鄭浩天

摘要：煤化工行業(yè)對于我國的發(fā)展尤為重要，而美化工行業(yè)中，氣化爐的配煤方式不僅僅會影響到煤化工行業(yè)的配煤成本，還關系到相關企業(yè)的發(fā)展。為了讓氣化爐的配煤方案最優(yōu)化，就要以成本為最終的目標，而約束條件則是產(chǎn)氣量，利用數(shù)學建模的方式進行相關運算，進而對氣化爐的配煤方式進一步優(yōu)化，讓煤化工行業(yè)能夠有更好的發(fā)展。

關鍵詞：配煤成本，配煤優(yōu)化，氣化爐

引言

煤炭是中國乃至世界的基本能源來源，也是工業(yè)原料的最主要來源，而中國更是需要大量使用煤炭來進行工業(yè)的發(fā)展。早在二十世紀中期，煤炭作為提供能源的重要原料，在我國的能源消費結構中就占有90%的高比例。到了二十世紀中后期，隨著石油的發(fā)現(xiàn)以及科學化的開采，煤炭在能源消費結構中才有所下降，但仍超半數(shù)?；瘜W工業(yè)對于煤炭的需求量極大，在該行業(yè)中，每年的煤炭消費量占我國總煤炭消費量的11.5%，由此看來，煤炭的高效使用以及煤炭資源的合理利用有著重要的意義。

而多種動力配煤可以改變煤炭原有的物理特性，對于燃燒特性也會有一定的改變，這種改變能夠讓煤炭達到燃燒設備對于煤炭質量的要求，從而達到提高煤炭燃燒速率，也能夠降低相關企業(yè)的生產(chǎn)成本，合理地配煤方式能夠減少煤炭因燃燒所產(chǎn)生的各類污染物，減少污染物的排放。現(xiàn)如今，多數(shù)的類似企業(yè)依然按照經(jīng)驗進行配煤，而且多數(shù)配煤方式都是以兩種煤炭摻配的形式進行。毫無疑問，這種方式的配煤能夠達到一定的效果，但實際上這只是經(jīng)驗之談，對于實際的配煤方式的相關理論的形成的指導性并不是特別的強，而且沒有大量數(shù)據(jù)的支撐，也不能夠判斷配煤能否滿足氣化爐的需求。換言之，這種經(jīng)驗驅使的配煤方式很難達到配煤最優(yōu)化的效果。在大數(shù)據(jù)充斥著我們生活的時代，充分利用數(shù)據(jù)驅動建立模型的方式去進行配煤優(yōu)化，是當下最簡單便捷的方式，而如何利用數(shù)據(jù)驅動進行氣化爐配煤的優(yōu)化，是相關行業(yè)人員需要研究的重點問題。

一、建立數(shù)學模型

現(xiàn)如今，多數(shù)煤化工企業(yè)的氣化爐可用的煤的種類較多，而企業(yè)多數(shù)是在眾多煤中選擇一種符合要求的煤作為原料煤進行氣化工作。要對配煤優(yōu)化方式進行研究，降低生產(chǎn)的成本，可以根據(jù)企業(yè)所在地的煤炭資源進行分析，按照氣化爐的要求，將多種煤進行線性摻配，并且記錄數(shù)據(jù)。在理論數(shù)據(jù)獲得以后，就能夠解決煤庫單煤庫存不足的情況下正常生產(chǎn)的問題，還能夠降低生產(chǎn)的成本。

線性配煤的方式實際上要以入爐的煤質量要求以及最低成本作為約束，對其他煤炭與主要使用的煤進行線性沒配，以此得到多種配煤的比例。利用數(shù)學模型，對配對的煤的組合加參數(shù)進行線性計算，最終得出各組煤的煤質量數(shù)據(jù)。在數(shù)學模型建立過程中，輸入數(shù)據(jù)應當是氣化爐在實際生產(chǎn)過程中的配煤質量以及消耗的煤的重量數(shù)據(jù)，而最終的輸出數(shù)據(jù)應當是產(chǎn)出的合成氣的數(shù)據(jù)，利用網(wǎng)絡建設以數(shù)據(jù)驅動的模型，以此進行產(chǎn)氣量的最終預測，再利用這一結果進一步分析搭配好的煤的經(jīng)濟效益，與成本進行對比，最終再對配煤iLike進行簡單的調整，已達到成本最低的目的。

二、主要參數(shù)的選取

根據(jù)氣化爐現(xiàn)有的燃燒性能，配煤的限制因素包含水分、灰分、揮發(fā)分、固碳含量、硫含量等多種因素，而在配煤的過程中，這些因素應當作為約束條件，并且將其應用于各類大數(shù)據(jù)驅動模型之中。當然，這些因素的參與，會讓模型變得更加的復雜，其計算難度也會大大增加，更有可能會出現(xiàn)約束條件過多導致模型無法完全滿足所有條件的情況。因此在建立模型前，需要對這些影響因素進行分類，對于強關聯(lián)性的因素例如灰分、全水分、固定碳因素具有強關聯(lián)性，可用灰分作為主要參數(shù)，只要一個參數(shù)滿足條件，其他參數(shù)也能夠滿足。類似操作方式還能將其他的約束因素進行分組，并且選出較有代表性的因素作為目標函數(shù)的主要約束條件，以此確定最終用于模型的約束條件，簡化模型。

約束參數(shù)確定以后，就必須要對參數(shù)的具體范圍進行確認，首先參數(shù)范圍必須要符合氣化爐的設計要求，這是基礎要求，所有的設計都是為了能夠讓氣化爐的效率最大限度的進行高，因此氣化爐的設計要求應當擺在首位。其次，需要對氣化爐的產(chǎn)出合成器與煤炭消耗量的比例作為參照的標準，而這個比例越高，產(chǎn)能也就越高，相對應的煤質也就越好。選擇參數(shù)范圍時，可以利用平均數(shù)的方式將數(shù)據(jù)進行分類聚集，最終選出最好的參數(shù)約束范圍。

三、目標函數(shù)的設定

對于煤化工企業(yè)來說，降低原料的成本才是最關鍵的，這也是眾多企業(yè)追求的目標。而數(shù)據(jù)驅動下的氣化爐配煤優(yōu)化的計算模型可以根據(jù)實際的情況設定目標函數(shù)。例如有i種單煤參與配煤，那么第i種單煤的運輸成本和單價的總和就設定為Ai，配煤比例為Xi，而設定的函數(shù)為F（x），那最終目標函數(shù)的模型可以用下式表示：

而煤化工企業(yè)可以選擇用企業(yè)所使用的單煤的煤質參數(shù)進行設定，以價格最低化為優(yōu)化的最終目標，而此函數(shù)實際上就是最小值，而帕累托的自由算法能夠有效地解決最大值以及最小值的問題。企業(yè)在進行函數(shù)預設以后，就可以根據(jù)預設的函數(shù)在計算機上形成一套可以計算配煤最優(yōu)化的算法流程，利用建模以及優(yōu)化算法去進行仿真求解，最終得出最優(yōu)化的煤質配比。

將優(yōu)化后的配煤方案與企業(yè)原有的配煤方案進行對比，能夠得到相對應的煤的煤質參數(shù)，經(jīng)過對比后不難發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化后的配煤方式雖然與單煤的煤質差距很小，但實際上在價格上來說，經(jīng)過優(yōu)化的配煤方式的在價格上會比原有的配煤方式要低得多，也就是說，這種形式的配煤優(yōu)化是可用的。

實際上，如今不少的企業(yè)為了降低成本，一直都在致力于相關的研究，但就目前研究情況看來主流的配煤方式依然主要分為兩種，一種是按照工作經(jīng)驗用不斷試驗的方式進行配煤比例的試探，這種方式多數(shù)是按照平均比例來進行的，而配煤比例也是按照平均值去進行的，然后再不斷地進行調整，在配煤完成后，再根據(jù)實際的情況去進行試驗，方才找出最好方案。但實際上，這種方式有很大的不確定因素的存在，在嘗試的過程中，可能會發(fā)生的對氣化爐的損害又或者是對成本的影響都是不得而知的，其中所承擔的風險也會相對較高。而另一種方法則是以一種價格高且質量好的煤作為主煤，用一種低的煤作為輔煤進行搭配，而且主煤的比例不斷的下降，以下降式的模式進行配煤，并且最后將配得的煤進行燃燒，記錄所得到的數(shù)據(jù)。經(jīng)過多次的試驗所得出來的數(shù)據(jù)去進行配比的調整，最終得出一個主煤的最小比例，而從成本上來說，主煤的比例越小，成本也就越低。實際上，這種方式的可行性極強，只是需要耗費的時間以及人力物力會相對較多，而且最終得出的比例也并不是最準確的比例，這個比例相對比較模糊，因此一旦出現(xiàn)某一煤質發(fā)生變化時，相關的嘗試就需要再次啟動，并且要重復以往的所有做法，這將會再次投入大量的成本，該配煤方式的適用條件極其狹窄，不能夠真正做到配煤效益最大化以及成本最小化。

從整體上來看，基于數(shù)據(jù)驅動的數(shù)學建模的方式能夠準確的獲得煤質的參數(shù)，還能夠得出配出煤的成本價格，以這種方式進行的配煤優(yōu)化漠視能夠有效解決煤產(chǎn)量不足的問題，還能夠為煤化工企業(yè)有效的降低生產(chǎn)成本。而混配煤得到了煤質參數(shù)以后，可以對所配的煤質進行全面的了解以及分析，這種分析方式通常會選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模，最終通過各種參數(shù)進行分析，得出最終所配煤的產(chǎn)氣量。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模實際上是模仿動物的神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式的并行信息處理的一種算法數(shù)學模型，而這種模型能夠調整內部大量的節(jié)點之間的關聯(lián)關系去處理所輸入的信息，并且最終輸出逼近期望值的輸出值。該模型可以通過設置合適的節(jié)點以及各種可能出現(xiàn)的函數(shù)等參數(shù)，在誤差范圍內得到準確的預測模型，對于相關企業(yè)來說，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建?？梢源蟠蠼档徒５碾y度，也能夠讓模型的建立更加迅速，為后續(xù)的數(shù)學模型的測試預留出足夠多的時間。

優(yōu)化配煤必須要根據(jù)需要又或者是實際的情況進行約束條件的設置，例如水分的約束，灰分的約束等等，再進行單煤煤種參數(shù)的輸入，最終結合各種數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。系統(tǒng)會根據(jù)預設的優(yōu)化方法進行配煤優(yōu)化，并且最后進行配煤微調，最終得出配煤結果。在結果獲得以后系統(tǒng)還會對產(chǎn)氣量進行模擬計算輸出最終的產(chǎn)氣量，并且在綜合兩種結果的前提下進行對比，評價給配煤效果的優(yōu)良中差。

四、結語

配煤優(yōu)化是現(xiàn)如今煤化工企業(yè)降低成本，提高效率的一個重要途徑，而傳統(tǒng)的配煤優(yōu)化具有消耗時間長，消耗人力物力過多的缺點，對于美化工企業(yè)來說投入過大，因此最終優(yōu)化的結果并不能給企業(yè)帶來過多的改變。而基于數(shù)據(jù)驅動的數(shù)學建模的模式進行配煤優(yōu)化則能夠很好地解決這些缺點，可以用最好的方式進行配煤優(yōu)化，以此解決煤化工企業(yè)的單煤儲備不足的問題，還能夠降低成本，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，對于煤化工企業(yè)的發(fā)展而言，這種配煤優(yōu)化模式更有優(yōu)勢。

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