一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法及系统技术方案

一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法及系统，所述方法通过利用深度神经网络对煤种的化学成分、物理特性及相关成本数据进行分析，预测不同配煤方案的焦炭质量、成本和环保指标；自适应遗传算法则基于神经网络的预测结果，动态调整配比，寻找最优化的配煤方案；所述多目标配煤优化系统集成了数据预处理、特征提取、模型训练、优化决策模块，使得整个优化过程更加高效；本发明专利技术能够有效地整合和处理相关数据，实时调整配煤策略，同时优化多个目标，以更有效地应对实际生产中的复杂情况，能够更准确、灵活地预测和优化配煤方案，能为炼焦行业带来明显的经济和环境双重收益，提升企业的竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及煤炭混配，尤其涉及一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法及系统。

技术介绍

1、煤炭作为焦化生产的主要原料，其品质对焦炭的质量和生产成本具有决定性影响。传统的配煤过程依赖于经验和试验，不仅效率低下，而且很难准确应对煤质波动和市场需求的变化。随着信息技术和人工智能的发展，尝试通过算法优化配煤过程，以提升焦炭质量和降低成本已成为行业发展的趋势。

2、在当前的技术背景中，针对炼焦过程中的配煤优化问题，已经发展了一系列算法和技术，主要包括遗传算法、粒子群优化算法以及神经网络。这些技术主要侧重于从给定的煤种特性中寻找到最佳的配比方案，以达到提升焦炭质量和降低成本的目的。例如，firlyrachmadiyabaskoro在文献《mult i-objective optimization on total cost andcarbon dioxide emissio n of coal supply for coal-fired power plants inindonesia》中提出采用混合整数线性规划进行配煤比例优化，针对降低总成本和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，所述步骤S1中的单煤特性包括：硫分、挥发分、灰分、粘结指数、胶质指数、胶质厚度；所述配比信息指各种煤在配煤过程中的比例；焦炭的质量指标数据包括：灰分、硫分、挥发分、抗碎强度、耐磨性、反应性、反应后强度。

3.根据权利要求1所述的基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，对采集数据进行预处理,并按照训练集60％，验证集20％，测试集20％的比例划分。

4.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，所述步骤s1中的单煤特性包括：硫分、挥发分、灰分、粘结指数、胶质指数、胶质厚度；所述配比信息指各种煤在配煤过程中的比例；焦炭的质量指标数据包括：灰分、硫分、挥发分、抗碎强度、耐磨性、反应性、反应后强度。

3.根据权利要求1所述的基于智能算法的焦炭生产多目标配煤优化方法，其特征在于，所述步骤s2中，对采集数据进行预处理,并按照训练集60％，验证集20％，测试集20％的比例划分。

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【专利技术属性】
技术研发人员：叶锋，陈赞，李明培，弋俊辉，
申请(专利权)人：陕西投资集团创新技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：