本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種銅基固廢配料優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、銅基固廢冶煉配料的過程中約束條件較多、各原料之間相互影響，通過人的主觀經(jīng)驗(yàn)難以找到最佳的配料比。目前，主要還是人工憑借經(jīng)驗(yàn)對銅基固廢冶煉的配料過程進(jìn)行計(jì)算。這種配料方法人為局限性大，缺乏一定的科學(xué)性，且人工操作與計(jì)算過程中缺乏穩(wěn)定性，容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種銅基固廢配料優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于將配料指標(biāo)參數(shù)加入到銅基固廢配料優(yōu)化模型中，并基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化求解，得到最佳的配料方案。

2、本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提出一種銅基固廢配料優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、將銅基固廢的原料配比作為決策變量；

5、根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)；

6、基于優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)所述決策變量和所述配料指標(biāo)參數(shù)建立銅基固廢配料優(yōu)化模型；

7、基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集。

8、在一實(shí)施方式，所述原料參數(shù)包括原料品味，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括成分約束，所述根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)，包括：

9、根據(jù)所述原料品味計(jì)算原料標(biāo)準(zhǔn)配料量；

10、根據(jù)所述原料標(biāo)準(zhǔn)配料量確定所述成分約束。

11、在一實(shí)施方式，所述原料參數(shù)包括原料庫存參數(shù)，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括庫存約束，所述根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)，包括：

12、根據(jù)所述原料庫存參數(shù)獲取當(dāng)前庫存數(shù)據(jù)和安全庫存數(shù)據(jù)；

13、獲取原料采購間隔時(shí)間數(shù)據(jù)；

14、根據(jù)所述當(dāng)前庫存數(shù)據(jù)、所述安全庫存數(shù)據(jù)和所述原料采購間隔時(shí)間數(shù)據(jù)獲取原料正常消耗時(shí)間數(shù)據(jù)；

15、根據(jù)所述原料采購間隔時(shí)間數(shù)據(jù)和所述原料正常消耗時(shí)間數(shù)據(jù)確定所述庫存約束。

16、在一實(shí)施方式，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括渣型約束，所述方法還包括：

17、獲取冰銅中銅的質(zhì)量分?jǐn)?shù)；

18、獲取銅基固廢原料中銅、鐵和二氧化硅的質(zhì)量分?jǐn)?shù)；

19、根據(jù)所述冰銅中銅的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，以及所述銅基固廢原料中銅、鐵和二氧化硅的質(zhì)量分?jǐn)?shù)獲取爐渣中的鐵硅比；

20、根據(jù)所述鐵硅比確定所述渣型約束。

21、在一實(shí)施方式，所述基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集，包括：

22、采用佳點(diǎn)集方法生成初始種群，并將所述初始種群作為當(dāng)前種群；

23、計(jì)算所述當(dāng)前種群中各個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值，并對各所述目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行歸一化；

24、基于二進(jìn)制錦標(biāo)賽在所述當(dāng)前種群中選擇目標(biāo)個(gè)體，并對所述目標(biāo)個(gè)體進(jìn)行交叉和變異操作，得到子代種群；

25、基于信息熵法對所述子代種群進(jìn)行更新，得到新的子代種群；

26、對父代種群和所述新的子代種群進(jìn)行合并，得到合并種群；

27、對所述合并種群進(jìn)行快速非支配排序和擁擠度計(jì)算，以確定所述合并種群中的多個(gè)精英個(gè)體；

28、判斷各所述精英個(gè)體是否滿足生產(chǎn)要求；

29、若否，則將所述精英個(gè)體作為新的當(dāng)前種群；并基于所述新的當(dāng)前種群重新執(zhí)行所述計(jì)算所述當(dāng)前種群中各個(gè)體的目標(biāo)函數(shù)值的步驟；

30、若是，則將所述精英個(gè)體作為所述最優(yōu)配料解集。

31、在一實(shí)施方式，所述基于二進(jìn)制錦標(biāo)賽在所述當(dāng)前種群中選擇目標(biāo)個(gè)體，包括：

32、對所述當(dāng)前種群進(jìn)行快速非支配排序和擁擠度計(jì)算，得到非支配等級(jí)和多個(gè)擁擠度；

33、基于所述二進(jìn)制錦標(biāo)賽，根據(jù)所述非支配等級(jí)和各所述擁擠度選擇所述目標(biāo)個(gè)體。

34、在一實(shí)施方式，所述基于信息熵法對所述子代種群進(jìn)行更新，得到新的子代種群，包括：

35、對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型對應(yīng)的多個(gè)屬性的信息熵進(jìn)行計(jì)算，得到多個(gè)信息熵，并根據(jù)各所述信息熵計(jì)算各所述屬性的屬性權(quán)重；

36、根據(jù)所述屬性權(quán)重和歸一化后的目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算各所述目標(biāo)個(gè)體的貼合度；

37、根據(jù)各所述貼合度找到所述當(dāng)前種群中的最差個(gè)體；

38、根據(jù)個(gè)體信息交流機(jī)制對所述最差個(gè)體進(jìn)行更新，得到所述新的子代種群。

39、第二方面，本發(fā)明提出一種銅基固廢配料優(yōu)化裝置，所述裝置包括：

40、處理模塊，用于將銅基固廢的原料配比作為決策變量；

41、獲取模塊，用于根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)；

42、建立模塊，用于基于優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)所述決策變量和所述配料指標(biāo)參數(shù)建立銅基固廢配料優(yōu)化模型；

43、優(yōu)化模塊，用于基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集。

44、第三方面，本發(fā)明提出一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法。

45、第四方面，本發(fā)明提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法。

46、本發(fā)明公開的銅基固廢配料優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，將銅基固廢的原料配比作為決策變量；根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)；基于優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)所述決策變量和所述配料指標(biāo)參數(shù)建立銅基固廢配料優(yōu)化模型；基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集。這樣，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法得到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)、多樣更優(yōu)的配料方案，實(shí)現(xiàn)了多源銅基固廢物料的合理使用，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，利于提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，穩(wěn)定生產(chǎn)冶煉過程，促進(jìn)銅基固廢智能化高效冶煉。

技術(shù)特征：

1.一種銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述原料參數(shù)包括原料品味，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括成分約束，所述根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述原料參數(shù)包括原料庫存參數(shù)，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括庫存約束，所述根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述配料指標(biāo)參數(shù)包括渣型約束，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于二進(jìn)制錦標(biāo)賽在所述當(dāng)前種群中選擇目標(biāo)個(gè)體，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于信息熵法對所述子代種群進(jìn)行更新，得到新的子代種群，包括：

8.一種銅基固廢配料優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的銅基固廢配料優(yōu)化方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種銅基固廢配料優(yōu)化方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將銅基固廢的原料配比作為決策變量；根據(jù)銅基固廢的原料參數(shù)獲取配料指標(biāo)參數(shù)；基于優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)所述決策變量和所述配料指標(biāo)參數(shù)建立銅基固廢配料優(yōu)化模型；基于多目標(biāo)優(yōu)化算法對所述銅基固廢配料優(yōu)化模型進(jìn)行計(jì)算，得到所述銅基固廢的最優(yōu)配料解集。這樣，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法得到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)、多樣更優(yōu)的配料方案，實(shí)現(xiàn)了多源銅基固廢物料的合理使用，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，利于提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量，穩(wěn)定生產(chǎn)冶煉過程，促進(jìn)銅基固廢智能化高效冶煉。

技術(shù)研發(fā)人員：劉冠洲,張?jiān)?劉旭,劉歡,趙琳,王湖鑫,張曉撲,杜富瑞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：礦冶科技集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6