工程科学学报，第39卷，第1期：115-124,2017年1月 Chinese Journal of Engineering,Vol.39,No.1:115-124,January 2017 DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2017.01.015;http://journals.ustb.edu.cn 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 郑 忠)区，黄世鹏”，龙建宇”，高小强2) 1)重庆大学材料科学与工程学院.重庆4000452)重庆大学经济与工商管理学院，重庆400044 区通信作者，E-mail:zhengzh@cu.cdu.cn 摘要钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势 基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁索流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物 质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁 制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协 同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统 等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数 字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果. 关键词钢铁企业；物质流；能量流；优化：信息系统 分类号TF089:TK018 Synergetic method between materials flow and energy flow in iron and steel intelligent manufacturing ZHENG Zhong),HUANG Shi-peng),LONG Jian-yu,GAO Xiao-qiang?) 1)College of Materials Science and Engineering,Chongqing University,Chongging 400045,China 2)College of Economics and Business Administration,Chongqing University,Chongqing 400044,China Corresponding author,E-mail:zhengzh@cqu.edu.cn ABSTRACT Iron and steel enterprises are facing difficult problems such as increasing inventory,excess capacity,and poor profit- ability.It is urgent to solve them through the development of green and intelligent manufacturing technology for iron and steel enterpri- ses to address the current critical situation.Based on the analysis of the characteristics of manufacturing processes in iron and steel en- terprises,the materials flow (with a core of iron element flow)and its corresponding energy flow network,as well as the deficiencies of the synergy between materials flow and energy flow in existing enterprise information systems,synergetic optimization methods be- tween materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process were investigated in this paper.It revealed that the coupling between materials flow and energy flow should be planned,designed and implemented for both the unit manufacturing equip- ment and the overall manufacturing process.The synergetic optimization can be achieved by three approaches,including perfecting in- formation monitoring,synergizing planning and synergizing scheduling.Based on the analysis,a schematic resolution on top of the ex- isting information system architecture was proposed towards the optimization of production,resource and energy.The synergetic optimi- zation between materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process can be realized by improving the correspond- ing functions of the existing manufacturing execution system,enterprise resource planning and energy management system,facilitated by a newly proposed information subsystem handling the synergetic optimization with the support of digitization and modelling of the rel- evant information in materials flow and energy flow. KEY WORDS iron and steel enterprises;materials flow;energy flow;optimization;information systems 收稿日期：2016-03-02 基金项目：国家自然科学基金资助项目(51474044,50574110)：重庆市科技攻关重点项目(CSTC2011AB3053)
工程科学学报,第 39 卷,第 1 期:115鄄鄄124,2017 年 1 月 Chinese Journal of Engineering, Vol. 39, No. 1: 115鄄鄄124, January 2017 DOI: 10. 13374 / j. issn2095鄄鄄9389. 2017. 01. 015; http: / / journals. ustb. edu. cn 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 郑 忠1) 苣 , 黄世鹏1) , 龙建宇1) , 高小强2) 1) 重庆大学材料科学与工程学院, 重庆 400045 2) 重庆大学经济与工商管理学院, 重庆 400044 苣 通信作者, E鄄mail: zhengzh@ cqu. edu. cn 收稿日期: 2016鄄鄄03鄄鄄02 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51474044, 50574110);重庆市科技攻关重点项目(CSTC2011AB3053) 摘 要 钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题,迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势. 基于钢铁企业制造流程特点,通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征,针对企业现有信息化系统在物 质流和能量流协同方面存在的问题,提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法,明确物质流和能量流的耦合应从钢铁 制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施,并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协 同三个方面来实现协同优化. 构想基于现有信息系统架构,通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统 等信息系统的功能,以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式,以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数 字化及模型化为支撑,实现制造流程的物质流和能量流协同优化,达成生产优化、资源优化和能源优化的效果. 关键词 钢铁企业; 物质流; 能量流; 优化; 信息系统 分类号 TF089; TK018 Synergetic method between materials flow and energy flow in iron and steel intelligent manufacturing ZHENG Zhong 1) 苣 , HUANG Shi鄄peng 1) , LONG Jian鄄yu 1) , GAO Xiao鄄qiang 2) 1) College of Materials Science and Engineering, Chongqing University, Chongqing 400045, China 2) College of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China 苣 Corresponding author, E鄄mail: zhengzh@ cqu. edu. cn ABSTRACT Iron and steel enterprises are facing difficult problems such as increasing inventory, excess capacity, and poor profit鄄 ability. It is urgent to solve them through the development of green and intelligent manufacturing technology for iron and steel enterpri鄄 ses to address the current critical situation. Based on the analysis of the characteristics of manufacturing processes in iron and steel en鄄 terprises, the materials flow (with a core of iron element flow) and its corresponding energy flow network, as well as the deficiencies of the synergy between materials flow and energy flow in existing enterprise information systems, synergetic optimization methods be鄄 tween materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process were investigated in this paper. It revealed that the coupling between materials flow and energy flow should be planned, designed and implemented for both the unit manufacturing equip鄄 ment and the overall manufacturing process. The synergetic optimization can be achieved by three approaches, including perfecting in鄄 formation monitoring, synergizing planning and synergizing scheduling. Based on the analysis, a schematic resolution on top of the ex鄄 isting information system architecture was proposed towards the optimization of production, resource and energy. The synergetic optimi鄄 zation between materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process can be realized by improving the correspond鄄 ing functions of the existing manufacturing execution system, enterprise resource planning and energy management system, facilitated by a newly proposed information subsystem handling the synergetic optimization with the support of digitization and modelling of the rel鄄 evant information in materials flow and energy flow. KEY WORDS iron and steel enterprises; materials flow; energy flow; optimization; information systems
·116· 工程科学学报，第39卷，第1期 近年来，围绕提高制造业水平的新概念和新技术 需要而运行，其过程表现为能量流的流动形式，在目前 层出不穷，制造业正在经历一场重大变革，全球产业竞 以碳治金为主的情况下，也可将其视为碳素流.显然， 争格局将发生重大调整.德国提出“工业40”战 在钢铁制造流程中，以铁素流为主体的物质流是加工 略)，英国提出“高值制造”战略[]，美国提出“先进制 的对象，构成制造流程网络的基础：以碳素流及其相关 造”战略]，“中国制造2025”战略也应运而生，其核 二次能源流为主体的能量流是制造加工过程中的驱动 心思想都涉及制造业数字化、网络化和智能化，信息通 力、化学反应介质、热介质等，能量流伴随物质流流动 讯技术和制造技术的深入融合，面向产品及制造系统 针对钢铁制造流程物质流能量流的相关问题，国内外 全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化和智能化 众多专家做了大量研究工作 制造. 殷瑞钰-]提出的“冶金流程工程学”将钢铁制造 钢铁工业作为国民经济的支柱产业，也是整个工 流程相关研究上升到工程科学的高度，重点指出可将 业体系最重要的基础和战略产业之一]，在智能制造 钢铁生产过程看成一个由生产制造流程的各工序构成 的背景下，也提出“绿色化、智能化”发展的新目标和 的复杂流程网络，钢铁生产是钢铁物质流（主要是铁 要求.中国是目前全球钢铁产量最大的国家，2015年 素流)在能量流（主要是碳素流）的驱动和作用下，按 粗钢产量为8.038×1031，占全球总量的49.53%，但 照设定的“程序”，沿着“流程网络”作动态-有序的运 钢铁行业存在生产流程长、资源和能源利用率低、环保 行.冶金流程工程学奠定了研究的方法论基础. 压力大、产能严重过剩、盈利艰难等状况，“低增长、低 陆钟武等[9-针对钢铁生产流程物质和能量动态 价格、高压力、低效益”的新常态将会持续，亟需理念 变化、错综复杂的特点，提出“钢铁生产流程基准物流 创新、商业模式创新、管理创新及技术创新 图”，以“基准吨材能耗”及“基准吨钢能耗”建立钢铁 钢铁制造流程物质流和能量流的协同优化，是企 生产流程中各种物质流变化对能耗影响的基本分析方 业实现节能减排、降本增效的重要手段之一：通过对 法，讨论工序铁资源效率与流程铁资源效率之间的联 整个制造流程进行合理组织和精细化管理，采用新的 系及影响，进而提出工业生态学学说：从宏观的角度， 技术手段进行物质流和能量流的协同优化，可促进能 对生产全过程中的物质消耗和能量利用情况进行分析 源系统更好的满足生产需要，使能源管理系统(ener 并提供指标体系建立方法. management system,EMS)与企业生产管控的企业资源 在钢铁制造领域关于物质流能量流的相关研究主 计划系统(enterprise resource planning,ERP)和制造执 要有以下几方面。蔡九菊等2-将复杂的钢铁生产系 行系统(manufacturing execution system,MES)进一步 统分解为相关联的物质流动和能量流动两部分，从工 融合，从而提高生产效率和能源利用率，提升企业的竞 序层面建立物质流和能量流的解析模型，分析钢铁生 争力.因此，为实现“绿色化、智能化钢铁制造流程及 产过程中的物质流变化和能量流变化对企业能耗、资 品种技术集成研发与应用”的我国钢铁行业发展总体 源效率和能源效率的影响：通过考虑钢铁生产过程中 任务，开展钢铁制造流程物质流和能量流的协同优化 的资源消耗、产品生产和污染物排放的问题，建立污染 方法研究具有重要意义 物流与物质和能量的关系：并基于大系统优化，提出钢 本文以钢铁智能制造的发展趋势为背景，通过对 铁工业系统节能和科学用能方法.孙彦广[6-)构建全 钢铁制造流程物质流和能量流相关研究的分析，提出 流程能量使用、能源回收和能源转换传输三环节的能 钢铁制造流程物质流和能量流协同优化的初步设想， 量流网络化定量分析模型：在此基础上，综合多层次多 为推进钢铁智能制造发展提供思路 视角的能效分析、多介质多场景的能源计划和反馈前 馈结合的能源调控手段，实现企业能源管控的三个闭 1钢铁制造流程物质流能量流相关研究进展 环：在首钢京唐、沙钢等钢铁公司进行示范应用，有效 钢铁制造流程是将物态转变、物性控制与物流控 减少能源放散，提高能源转换和使用效率，降低生产成 制优化结合的一个复杂的多维物流系统[6，具有规模 本.陈光等[⑧-)通过对钢铁企业物质流和能量流的分 庞大、生产单元多、技术复杂、专业化及协作化程度高 析，利用系统论、控制论和协同论，建立多介质、多层次 等特点.其中，铁矿粉等含铁物料在由各工序及其对 和多维度的能耗模型体系：从物质流、能量流、设备状 应的工位设备构成的生产流程网络中，按照生产需求 态及热平衡的角度，提出钢铁企业能耗分析的新方法 沿着特定的加工工艺路径在设备上进行加工，经过一 与能耗计算公式：实现物流和能流的高效对接、在线调 系列的物理和化学变化，实现从原料到不同钢铁产品 整和动态优化，构建能源精益化管控系统及控制支持 的转变，其过程体现为铁素物质流的流动形式.与此 系统.Tang等[-]针对钢铁制造流程中主物质 同时，在含铁物料加工过程中，同时伴随有能源需求、 流一铁素流的加工设备选择和时间决策问题，利用 能源转化和二次能源产品产生，能量供应以满足生产 数学规划建模理论，分别构建静态调度模型和动态调
工程科学学报,第 39 卷,第 1 期 近年来,围绕提高制造业水平的新概念和新技术 层出不穷,制造业正在经历一场重大变革,全球产业竞 争格局将发生重大调整. 德国 提 出 “ 工 业 4郾 0 冶 战 略[1] ,英国提出“高值制造冶战略[2] ,美国提出“先进制 造冶战略[3] ,“中国制造 2025冶战略[4]也应运而生,其核 心思想都涉及制造业数字化、网络化和智能化,信息通 讯技术和制造技术的深入融合,面向产品及制造系统 全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化和智能化 制造. 钢铁工业作为国民经济的支柱产业,也是整个工 业体系最重要的基础和战略产业之一[5] ,在智能制造 的背景下,也提出“绿色化、智能化冶发展的新目标和 要求. 中国是目前全球钢铁产量最大的国家,2015 年 粗钢产量为 8郾 038 伊 10 8 t,占全球总量的 49郾 53% ,但 钢铁行业存在生产流程长、资源和能源利用率低、环保 压力大、产能严重过剩、盈利艰难等状况,“低增长、低 价格、高压力、低效益冶 的新常态将会持续,亟需理念 创新、商业模式创新、管理创新及技术创新. 钢铁制造流程物质流和能量流的协同优化,是企 业实现节能减排、降本增效的重要手段之一. 通过对 整个制造流程进行合理组织和精细化管理,采用新的 技术手段进行物质流和能量流的协同优化,可促进能 源系统更好的满足生产需要,使能源管理系统( energy management system, EMS)与企业生产管控的企业资源 计划系统(enterprise resource planning, ERP)和制造执 行系统( manufacturing execution system, MES) 进一步 融合,从而提高生产效率和能源利用率,提升企业的竞 争力. 因此,为实现“绿色化、智能化钢铁制造流程及 品种技术集成研发与应用冶的我国钢铁行业发展总体 任务,开展钢铁制造流程物质流和能量流的协同优化 方法研究具有重要意义. 本文以钢铁智能制造的发展趋势为背景,通过对 钢铁制造流程物质流和能量流相关研究的分析,提出 钢铁制造流程物质流和能量流协同优化的初步设想, 为推进钢铁智能制造发展提供思路. 1 钢铁制造流程物质流能量流相关研究进展 钢铁制造流程是将物态转变、物性控制与物流控 制优化结合的一个复杂的多维物流系统[6] ,具有规模 庞大、生产单元多、技术复杂、专业化及协作化程度高 等特点. 其中,铁矿粉等含铁物料在由各工序及其对 应的工位设备构成的生产流程网络中,按照生产需求 沿着特定的加工工艺路径在设备上进行加工,经过一 系列的物理和化学变化,实现从原料到不同钢铁产品 的转变,其过程体现为铁素物质流的流动形式. 与此 同时,在含铁物料加工过程中,同时伴随有能源需求、 能源转化和二次能源产品产生,能量供应以满足生产 需要而运行,其过程表现为能量流的流动形式,在目前 以碳冶金为主的情况下,也可将其视为碳素流. 显然, 在钢铁制造流程中,以铁素流为主体的物质流是加工 的对象,构成制造流程网络的基础;以碳素流及其相关 二次能源流为主体的能量流是制造加工过程中的驱动 力、化学反应介质、热介质等,能量流伴随物质流流动. 针对钢铁制造流程物质流能量流的相关问题,国内外 众多专家做了大量研究工作. 殷瑞钰[7鄄鄄8]提出的“冶金流程工程学冶将钢铁制造 流程相关研究上升到工程科学的高度,重点指出可将 钢铁生产过程看成一个由生产制造流程的各工序构成 的复杂流程网络,钢铁生产是钢铁物质流(主要是铁 素流)在能量流(主要是碳素流)的驱动和作用下,按 照设定的“程序冶,沿着“流程网络冶作动态鄄鄄 有序的运 行. 冶金流程工程学奠定了研究的方法论基础. 陆钟武等[9鄄鄄11]针对钢铁生产流程物质和能量动态 变化、错综复杂的特点,提出“钢铁生产流程基准物流 图冶,以“基准吨材能耗冶及“基准吨钢能耗冶建立钢铁 生产流程中各种物质流变化对能耗影响的基本分析方 法,讨论工序铁资源效率与流程铁资源效率之间的联 系及影响,进而提出工业生态学学说;从宏观的角度, 对生产全过程中的物质消耗和能量利用情况进行分析 并提供指标体系建立方法. 在钢铁制造领域关于物质流能量流的相关研究主 要有以下几方面. 蔡九菊等[12鄄鄄15]将复杂的钢铁生产系 统分解为相关联的物质流动和能量流动两部分,从工 序层面建立物质流和能量流的解析模型,分析钢铁生 产过程中的物质流变化和能量流变化对企业能耗、资 源效率和能源效率的影响;通过考虑钢铁生产过程中 的资源消耗、产品生产和污染物排放的问题,建立污染 物流与物质和能量的关系;并基于大系统优化,提出钢 铁工业系统节能和科学用能方法. 孙彦广[16鄄鄄17]构建全 流程能量使用、能源回收和能源转换传输三环节的能 量流网络化定量分析模型;在此基础上,综合多层次多 视角的能效分析、多介质多场景的能源计划和反馈前 馈结合的能源调控手段,实现企业能源管控的三个闭 环;在首钢京唐、沙钢等钢铁公司进行示范应用,有效 减少能源放散,提高能源转换和使用效率,降低生产成 本. 陈光等[18鄄鄄19]通过对钢铁企业物质流和能量流的分 析,利用系统论、控制论和协同论,建立多介质、多层次 和多维度的能耗模型体系;从物质流、能量流、设备状 态及热平衡的角度,提出钢铁企业能耗分析的新方法 与能耗计算公式;实现物流和能流的高效对接、在线调 整和动态优化,构建能源精益化管控系统及控制支持 系统. Tang 等[20鄄鄄21] 针 对 钢 铁 制 造 流 程 中 主 物 质 流———铁素流的加工设备选择和时间决策问题,利用 数学规划建模理论,分别构建静态调度模型和动态调 ·116·
郑忠等：钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 ·117· 度模型，并提出拉格朗日松弛算法和差分进化算计进 研究汽车制造商和供应商供需关系，可为汽车供应链 行求解，为实现铁素物质流有序、高效的生产提供优化 优化提供决策辅助.针对流程工业过程系统中的物 的调度方案.王刚等[]针对钢铁生产中物质流和能 质、能量和信息的流动问题，龙妍[3]采用控制论、协同 量流同时影响能耗的问题，建立能耗瓶颈诊断模型，分 学、熵理论等，研究物质流、能量流和信息流的协同机 别用钢比系数和工序能耗衡量物质流和能量流，定量 制，实现子系统的局部优化与大系统的全局优化的有 地描述各因素对吨钢能耗的影响，从而寻找出能耗瓶 序结构，并以钢铁企业为对象进行应用分析 颈，给出针对性的节能方案或措施.贺东风和梁超2] 纵观相关研究进展，钢铁制造流程中物质流和能 根据单工序的热平衡和拥平衡分析，考虑能级和经济 量流研究关注的重点是铁素物质流的生产计划调度问 性，给出综合热效率、㶲效率、能级匹配和经济成本的 题及伴随的能源利用效率问题，采用与流程运行控制 钢铁企业能量利用的评价指标体系：构建优化的“能 相关的优化方法和与能耗计算相关的解析方法，从分 量流网络”，为能源转换功能的发挥和企业系统节能 别关注铁素物质流和能量流的运行到关注物质流能量 提供了思路.汪鹏等[24]通过对钢铁生命周期的物质 流的协同运行，从关注冶金学科自身发展向集成协同 流及能耗、排放的分析，构建钢铁生产、加工、消费及折 学、系统学等新兴交叉学科理论方法进展，其目的是在 旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预 满足生产目标的前提下，通过物质流能量流的协同运 测模型，对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源 行，实现物质能量等资源的合理配置，在节能、降耗、经 效率提高及综合五种情景的水平进行预测. 济和减排情况下合理有效进行钢铁生产 国外关于钢铁制造流程物质流能量流的相关研究 因此，在当前智能制造和绿色制造的发展趋势下， 主要集中在节能环保领域.Bisiof2s]采用㶲分析对钢铁 如何加深对钢铁制造流程整体及物质流和能量流协同 生产进行能效分析，探寻提高能源和资源利用效率的 的认识，开展有针对性的更深入的研究工作极为重要. 方法：Michaelis等[2o]将拥分析方法结合钢铁生命周期 我们将基于对钢铁企业制造流程物质流和能量流的特 评估建模，指出工艺改进和增加能源回收利用的必要 征及主要信息化系统的分析，研究在企业的信息化系 性；Andersen和Hyman2]基于美国钢铁工业的大量生 统架构下，如何从制造流程和制造单元的不同层面，来 产数据建立终端能源消耗模型和工序物质消耗模型， 寻求钢铁企业物质流和能量流的协同优化方法，探索 为钢铁生产提高效率和减少排放提供思路：Larsson 推进钢铁智能制造的发展思路 等[2]通过分析炼钢厂整体与单元之间消耗及排放的 2钢铁制造流程的物质流、能量流与钢铁企 关系，构建最小能耗与废物排放的过程集成模型，为促 进节能环保提供决策帮助：Yellishetty等[2]使用物质 业主要信息化系统 流分析方法对铁矿石使用和钢产量进行分析，对未来 2.1基于钢铁制造流程的物质流和能量流 钢产量的走势进行预测，并指出节能减排的方向 现代钢铁联合企业是典型的集铁、煤化工、钢铁制 钢铁制造流程中物质流和能量流作为复杂系统的 造及深加工于一体的复杂过程系统.我国钢铁制造多 重要组成部分，其系统的整体优化应以协同学为理论 以长流程工艺为主，物质流在炼铁前进行资源预加工 基础.协同学(synergetics)是由德国著名物理学家赫 (烧结、球团等炼铁原料的制备和焦炭的制备)，经高 尔曼·哈肯(H.Haken)于20世纪70年代初提出 炉冶炼得到高温铁水：铁水经铁钢界面的运输（火车、 的∞.它以系统论、信息论、控制论等理论为基础，采 汽车或天车)到达炼钢厂，经铁水预处理后送往转炉 用动力学和统计学相结合的分析方法，发现复杂系统 进行氧化冶炼（若是短流程则为废钢经电炉炼钢）变 中各组成要素或子系统之间在操作运行过程中的合 成一定品质的钢水：再经二次精炼(LF、RH、CAS等) 作、协调、同步等协同机制，最后实现整个系统的有序 得到洁净的、具有特定成分和温度的合格钢水；高温钢 化3.近年来，协同学在复杂系统的资源优化配置过 水经连铸过程凝固成型（连铸成型已占98%以上[]） 程中得到了较为广泛的应用].徐浩鸣[3]将协同学 转变为具有特定形状和规格的钢坯（或模铸的钢锭）； 应用于制造业产业组织，指导制造企业信息化建设：包 钢坯可再根据工艺要求经加热炉升温改变其热加工性 北方等[将协同应用于产品定制，以实现资源优化配能，并通过相应的轧制处理（热轧和冷轧）最终得到合 置.针对物流业与制造业的发展，孙鹏[]运用协同学 格的钢铁产品.在整个系统的动态运行过程中，物质 等复杂系统理论，分析现代物流业与制造业协同演化 流和能量流在钢铁制造过程中既相互耦合，又自成体 的动态规律，并构建协同发展机制：彭本红[36运用协 系，两者时分时合，既存在以铁素流为主的物质流网 同学序参量演化过程探讨物流业与制造业的演化机 络，也存在各种能源介质的能量流网络，物质流和能量 理，指出现代物流业与先进制造业的共生与协同是产 流在沿流程网络主要工序的工位设备即制造单元上发 业演化的必然结果：郑东等运用协同学原理与方法 生网络的交互和耦合
郑 忠等: 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 度模型,并提出拉格朗日松弛算法和差分进化算计进 行求解,为实现铁素物质流有序、高效的生产提供优化 的调度方案. 王刚等[22] 针对钢铁生产中物质流和能 量流同时影响能耗的问题,建立能耗瓶颈诊断模型,分 别用钢比系数和工序能耗衡量物质流和能量流,定量 地描述各因素对吨钢能耗的影响,从而寻找出能耗瓶 颈,给出针对性的节能方案或措施. 贺东风和梁超[23] 根据单工序的热平衡和 平衡分析,考虑能级和经济 性,给出综合热效率、 效率、能级匹配和经济成本的 钢铁企业能量利用的评价指标体系;构建优化的“能 量流网络冶,为能源转换功能的发挥和企业系统节能 提供了思路. 汪鹏等[24] 通过对钢铁生命周期的物质 流及能耗、排放的分析,构建钢铁生产、加工、消费及折 旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预 测模型,对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源 效率提高及综合五种情景的水平进行预测. 国外关于钢铁制造流程物质流能量流的相关研究 主要集中在节能环保领域. Bisio [25]采用 分析对钢铁 生产进行能效分析,探寻提高能源和资源利用效率的 方法;Michaelis 等[26]将 分析方法结合钢铁生命周期 评估建模,指出工艺改进和增加能源回收利用的必要 性;Andersen 和 Hyman [27]基于美国钢铁工业的大量生 产数据建立终端能源消耗模型和工序物质消耗模型, 为钢铁生产提高效率和减少排放提供思路;Larsson 等[28]通过分析炼钢厂整体与单元之间消耗及排放的 关系,构建最小能耗与废物排放的过程集成模型,为促 进节能环保提供决策帮助;Yellishetty 等[29] 使用物质 流分析方法对铁矿石使用和钢产量进行分析,对未来 钢产量的走势进行预测,并指出节能减排的方向. 钢铁制造流程中物质流和能量流作为复杂系统的 重要组成部分,其系统的整体优化应以协同学为理论 基础. 协同学( synergetics) 是由德国著名物理学家赫 尔曼·哈肯 ( H郾 Haken) 于 20 世纪 70 年 代 初 提 出 的[30] . 它以系统论、信息论、控制论等理论为基础,采 用动力学和统计学相结合的分析方法,发现复杂系统 中各组成要素或子系统之间在操作运行过程中的合 作、协调、同步等协同机制,最后实现整个系统的有序 化[31] . 近年来,协同学在复杂系统的资源优化配置过 程中得到了较为广泛的应用[32] . 徐浩鸣[33] 将协同学 应用于制造业产业组织,指导制造企业信息化建设;包 北方等[34]将协同应用于产品定制,以实现资源优化配 置. 针对物流业与制造业的发展,孙鹏[35] 运用协同学 等复杂系统理论,分析现代物流业与制造业协同演化 的动态规律,并构建协同发展机制;彭本红[36] 运用协 同学序参量演化过程探讨物流业与制造业的演化机 理,指出现代物流业与先进制造业的共生与协同是产 业演化的必然结果;郑东等[37]运用协同学原理与方法 研究汽车制造商和供应商供需关系,可为汽车供应链 优化提供决策辅助. 针对流程工业过程系统中的物 质、能量和信息的流动问题,龙妍[38]采用控制论、协同 学、熵理论等,研究物质流、能量流和信息流的协同机 制,实现子系统的局部优化与大系统的全局优化的有 序结构,并以钢铁企业为对象进行应用分析. 纵观相关研究进展,钢铁制造流程中物质流和能 量流研究关注的重点是铁素物质流的生产计划调度问 题及伴随的能源利用效率问题,采用与流程运行控制 相关的优化方法和与能耗计算相关的解析方法,从分 别关注铁素物质流和能量流的运行到关注物质流能量 流的协同运行,从关注冶金学科自身发展向集成协同 学、系统学等新兴交叉学科理论方法进展,其目的是在 满足生产目标的前提下,通过物质流能量流的协同运 行,实现物质能量等资源的合理配置,在节能、降耗、经 济和减排情况下合理有效进行钢铁生产. 因此,在当前智能制造和绿色制造的发展趋势下, 如何加深对钢铁制造流程整体及物质流和能量流协同 的认识,开展有针对性的更深入的研究工作极为重要. 我们将基于对钢铁企业制造流程物质流和能量流的特 征及主要信息化系统的分析,研究在企业的信息化系 统架构下,如何从制造流程和制造单元的不同层面,来 寻求钢铁企业物质流和能量流的协同优化方法,探索 推进钢铁智能制造的发展思路. 2 钢铁制造流程的物质流、能量流与钢铁企 业主要信息化系统 2郾 1 基于钢铁制造流程的物质流和能量流 现代钢铁联合企业是典型的集铁、煤化工、钢铁制 造及深加工于一体的复杂过程系统. 我国钢铁制造多 以长流程工艺为主,物质流在炼铁前进行资源预加工 (烧结、球团等炼铁原料的制备和焦炭的制备),经高 炉冶炼得到高温铁水;铁水经铁钢界面的运输(火车、 汽车或天车) 到达炼钢厂,经铁水预处理后送往转炉 进行氧化冶炼(若是短流程则为废钢经电炉炼钢) 变 成一定品质的钢水;再经二次精炼( LF、RH、CAS 等) 得到洁净的、具有特定成分和温度的合格钢水;高温钢 水经连铸过程凝固成型(连铸成型已占 98% 以上[39] ) 转变为具有特定形状和规格的钢坯(或模铸的钢锭); 钢坯可再根据工艺要求经加热炉升温改变其热加工性 能,并通过相应的轧制处理(热轧和冷轧)最终得到合 格的钢铁产品. 在整个系统的动态运行过程中,物质 流和能量流在钢铁制造过程中既相互耦合,又自成体 系,两者时分时合,既存在以铁素流为主的物质流网 络,也存在各种能源介质的能量流网络,物质流和能量 流在沿流程网络主要工序的工位设备即制造单元上发 生网络的交互和耦合. ·117·
·118 工程科学学报，第39卷，第1期 因此，铁素物质流沿着由制造流程的工序/工位设 生产过程的能源进行管理分配，并辅助企业能源决策. 备制造单元构成的制造流程网络运动.主要工序设 目前，企业的能源管理系统基本都是相对独立的信息 备，如各种治金反应器和钢铁产品制备加工设备（焦 系统，与生产指挥及执行系统仅有限关联. 炉、高炉、转炉、铸机、加热炉、轧机等)，构成制造流程 具体而言，企业资源计划系统是面向整个企业运 网络中物质流通过的网络节点.在冶金环节为满足治 营的信息化管理系统，一般包括了生产控制（计划和 金工艺要求还需涉及辅材的加入（辅材的物流），以及 制造)、物流管理（分销、采购和库存）和财务、人力资 各种备品备件等物流，这些铁素物质流之外的物流可 源管理等功能模块，涉及物质流、能量流、资金流等的 在生产物流运行中暂不考虑.铁素流的治金加工过 计划控制，通过以销定产的方式制定生产计划、资源计 程，会伴随能量消耗或二次能源产生，并且各种能量因 划等，并对钢铁制造流程进行总体安排和系统控制. 形式不同而构成不同的能量流网络.尽管铁素流携带 制造执行系统是一个分厂及车间级的制造执行系统， 有大量能量（如热烧结矿和焦炭、高温铁水、高温钢水 考虑制造过程的资源平衡与生产计划实施，注重产品 和高温钢坯)，但这部分能量除在主物流加工运行过 和批次，在钢铁生产中通过制造过程（炼铁一炼钢一 程中被直接利用之外的部分暂不考虑进人能量流系 精炼一连铸一轧制等)各工序及主体设备来进行生产 统.一般只考虑能独立成体系的能量流网络，主要涉 实施及管理，与企业资源计划系统协调流程的运行控 及不同煤气的产生一分类一储存一利用系统、电力系 制，并负责收集生产执行的相关信息，是生产管理与控 统、气体及动力分类制备与调节系统等能量流系统.制活动信息集成的关键点，也是协调上层企业资源计 电力子网络为生产过程中绝大部分设备的正常运行提 划系统与下层制造单元设备过程控制的桥梁.过程控 供动力，满足各生产设备、动力设备、辅助设备等的用 制系统聚焦于具体的冶金或加工生产过程，主要负责 电需求，企业通过购买外部电能或利用企业自身煤气、 流程各主要工序的工位设备上的生产工艺过程控制、 余热和余压发电，从而形成电力子网络.在煤气子网 生产数据采集、流程的运行管控指令执行等，确保具体 络中，焦炉、高炉和转炉通过物理、化学反应及物质变 生产过程顺利进行.能源管理系统是针对生产运行过 化分别产生焦炉煤气、高炉煤气和转炉煤气，这些单元 程中的能源利用进行分散控制和集中管理的信息化管 设备既是用能设备，也是二次能源的各种煤气产品的 理系统，与企业资源计划系统、制造执行系统和过程控 产生设备，煤气能源产品的产生、流动与应用形成了煤 制系统都相关联，对钢铁生产中的产能设备和用能设 气子网络，煤气主要用于设备加热，富余的煤气可用于 备进行实时监控，采集能源信息，加工、分析和处理，有 发电.钢铁企业还需要一些特殊气体及动力的保证， 效预测能源使用，并制定合理的能源需求计划，提高能 如氧气、氨气、氢气和压缩空气，通过各自的运输管道 源管理水平及利用效率 向高炉、转炉、精炼炉等单元设备提供满足生产工艺过 流程中主要工序的工位设备是生产系统与能源系 程需要的气体.另外，在生产运行过程中也会有蒸汽 统的主要监控对象，构成生产执行、能源消耗及二次能 (余热锅炉产生)、余压（高炉炉顶）等余热余能的产生 源产生和数据采集的基础，也是生产系统与能源系统 及利用问题，不同种类的气体分类形成动力子网络，其 信息交互和协同的基础.能源系统会涉及对所有用能 中的余热和余压也可用于发电而进入电力子网络.不 与产能设备的监控.但是，当前钢铁企业的生产管控 同能源介质构成的各能量子网络也在制造流程的主体 与能源的信息化系统大多独立建设，在运行过程中缺 工序及工位设备的制造单元交汇，为满足工艺需要而 乏信息交互，存在生产、能源与资源的供应不匹配等问 相互协调 题，导致能源难以按需供给和有效利用.因此，需要寻 2.2钢铁企业主要信息化系统 求有效的协同优化方法、建立协同优化机制，加强生产 钢铁制造过程物质流和能量流的运行情况及生产 与能源信息系统之间的沟通，以促进物质流和能量流 控制信息都是借助企业信息系统来表达，通过信息系 的协同优化，提高生产效率和能源利用效率 统的信息流来指导生产顺行及能源有效利用.在钢铁 3钢铁制造流程中物质流和能量流的协同 企业的生产运行管理层面，信息化系统如图1所示，一 般包括企业资源计划系统、制造执行系统、过程控制系 3.1制造单元上的协同 统(process control system,PCS)、能源管理系统等.企 在由制造流程工序的工位设备构成的制造流程网 业资源计划系统、制造执行系统和过程控制系统分别 络节点上，铁素流的治冶金或加工过程中发生了化学和 自上而下的对应为制造企业生产运营的决策层、控制 物理变化，存在物料、能源的消耗和转换.对于任意一 层和执行层，是生产工艺系统管理和生产实施控制的 个工位设备，进行流入、流出的物质变换和能量分析， 信息化系统：而能源管理系统是产能和用能设备监控 可得到该工位设备的物质和能量耦合关系，如图2所 及能源管理的信息系统，负责能源数据的采集，对整个 示.设任一工序i（假设共有n个工序，i=1,2,…,n)
工程科学学报,第 39 卷,第 1 期 因此,铁素物质流沿着由制造流程的工序/ 工位设 备制造单元构成的制造流程网络运动. 主要工序设 备,如各种冶金反应器和钢铁产品制备加工设备(焦 炉、高炉、转炉、铸机、加热炉、轧机等),构成制造流程 网络中物质流通过的网络节点. 在冶金环节为满足冶 金工艺要求还需涉及辅材的加入(辅材的物流),以及 各种备品备件等物流,这些铁素物质流之外的物流可 在生产物流运行中暂不考虑. 铁素流的冶金加工过 程,会伴随能量消耗或二次能源产生,并且各种能量因 形式不同而构成不同的能量流网络. 尽管铁素流携带 有大量能量(如热烧结矿和焦炭、高温铁水、高温钢水 和高温钢坯),但这部分能量除在主物流加工运行过 程中被直接利用之外的部分暂不考虑进入能量流系 统. 一般只考虑能独立成体系的能量流网络,主要涉 及不同煤气的产生—分类—储存—利用系统、电力系 统、气体及动力分类制备与调节系统等能量流系统. 电力子网络为生产过程中绝大部分设备的正常运行提 供动力,满足各生产设备、动力设备、辅助设备等的用 电需求,企业通过购买外部电能或利用企业自身煤气、 余热和余压发电,从而形成电力子网络. 在煤气子网 络中,焦炉、高炉和转炉通过物理、化学反应及物质变 化分别产生焦炉煤气、高炉煤气和转炉煤气,这些单元 设备既是用能设备,也是二次能源的各种煤气产品的 产生设备,煤气能源产品的产生、流动与应用形成了煤 气子网络,煤气主要用于设备加热,富余的煤气可用于 发电. 钢铁企业还需要一些特殊气体及动力的保证, 如氧气、氮气、氦气和压缩空气,通过各自的运输管道 向高炉、转炉、精炼炉等单元设备提供满足生产工艺过 程需要的气体. 另外,在生产运行过程中也会有蒸汽 (余热锅炉产生)、余压(高炉炉顶)等余热余能的产生 及利用问题,不同种类的气体分类形成动力子网络,其 中的余热和余压也可用于发电而进入电力子网络. 不 同能源介质构成的各能量子网络也在制造流程的主体 工序及工位设备的制造单元交汇,为满足工艺需要而 相互协调. 2郾 2 钢铁企业主要信息化系统 钢铁制造过程物质流和能量流的运行情况及生产 控制信息都是借助企业信息系统来表达,通过信息系 统的信息流来指导生产顺行及能源有效利用. 在钢铁 企业的生产运行管理层面,信息化系统如图 1 所示,一 般包括企业资源计划系统、制造执行系统、过程控制系 统(process control system, PCS)、能源管理系统等. 企 业资源计划系统、制造执行系统和过程控制系统分别 自上而下的对应为制造企业生产运营的决策层、控制 层和执行层,是生产工艺系统管理和生产实施控制的 信息化系统;而能源管理系统是产能和用能设备监控 及能源管理的信息系统,负责能源数据的采集,对整个 生产过程的能源进行管理分配,并辅助企业能源决策. 目前,企业的能源管理系统基本都是相对独立的信息 系统,与生产指挥及执行系统仅有限关联. 具体而言,企业资源计划系统是面向整个企业运 营的信息化管理系统,一般包括了生产控制(计划和 制造)、物流管理(分销、采购和库存) 和财务、人力资 源管理等功能模块,涉及物质流、能量流、资金流等的 计划控制,通过以销定产的方式制定生产计划、资源计 划等,并对钢铁制造流程进行总体安排和系统控制. 制造执行系统是一个分厂及车间级的制造执行系统, 考虑制造过程的资源平衡与生产计划实施,注重产品 和批次,在钢铁生产中通过制造过程(炼铁—炼钢— 精炼—连铸—轧制等)各工序及主体设备来进行生产 实施及管理,与企业资源计划系统协调流程的运行控 制,并负责收集生产执行的相关信息,是生产管理与控 制活动信息集成的关键点,也是协调上层企业资源计 划系统与下层制造单元设备过程控制的桥梁. 过程控 制系统聚焦于具体的冶金或加工生产过程,主要负责 流程各主要工序的工位设备上的生产工艺过程控制、 生产数据采集、流程的运行管控指令执行等,确保具体 生产过程顺利进行. 能源管理系统是针对生产运行过 程中的能源利用进行分散控制和集中管理的信息化管 理系统,与企业资源计划系统、制造执行系统和过程控 制系统都相关联,对钢铁生产中的产能设备和用能设 备进行实时监控,采集能源信息,加工、分析和处理,有 效预测能源使用,并制定合理的能源需求计划,提高能 源管理水平及利用效率. 流程中主要工序的工位设备是生产系统与能源系 统的主要监控对象,构成生产执行、能源消耗及二次能 源产生和数据采集的基础,也是生产系统与能源系统 信息交互和协同的基础. 能源系统会涉及对所有用能 与产能设备的监控. 但是,当前钢铁企业的生产管控 与能源的信息化系统大多独立建设,在运行过程中缺 乏信息交互,存在生产、能源与资源的供应不匹配等问 题,导致能源难以按需供给和有效利用. 因此,需要寻 求有效的协同优化方法、建立协同优化机制,加强生产 与能源信息系统之间的沟通,以促进物质流和能量流 的协同优化,提高生产效率和能源利用效率. 3 钢铁制造流程中物质流和能量流的协同 3郾 1 制造单元上的协同 在由制造流程工序的工位设备构成的制造流程网 络节点上,铁素流的冶金或加工过程中发生了化学和 物理变化,存在物料、能源的消耗和转换. 对于任意一 个工位设备,进行流入、流出的物质变换和能量分析, 可得到该工位设备的物质和能量耦合关系,如图 2 所 示. 设任一工序 i (假设共有 n 个工序,i = 1,2,…,n) ·118·
郑忠等：钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 ·119· 企业能源决策 决策层 企业资源计划(ERP 能源管理系统EMS) 玉 制造执行(MES) 在线/离线能源管理 控制层 炼钢MES 轧钢MES 能源能源能源能源能源 预测平衡优化诊断调配 父 过程自动化(PCS 缺乏信息交互 能源管理基础数据库 执行层 00 00… 数据采集主工序+辅助工序 工艺生产系统 能源系统 生产系统的主要设备（也是用能设备，部分也是二次能源产生设备） 设备单元1 设备单元2 设备单元弘 设备单元N 图1钢铁企业主要信息化系统 Fig.1 Main information systems in the iron and steel enterprise 外加物料 fi.n 废弃物质 物质流 网络 物质转换 可循环利用物质∫心)， 物质流f6, 物质、能量平衡关系改变 物质流fi,》 主物流 物流成分和温度等 (铁素流) 携带能量流瓜，)。 转换初态 能量转换与利用 换终态 带出能量流f, 工位x心，) 可利用能量G, 能量流 网络 外供能源厂， 能量损失 图2设备上的物质流和能量流耦合关系 Fig.2 Coupling between materials flow and energy flow in unit manufacturing equipment 的某工位设备x(i,),由上一工序流入该设备的物质 以转炉设备为例进行物质和能量分析如图3所 流主要为铁素物质流∫(i,j)。,携带能量流∫，(i,j)n流 示.通过对工位设备上的物质流和能量流的分析，进 入工位设备（下标m和q分别表示物质流变量和能量 行物质流和能量流的耦合与协同优化.通过对铁素 流变量)：在生产过程中可能需新加入原料或辅料等 流的资源条件、加工任务和生产目标的了解，明确生 外加物料∫(i,).和新加入能源∫(i,j).;经过生产加 产过程对能源供给的需求，确定物质转换所需要的 工后排出废弃物质∫(i,j),加工过程中能量损失 能量输入与可能的二次能源输出的方式及数量：通 ∫(i,).(与工位设备的自身属性及输入有关)：加工结 输人物料 输出物料 束，可循环利用物质∫(i,)流入相应的辅助物质流网 铁水 钢水 络，可利用能量或能源∫(i,)流入能量流网络；加工 废铜 完成后的铁素物质流∫（i,j)流出某一主体设备，进 辅料石灰、莹石等 卡F卡 入下一工序，同时带出能量∫(ij) 输人能源 输出能源 通过物料平衡、热平衡（能量守恒）和物料与能源 脱碳反应 转炉煤气 的转换关系分析如下. 脱磷反应 设备上的物质平衡关系： 0 f(ij)+f(ij)=f(ij)+f(ij),+f(ij) 纲水升温等治金过程消耗能量 设备上的能量平衡关系： 图3转炉设备的物质和能量分析 f(i,j)+f(ij).=f(ij).+f(ij),+f(ij) Fig.3 Analysis of materials and energy in the basic oxygen fumace
郑 忠等: 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 图 1 钢铁企业主要信息化系统 Fig. 1 Main information systems in the iron and steel enterprise 图 2 设备上的物质流和能量流耦合关系 Fig. 2 Coupling between materials flow and energy flow in unit manufacturing equipment 的某工位设备 x(i,j),由上一工序流入该设备的物质 流主要为铁素物质流 fm (i,j) in ,携带能量流 f q (i,j) in流 入工位设备(下标 m 和 q 分别表示物质流变量和能量 流变量);在生产过程中可能需新加入原料或辅料等 外加物料 fm (i,j) a和新加入能源 f q ( i,j) a;经过生产加 工后排出废弃物质 fm ( i, j) w ,加工过程中能量损失 f q (i,j) w (与工位设备的自身属性及输入有关);加工结 束,可循环利用物质 fm (i,j) r流入相应的辅助物质流网 络,可利用能量或能源 f q ( i,j) r流入能量流网络;加工 完成后的铁素物质流 fm ( i,j) out流出某一主体设备,进 入下一工序,同时带出能量 f q (i,j) out . 通过物料平衡、热平衡(能量守恒)和物料与能源 的转换关系分析如下. 设备上的物质平衡关系: fm (i,j)in + fm (i,j)a = fm (i,j)w + fm (i,j)r + fm (i,j)out . 设备上的能量平衡关系: f q (i,j) in + f q (i,j) a = f q (i,j) w + f q (i,j) r + f q (i,j) out . 以转炉设备为例进行物质和能量分析如图 3 所 图 3 转炉设备的物质和能量分析 Fig. 3 Analysis of materials and energy in the basic oxygen furnace 示. 通过对工位设备上的物质流和能量流的分析,进 行物质流和能量流的耦合与协同优化. 通过对铁素 流的资源条件、加工任务和生产目标的了解,明确生 产过程对能源供给的需求,确定物质转换所需要的 能量输入与可能的二次能源输出的方式及数量;通 ·119·
·120· 工程科学学报，第39卷，第1期 过制造单元的生产信息和能源信息的实时监控，向 的生成计划及二次资源量，进而用于能量流网络的供 制造执行系统、企业资源计划系统和能源管理系统 需匹配.在能量流网络的能量匹配过程中，利用能源 系统及时反馈，可为实现物质流和能量流的优化匹 平衡和㶲平衡分析方法，进行能量数量和质量的评价， 配创造条件 通过能量的质、量相当的供应、转化和利用，以及能量 3.2制造流程的协同 的梯级利用，进一步优化能源的分配，提高能源利用效 从钢铁制造流程的角度，铁素物质流是按生产工 率，促进节能减排 艺要求在流程主要工序的工位设备上进行冶金或加 以煤气子网络为例，在焦炉、高炉和转炉的铁素流 工，完成物质和能量的转换及利用，并且，生产计划与 治金过程中，冶金反应会分别产生焦炉煤气、高炉煤气 能源计划调度的协调可实现物质流和能量流的耦合， 和转炉煤气，如图4所示.煤气能源产品产生后按煤 基于流程的协调关系如图4所示 气种类分类储存与供应用户，进入能源系统，如供给加 基于图4可知，以生产计划与调度的对象一铁 热炉、热风炉等热工设备作为燃料利用，富余的煤气也 素物质流的生产计划为基础，引导能量流在特定位置 可用于发电.从制造流程的角度，一方面，了解生产计 进行网络交互：而在各种不同形式的能量流网络中又 划信息可有助于对二次煤气资源产生进行预测，了解 可按产能和用能关系进行网络匹配：将用能计划与生 生产调度信息可修正预测提高准确性：另一方面，计划 产计划相关联，通过生产作业计划既可确定各冶金工 和调度信息也可以为制造流程中用能设备能源需求进 艺过程所需的能源供应计划，同时也可确定二次能源 行预测和修正，提高煤气利用效率 煤气子网路 电力子网络 气体动力子网路 富余煤气 余热余压 LDG 用于发电 用于发电 气体及动力 蒸汽、压缩空气等 能量流网络 煤气分类与 电力供应 发电厂 电力供应 分类制备与 热水等供应 BFG 储存系统 调节系统 COG 为各设备正滑 高炉氧冷却水 运行提供电力 炉顶 余正 豪及茂汽 ○石灰 O加工 +烧结矿 热轧材 产品 球团矿 铁水 钢水 钢坯 加热 煤 焦炭 钢坯 88 1○ 5热风 热 COG BFG LDG 物质流路线 ·焦炉煤气输送路线一一+高炉煤气输送路线一·一，转炉煤气输送路线+其他物质及动力输送路线 COG一焦炉煤气：BFG一高炉煤气：LDG一转炉煤气 图4钢铁制造流程网络物质流和能量流的关系 Fig.4 Relationship between materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process network 总体而言，钢铁制造流程的物质流和能量流的协 产的高效运行和能源的高效利用创造条件 同优化，可以从设备上的铁素物质流在能量流协同下 4.1钢铁制造流程不同生产运行控制水平的协同方式 的制造工艺过程进行有效控制，以及对基于生产计划 钢铁制造流程生产及能源系统的运行管控架构如 调度的制造流程网络运行状态的控制来实现，需要发 图5所示.从制造单元各设备的过程控制系统采集设 挥生产信息系统、能源管理系统及两者的协调作用. 备和生产过程的计划、生产实绩、设备状况及能源的相 4 钢铁制造流程物质流和能量流的协同优 关数据信息，进行数据的分类及存储，得到制造单元生 产及能源的数字化信息：生产管控和能源管理系统通 化方法 过相关信息的传递，进行生产及能源相协调的计划安 基于生产和能源相关信息，围绕生产计划、生产执 排：再通过设备层生产实绩信息的及时反馈，进行生产 行调度目标，进行生产资源和能源的匹配与协调，为生 执行过程中的及时调度调控，进而实现智能化的生产
工程科学学报,第 39 卷,第 1 期 过制造单元的生产信息和能源信息的实时监控,向 制造执行系统、企业资源计划系统和能源管理系统 系统及时反馈,可为实现物质流和能量流的优化匹 配创造条件. 3郾 2 制造流程的协同 从钢铁制造流程的角度,铁素物质流是按生产工 艺要求在流程主要工序的工位设备上进行冶金或加 工,完成物质和能量的转换及利用,并且,生产计划与 能源计划调度的协调可实现物质流和能量流的耦合, 基于流程的协调关系如图 4 所示. 基于图 4 可知,以生产计划与调度的对象———铁 素物质流的生产计划为基础,引导能量流在特定位置 进行网络交互;而在各种不同形式的能量流网络中又 可按产能和用能关系进行网络匹配;将用能计划与生 产计划相关联,通过生产作业计划既可确定各冶金工 艺过程所需的能源供应计划,同时也可确定二次能源 的生成计划及二次资源量,进而用于能量流网络的供 需匹配. 在能量流网络的能量匹配过程中,利用能源 平衡和 平衡分析方法,进行能量数量和质量的评价, 通过能量的质、量相当的供应、转化和利用,以及能量 的梯级利用,进一步优化能源的分配,提高能源利用效 率,促进节能减排. 以煤气子网络为例,在焦炉、高炉和转炉的铁素流 冶金过程中,冶金反应会分别产生焦炉煤气、高炉煤气 和转炉煤气,如图 4 所示. 煤气能源产品产生后按煤 气种类分类储存与供应用户,进入能源系统,如供给加 热炉、热风炉等热工设备作为燃料利用,富余的煤气也 可用于发电. 从制造流程的角度,一方面,了解生产计 划信息可有助于对二次煤气资源产生进行预测,了解 生产调度信息可修正预测提高准确性;另一方面,计划 和调度信息也可以为制造流程中用能设备能源需求进 行预测和修正,提高煤气利用效率. COG—焦炉煤气;BFG—高炉煤气;LDG—转炉煤气 图 4 钢铁制造流程网络物质流和能量流的关系 Fig. 4 Relationship between materials flow and energy flow in the iron and steel manufacturing process network 总体而言,钢铁制造流程的物质流和能量流的协 同优化,可以从设备上的铁素物质流在能量流协同下 的制造工艺过程进行有效控制,以及对基于生产计划 调度的制造流程网络运行状态的控制来实现,需要发 挥生产信息系统、能源管理系统及两者的协调作用. 4 钢铁制造流程物质流和能量流的协同优 化方法 基于生产和能源相关信息,围绕生产计划、生产执 行调度目标,进行生产资源和能源的匹配与协调,为生 产的高效运行和能源的高效利用创造条件. 4郾 1 钢铁制造流程不同生产运行控制水平的协同方式 钢铁制造流程生产及能源系统的运行管控架构如 图 5 所示. 从制造单元各设备的过程控制系统采集设 备和生产过程的计划、生产实绩、设备状况及能源的相 关数据信息,进行数据的分类及存储,得到制造单元生 产及能源的数字化信息;生产管控和能源管理系统通 过相关信息的传递,进行生产及能源相协调的计划安 排;再通过设备层生产实绩信息的及时反馈,进行生产 执行过程中的及时调度调控,进而实现智能化的生产 ·120·
郑忠等：钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 ·121· 生产和能源数据反馈利用 数据存 能源数据反馈利用 计 储模块 能源采购计划 ERP 划 及分类 层 数据服务器 能源利用及预测信息 数据库 将多层 处理过的 数据汇总 数据进行 数据交换 EMS 份类存储 数据分类 信息采集 完善 分层模块 处理模块 分别硅立 增强模摸块 (将底层的 执行反 计划信息 生产和 (将数据分 (提高底层 类、分层处 数据进行 V 能源方面 数据采集 个能源利用及生产执行信息 的数据库 理，提高数 汇总并 的完整性 有限能源计划 综合处理 调 便于调用 据有效性) 和管理) 和及时性)完善 MES 和反馈 层 利用) 生产数据反馈利用 数据汇总 于徽字化过萄 生产指令 能源数据（智能化过程） 生产指令 !生产数据 工序1及其设备单元 工序及其设备单元 工序n及其设备单元 O … 表示监控层或信息系统内部的关系 表示监控层与信息系统之间的关系 表示信息系统与生产设备对象之间的关系 图5钢铁制造流程生产及能源系统的运行管控架构 Fig.5 Operation management and control architecture of the production and energy system in the iron and steel manufacturing process 与能源利用过程的运行控制. 控的基础上，完善流程控制信息系统企业资源计划系 因此，从生产运行控制的角度，进行物质流和能量 统、制造执行系统、能源管理系统、生产工序设备单元 流的协同优化体现为以下几点： 信息系统、过程控制系统等的协调优化功能；借助信息 (1)物质流和能量流信息的数字化支撑.在钢铁 技术与自动化技术结合，建立面向动态调度的协同优 企业现有的生产和能源信息化系统下，加强对物质流 化模型，提升制造执行系统的生产计划与调度执行的 和能量流的现实运行状况和生产控制信息的数据监 协同优化功能，实现资源和能源在动态生产运行中的 控，通过物联网技术实现生产与能源相关的物质流和 协同优化配置作用. 能量流数据的完整、及时、准确和有效收集；完善信息 4.2钢铁企业信息系统的协同优化途径 的及时传递功能，通过先进通信技术将系统数据进行 在钢铁企业的信息系统架构下，钢铁企业按照订 实时传输与沟通反馈，提升数据的实时传输能力：建立 单制定生产计划并下达生产任务，物质流和能量流的 实时数据按需统计分析功能，通过云计算等技术手段 信息流以各自的形式分别在企业资源计划系统、制造 进行数据实时计算处理，对生产运行及能源利用状况 执行系统及能源管理系统中分别下达至各工序的制造 进行实时诊断，优化生产运行.借助制造单元与企业 单元设备，进行生产组织和生产系统运行 资源计划系统、能源管理系统和制造执行系统的信息 通过基于信息流的物质流和能量流的联动，使得 传递及交互，为生产计划和能源计划的制定、生产执行 能源管理系统能更好地满足生产需要，实现能源管理 过程的资源和能源调度创造条件 系统与钢铁企业资源计划系统、制造执行系统等生产 (2)能源计划与生产计划的协调.强化企业资源 管控信息系统的深度融合.关于钢铁生产物质流和能 计划系统与能源管理系统的生产计划、资源计划和能 量流信息协同优化系统的运行机制如图6所示. 源计划的协调优化功能，提升能源管理系统中的能源 钢铁生产以满足市场客户的个性化需求为原则， 计划与生产批量计划的协同优化能力，以及制造执行 按照合同订单来制定生产批量计划和生产作业计划： 系统的生产作业计划的协同优化能力.通过生产计划 并以现有资源和能源为基础，根据工艺约束和产品要 来引导带动资源计划和能源计划的制定，解决生产计 求制定资源计划和能源计划：各个工序及其单元设备 划、能源计划与现实生产之间存在的资源和能源衔接 通过接受制造执行系统制定的生产作业计划和当时的 不相适应的问题 资源和能源条件来进行生产 (3)动态调度过程的协同.针对生产执行过程中 因此，钢铁制造的物质流和能量流协同系统应以 动态调度的不确定性，尤其针对炼钢-连铸核心生产 生产优化、资源优化及能源优化的协同为终极目标，在 组织的多工序特征，在强化生产组织实施过程信息监 保证生产正常、稳定和有序运行的基础上，进行生产资
郑 忠等: 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 图 5 钢铁制造流程生产及能源系统的运行管控架构 Fig. 5 Operation management and control architecture of the production and energy system in the iron and steel manufacturing process 与能源利用过程的运行控制. 因此,从生产运行控制的角度,进行物质流和能量 流的协同优化体现为以下几点: (1) 物质流和能量流信息的数字化支撑. 在钢铁 企业现有的生产和能源信息化系统下,加强对物质流 和能量流的现实运行状况和生产控制信息的数据监 控,通过物联网技术实现生产与能源相关的物质流和 能量流数据的完整、及时、准确和有效收集;完善信息 的及时传递功能,通过先进通信技术将系统数据进行 实时传输与沟通反馈,提升数据的实时传输能力;建立 实时数据按需统计分析功能,通过云计算等技术手段 进行数据实时计算处理,对生产运行及能源利用状况 进行实时诊断,优化生产运行. 借助制造单元与企业 资源计划系统、能源管理系统和制造执行系统的信息 传递及交互,为生产计划和能源计划的制定、生产执行 过程的资源和能源调度创造条件. (2) 能源计划与生产计划的协调. 强化企业资源 计划系统与能源管理系统的生产计划、资源计划和能 源计划的协调优化功能,提升能源管理系统中的能源 计划与生产批量计划的协同优化能力,以及制造执行 系统的生产作业计划的协同优化能力. 通过生产计划 来引导带动资源计划和能源计划的制定,解决生产计 划、能源计划与现实生产之间存在的资源和能源衔接 不相适应的问题. (3) 动态调度过程的协同. 针对生产执行过程中 动态调度的不确定性,尤其针对炼钢鄄鄄 连铸核心生产 组织的多工序特征,在强化生产组织实施过程信息监 控的基础上,完善流程控制信息系统企业资源计划系 统、制造执行系统、能源管理系统、生产工序设备单元 信息系统、过程控制系统等的协调优化功能;借助信息 技术与自动化技术结合,建立面向动态调度的协同优 化模型,提升制造执行系统的生产计划与调度执行的 协同优化功能,实现资源和能源在动态生产运行中的 协同优化配置作用. 4郾 2 钢铁企业信息系统的协同优化途径 在钢铁企业的信息系统架构下,钢铁企业按照订 单制定生产计划并下达生产任务,物质流和能量流的 信息流以各自的形式分别在企业资源计划系统、制造 执行系统及能源管理系统中分别下达至各工序的制造 单元设备,进行生产组织和生产系统运行. 通过基于信息流的物质流和能量流的联动,使得 能源管理系统能更好地满足生产需要,实现能源管理 系统与钢铁企业资源计划系统、制造执行系统等生产 管控信息系统的深度融合. 关于钢铁生产物质流和能 量流信息协同优化系统的运行机制如图 6 所示. 钢铁生产以满足市场客户的个性化需求为原则, 按照合同订单来制定生产批量计划和生产作业计划; 并以现有资源和能源为基础,根据工艺约束和产品要 求制定资源计划和能源计划;各个工序及其单元设备 通过接受制造执行系统制定的生产作业计划和当时的 资源和能源条件来进行生产. 因此,钢铁制造的物质流和能量流协同系统应以 生产优化、资源优化及能源优化的协同为终极目标,在 保证生产正常、稳定和有序运行的基础上,进行生产资 ·121·
·122· 工程科学学报，第39卷，第1期 ·快速响应市场需求，能够满足市场的 ·根据生产工艺要求和约束，合理配置 ·根据生产工艺要求和约束，制定适应 动态变化和客户的个性化要求 生产资源（原材料资源和设备资源） 生产的能源计划，合理分配能源 ,能够对批量计划、调度计划进行优化 ·合理利用库存空间，尽量降低库存 实时收集用能和产能设备的信息 ·保证生产运行正常，稳定、有序 ·诚少备件的库存量和资源停留时间 对能源系统的状态和生产过程中产生 ,保证生产执行中的资源和能源匹配 ·实时学控设备状态信息以调整和优化 的二次能源进行监控和管理 ·收集生产执行过程的信息以反馈利用 ,为匹配生产合理配备人力资源和其他 能源的调度与生产的调度相适应 生产优化 资源优化 能源优化 优化目标 预期效果 生产和能源计划信息 模型化 ERP/EMS ·根据可能存在的需求开发模型，满足 优化以后的反馈信息 生安排、资源和能源分配 支撑 模型器 模型需要反映现有的生产和能源运行特征 优化模型的构建和求解方法 在原有信息系统中 信息协同 模型反馈 ·通过模型数据库有效调用 增加一些信息交互 优化系统 的模块 数据需求！ ,采集所有与生产和能源相关的信息，覆盖 数据反馈 各工序及对应设备单元，保证数据完整性 生产和能源实绩信息 数字化 及时、自动、智能的采集数据 MES 建立数据和信总系统的有效衔接 优化以后的反馈信息 支撑 ·通过分类的数据库有效管理数据 生产指令 生产数据 …不生产数据 能源数据 能源数据 工序1及其设备单元 工序及其设备单元 工序n及其设备单元 ○…○ 图6物质流和能量流信息协同优化系统的运行机制 Fig.6 Operation mechanism of the information synergetic optimization system between materials flow and energy flow 源和能源合理有效配置.具体实施途径包括在钢铁企 计划与用能计划相关联，并考虑二次能源和二次资源 业现有的企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理 的生产，提出进行生产信息、能源信息的集成优化，进 系统等信息系统架构基础上，结合主工序设备单元的 而进行生产计划、能源计划、生产调度和能源调度的系 过程控制系统，在相应的信息系统中增加新的协同优 统控制，以实现整个制造过程能量的按需匹配 化功能模块，进行物质流和能量流相关信息的交互与 (3)提出了钢铁制造物质流和能量流的协同方 利用：同时，设计新的信息协同优化子系统，依托相应 法，指出从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三 的模型库与数据库支撑，来实现物质流和能量流的协 个方面来实现物质流和能量流的协同：明确可在钢铁 同优化. 企业现有信息系统架构下新增物质流和能量流信息交 5结论 互及利用功能模块，以及新建信息协同优化子系统 利用钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字 (1)在全球智能制造发展趋势和钢铁制造绿色化 化及模型化为支撑，从生产优化、资源优化及能源优化 和智能化发展要求下，钢铁制造流程的物质流和能量 三个预期目标来引导物质流和能量流的协同优化，实 流协同优化问题亟待解决.因此，基于钢铁制造流程 现资源和能源优化配置下的合理高效生产，增强企业 物质流和能量流的特点，分析物质流网络和能量流网 的核心竞争力，最终实现精益制造、节能减排和降本增 络的构成及运行方式，从钢铁企业以铁素流为核心的 效的目标 物质流和相应能量流网络耦合的角度，指出了企业现 有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的 参考文献 问题. [1]Kagermann H,Helbig J,Hellinger A,et al.Recommendations for (2)从制造单元与制造流程两个层面分析阐述了 Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4.0:Securing the 物质流和能量流的耦合关系.在制造单元层面，分析 Future of German Manufacturing Industry;Final Report of the IN 了作为生产对象的铁素流在加工工位设备上的物质变 DUSTRIE 4.0 Working Group.Bonn:Federal Ministry of Educa- 化过程和能量转换关系，确定了物质流和能量流的需 tion and Research,2013 [2]Yiu C.The Big Data Opportunity:Making Government Faster, 求种类和数量，并考虑了对物质流网络和不同能量流 Smarter and More Personal.London:Policy Exchange,2012 网络的影响及转变，为今后具体模型构建奠定了基础： [3]Robinson D J.Economic Derelopment from the State and Local 在制造流程层面，从铁素物质流的流程式生产需要出 Perspectire:Case Studies and Public Policy Debates.New York 发，基于耦合的物质流网络和多种能量流网络，将生产 Palgrave Macmillan,2014
工程科学学报,第 39 卷,第 1 期 图 6 物质流和能量流信息协同优化系统的运行机制 Fig. 6 Operation mechanism of the information synergetic optimization system between materials flow and energy flow 源和能源合理有效配置. 具体实施途径包括在钢铁企 业现有的企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理 系统等信息系统架构基础上,结合主工序设备单元的 过程控制系统,在相应的信息系统中增加新的协同优 化功能模块,进行物质流和能量流相关信息的交互与 利用;同时,设计新的信息协同优化子系统,依托相应 的模型库与数据库支撑,来实现物质流和能量流的协 同优化. 5 结论 (1) 在全球智能制造发展趋势和钢铁制造绿色化 和智能化发展要求下,钢铁制造流程的物质流和能量 流协同优化问题亟待解决. 因此,基于钢铁制造流程 物质流和能量流的特点,分析物质流网络和能量流网 络的构成及运行方式,从钢铁企业以铁素流为核心的 物质流和相应能量流网络耦合的角度,指出了企业现 有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的 问题. (2) 从制造单元与制造流程两个层面分析阐述了 物质流和能量流的耦合关系. 在制造单元层面,分析 了作为生产对象的铁素流在加工工位设备上的物质变 化过程和能量转换关系,确定了物质流和能量流的需 求种类和数量,并考虑了对物质流网络和不同能量流 网络的影响及转变,为今后具体模型构建奠定了基础; 在制造流程层面,从铁素物质流的流程式生产需要出 发,基于耦合的物质流网络和多种能量流网络,将生产 计划与用能计划相关联,并考虑二次能源和二次资源 的生产,提出进行生产信息、能源信息的集成优化,进 而进行生产计划、能源计划、生产调度和能源调度的系 统控制,以实现整个制造过程能量的按需匹配. (3) 提出了钢铁制造物质流和能量流的协同方 法,指出从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三 个方面来实现物质流和能量流的协同;明确可在钢铁 企业现有信息系统架构下新增物质流和能量流信息交 互及利用功能模块,以及新建信息协同优化子系统. 利用钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字 化及模型化为支撑,从生产优化、资源优化及能源优化 三个预期目标来引导物质流和能量流的协同优化,实 现资源和能源优化配置下的合理高效生产,增强企业 的核心竞争力,最终实现精益制造、节能减排和降本增 效的目标. 参 考 文 献 [1] Kagermann H, Helbig J, Hellinger A, et al. Recommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4. 0: Securing the Future of German Manufacturing Industry; Final Report of the IN鄄 DUSTRIE 4. 0 Working Group. Bonn: Federal Ministry of Educa鄄 tion and Research, 2013 [2] Yiu C. The Big Data Opportunity: Making Government Faster, Smarter and More Personal. London: Policy Exchange, 2012 [3] Robinson D J. Economic Development from the State and Local Perspective: Case Studies and Public Policy Debates. New York: Palgrave Macmillan, 2014 ·122·
郑忠等：钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 ·123· [4]The State Couneil of the People's Republic of China.China Manu- 2012,47(5):1 facturing2025[EB/0L].(2015-05-08)[2015-12-01]. (蔡九菊，孙文强.中国钢铁工业的系统节能和科学用能 http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_ 钢铁，2012,47(5)：1) 9784.htm [16]Sun Y G.Energy flow network information model and a variety of (中华人民共和国国务院.中国制造2025[EB/0L].(2015- energy medium dynamic regulation in the iron and steel enterpri- 05-08)[2015-12-01].http://www.gov.cn/zhengce/content/ ses /Proceedings of 2010 National Conference on Energy and 2015-05/19/content_9784.htm） Enrironmental Production Technology.Jiujiang,2010:58 [5]Yin R Y.Development of steelmaking and continuous casting (孙摩广，钢铁企业能量流网络信息模型及多种能源介质动 technology and prospect of this technology in 2010 in China. 态调控/2010年全国能源环保生产技术会议.九江，2010： Steelmaking,2008,24(6):1 58) (殷瑞钰.我国炼钢-连铸技术发展和2010年展望.炼钢， [17]Sun Y G.Technologies based on the synergy between material 2008,24(6):1) flow and energy flow for managing and controlling energy system [6]Yin R Y.The multi-dimensional mass-flow control system of steel in iron and steel enterprises//Proceedings of the 10th CSM Steel plant process.Acta Metall Sin,1997,33(1):29 Congress the 6th Baosteel Biennial Academic Conference (殷瑞钰.钢铁制造过程的多维物流控制系统.金属学报， Shanghai,2015 1997,33(1):29) (孙彦广，基于物质流能量流协同的钢铁企业能源系统管控 [7]Yin R Y.Metallurgical Process Engineering.2nd Ed.Beijing: 技术/第十届中国钢铁年会暨第六届宝钢学术年会论文 Metallurgical Industry Press,2009 集.上海，2015) (殷瑞钰.治金流程工程学.2版.北京：治金工业出版社， [18]Ding Y,Chen G,Li L,et al.Discussion on construction of 2009） model and system on energy flow in the steel plant.fron Steel, [8] Yin R Y.Theory and Method of Metallurgical Process Integration. 2012,47(10):87 Beijing:Metallurgical Industry Press,2013 (丁毅，陈光，李莉，等.钢铁企业能源流管理模型与系统 (殷瑞钰.治金流程集成理论与方法.北京：治金工业出版 架构探讨.钢铁，2012,47(10)：87) 社，2013) [19]Chen C,Li L Y,Ding Y,et al.Influencing factors of energy [9]Lu Z W,Cai J J,Yu Q B,et al.The influence of materials flows consumption for iron and steel enterprise systems.Iron Steel, in steel manufacturing process on its energy intensity.Acta Metall 2014,49(4):86 Sin,2000.36(4):370 (陈光，李玲云，丁毅，等.钢铁企业系统能耗影响因素分 (陆钟武，蔡九菊，于庆波，等.钢铁生产流程的物流对能耗 析.钢铁，2014.49(4)：86) 的影响.金属学报.2000,36(4)：370) [20]Tang L X,Luh P B,Liu JY,et al.Steel-making process sched- [10]Dai T J,Lu Z W.Analysis of the relationship between iron re- uling using Lagrangian relaxation.Int J Prod Res,2002.40 source efficiencies in steel production process and unit process. (1):55 Acta Metall Sin,2006,42(3):280 [21]Tang L X,Zhao Y,Liu J Y.An improved differential evolution (就铁军，陆钟武.钢铁生产流程铁资源效率与工序铁资源 algorithm for practical dynamic scheduling in steelmaking-contin- 效率关系的分析.金属学报，2006,42(3)：280) uous easting production.IEEE Trans Erol Comput,2014,18 [11]Lu Z W.The Foundations of Industrial Ecology.Beijing:Sci- (2):209 ence Press,2010 [22]Wang G,Bai H,Cang D Q,et al.Mathematical model for diag- (陆钟武.工业生态学基础.北京：科学出版社，2010) nosis of energy consumption bottlenecks in steel plants and its ap- [12]Cai JJ.Wang JJ.Lu Z W,et al.Material flow and energy flow plication.J Univ Sci Technol Beijing,2009,31(9):1195 in iron steel industry and correlation between them.J (王刚，白皓，苍大强，等.钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型 Northeast Unig Nat Sci,2006,27(9):979 及应用.北京科技大学学报，2009,31(9)：1195) (蔡九菊，王建军，陆钟武，等.钢铁企业物质流与能量流及 [23]He D F,Liang C.Energy utilization evaluation oriented to energy 其相互关系.东北大学学报（自然科学版），2006,27(9)： flow network in the iron and steel enterprises//Proceedings of 979) the 8th National Conference on Energy and Thermal Engineering. [13]Du T,Cai JJ.Study on material,energy,pollutant flows for Dalian,2015:787 iron and steel enterprise.Iron Steel,2006,41(4):82 (贺东风，梁超.面向能量流网络的钢铁企业能量利用评价 (杜涛，蔡九菊.钢铁企业物质流，能量流和污染物流研究 /第八届全国能源与热工学术年会论文集.大连，2015： 钢铁，2006,41(4)：82) 787) [14]Cai JJ,Wang J J,Zhang Q,et al.Material flows and energy [24]Wang P,Jiang Z Y,Zhang XX,et al.Long-term scenario fore- flows in iron steel factory and their influence on CO,emis- cast of production routes,energy consumption and emissions for sions.Res Enriron Sci,2008,21(1):196 Chinese steel industry.J Univ Sci Technol Beijing,2014,36 (蔡九菊，王建军，张琦，等.钢铁企业物质流、能量流及其 (12):1683 对C02排放的影响.环境科学研究，2008,21(1)：196) (汪鹏，姜泽毅，张欣欣，等.中国钢铁工业流程结构、能耗 [15]CaiJJ,Sun WQ.Systems energy conservation and scientific en- 和排放长期情景预测.北京科技大学学报，2014,36(12)： ergy utilization of iron and steel industry in China.Iron Steel, 1683)
郑 忠等: 钢铁智能制造背景下物质流和能量流协同方法 [4] The State Council of the People蒺s Republic of China. China Manu鄄 facturing 2025 [ EB / OL]. ( 2015鄄鄄 05鄄鄄 08 ) [ 2015鄄鄄 12鄄鄄 01 ]. http: / / www. gov. cn / zhengce / content / 2015鄄鄄 05 / 19 / content _ 9784. htm (中华人民共和国国务院. 中国制造 2025 [EB/ OL]. (2015鄄鄄 05鄄鄄08) [2015鄄鄄12鄄鄄01]. http: / / www. gov. cn / zhengce / content / 2015鄄鄄05 / 19 / content_9784. htm) [5] Yin R Y. Development of steelmaking and continuous casting technology and prospect of this technology in 2010 in China. Steelmaking, 2008, 24(6): 1 (殷瑞钰. 我国炼钢鄄鄄 连铸技术发展和 2010 年展望. 炼钢, 2008, 24(6): 1) [6] Yin R Y. The multi鄄dimensional mass鄄flow control system of steel plant process. Acta Metall Sin, 1997, 33(1): 29 (殷瑞钰. 钢铁制造过程的多维物流控制系统. 金属学报, 1997, 33(1): 29) [7] Yin R Y. Metallurgical Process Engineering. 2nd Ed. Beijing: Metallurgical Industry Press, 2009 (殷瑞钰. 冶金流程工程学. 2 版. 北京: 冶金工业出版社, 2009) [8] Yin R Y. Theory and Method of Metallurgical Process Integration. Beijing: Metallurgical Industry Press, 2013 (殷瑞钰. 冶金流程集成理论与方法. 北京: 冶金工业出版 社, 2013) [9] Lu Z W, Cai J J, Yu Q B, et al. The influence of materials flows in steel manufacturing process on its energy intensity. Acta Metall Sin, 2000, 36(4): 370 (陆钟武, 蔡九菊, 于庆波, 等. 钢铁生产流程的物流对能耗 的影响. 金属学报, 2000, 36(4): 370) [10] Dai T J, Lu Z W. Analysis of the relationship between iron re鄄 source efficiencies in steel production process and unit process. Acta Metall Sin, 2006, 42(3): 280 (戴铁军, 陆钟武. 钢铁生产流程铁资源效率与工序铁资源 效率关系的分析. 金属学报, 2006, 42(3): 280) [11] Lu Z W. The Foundations of Industrial Ecology. Beijing: Sci鄄 ence Press, 2010 (陆钟武. 工业生态学基础. 北京: 科学出版社, 2010) [12] Cai J J, Wang J J, Lu Z W, et al. Material flow and energy flow in iron & steel industry and correlation between them. J Northeast Univ Nat Sci, 2006, 27(9): 979 (蔡九菊, 王建军, 陆钟武, 等. 钢铁企业物质流与能量流及 其相互关系. 东北大学学报(自然科学版), 2006, 27 (9): 979) [13] Du T, Cai J J. Study on material, energy, pollutant flows for iron and steel enterprise. Iron Steel, 2006, 41(4): 82 (杜涛, 蔡九菊. 钢铁企业物质流、能量流和污染物流研究. 钢铁, 2006, 41(4): 82) [14] Cai J J, Wang J J, Zhang Q, et al. Material flows and energy flows in iron & steel factory and their influence on CO2 emis鄄 sions. Res Environ Sci, 2008, 21(1): 196 (蔡九菊, 王建军, 张琦, 等. 钢铁企业物质流、能量流及其 对 CO2 排放的影响. 环境科学研究, 2008, 21(1): 196) [15] Cai J J, Sun W Q. Systems energy conservation and scientific en鄄 ergy utilization of iron and steel industry in China. Iron Steel, 2012, 47(5): 1 (蔡九菊, 孙文强. 中国钢铁工业的系统节能和科学用能. 钢铁, 2012, 47(5): 1) [16] Sun Y G. Energy flow network information model and a variety of energy medium dynamic regulation in the iron and steel enterpri鄄 ses / / Proceedings of 2010 National Conference on Energy and Environmental Production Technology. Jiujiang, 2010: 58 (孙彦广. 钢铁企业能量流网络信息模型及多种能源介质动 态调控 / / 2010 年全国能源环保生产技术会议. 九江, 2010: 58) [17] Sun Y G. Technologies based on the synergy between material flow and energy flow for managing and controlling energy system in iron and steel enterprises / / Proceedings of the 10th CSM Steel Congress & the 6th Baosteel Biennial Academic Conference. Shanghai, 2015 (孙彦广. 基于物质流能量流协同的钢铁企业能源系统管控 技术 / / 第十届中国钢铁年会暨第六届宝钢学术年会论文 集. 上海, 2015) [18] Ding Y, Chen G, Li L, et al. Discussion on construction of model and system on energy flow in the steel plant. Iron Steel, 2012, 47(10): 87 (丁毅, 陈光, 李莉, 等. 钢铁企业能源流管理模型与系统 架构探讨. 钢铁, 2012, 47(10): 87) [19] Chen G, Li L Y, Ding Y, et al. Influencing factors of energy consumption for iron and steel enterprise systems. Iron Steel, 2014, 49(4): 86 (陈光, 李玲云, 丁毅, 等. 钢铁企业系统能耗影响因素分 析. 钢铁, 2014, 49(4): 86) [20] Tang L X, Luh P B, Liu J Y, et al. Steel鄄making process sched鄄 uling using Lagrangian relaxation. Int J Prod Res, 2002, 40 (1): 55 [21] Tang L X, Zhao Y, Liu J Y. An improved differential evolution algorithm for practical dynamic scheduling in steelmaking鄄contin鄄 uous casting production. IEEE Trans Evol Comput, 2014, 18 (2): 209 [22] Wang G, Bai H, Cang D Q, et al. Mathematical model for diag鄄 nosis of energy consumption bottlenecks in steel plants and its ap鄄 plication. J Univ Sci Technol Beijing, 2009, 31(9): 1195 (王刚, 白皓, 苍大强, 等. 钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型 及应用. 北京科技大学学报, 2009, 31(9): 1195) [23] He D F, Liang C. Energy utilization evaluation oriented to energy flow network in the iron and steel enterprises / / Proceedings of the 8th National Conference on Energy and Thermal Engineering. Dalian, 2015: 787 (贺东风, 梁超. 面向能量流网络的钢铁企业能量利用评价 / / 第八届全国能源与热工学术年会论文集. 大连, 2015: 787) [24] Wang P, Jiang Z Y, Zhang X X, et al. Long鄄term scenario fore鄄 cast of production routes, energy consumption and emissions for Chinese steel industry. J Univ Sci Technol Beijing, 2014, 36 (12): 1683 (汪鹏, 姜泽毅, 张欣欣, 等. 中国钢铁工业流程结构、能耗 和排放长期情景预测. 北京科技大学学报, 2014, 36(12): 1683) ·123·
·124· 工程科学学报，第39卷，第1期 [25]Bisio G.Exergy method for efficient energy resource use in the 置.计算机集成制造系统，2014,20(8)：1807) steel industry.Energy,1993.18(9):971 [35] Sun P.A Study on Cooperative Development betceen Modern Lo- [26]Michaclis P,Jackson T,Clift R.Exergy analysis of the life cycle gistics Service and Manufacturing Industry on Complex System of steel.Ener8,1998,23(3):213 Theory Dissertation ]Changsha:Central South University, [27]Andersen J P,Hyman B.Energy and material flow models for 2012 the US steel industry.Energy,2001,26(2):137 (孙鹏.基于复杂系统理论的现代物流服务业与制造业协同 [28]Larsson M,Wang C,Dahl J.Development of a method for analy- 发展研究[学位论文].长沙：中南大学，2012) sing energy,environmental and economic efficiency for an inte- [36]Peng B H.Study on the synergetic evolution of modern logistics grated steel plant.Appl Therm Eng,2006,26(13):1353 industry and advanced manufacturing industry.China Soft Sci, [29]Yellishetty M,Ranjith PG,Tharumarajah A.Iron ore and steel 2009(Supple):149 production trends and material flows in the world:is this really (彭本红.现代物流业与先进制造业的协同演化研究.中国 sustainable?Resour Conserv Recycl,2010,54(12):1084 软科学，2009（增刊）：149) [30]Haken H.Synergetics.Berlin:Springer-Verlag,1977 [37]Zheng D,Li J H,Zhang X W.Synergetic analysis on supply-de- [31]Haken H.Synergetics:an Introduction,Non-equilibrium Phase mand system between automotive manufacturers and suppliers. Transitions and Self-organization in Physics,Chemistry and Biol- China Soft Sci,2010(3):152 ogy.Berlin:Springer-Verlag,1977 (郑东，李建华，张欣伟.汽车制造商与供应商供需系统的 [32] Coming PA.Synergy and self-organization in the evolution of 协同学分析.中国软科学，2010(3)：152) complex systems.Syst Res Behav Sci.1995,12(2):89 [38]Long Y.Study on the Large-scale Systems Based on the Synergy [33]Xu H M.The Application of Chaotic Theory Synergy on the In- among Material Flow,Energy Flow&Information Flow [Disser- dustrial Organization of China Manufacturing Dissertation ] tation].Wuhan:Huazhong University of Science and Technolo- Harbin:Harbin Engineering University,2009 ,2009 (徐浩鸣.混沌学与协同学在我国制造业产业组织的应用 (龙妍.基于物质流、能量流与信息流协同的大系统研究[学 [学位论文].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2002) 位论文].武汉：华中科技大学，2009) [34]Bao B F,Yang Y,Yang T,et al.Resource optimal allocation in [39]The Editorial Board of China Steel Yearbook.China Steel Year product customization collaborative manufacturing.Comput Integr book.Beijing:Mechanical Industry Press,2015 Manuf Syst,2014,20(8):1807 (中国钢铁工业年鉴编辑委员会.中国钢铁工业年鉴.北京： (包北方，杨育，杨涛，等。产品定制协同制造资源优化配 冶金工业出版社，2015)
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