Аннотация
Магнитогорский металлургический комбинат (MMK) – один из крупнейших мировых производителей стали и ведущая российская металлургическая компания. ПАО «ММК» представляет собой металлургический комплекс с полным производственным циклом, начиная с подготовки железорудного сырья и заканчивая глубокой переработкой черных металлов. Развитие ПАО «ММК» идет в направлении повышения конкурентоспособности продукции и снижения затрат на производство, что неразрывно связано с работой доменного цеха. Технико-экономические показатели работы доменного цеха в значительной степени определяют экономику предприятия в целом, поэтому снижение себестоимости чугуна является важной и актуальной задачей.
В общей структуре себестоимости чугуна расходы на кокс составляют около 30%. Таким образом, целью работы является решение задачи по снижению себестоимости чугуна за счет снижения расхода кокса в доменном цехе на основе оптимизации закупки угольной шихты. Задача оптимизации закупки угольной шихты заключается в подборе долевого участия поставщиков, обеспечивающего минимальную стоимость угольной шихты при технологически заданном качестве кокса. Результатом исследования являются: разработка методики оптимального потребления угольной шихты; определение нелинейных статистических взаимосвязей между показателями качества угольной шихты и показателями качества получаемого кокса, показателями качества кокса и удельным расходом кокса на уровне 70–80%; определение принципиальной возможности построения модели оптимизации привоза и потребления угольного сырья в ПАО «ММК» на основе имеющихся статистических данных; возможность снижения стоимости, используемой угольной шихты при аналогичном качестве, либо улучшения качества кокса при неизменной цене на основе использования разработанной модели. Дальнейшее развитие модели состоит в разработке автоматизированной системы планирования привоза и потребления угольной шихты, а также для прогнозирования качества кокса при фактическом привозе.
Ключевые слова
Кокс, коксующийся уголь, закупка угля, системы поддержки принятия решений, промышленная оптимизация, автоматизация бизнес-процессов.
1. Abdullin V.V., Shnayder D.A., Kazarinov L.S. Method of Building Thermal Performance Identification Based on Exponential Filtration // Lecture Notes in Engineering and Computer Science: Proceedings of The World Congress on Engineering 2013, WCE 2013, 3–5 July, 2013, London, U.K., pp. 2226–2230.
2. Казаринов Л.С., Барбасова Т.А., Захарова А.А. Метод прогнозирующего управления энергетической эффективностью промышленного предприятия // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2013. Т. 13. № 2. С. 12-24.
3. Shnayder D.A., Abdullin V.V. A WSN-based system for heat allocating in multiflat buildings, 2013 36th International Conference on Telecommunications and Signal Processing Proceedings, TSP 2013, 2-4 July, 2013, Rome, Italy, Article number 6613915, pp. 181–185.
4. Dı´ez M.A., Alvarez R., Barriocanal C. Coal for metallurgical coke production: predictions of coke qualityand future requirements for cokemaking // International Journal of Coal Geology 50 (2002) 389– 412.
5. Valia H. S. Coke Production for Blast Furnace Ironmaking // American Iron and Steel Institute. 2014.
6. Исследование изменения физико-химических и прочностных свойств скипового и фурменного кокса (ПАО «ММК») / Степанов Е.Н., Мельников И.И., Гридасов В.П., Степанова А.А. // Сталь. 2009. No 4. С. 2–4.
7. Прогноз качества кокса на основе экспертной оценки работы доменных печей / Степанов Е.Н., Моисеенко А.С., Тарасов Н.А., Нефедов С.Н., Верблюденко А.П. // Металлург. 2002. No 1. С. 40–42.
8. Степанова А.Е., Иванова Т.А., Степанов Е.Н. Оптимизация подбора угольной шихты и ее влияние на снижение расхода кокса в доменном цехе // Совершенствование технологии в ПАО «ММК»: Сб. тр. Центральной лаб. ПАО «ММК». Вып.11. Магнитогорск, 2007. С. 37–41.
9. Липатников А.В. Эконометрика в «R»: практикум. Магнитогорск: МГТУ, 2014. 76 с.
10. Crawley M.J., The R Book. Wiley, 2013, 1076 p.
11. Официальный сайт библиотеки «NLopt»: ab-initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms.