钢铁企业配煤配矿模型应用研究

一、引言

钢铁企业的配煤配矿是铁前系统的关键环节，直接影响着高炉利用系数、燃料比以及生铁成本。据相关统计，原燃料成本占生铁总成本的 70% 以上。然而，传统的配煤配矿模式主要依赖人工经验，存在效率低下、误差较大、响应滞后等诸多问题。近年来，随着大数据与人工智能技术的不断融合，智能化配煤配矿模型逐渐成为钢铁行业降本增效的核心手段。本文结合八钢的实际应用案例，系统地阐述配煤配矿模型的构建逻辑、关键技术以及工程化应用。

二、配煤配矿模型构建的理论与方法

（一）模型设计框架 配煤配矿模型以铁水成本最小化与质量最优化为双目标函数，紧密结合烧结、焦化、高炉等工序的工艺约束条件，构建了多层级的优化框架。其核心模块包括：

数据采集层：该层整合了铁矿石性能数据库、炼焦煤价格数据库以及历史生产数据，实现了跨系统的实时数据更新，为模型的运行提供了坚实的数据基础。

算法层：采用线性规划模型（单纯形法）与 XGBoost 预测模块相结合的策略，一方面通过单纯形法实现全局最优解的搜索，另一方面利用 XGBoost 算法对焦炭的关键质量指标（如 CSR、M40 等）进行精准预测，从而提升了模型的预测精度与优化效果。

动态反馈层：通过物联网技术实时监控生产偏差，一旦发现偏差，系统自动触发模型的再优化过程，形成了“预测 - 执行 - 反馈”的闭环控制机制，确保了模型的实时性与有效性。

（二）关键技术突破

1. 线性规划模型与单纯形法 线性规划（LP）是资源分配问题中常用的数学工具，其数学形式如下：

成本最优目标函数：

minX₁*PRICE_1,1+X₂*PRICE_1,2+…+X_n*PRICE_n

质量最优目标函数：

maxX₁*λ₁*TFe₁+X₂*λ₂*TFe₂+...+X_n*λ_n*TFe_n

minX₁*λ₁+X₂*λ₂+…+X_n*λ_n

同时，结合元素负荷约束（如硫、磷含量限制），构建了不等式方程组，并利用单纯形法进行求解，以获得帕累托最优解集。

2.XGBoost 预测模型

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升树的集成学习算法，在配煤配矿模型中主要用于焦炭质量的预测。其输入数据包括历史焦炭检化验数据（如 CSR、M40）、原料成分（如灰分、挥发分）以及工艺参数（如结焦时间、温度等）。XGBoost 模型的原理如下：

集成多棵决策树，通过残差修正的方式逐步提升预测精度，避免了单一决策树的局限性。引入 L1/L2 正则化项，有效地防止了模型过拟合，提高了模型的泛化能力。能够自动评估特征的重要性，如硫分对 CSR 的影响程度等，为模型的优化提供了重要的依据。

3. 协同优化机制

线性规划与 XGBoost 的协同优化机制通过以下步骤实现

初始方案生成：基于线性规划求解成本最优与质量最优的初始配比方案集，为后续的质量预测与验证提供了基础。

质量预测与验证：利用 XGBoost 模型对初始方案的焦炭质量指标（如CSR、M40）进行预测，筛选出符合工艺要求的候选方案，排除质量不达标的方案，提高了后续优化的效率。

动态反馈调整：当预测质量未达标时，系统自动调整约束条件（如收紧硫含量限制等），触发线性规划重新求解，以获得更优的配比方案；当原料市场价格波动时，及时更新成本目标函数的参数，生成新的方案集，确保模型能够适应市场变化。

迭代收敛：通过 3 - 5 次的迭代优化，模型最终输出满足成本与质量双目标要求的帕累托最优解集，实现了成本与质量的动态平衡。

技术互补性分析：线性规划擅长处理线性约束下的全局最优解搜索，但对于质量指标的非线性关系建模能力较弱；XGBoost 则能够精准预测复杂的非线性质量指标，但缺乏全局优化能力。两者的协同作用形成了“硬约束 + 软预测”的混合优化范式，充分发挥了各自的优势，提高了模型的整体性能。

三、模型应用案例分析

（一）实施路径与成效 八钢通过“迪敏”系统实现了以下重要突破：

数据驱动决策：实时采集矿石成分、库存以及市场价格等数据，为配煤配矿决策提供了准确的依据。近两年，共完成了 87 次配比调整，及时响应了市场变化与生产需求。

多基地资源协同：本部焦炉优化了青河北方焦煤的配比，使得焦炭成本差达到 250 元/ 吨；南疆焦炉能够生产多品质焦炭（热强度 35%-60% ），满足了不同工序的需求；累计消耗非主流铁矿 248 万吨，协同降本近亿元；铁水成本下降8%，为企业带来了可观的经济效益。

（二）系统操作流程

工序选择：前端支持烧结、焦化、高炉等多工序的独立优化，方便企业根据不同工序的特点进行针对性的优化。

约束设置：用户可以输入质量指标（如碱度、硫含量等）以及用料限制（如区域煤种占比 ⩽20% 等），为模型的优化提供了明确的目标与约束条件。

方案生成：系统输出 50 套成本最优与质量最优的方案，并且支持配比细节的可视化展示，使企业能够直观地了解不同方案的优缺点，便于选择与决策。

闭环执行：生成的方案将导出至产销系统，并通过物联网技术实时监控实际生产偏差，一旦发现偏差，系统自动触发动态调整，确保方案的有效执行。

四、挑战与未来发展方向

（一）当前挑战

数据标准化难题：矿山数据的采集实时性不足，数据质量参差不齐，需要进一步强化物联网传感器的部署，提高数据采集的准确性与实时性，并建立完善的数据清洗机制，以确保数据的可靠性。

算法适应性局限：在极端工况下，模型的稳定性有待提升，需要引入强化学习等先进技术，增强模型的动态响应能力，提高在复杂工况下的适应性。

（二）未来趋势

数字孪生集成：构建高炉的虚拟模型，实现配比方案的仿真预演，提前预测不同方案在实际生产中的效果，为决策提供更准确的依据。同时，通过数字孪生技术实现风险预警，及时发现潜在的生产问题，避免生产事故的发生。

碳约束优化：将吨铁碳排放成本纳入目标函数，推动钢铁企业的绿色冶炼。通过优化配煤配矿方案，降低碳排放量，实现经济效益与环境效益的双赢。

云边协同架构：利用边缘计算技术实现本地配比的实时优化，提高响应速度；同时，结合云平台进行全局资源调度与知识沉淀，实现资源的优化配置与共享。

五、结论

配煤配矿智能优化模型通过线性规划与机器学习算法的有机融合，成功实现了成本与质量的双目标动态平衡。八钢的实践证明，该模型不仅能够显著降低铁水成本（年节约超过 1 亿元），还推动了企业管理模式的数字化转型。未来，随着数字孪生与云边协同技术的不断应用与发展，配煤配矿模型将进一步向智能化、绿色化方向演进，为钢铁行业的高质量发展提供核心支撑。