比，目标函数为各原料单价与质量乘积之和，约束条件也是线性的，因此建立线性规划模型，采用线性求解器求解，变量的取值可为小数。基于线性规划的原料配比综合考虑了原料的价格波动、工艺约束、产品品级等因素，每次切换到新的品级的产品，模型求解出既满足养份要求、又符合工艺、还能满足成本最低的原料配比方案，并推荐给中控操作员。综合考虑原料价格、工艺、品级要求等因素，构建约束不等式，求解出成本最低的原来配比方案。
[0007]为了实现以上目的，本专利技术的技术方案为：一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，包括如下步骤：
[0008]S1、根据产品参数选择原料种类，所述的参数包括品级、硫基/氯基、氯离子上限参数；
[0009]S2、为选择的原料种类建立变量；
[0010]S3、所有原料的用量和单位价格乘积之和作为成本目标函数；
[0011]S4、计算复合肥N、P、K三种养分含量，计算方法为：各原料质量与其养分乘积之和除以台时；
[0012]S5、分别以包括产品品级容许波动范围、氯离子上限、化学反应、工艺约束构建约
束不等式；
[0013]S6、求解，得到满足要求的养分、成本最低、满足生产工艺的原料配比。
[0014]进一步的，步骤S2中将选择的原料名称作为优化求解模型的变量，变量表示对应原料的质量；
[0015]步骤S3中各原料质量与单位价格乘积之和作为成本最小化，作为目标函数；
[0016]步骤S4中计算复合肥N、P、K三种养分含量，计算方法为：各原料质量与其养分乘积之和除以台时，总养分含量为三种养分之和除以台时。
[0017]再进一步的，步骤S5中容许波动范围：N、P、K单个养份大于或等于品级要求的百分之1.5、总养分大于或等于品级要求的百分之0.5，小于或等于品级的百分之0.2。
[0018]再进一步的，步骤S5中所述氯离子上限：对应高、中、低氯的产品，中控样品的氯离子含量上限分别为30％、15％、3％，构建约束不等式时，根据原料中氯离子含量做计算中控样品的氯含量，令其低于氯离子上限，由此限制含氯原料的占比；所述化学反应为：液氨与硫酸、磷酸的反应为中和反应，进入管式反应器与液氨分布器的液氨与硫酸与磷酸完全中和；所述工艺约束为：管式反应器进口承受压力是设定的；尿素或磷酸一铵二者不都为零。
[0019]进一步的，步骤S1中所述硫基/氯基：硫基复合肥不使用氯化钾作为原料，氯基单独使用氯化钾或者同时使用氯化钾和硫酸钾作为原料。
[0020]再进一步的，步骤S1中根据品级、硫基/氯基、氯离子上限参数，选择原料种类：如果是硫基，则钾原料选择硫酸钾；如果是氯基，则钾原料选择氯化钾；根据氯离子上限，如果是低氯产品，则填料选择硫酸铵；每个品级使用的原料都包括硫酸、液氨、磷酸一铵、尿素、填料、钾盐，磷酸；如果切换品级时产生了废料，则使用废料；
[0021]步骤S2中将选择的原料名称作为优化求解模型的变量，所述变量是对应原料的质量，所述变量为：尿素(urea)、磷酸一铵(MAP)、氯化钾(KCl)、硫酸钾(K2SO4)、氯化铵(NH4Cl)、硫酸铵[(NH4)2SO4]、氯化铵(NH4Cl)，对于品级切换时产生的废料(last_prod)以及液体原料((包括液氨(NH3)、磷酸(H3PO4)、硫酸(H2SO4))不做调整；只读取废料和液体原料并计算其质量和氮磷钾含量；
[0022]步骤S3中各原料质量与单位价格乘积之和作为成本最小化，作为目标函数，具体为：遍历选取的原料种类，将原料作为Pyomo模型的变量，每个变量乘以其每吨价格并求和则为总的成本，成本表达式作为目标函数；
[0023]目标函数obj_expr+＝x*raw_price[x]，其中x表示原料，raw_price是字典，raw_price[x]表示原料x的吨价格；
[0024]步骤S4中计算复合肥氮、磷、钾三种养分含量，计算方法为：(1)遍历选取的原料种类，如果该原料含有氮、磷或钾，则总的氮、磷、钾的质量分别等于该原料与其氮、磷、钾的质量分数相乘并求和；(2)根据读取的废料和液体原料的质量乘以相应的氮、磷、钾的质量分数，得到原料中已有的氮、磷、钾的质量；(3)计算的氮、磷、钾的总质量分别加上原料中已有的氮、磷、钾的质量，再除以台时，得到总养分含量；
[0025]步骤S5中分别以包括产品品级容许的养分波动范围、氯离子上限、化学反应、工艺约束构建约束不等式，对中控复合肥的N、P、K和总养分做约束；
[0026]约束条件如下：
[0027](1)钾含量约束为：
[0028]Model.Constraint1＝pyo.Constraint(expr＝formula[“k”]‑
0.002<＝k_mass+already_k<＝formula[“k”]+0.002)/formla[“capa”][0029]其中，k_mass是由固体原料氯化钾(KCl)、硫酸钾(K2SO4)计算出的钾的含量，而already_k表示废料中包含的钾的质量，Model是pyomo.Model()创建的对象，fomula[“capa”]表示台时，formula[“k”]表示品及要求的钾含量，0.002表示允许的波动范围；
[0030](2)氮含量约束为：
[0031]Model.Constraint2＝pyo.Constraint(expr＝formula[“n”]‑<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据产品参数选择原料种类，所述的参数包括品级、硫基/氯基、氯离子上限参数；S2、为选择的原料种类建立变量；S3、所有原料的用量和单位价格乘积之和作为成本目标函数；S4、计算复合肥N、P、K三种养分含量，计算方法为：各原料质量与其养分乘积之和除以台时；S5、分别以包括产品品级容许波动范围、氯离子上限、化学反应、工艺约束构建约束不等式；S6、求解，得到满足要求的养分、成本最低、满足生产工艺的原料配比。2.根据权利要求1所述的一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于：步骤S2中将选择的原料名称作为优化求解模型的变量，变量表示对应原料的质量；步骤S3中各原料质量与单位价格乘积之和作为成本最小化，作为目标函数；步骤S4中计算复合肥N、P、K三种养分含量，计算方法为：各原料质量与其养分乘积之和除以台时，总养分含量为三种养分之和除以台时。3.根据权利要求1或2所述的一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于：步骤S5中容许波动范围：N、P、K单个养份大于或等于品级要求的百分之1.5、总养分大于或等于品级要求的百分之0.5，小于或等于品级的百分之0.2。4.根据权利要求1或2所述的一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于：步骤S5中所述氯离子上限：对应高、中、低氯的产品，中控样品的氯离子含量上限分别为30％、15％、3％，构建约束不等式时，根据原料中氯离子含量做计算中控样品的氯含量，令其低于氯离子上限，由此限制含氯原料的占比；所述化学反应为：液氨与硫酸、磷酸的反应为中和反应，进入管式反应器与液氨分布器的液氨与硫酸与磷酸完全中和；所述工艺约束为：管式反应器进口承受压力是设定的；尿素或磷酸一铵二者不都为零。5.根据权利要求1或2所述的一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于：步骤S1中所述硫基/氯基：硫基复合肥不使用氯化钾作为原料，氯基单独使用氯化钾或者同时使用氯化钾和硫酸钾作为原料。6.根据权利要求1或2所述的一种基于线性规划的工业智能的复合肥原料配比方法，其特征在于：步骤S1中根据品级、硫基/氯基、氯离子上限参数，选择原料种类：如果是硫基，则钾原料选择硫酸钾；如果是氯基，则钾原料选择氯化钾；根据氯离子上限，如果是低氯产品，则填料选择硫酸铵；每个品级使用的原料都包括硫酸、液氨、磷酸一铵、尿素、填料、钾盐，磷酸；如果切换品级时产生了废料，则使用废料；步骤S2中将选择的原料名称作为优化求解模型的变量，所述变量是对应原料的质量，所述变量为：尿素(urea)、磷酸一铵(MAP)、氯化钾(KCl)、硫酸钾(K2SO4)、氯化铵(NH4Cl)、硫酸铵[(NH4)2SO4]、氯化铵(NH4Cl)，对于品级切换时产生的废料(last_prod)以及液体原料((包括液氨(NH3)、磷酸(H3PO4)、硫酸(H2SO4))不做调整；只读取废料和液体原料并计算其质量和氮磷钾含量；步骤S3中各原料质量与单位价格乘积之和作为成本最小化，作为目标函数，具体为：遍
历选取的原料种类，将原料作为Pyomo模型的变量，每个变量乘以其每吨价格并求和则为总的成本，成本表达式作为目标函数；目标函数obj_expr+＝x*raw_price[x]，其中x表示原料，raw_price是字典，raw_price[x]表示原料x的吨价格；步骤S4中计算复合肥氮、磷、钾三种养分含量，计算方法为：(1)遍历选取的原料种类，如果该原料含有氮、磷或钾，则总的氮、磷、钾的质量分别等于该原料与其氮、磷、钾的质量分数相乘并求和；(2)根据读取的废料和液体原料的质量乘以相应的氮、磷、钾的质量分数，得到原料中已有的氮、磷、钾的质量；(3)计算的氮、磷、钾的总质量分别加上原料中已有的氮、磷、钾的质量，再除以台时，得到总养分含量；步骤S5中分别以包括产品品级容许的养分波动范围、氯离子上限、化学反应、工艺约束构建约束不等式，对中控复合肥的N、P、K和总养分做约束；约束条件如下：(1)钾含量约束为：Model.Constraint1＝pyo.Constraint(expr＝formula[“k”]
‑
0.002&lt;＝k_mass+already_k&lt;＝formula[“k”]+0...

【专利技术属性】
技术研发人员：马健，芮强，吴昊，
申请(专利权)人：合肥力拓云计算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：