一种玻璃生产过程的原料质量确定方法技术

本发明专利技术公开了一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，包括以下步骤：S1：获取各批次白云石的成分数据；S2：建立白云石批次组合模型；S3：根据质量指标与生产要求设置白云石批次组合模型参数并利用模型求解组合结果；S4：获取除白云石外的其它原料的成分数据；S5：基于SLSQP算法建立原料质量计算模型；S6：设置原料质量计算模型参数，输入白云石成分数据与S4数据并利用模型求解原料添加质量。解决了玻璃生产过程中原料质量添加不合理、玻璃质量不稳定的问题。

A method to determine the quality of raw materials in glass production process

【技术实现步骤摘要】
一种玻璃生产过程的原料质量确定方法
本专利技术涉及玻璃生产质量指标控制领域，特别是一种玻璃生产过程的原料质量确定方法。
技术介绍
用于玻璃生产的原料主要包括硅砂、白云石、氧化铝与纯碱等。不同批次白云石之间的成分(如SiO2、Fe2O3等)含率不同，实际生产过程中，由于白云石库存的存在以及每次上料各成分含率的要求，往往将不同批次的白云石组合使用。但在组合时需要考虑如下问题：组合时不能只考虑当前组合的合理性，也要顾及后续组合的合理性。实际生产过程中，由于库存批次较多，导致总组合数过于庞大，其计算复杂度远远超出了人类大脑的计算能力(例如当前库存为40批，4批为一个组合时，仅仅当前组合的组合数就为)。成品玻璃对质量指标(SiO2、Fe2O3、Al2O3含率与密度等)的要求极其严格。这就需要在生产前十分准确地计算出各原料的添加质量，使得成品玻璃的各项质量指标均满足生产要求。实际中，由于成品玻璃的质量指标较多，经常出现人工计算难度大、原料添加不合理的情况，这对成品玻璃的质量产生了不良影响。建立对应的数学模型能够根据当前各生产原料的成分含率，快速、准确地计算出所需的白云石批次组合与各原料合理的添加质量，使得成品玻璃的各项质量指标均满足生产要求。本专利技术提出的原料质量计算模型克服了人工计算难度大、效率低的缺点，能使成品玻璃的生产质量更加稳定。
技术实现思路
为解决现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，解决了克服了人工计算难度大、效率低的缺点，成品玻璃的生产质量不稳定的问题。本专利技术采用的技术方案是，一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，包括以下步骤：S1：获取各批次白云石的成分数据；S2：建立白云石批次组合模型；S3：根据质量指标与生产要求设置白云石批次组合模型参数并利用模型求解组合结果；S4：获取除白云石外的玻璃生产所需其它原料的成分数据；S5：基于SLSQP算法建立原料质量计算模型；S6：设置原料质量计算模型参数，输入白云石成分数据与步骤S4数据并利用模型求解原料添加质量。优选地，步骤S1的，具体步骤如下：首先获取当前库存中总批次数sumbch、批次集合Batch1与各批次的成分含率，成分包括CaO、MgO、Fe2O3、SiO2、Al2O3；Batch1的定义如下式所示：Batch1＝{1，2，3，…，sumbch}。优选地，S2的包括以下子步骤：S21.计算不同批次组合后的各成分含率的平均数，计算方法如下：其中，代表组合后成分J含率的平均数，Ji代表批次i的成分含率，J∈{CaO，MgO，Fe2O3，SiO2，Al2O3}，n代表一个组合所包含的批次数；S22.在Batch1中求解第一个组合combi1，组合后需满足以下约束：其中，Jstad代表的标准值，errorJ代表的最大波动范围，％；求解方法采用随机生成的方法，即在Batch1中随机选取n个元素，计算并判断是否满足上述约束，若满足，则combi1求解成功；若不满足，则继续随机生成，直至找到满足约束的combi1；在第一个组合求解成功后，继续求解按照同样的方式求解第二个组合combi2，Batch2计算方法如下：Batch2＝Batch1-combi1当combi1不合理时，Batch2会存在无解的情况；定义最大随机次数ranmax，当已执行的求解次数大于ranmax且combi2仍未求解成功时，重新求解combi1；在Batch3中求解combi3时，当已执行的求解次数大于ranmax且combi3仍未求解成功时，重新求解combi1；Batch3的计算方法如下式所示：Batch3＝Batch2-combi2以此类推，直至求解出combipmax，pmax为需要求解的组合数。优选地，S3的包括以下子步骤：S31.根据玻璃生产的质量指标与生产要求设置的白云石批次组合模型参数，包括Jstad、errorJ、n与pmax；S32.在模型参数设置完毕后，输入步骤S1所述的白云石批次信息即可利用白云石批次组合模型求解出pmax个组合。优选地，S4的包括以下子步骤：其它原料，主要包括硅砂、氧化铝、纯碱、芒硝、碳粉、铁粉与碳酸钾；获取各成分的含率，包括CaO、MgO、Fe2O3、SiO2、Al2O3、K2O、Na2O、Na2CO3、Na2SO4与C共10种成分；不同的原料包含其中的几种成分。优选地，S5的包括以下子步骤：S51.在获取了各生产原料的成分含率后，计算混合原料的各成分含率；计算方法如下：mk＝∑Mq·conqk其中，prok代表混合原料成分k的含率；k∈{CaO，MgO，Fe2O3，SiO2，Al2O3，K2O，Na2O}；ec1代表经验系数；msum代表各成分的质量和；mk代表混合原料中成分k的质量；Mq代表原料q的质量，q∈{硅砂，白云石，氧化铝，纯碱，芒硝，碳粉，铁粉，碳酸钾}；conqk代表原料q中成分k的含率；混合原料C含率的计算方法如下式所示：其中，proC代表混合原料C含率；MC与Mmira分别代表碳粉与芒硝质量；conCC代表碳粉中的C含率；conNa2SO4代表芒硝中的Na2SO4含率；混合原料芒硝含率的计算方法如下式所示：其中，promira代表混合原料芒硝含率；ec2与ec3代表经验系数；Msa代表纯碱质量；conNa2CO3代表纯碱中的Na2CO3含率；混合原料的总质量与玻璃密度计算方法如下式所示：Msum＝∑Mq其中，Msum代表原料混合后的总质量；dens代表玻璃密度；eck代表经验系数；S52.生产中要求Msum在标准值Mstad上下一定的区间内浮动，且越接近Mstad越好；建立原料质量模型，选取目标函数如下：minMsum-MstadS53.生产中对混合原料的总质量、密度、各成分含率均有约束，即要求这些指标要在标准值的上下一定范围内波动，如下式所示：Mstad-Mal≤Msum≤Mstad+Maldensstad-densal≤dens≤densstad+densalprokstad-prokal≤prok≤prokstad+prokalproCstad-proCal≤proC≤prokstad+proCalpromirastad-promiraal≤promira≤promirastad+promiraalproCaMgstad-proCgMgal≤proCgMg≤proCaMgstad+proCgMgal其中，Mstad代表总质量的标准值；Mal代表总质量的最大允许波动值；densstad代表玻璃密度的标准值；densal代表玻璃密度的最大允许波动值；prokstad代表混合原料成分k的标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取各批次白云石的成分数据；/nS2：建立白云石批次组合模型；/nS3：根据质量指标与生产要求设置白云石批次组合模型参数并利用模型求解组合结果；/nS4：获取除白云石外的玻璃生产所需其它原料的成分数据；/nS5：基于SLSQP算法建立原料质量计算模型；/nS6：设置原料质量计算模型参数，输入白云石成分数据与步骤S4数据并利用模型求解原料添加质量。/n

【技术特征摘要】
1.一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取各批次白云石的成分数据；
S2：建立白云石批次组合模型；
S3：根据质量指标与生产要求设置白云石批次组合模型参数并利用模型求解组合结果；
S4：获取除白云石外的玻璃生产所需其它原料的成分数据；
S5：基于SLSQP算法建立原料质量计算模型；
S6：设置原料质量计算模型参数，输入白云石成分数据与步骤S4数据并利用模型求解原料添加质量。


2.根据权利要求1所述的一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，步骤S1具体步骤如下：
首先获取当前库存中总批次数sumbch、批次集合Batch1与各批次的成分含率，成分包括CaO、MgO、Fe2O3、SiO2、Al2O3；Batch1的定义如下式所示：
Batch1＝{1，2，3，…，sumbch}。


3.根据权利要求1所述的一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21.计算不同批次组合后的各成分含率的平均数，计算方法如下：



其中，代表组合后成分J含率的平均数，Ji代表批次i的成分含率，J∈{CaO，MgO，Fe2O3，SiO2，Al2O3}，n代表一个组合所包含的批次数；
S22.在Batch1中求解第一个组合combi1，组合后需满足以下约束：



其中，Jstad代表的标准值，errorJ代表的最大波动范围，％；
求解方法采用随机生成的方法，即在Batch1中随机选取n个元素，计算并判断是否满足上述约束，若满足，则combi1求解成功；若不满足，则继续随机生成，直至找到满足约束的combi1；
在第一个组合求解成功后，继续求解按照同样的方式求解第二个组合combi2，Batch2计算方法如下：
Batch2＝Batch1-combi1
当combi1不合理时，Batch2会存在无解的情况；定义最大随机次数ranmax，当已执行的求解次数大于ranmax且combi2仍未求解成功时，重新求解combi1；在Batch3中求解combi3时，当已执行的求解次数大于ranmax且combi3仍未求解成功时，重新求解combi1；Batch3的计算方法如下式所示：
Batch3＝Batch2-combi2
以此类推，直至求解出combipmax，pmax为需要求解的组合数。


4.根据权利要求1所述的一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，所述步骤S3的包括以下子步骤：
S31.根据玻璃生产的质量指标与生产要求设置的白云石批次组合模型参数，包括Jstad、errorJ、n与pmax；
S32.在模型参数设置完毕后，输入步骤S1所述的白云石批次信息即可利用白云石批次组合模型求解出pmax个组合。


5.根据权利要求1所述的一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，步骤S4具体步骤如下：
其它原料，主要包括硅砂、氧化铝、纯碱、芒硝、碳粉、铁粉与碳酸钾；获取各成分的含率，包括CaO、MgO、Fe2O3、SiO2、Al2O3、K2O、Na2O、Na2CO3、Na2SO4与C共10种成分；不同的原料包含其中的几种成分。


6.根据权利要求1所述的一种玻璃生产过程的原料质量确定方法，其特征在于，所述步骤S5的包括以下子步骤：
S51.在获取了各生产原料的成分含率后，计算混合原料的各成分含率；计算方法如下：



mk＝∑Mq·conqk
其中，prok代表混合原料成分k的含率；
k∈{CaO，MgO，Fe2O3...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪蒙纳，满奕，张洋，李继庚，
申请(专利权)人：广州博依特智能信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44