Купить статью

В современных условиях постоянного роста цен на топливно-энергетические ресурсы особую актуальность приобрела проблема повышения энергоресурсоэффективности технологических процессов промышленного предприятий. Особенно остро она стоит перед энергоемкими производствами, к которым относится высокотемпературная обработка горно-химического сырья. Для снижения энергоемкости сложных химико-технологических процессов предлагается воспользоваться возможностями компьютерного моделирования, например, для оптимизации режимов функционирования существующего оборудования. В качестве примера была рассмотрена научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты в различных зонах обжиговой конвейерной машины, используемой для производства фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд, хранящихся в отвалах горно-обогатительных комбинатов. Специфика поставленной оптимизационной задачи (нелинейность целевой функции, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность) существенно ограничила возможности применения традиционных методов детерминированного поиска. Это обуславливает выбор популяционных алгоритмов, которые основаны на биоинспирированном подходе к моделированию коллективного поведения и отличаются возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. Для решения поставленной оптимизационной задачи использовался алгоритм кукушкиного поиска, отличающийся небольшим числом «свободных» параметров, влияющих на его сходимость. Для выбора оптимальных значений этих параметров предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких версий выбранного алгоритма с различными «настройками» для каждой подпопуляции. Управление химико-технологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных результатов позволит минимизировать количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающий режим функционирования обжиговой конвейерной машины.