·454· 北京科技大学学报 第34卷 表1入炉废钢、合金和铁水化学成分（质量分数）及能值的 Table 1 Chemical composition and energy values of steel scrap,alloys and molten iron into EAF % 配料 C Si Mn P Cr Ni Fe 能值/(Mkg1) 高碳铬铁 6.00 3.00 0.00 0.030 0.040 65.75 0.00 26.30 61.84 低碳铬铁 0.25 1.50 1.00 0.040 0.030 63.00 0.50 33.60 97.01 返回不锈钢 0.40 0.36 0.85 0.030 0.100 18.00 8.00 71.43 44.55 碳钢废钢 0.11 0.22 0.52 0.020 0.030 0.20 0.10 98.60 0.00 金屙镍 0.01 0.00 0.00 0.000 0.000 0.00 99.98 0.00 164.71 低镍铁 3.50 2.00 0.50 0.040 0.060 2.00 4.10 87.78 64.77 铁水 3.23 0.60 0.60 0.007 0.035 0.00 0.00 96.76 24.38 硅铁 1.00 69.00 0.20 0.030 0.040 0.00 0.00 28.00 133.06 表2入炉辅料的化学成分（质量分数）和能值以及氧气和电能能值 Table 2 Chemical composition and energy value of auxiliary materials into EAF,energy value of oxygen and electricity % 名称 Cao Mgo Si02 水分灰分硫分挥发分固定碳F℃能值/(·kg) 石灰网 90.005.002.000.03 55.68 白云石网 46.00 30.00 3.000.10 43.96 碳粉因 96.000.350.000.50 252.05 焦炭 13.500.801.80 85.00 290.15 氧气网 61.55 电能0的 93.78 表3不锈钢SUS304的化学成分要求（质量分数） 5.0 Table 3 Chemical composition requirement of SUS304 stainless steel 4.5 项目C Si Mn P S Cr Ni ·心 最小1.50.000.00.000.017.05.0 最大2.80.25 1.20.030.319.06.0 目标2.00.00 0.0 0.000.0 18.05.5 2.5 ◆电炉生产能值·能耗优化后预测能值 ■产平均能耗 20 20 40 60 80 100120 如图4所示.可以看出种群的收敛速度和解的收敛 炉次 速度都比较快，在2937代以后种群趋于稳定 图5BNIH钢种当前及通过遗传算法优化后能值 10 Fig.5 Energy values of BHIH steel at present and after optimization by the genetic algorithm 8 6 5.0 4 45。◆ 40 之◆。年 已3.5 10692137 3205427353416409 ◆ 种群进化代数 2.5 ◆电炉生产能值·能耗优化后预测能值 图4目标函数随种群遗传进化图 ■生产：平均能耗 Fig.4 Chart of objective function with genetic evolution 2.00 20 40 60 100120 炉次 选取BN1H、BNDDQ和SUS304三个钢种，比较 图6 BNDDQ钢种当前及通过遗传算法优化后能值 生产配料和优化配料计算结果，如图5~图7所示. Fig.6 Energy values for BHDDQ steel at present and after optimiza- 由图5~图7可知，BN1H钢种当前平均能值为 tion by the genetic algorithm北 京 科 技 大 学 学 报 第 34 卷 表 1 入炉废钢、合金和铁水化学成分( 质量分数) 及能值［14］ Table 1 Chemical composition and energy values of steel scrap，alloys and molten iron into EAF % 配料 C Si Mn P S Cr Ni Fe 能值/( MJ·kg － 1 ) 高碳铬铁 6. 00 3. 00 0. 00 0. 030 0. 040 65. 75 0. 00 26. 30 61. 84 低碳铬铁 0. 25 1. 50 1. 00 0. 040 0. 030 63. 00 0. 50 33. 60 97. 01 返回不锈钢 0. 40 0. 36 0. 85 0. 030 0. 100 18. 00 8. 00 71. 43 44. 55 碳钢废钢 0. 11 0. 22 0. 52 0. 020 0. 030 0. 20 0. 10 98. 60 0. 00 金属镍 0. 01 0. 00 0. 00 0. 000 0. 000 0. 00 99. 98 0. 00 164. 71 低镍铁 3. 50 2. 00 0. 50 0. 040 0. 060 2. 00 4. 10 87. 78 64. 77 铁水 3. 23 0. 60 0. 60 0. 007 0. 035 0. 00 0. 00 96. 76 24. 38 硅铁 1. 00 69. 00 0. 20 0. 030 0. 040 0. 00 0. 00 28. 00 133. 06 表 2 入炉辅料的化学成分( 质量分数) 和能值以及氧气和电能能值 Table 2 Chemical composition and energy value of auxiliary materials into EAF，energy value of oxygen and electricity % 名称 CaO MgO SiO2 S C S P 水分 灰分 硫分 挥发分 固定碳 FC 能值/( MJ·kg － 1 ) 石灰［14］ 90. 00 5. 00 2. 00 0. 03 55. 68 白云石［14］ 46. 00 30. 00 3. 00 0. 10 43. 96 碳粉［14］ 96. 00 0. 35 0. 00 0. 50 252. 05 焦炭［15］ 13. 50 0. 80 1. 80 85. 00 290. 15 氧气［15］ 61. 55 电能［15］ 93. 78 表 3 不锈钢 SUS304 的化学成分要求( 质量分数) Table 3 Chemical composition requirement of SUS304 stainless steel % 项目 C Si Mn P S Cr Ni 最小 1. 5 0. 00 0. 0 0. 00 0. 0 17. 0 5. 0 最大 2. 8 0. 25 1. 2 0. 03 0. 3 19. 0 6. 0 目标 2. 0 0. 00 0. 0 0. 00 0. 0 18. 0 5. 5 如图 4 所示． 可以看出种群的收敛速度和解的收敛 速度都比较快，在 2 937 代以后种群趋于稳定． 图 4 目标函数随种群遗传进化图 Fig． 4 Chart of objective function with genetic evolution 选取 BN1H、BNDDQ 和 SUS304 三个钢种，比较 生产配料和优化配料计算结果，如图 5 ～ 图 7 所示． 由图 5 ～ 图 7 可 知，BN1H 钢种当前平均能值为 图 5 BN1H 钢种当前及通过遗传算法优化后能值 Fig． 5 Energy values of BH1H steel at present and after optimization by the genetic algorithm 图 6 BNDDQ 钢种当前及通过遗传算法优化后能值 Fig． 6 Energy values for BHDDQ steel at present and after optimiza￾tion by the genetic algorithm ·454·