2017年第七届MathorCup数学建模挑战赛历届题目赛题A-流程工业的智能制造.pdf
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2022-05-23
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2017 年MathorCup 大学生数学建模挑战赛题目
A 题 流程工业的智能制造
“中国制造 2025”是我国制造业升级的国家大战略。其技术核心是智能制
造，智能化程度相当于“德国工业 4.0”水平。“中国制造2025”的重点领域既
包含重大装备的制造业，也包含新能源、新材料制造的流程工业。
在流程工业中，钢铁冶金，石油化工等行业是代表性的国民经济支柱性产业。其
生产过程的系统优化与智能控制的目标函数包括节能，优质，低耗，绿色环保等
多目标要求。为了实现这样的优化目标，生产过程智能控制的关键技术就要从原来的
反馈控制进一步升级为预测控制。即通过生产工艺大数据的信息物理系统
（Cyber Physical System）建模，通过大数据挖掘，确定生产过程的最佳途径与
最佳参数控制范围，预测性地动态调整生产过程控制，获得最佳生产效果。
以高炉冶炼优质铁水为例，高炉炼铁过程是按加料顺序由高炉顶部加入矿石和
焦炭等原燃料，由高炉下部连续鼓入热风、喷入煤粉进行炉温调整的冶炼过程。从原
燃料炉顶加入，到冶炼成炉渣和铁水，其冶炼周期6-8 小时。而高炉每经过
2 小时就出渣、出铁一次。并且化验得到此次出铁的铁水与炉渣的化学成分。因
此，前后两炉铁水含硅量，即炉温之间是具有相关性的。
炼铁过程是一个离散加入，连续冶炼，离散输出的复杂生产过程。炼铁过程
的机理既包含由热平衡/物料平衡约束的化学反应过程，也包括由三相流体动力学
混合的物理运动过程。因此完整的冶炼过程机理模型是一个由代数方程组和偏微分
方程组构成的复杂数学模型，模型方程如下：
A＋B ＝ F＋G＋△Q∩（ST∩P∩D）
div (
) k
t
1
(
)
F
grad p
t
p f (
)
从机理上求解上述混合动力学方程组的最优解是尚未解决的数学难题。因
此，通过大数据的数据挖掘技术对其进行过程优化是一条可行的求解途径。
炼铁过程依时间顺序采集的工艺参数是一个高维的大数据时间序列。影响因
素数以百计。其终极生产指标产量、能耗、铁水质量等指标都与冶炼过程的一项
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