动力煤选煤厂分级重选优化模型：基于差分进化算法

"动力煤选煤厂分级重选产品结构优化" 本文主要探讨了动力煤选煤厂中分级重选产品的结构优化问题。在动力煤选煤厂中，多个工艺环节共同作用于原煤的处理，以提高煤炭的质量并降低其灰分含量。作者通过深入分析这些分选系统的工作原理和效率，构建了一个产品结构优化模型，旨在最大化经济效益。 在模型建立过程中，研究人员利用平移分配曲线的方法，来模拟和预测不同分选密度下产品的产出结构。分配曲线的平移可以反映在不同分选条件下的产品灰分变化，从而调整产品结构。通过这种方式，他们能够预估在各种原煤入洗率下，初级产品的产量和灰分比例，这对于控制煤炭质量至关重要。 进一步，为了寻找最佳经济效益的解决方案，作者采用了差分进化算法这一优化工具。差分进化算法是一种全局优化方法，能有效地搜索复杂多维空间的最优解。它被用来确定各个分选密度的最佳设定以及最适宜的原煤入洗率，以实现产品结构的最大经济效益。 在实际应用中，该优化模型通过差分进化算法求解的结果与实际情况相吻合，证明了模型的有效性和实用性。这为动力煤选煤厂提供了科学的决策依据，不仅可以提高煤炭资源的利用率，减少浪费，还能确保企业在经济上获得最大的回报。 本研究对动力煤选煤厂的生产优化具有重要意义，通过对产品结构的精细调控和优化，不仅提升了煤炭产品的质量和市场竞争力，也为企业带来了显著的经济效益。同时，采用差分进化算法的优化方法也为其他类似行业的工艺优化提供了参考。