成本優(yōu)化控制

1、1 引 言    在鐵礦選礦產(chǎn)品的成本中，原材料、燃料、動(dòng)力等消耗的費(fèi)用占成本的比例約為80%。目前，國(guó)內(nèi)外都將成本控制作為一個(gè)系統(tǒng)，在系統(tǒng)環(huán)境下利用信息集成技術(shù)研究了成本控制的方法，提出了包含成本控制在內(nèi)的流程工業(yè)CIMS體系結(jié)構(gòu)，并開發(fā)了相應(yīng)的成本控制軟件包。但是，以往的成本控制往往局限于數(shù)據(jù)的采集、計(jì)算等，沒有將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與技術(shù)指標(biāo)和操作過(guò)程有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，使得成本控制嚴(yán)重滯后，缺乏動(dòng)態(tài)性和可操作性。為此，本文研究了鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)成本控制的相關(guān)技術(shù)，并將該技術(shù)成功應(yīng)用于酒鋼公司選礦廠，實(shí)現(xiàn)了選礦生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)成本控制，取得了明顯的應(yīng)用成效。 &

2、#160;  2 鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程簡(jiǎn)介    鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程分為原礦生產(chǎn)、豎爐焙燒、磨礦與磁選、精礦生產(chǎn)和尾礦處理5個(gè)作業(yè)流程。首先將原礦礦石篩分為015 mm粒級(jí)的粉礦和大于15 mm粒級(jí)的塊礦。粉礦由皮帶輸送系統(tǒng)給入強(qiáng)磁圓筒礦倉(cāng)，作為強(qiáng)磁選別生產(chǎn)的原料。塊礦經(jīng)過(guò)二次篩分為1050 mm粒級(jí)和大于50 mm粒級(jí)礦石分別存入爐前礦槽內(nèi)，作為焙燒爐的原料。    豎爐焙燒作業(yè)流程將塊礦送入豎爐進(jìn)行焙燒。焙燒后的礦石由磁滑輪進(jìn)行磁選，分為廢石和有用礦石，廢石由皮帶運(yùn)輸及卷?yè)P(yáng)系統(tǒng)運(yùn)往廢石山堆砌，有用的礦石再經(jīng)干選機(jī)干選后，送往弱

3、磁圓筒礦倉(cāng)作為弱磁選別生產(chǎn)的原料。    磨礦、磁選與脫水作業(yè)流程分為強(qiáng)磁選別和弱磁選別，其磨礦系統(tǒng)一段為球磨機(jī)與分級(jí)機(jī)形成閉路；二段為球磨機(jī)與水力旋流器形成閉路。粉礦或者焙燒好的礦石由一段球磨機(jī)磨礦后由分級(jí)機(jī)進(jìn)行分級(jí)，返砂返回球磨機(jī)再磨，分級(jí)機(jī)溢流進(jìn)入旋流器分級(jí)，旋流器沉砂部分進(jìn)入二次球磨機(jī)再磨。旋流器溢流進(jìn)入強(qiáng)磁機(jī)或弱磁機(jī)選別，選別出的精礦進(jìn)入濃縮脫水系統(tǒng)內(nèi)濃縮，脫水后的精礦進(jìn)入精礦庫(kù)。尾礦經(jīng)濃縮后送至尾礦壩。    3 鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)成本控制技術(shù)    1）智能優(yōu)化控制技術(shù)結(jié)構(gòu) &#

4、160;  鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的工業(yè)過(guò)程，成本控制涉及大量的工藝參數(shù)，使得選礦成本難以用常規(guī)的方法進(jìn)行成本控制。智能優(yōu)化控制技術(shù)通過(guò)兩層結(jié)構(gòu)，即通過(guò)生產(chǎn)過(guò)程成本控制系統(tǒng)和過(guò)程優(yōu)化控制系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)成本控制。    生產(chǎn)過(guò)程成本控制系統(tǒng)主要包括關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定、成本指標(biāo)核算、成本動(dòng)因分析、成本指標(biāo)和生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)報(bào)等功能。關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定模塊將生產(chǎn)過(guò)程成本指標(biāo)分解成與其相關(guān)的關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)，并給出過(guò)程優(yōu)化控制系統(tǒng)的設(shè)定值。利用成本指標(biāo)核算模型核算成本指標(biāo)，將成本指標(biāo)核算值與成本指標(biāo)設(shè)定值進(jìn)行比較，從生產(chǎn)指標(biāo)角度對(duì)差異原因進(jìn)行分析，通過(guò)重新

5、調(diào)整生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定值或?qū)刂瞥杀镜母髯鳂I(yè)區(qū)進(jìn)行獎(jiǎng)懲，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程成本的反饋控制。利用成本指標(biāo)預(yù)報(bào)模型對(duì)成本指標(biāo)進(jìn)行預(yù)報(bào)，并與成本指標(biāo)設(shè)定值進(jìn)行比較，從生產(chǎn)指標(biāo)角度分析差異原因，決定是否需要調(diào)整生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定值或采取其他相關(guān)措施，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程成本進(jìn)行前饋控制。如圖1所示。    圖1 生產(chǎn)過(guò)程成本控制系統(tǒng)技術(shù)結(jié)構(gòu)圖    過(guò)程優(yōu)化控制系統(tǒng)由生產(chǎn)過(guò)程關(guān)鍵工藝參數(shù)優(yōu)化模塊、智能優(yōu)化設(shè)定模塊、前饋補(bǔ)償模塊、反饋補(bǔ)償模塊、關(guān)鍵工藝參數(shù)預(yù)報(bào)模塊等模塊組成。如圖2所示。    圖2 過(guò)程優(yōu)化控制系統(tǒng)技術(shù)結(jié)構(gòu)圖

6、60;   該系統(tǒng)主要功能是利用關(guān)鍵工藝參數(shù)設(shè)定模型將生產(chǎn)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成與其密切相關(guān)的工藝參數(shù)，給出其優(yōu)化設(shè)定值。指標(biāo)優(yōu)化控制系統(tǒng)利用智能優(yōu)化設(shè)定模型將這些工藝參數(shù)轉(zhuǎn)化成控制系統(tǒng)的設(shè)定值。利用生產(chǎn)過(guò)程的輸入、輸出量，通過(guò)關(guān)鍵工藝參數(shù)預(yù)報(bào)模型向過(guò)程控制系統(tǒng)提供某些難以直接測(cè)量的關(guān)鍵工藝參數(shù)的預(yù)報(bào)值，并與其優(yōu)化設(shè)定值進(jìn)行比較，產(chǎn)生的誤差經(jīng)過(guò)前饋補(bǔ)償來(lái)校正回路優(yōu)化設(shè)定值。通過(guò)化驗(yàn)過(guò)程產(chǎn)生的工藝參數(shù)的化驗(yàn)值與工藝參數(shù)的優(yōu)化值進(jìn)行反饋校正回路設(shè)定值，通過(guò)回路控制使選礦過(guò)程實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)選礦生產(chǎn)過(guò)程成本控制。    2）成本優(yōu)化控制模型 

7、0;  鐵礦選礦產(chǎn)品成本由多個(gè)成本指標(biāo)組成，每個(gè)成本指標(biāo)又包含許多成本因素。在產(chǎn)品成本分解模型和成本指標(biāo)核算模型中，根據(jù)成本指標(biāo)組成結(jié)構(gòu)和成本指標(biāo)計(jì)算公式就可以對(duì)產(chǎn)品成本進(jìn)行分解和核算。    關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定模型  在鐵礦選礦生產(chǎn)過(guò)程中一些關(guān)鍵的生產(chǎn)指標(biāo)對(duì)企業(yè)物耗、能耗影響很大。因此，在考慮物耗、能耗、成本和產(chǎn)量的前提下，通過(guò)關(guān)鍵生產(chǎn)指標(biāo)設(shè)定模型優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)和工藝參數(shù)，設(shè)定既滿足工序要求又使工序成本最低的生產(chǎn)指標(biāo)，對(duì)于指導(dǎo)生產(chǎn)、控制生產(chǎn)成本至關(guān)重要。生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化設(shè)定可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、案例推理等智能模型。   

8、精礦品位和金屬回收率是一對(duì)重要而矛盾的指標(biāo)：精礦品位反映精礦質(zhì)量，金屬回收率反映了選礦過(guò)程中金屬回收的程度。提高兩者中任何一個(gè)指標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致另一個(gè)指標(biāo)的下降。為降低企業(yè)物耗需要在保證精礦品位的前提下，盡量地提高選礦金屬回收率。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合精礦品位和金屬回收率的關(guān)系曲線yf（x），使得在精礦品位x已知的情況下，能夠快速準(zhǔn)確給出金屬回收率y的指標(biāo)設(shè)定值，在選礦廠的實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果。    生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)報(bào)模型  根據(jù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和生產(chǎn)指標(biāo)之間的關(guān)系，對(duì)影響生產(chǎn)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行在線的采集與監(jiān)測(cè)，建立生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)報(bào)模型，可以快速準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)生產(chǎn)狀況，對(duì)于企業(yè)進(jìn)

9、行生產(chǎn)過(guò)程控制具有較高實(shí)用價(jià)值。傳統(tǒng)的生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)報(bào)一般采用統(tǒng)計(jì)模式建立預(yù)測(cè)方程，并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行。所用的統(tǒng)計(jì)模式多是屬于線性模式，對(duì)起伏較大的非線性生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)效果不是很好。徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有最佳逼近和全局最優(yōu)的性能，并且比BP網(wǎng)具有更快的學(xué)習(xí)特征，因此，生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)可以采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。模型可以采用兩種方式：    x（t1）f（x（t），x（t1），x（tk）  （1）    式中，x為生產(chǎn)指標(biāo)值；k為測(cè)試步；t為測(cè)試時(shí)刻

10、。    y（t1）f（x1（t），x1（tk），x2（t），x2（tk），xm（t），xm（tk）  （2）    式中，y為預(yù)測(cè)指標(biāo)；xi（i1，m）為k步歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)y在t1時(shí)刻的值。    廢石品位、弱尾品位、強(qiáng)尾品位三個(gè)指標(biāo)是反映精礦質(zhì)量、選礦過(guò)程中金屬流失情況的重要指標(biāo)，建立廢石品位、弱尾品位、強(qiáng)尾品位以及選礦比的動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型，可快速準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)生產(chǎn)狀況，使企業(yè)能夠優(yōu)化生產(chǎn)運(yùn)行管理，及時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)過(guò)程控制。    成本指標(biāo)預(yù)報(bào)模型  成本預(yù)測(cè)是成本

11、事前控制成敗的關(guān)鍵。通過(guò)成本指標(biāo)預(yù)報(bào)，可以監(jiān)視成本指標(biāo)變化趨勢(shì)，掌握成本的動(dòng)態(tài)，使企業(yè)對(duì)未來(lái)的成本水平及其變化趨勢(shì)做到正確把握，為成本分析和控制提供有用的信息。由于成本預(yù)測(cè)是一種多因素、不確定性、非線性問題，成本構(gòu)成的因素之間互相影響，存在耦合現(xiàn)象（如原材料鐵礦石品位的高低將影響燃料動(dòng)力的消耗、輔助材料的消耗。品位低的鐵礦石降低了原料成本，卻增加了燃料動(dòng)力成本、輔助材料成本），根據(jù)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)模型，本文考慮了成本因素之間的互相影響，提高了預(yù)報(bào)精度。    成本因素分析模型  要進(jìn)行有效的成本控制，不但要揭示實(shí)際成本與計(jì)劃（目標(biāo)）成本的差異，更重

12、要的是通過(guò)分析找出成本的影響因素及影響因素變化對(duì)成本的影響程度，以便更好地進(jìn)行成本控制。成本因素分析模型用于分析影響成本的技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)成本影響程度的變動(dòng)趨勢(shì)，為成本控制提供依據(jù)。由于成本的組成項(xiàng)目復(fù)雜，影響生產(chǎn)成本的因素很多，各個(gè)因素之間相互影響，相互制約，存在著耦合和復(fù)雜的非線性關(guān)系。運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析時(shí)，均需建立各因素與指標(biāo)間明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，這在實(shí)際應(yīng)用中很難實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不依賴于模型形式，能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射，具有廣泛的適應(yīng)性，因此，成本因素分析可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。    影響鐵礦選礦工序的生產(chǎn)指標(biāo)因素主要有塊礦率、廢石率、弱磁尾礦品位、強(qiáng)磁尾礦

13、品位、原礦品位等，這些因素直接影響著選礦綜精成本的高低。為此系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和彈性分析相結(jié)合的方法，以這些因素的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，構(gòu)造一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分析某一段時(shí)期內(nèi)塊礦率等5個(gè)因素對(duì)綜精成本的影響程度。經(jīng)過(guò)分析不僅能得出綜合鐵精礦成本隨某因素變化而變化的趨勢(shì)，也能清楚地看出各因素變化對(duì)綜合鐵精礦成本的影響程度，從而解決了長(zhǎng)期以來(lái)僅憑經(jīng)驗(yàn)估計(jì)各因素對(duì)成本影響程度的問題。    4 結(jié) 語(yǔ)    基于本文提出的鐵礦生產(chǎn)過(guò)程成本控制的技術(shù)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化模型，設(shè)計(jì)并開發(fā)了鐵礦選礦動(dòng)態(tài)成本控制系統(tǒng)軟件包。系統(tǒng)采用Rockwell公司的Rsview軟件包將消耗、質(zhì)量、工藝實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)Rockwell公司RSSQL 軟件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問接口，實(shí)現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)透明傳輸，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)采用Oracle8.1.5，應(yīng)用軟件采