选矿过程能耗成本预测方法实验系统设计与开发

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1、东北大学硕士学位论文摘要选矿过程能耗成本预测方法实验系统的设计与开发摘要目前我国有上千家选矿厂，自动化程度低，生产管理特别是成本控制采用人工操作的方法，造成生产成本高，资源消耗大，已经成为制约我国选矿企业甚至是材料工业发展的瓶颈。目前国内许多选矿企业的主要产品价格已与国际市场价格接近，如何降低生产成本，提高市场竞争力，这是关系到选矿企业兴衰的重大问题。选矿厂是能耗大户，能耗占生产总成本的7．14％，其中水、电、煤气消耗占能源动力费用的96％。所以，准确、真实、及时、适用、全面的能耗成本信息反馈，对于有效的成本控制来说非常重要。本文对成本预测的国内外研究

2、和工业过程成本控制系统的应用状况进行了综述，以酒钢选矿厂为背景，在分析选矿过程工艺流程和选矿过程成本控制流程的基础上，针对其能源成本管理的现状，指出了能源管理中存在的问题，提出了选矿过程能耗成本预测方法实验系统的系统架构，包括系统目标、系统结构及系统功能。旨在通过“生产能耗成本预测、分析、控制”这条主线，提高选矿过程能耗成本控制的及时性、科学性和有效性。在提出的选矿过程能耗成本预测方法实验系统的结构和功能的基础上，对实验系统进行了详细设计，包括功能设计、数据库设计和界面设计等。在功能模型中建立了神经网络、指数平滑、多元回归、案例推理四种实验模型，方便用

3、户的建立和改进。并且提供了良好的模型参数设置和改进界面，实现了模型的动态可变性，能够灵活适应能耗成本预测的需求。本系统采用结构化和模块化设计原则，具有较强的通用性。通过混合编程，使Delphi、Matlab和Oracle协同工作，扬长避短，大大提高软件的开发效率，充分发挥了三种软件各自独特的优点。在系统上进行了实际数据的实验，进行了数据仿真，给出了系统运行效果，证明了选矿过程能耗预测实验系统的可行性和有效性，从而为选矿过程的成本控制提供了有力工具。关键词：选矿：能耗；成本预测：实验系统；混合编程东北大学硕士学位论文Designanddevelopmen

4、tofenergyconsumption’costpredictingmethodsexperimentalsystemforore—dressingprocessAbstractTherearehundredsofore—dressingplantsinourcountry，thelevelofautomationislower，methodsinproductionmanagementespeciallyaboutthecostcontrolareadoptedbymanualoperations，itcauseshighproductioncos

5、t，highconsumptionofresource，andbringsthebottleneckofmaterialindustrydevelopmentinourcountry．Nowthepricesofmainproductsofore—dressingenterprisesareclosetotheinternationalprice，howtoreducethecostandimprovethemarketcompetenceisallimportantproblem，whichisrelatedtothefateoftheenterpr

6、ises．Energyconsumptionofore-dressingplantsistremendous，whichoccupies7．14％ofgrossproductioncost．ConsumptionofWater、eletricityandcoalgasoccupies96％ofcostofenergyconsumption．So，exact、actual、timely、adapted、generalinformationofenergyconsumptionisveryallimportanttocostcontr01．Thispape

7、rintroducescurrentstaresofCOStpredictionandindustryprocess’costcontrolsystemindomesticandoversea，basesonore—dressingplantofJiugangGroup，analysesore-dressingtechnicsprocessandcostcontrolprocessofore—dressingprocess，aimatcurrentstatusofenergycostmanagement，pointsoutsomeproblemsofe

8、nergymanagement，onthebasisofthese，structureandf