钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用

D01:10.13374.isml00103x.2009.09.24 第31卷第9期 北京科技大学学报 Vol.31 No.9 2009年9月 Journal of University of Science and Technology Beijing Sp.2009 钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 王刚1,2)白皓) 苍大强)张延玲) 宗燕兵) 1)北京科技大学治金与生态工程学院，北京1000832)中治赛迪工程技术股份有限公司炼铁事业部。重庆400013 摘要针对钢铁厂物质流和能量流对能耗同时产生影响的问题，建立了能耗瓶颈诊新模型.模型分别用钢比系数和工序能 耗衡量物质流和能量流.其功能是将吨钢综合能耗的变化分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化，从而将两种因素的影响 相分离，寻找能耗瓶颈.模型分析通过三步进行，分别针对总流程，区域和工序，形成了系统的分析体系.同时，提出了贡献指 数的概念，以定量地描述各个因素对吨钢综合能耗的影响大小.利用该模型对某钢厂2001年和2007年的能耗指标进行实例 分析，找出了相应的能耗瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升，并提出了增加热送热装 比、降低加热炉燃料消耗等节能对策。 关键词能耗节能：诊断模型：钢比系数 分类号F407.3:TK018 Mathematical model for diagnosis of energy consumption bottlenecks in steel plants and its application WANG Gang2.BAl Hao.CANG Da-qiang.ZHANG Yan-ling".ZONG Yan-bing 1)School of Metallurgical and Ecological Engineering.University of Science and Technology Beijing.Beijng 100083.China 2)Iron Makin Dept..CIS DI Engineering Co.Ltd..Chongqing 400013.China ABSTRACT In order to solve the problem that material flow s and energy flows both have influences on energy consumption in steel plants,a diagnosis model of energy consumption bottlenecks was established.The model uses sted ratio and process energy consump tion to measure the material flow s and energy flows,respectively.The function of the model is to decompose the change in energy consumption per ton sted into the changes in steel ratio and process eergy consumption,so that the two factors effects can be sepa- rated,and thus the energy consumption bottlenecks can be found.The modd analysis was done through three steps.correspondingly aiming at the mairprocess stream.the distric and the process.Meanwhile,a new concept of contribution index was defined,which can indicate the effects of every factor on the energy oonsumption per ton steel The model was applied to analyze the energy con sumption indexes of a typical iron and steel enterprise in China using the data of energy consumption in 2001 and 2007,and the ener- gy consumption bottlenecks in the steelmaking process were analy zed.The result shows that the restraining factors of energy com sumption are the steel ratio of iron making distric and steel rolling district and the process energy consumption of steel making dis- trict.At last,energy-saving measues,such as increasing the ratio of hot load and hot transportation and cutting down the fuel co sumption of heating furnaces,were proposed. KEY WORDS energy consumption:energy-saving diagnosis model:steel ratio 吨钢综合能耗是钢铁厂常用的衡量能耗水平高 比，用来衡量能量流.对于钢铁企业，能耗的高低与 低的指标.是指钢铁厂当年的所有能源消耗总量与 物质流和能量流两个因素都有关系.吨钢综合能耗 钢产量的比值.钢比系数是指钢铁企业某工序的产 降低，可能是物质流的贡献，而能量流起反作用：反 量与钢产量之比，用来衡量物质流：而工序能耗是指 之，吨钢踪合能耗升高，也可能是物质流在起作用， 钢铁厂某道工序的能源消耗量与该道工序的产量之而能量流本身是降低的.长期以来，面对物质流和 收稿日期：200811-05 作者简介：王刚(1983一)，男，顾士研究生：白皓(1969一)，男，副教授，E-maik baihao@metall.ustb.du.am

钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 王 刚1, 2) 白 皓1) 苍大强1) 张延玲1) 宗燕兵1) 1) 北京科技大学冶金与生态工程学院, 北京 100083 2) 中冶赛迪工程技术股份有限公司炼铁事业部, 重庆 400013 摘 要 针对钢铁厂物质流和能量流对能耗同时产生影响的问题, 建立了能耗瓶颈诊断模型.模型分别用钢比系数和工序能 耗衡量物质流和能量流, 其功能是将吨钢综合能耗的变化分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化, 从而将两种因素的影响 相分离, 寻找能耗瓶颈.模型分析通过三步进行, 分别针对总流程、区域和工序, 形成了系统的分析体系.同时, 提出了贡献指 数的概念, 以定量地描述各个因素对吨钢综合能耗的影响大小.利用该模型对某钢厂 2001 年和 2007 年的能耗指标进行实例 分析, 找出了相应的能耗瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升, 并提出了增加热送热装 比、降低加热炉燃料消耗等节能对策. 关键词 能耗;节能;诊断模型;钢比系数 分类号 F407.3 ;TK 01 +8 Mathematical model for diagnosis of energy consumption bottlenecks in steel plants and its application WANG Gang 1, 2) , B AI Hao 1) , CANG Da-qiang 1) , ZHANG Yan-ling 1) , ZONG Yan-bing 1) 1) School of Met allurgical and Ecologi cal Engineering, University of Science and T echnology Beijing, Beijing 100083, China 2) Iron Making Dept., C ISDI Engineering Co .Ltd., Chongqing 400013, China ABSTRACT In order to solv e the problem that material flow s and energy flows bo th have influences on energy consumption in steel plants, a diag nosis model of energ y consumption bo ttlenecks was established.The model uses steel ratio and process energy consump￾tio n to measure the material flow s and energy flow s, respectively.The function of the model is to decompose the change in energy consumption per to n steel into the chang es in steel ratio and process energy consumption, so that the two facto rs' effects can be sepa￾rated, and thus the ener gy co nsumption bottlenecks can be found.The model analysis was done throug h three steps, co rrespondingly aiming a t the main-process stream, the district and the process .Meanwhile, a new concept o f contribution index was defined, w hich can indicate the effects of every factor on the energy consumption per ton steel.The model was applied to analyze the energy co n￾sumption indexes of a typical iron and steel enterprise in China using the data of energy consumption in 2001 and 2007, and the ener￾gy consumptio n bottlenecks in the steelmaking process w ere analy zed.The result shows that the restraining facto rs of energy co n￾sumption are the steel ratio of iron making district and steel rolling district and the process energy co nsumption of steel making dis￾trict.At last, energy-saving measures, such asincreasing the ratio of hot load and hot transportation and cutting down the fuel co n￾sumption of heating furnaces, were proposed . KEY WORDS energ y co nsumption ;energy-saving;diagnosis model ;steel ratio 收稿日期:2008-11-05 作者简介:王 刚( 1983—) , 男, 硕士研究生;白 皓( 1969—) , 男, 副教授, E-mail:baihao@metall.ustb.edu.cn 吨钢综合能耗是钢铁厂常用的衡量能耗水平高 低的指标, 是指钢铁厂当年的所有能源消耗总量与 钢产量的比值.钢比系数是指钢铁企业某工序的产 量与钢产量之比, 用来衡量物质流 ;而工序能耗是指 钢铁厂某道工序的能源消耗量与该道工序的产量之 比, 用来衡量能量流.对于钢铁企业, 能耗的高低与 物质流和能量流两个因素都有关系 .吨钢综合能耗 降低, 可能是物质流的贡献, 而能量流起反作用;反 之, 吨钢综合能耗升高, 也可能是物质流在起作用, 而能量流本身是降低的 .长期以来, 面对物质流和 第 31 卷 第 9 期 2009 年 9 月 北 京 科 技 大 学 学 报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol .31 No.9 Sep.2009 DOI :10.13374/j .issn1001 -053x.2009.09.024

。1196 北京科技大学学报 第31卷 能量流同时对能耗产生影响的情况，很多能源工作 逐级展开分析的 者并不能予以清晰的认识，尤其是不能定量地分析 总流程 物质流和能量流对能耗的影响大小， 关于这一问题，国内学者在20世纪80年代提 炼铁区域 炼钢区域 轧钢区城 辅助区城 出的分析法，从系统节能的角度对钢铁厂的能 焙烧。 初轧， 鼓风制氧、 耗情况进行分析，得出了节能必须减少铁前工序的 烧结、炼焦 一炼钢、 高炉 高线。热轧 电厂+燃气 二炼钢、电炉 冷轧、钢管 轮机，其他 返料率并提高铁后工序的成材率等结论？.但 辅助工序 是，这种方法并不能有针对性地进行钢铁厂的能耗 图1钢铁厂生产流程的三级结构 瓶颈分析，所得到的结论也具有较强的常理性.国 Fig I Three-grade structure of production flow in a steel plant 外某些用于行业能耗分析的数学模型，如能量优化 模型，可以对某个地区或行业的能源消耗进行统计 1.2建立数学模型 和分析，从而找到优化该地区或行业的能源结构的 模型的目的是分析不同年份的吨钢综合能耗的 方向和途径，再如能量投入产出模型，能够对钢铁企 变化是由哪些因素引起的，而对吨钢综合能耗上涨 业总流程或某工序的能耗进行分析：但分析结果类 影响最大的因素即是瓶颈因素.模型的核心在于从 似于能量平衡表，不能深入分析总流程和各工序以 总流程一区域一工序三个层面上将吨钢综合能耗的 及各工序之间的能耗关系可，目前在国内外的能 变化“分解”为钢比系数的变化和工序能耗的变化. 耗分析研究中，能量密度分解模型应用比较广泛，利 作以下假设：E为整个钢铁厂所消耗的总能耗，简 用该模型可将某个行业能耗的变化分解为能量使用 称总能耗：E:为第i道工序的总能耗简称工序总 强度的变化和产品结构的变化，它己经广泛应用于 能耗；Y为钢产量：Y:为第i道工序的产量，简称工 包括纺织、食品、制造、化工等行业在内的宏观能耗 序产量：w:为能耗权重，即工序的总能耗与总能耗 分析.根据此模型，对一个国家或地区各行业的能 之比(E/E):y:为钢比系数第i道工序产量与钢 耗数据进行分析，可以从能源使用强度以及产品结 产量的比值(Yi/Y);e为吨钢综合能耗(E/Y);e 构两个方面深入了解当地产业的能耗状况，从而找 为第i道工序的工序能耗(Ei/Yi).则吨钢综合能 到优化产品结构、降低能耗的宏观性政策途 耗可以写成： 径0.但是，针对单个企业的以寻找能耗瓶颈为 e= ∑EIY (1) 目的的能量密度分解模型尚未见报道.考虑到吨钢 式(1)可以写成： 综合能耗是各工序钢比系数（物质流因素）与工序能 e=∑(Y/Y)E/Y= ∑ye (2) 耗能量流因素)的乘积之和，本文利用能量密度分 解模型中“分解”的方法，将吨钢综合能耗的变化分 如果以第0年作为基准，将第1年与其进行比较，第 解为钢比系数的变化和工序能耗的变化，建立了钢 0年的吨钢综合能耗即为0，第t年的吨钢综合能耗 铁企业能耗瓶颈诊断模型，以寻找哪些工序的钢比 为e,第t年和第0年吨钢综合能耗的比值可以写成 系数或工序能耗变化对吨钢综合能耗造成了不利影 Totak eo (3) 响.通过该模型，本文形成了总流程一区域一工序 的三级分解，从而在整个生产流程中找到具有能耗 Totl称作综合变化，实际上也是吨钢综合能耗的变 瓶颈的环节. 化.将式(2)进行微分： d(Ine) dt [+ dt (4) 1能耗瓶颈诊断模型的建立 从第0年到第T年对式(4)进行定积分得： 11钢铁厂三级结构的提出 钢铁厂的生产流程包括主工序和辅助工序，本 -f+ In 文称作总流程，这是钢铁厂的一级结构.主工序又 包括炼铁、炼钢和轧钢三个区域，如果把辅助工序也 w[9a (5) 看作一个区域，总流程就包括炼铁、炼钢、轧钢和辅 定义SE表示钢比系数变化，IE表示工序能耗变化 助四个区域，这是钢铁厂的二级结构.每个区域又 则： 包括相应的工序，这是三级结构.三级结构的关系 如图1所示.能耗瓶颈诊断模型正是针对三级结构 (6)

能量流同时对能耗产生影响的情况, 很多能源工作 者并不能予以清晰的认识, 尤其是不能定量地分析 物质流和能量流对能耗的影响大小 . 关于这一问题, 国内学者在 20 世纪 80 年代提 出的 e-p 分析法, 从系统节能的角度对钢铁厂的能 耗情况进行分析, 得出了节能必须减少铁前工序的 返料率并提高铁后工序的成材率等结论[ 1-2] .但 是, 这种方法并不能有针对性地进行钢铁厂的能耗 瓶颈分析, 所得到的结论也具有较强的常理性.国 外某些用于行业能耗分析的数学模型, 如能量优化 模型, 可以对某个地区或行业的能源消耗进行统计 和分析, 从而找到优化该地区或行业的能源结构的 方向和途径, 再如能量投入产出模型, 能够对钢铁企 业总流程或某工序的能耗进行分析 ;但分析结果类 似于能量平衡表, 不能深入分析总流程和各工序以 及各工序之间的能耗关系[ 3-5] .目前在国内外的能 耗分析研究中, 能量密度分解模型应用比较广泛, 利 用该模型可将某个行业能耗的变化分解为能量使用 强度的变化和产品结构的变化, 它已经广泛应用于 包括纺织、食品、制造、化工等行业在内的宏观能耗 分析.根据此模型, 对一个国家或地区各行业的能 耗数据进行分析, 可以从能源使用强度以及产品结 构两个方面深入了解当地产业的能耗状况, 从而找 到优化 产品 结 构、降 低能 耗 的宏 观 性政 策 途 径[ 6-10] .但是, 针对单个企业的以寻找能耗瓶颈为 目的的能量密度分解模型尚未见报道 .考虑到吨钢 综合能耗是各工序钢比系数( 物质流因素) 与工序能 耗( 能量流因素) 的乘积之和, 本文利用能量密度分 解模型中“分解”的方法, 将吨钢综合能耗的变化分 解为钢比系数的变化和工序能耗的变化, 建立了钢 铁企业能耗瓶颈诊断模型, 以寻找哪些工序的钢比 系数或工序能耗变化对吨钢综合能耗造成了不利影 响.通过该模型, 本文形成了总流程—区域—工序 的三级分解, 从而在整个生产流程中找到具有能耗 瓶颈的环节. 1 能耗瓶颈诊断模型的建立 1.1 钢铁厂三级结构的提出 钢铁厂的生产流程包括主工序和辅助工序, 本 文称作总流程, 这是钢铁厂的一级结构.主工序又 包括炼铁 、炼钢和轧钢三个区域, 如果把辅助工序也 看作一个区域, 总流程就包括炼铁、炼钢、轧钢和辅 助四个区域, 这是钢铁厂的二级结构.每个区域又 包括相应的工序, 这是三级结构 .三级结构的关系 如图 1 所示.能耗瓶颈诊断模型正是针对三级结构 逐级展开分析的. 图1 钢铁厂生产流程的三级结构 Fig.1 T hree-grade structure of production flow in a st eel plant 1.2 建立数学模型 模型的目的是分析不同年份的吨钢综合能耗的 变化是由哪些因素引起的, 而对吨钢综合能耗上涨 影响最大的因素即是瓶颈因素.模型的核心在于从 总流程 —区域—工序三个层面上将吨钢综合能耗的 变化“分解”为钢比系数的变化和工序能耗的变化. 作以下假设 :E 为整个钢铁厂所消耗的总能耗, 简 称总能耗 ;Ei 为第 i 道工序的总能耗, 简称工序总 能耗;Y 为钢产量;Y i 为第i 道工序的产量, 简称工 序产量;wi 为能耗权重, 即工序的总能耗与总能耗 之比( Ei/ E ) ;yi 为钢比系数, 第 i 道工序产量与钢 产量的比值( Y i/ Y ) ;e 为吨钢综合能耗( E/ Y ) ;ei 为第 i 道工序的工序能耗( Ei/Y i ) .则吨钢综合能 耗可以写成 : e = ∑i Ei/ Y ( 1) 式( 1)可以写成: e = ∑i ( Y i/ Y )( Ei/ Y i) = ∑i y i·ei ( 2) 如果以第 0 年作为基准, 将第 t 年与其进行比较, 第 0 年的吨钢综合能耗即为 e0, 第 t 年的吨钢综合能耗 为 et , 第 t 年和第 0 年吨钢综合能耗的比值可以写成 Total= et e0 ( 3) Total 称作综合变化, 实际上也是吨钢综合能耗的变 化 .将式( 2)进行微分 : d(lne) dt = ∑i w i d lnyi dt + d lnei d t ( 4) 从第 0 年到第 T 年对式( 4)进行定积分得: ln et e0 =∫ T 0 ∑i wi d lnyi dt dt + ∫ T 0 ∑i wi d lnei dt dt ( 5) 定义 SE 表示钢比系数变化, IE 表示工序能耗变化, 则 : SE=ex p ∫ T 0 ∑i w i d lnyi dt d t ( 6) · 1196 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 31 卷

第9期 王刚等：钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 。1197。 IE=ex用∑w:dlna 1.3诊断模型的乘积性规律 (7) 前面所述的SE(钢比系数变化)、IE(工序能耗 则式(5)可写为： 变化)和Total(综合变化)均是针对钢铁厂的总流 Total=SE'IE (8) 程.如果在计算$E时，求和计算只包括某区域的几 这样，就把能耗指标的变化(Tota)分解为钢比 个工序，则计算得到的$E是该区域的钢比系数变 系数的变化(SE)和工序能耗的变化(E)两项.式 化：如果去掉求和符号，只针对某个工序进行计算 (6)描述了钢比系数影响的大小，式(7)描述了工序 则得到的SE是该工序的钢比系数.同理，IE也是 能耗影响的大小 如此.因此，钢铁厂的三级结构，都有相应的SE、IE 在计算式(6)和式(7)时需要将w:从积分符号 和Total.为了区别，总流程保持SE、IE和Total的 里提出来，则必须计算一个w;的平均值w.在此 表达方式不变，各区域用SEd、IEa和Totald表示， 采用对数平均法： 而各工序用SEi、E:和Total:表示.某钢厂总流程 Wi T-Wi.0 wi=L(wi0,wi.T)-In(wi.T/wi0) (9) 有四个区域，根据SE的计算公式，则有： 式(9)中，wi0为第0年的wi,wi,t为第T年的wi. sE=ⅡsEa (13) 考虑到对钢铁厂所有工序的应用，要保证能耗权重 而设某个区域包括n个工序，则： 的总和为L,需要对w:进行修正，得到修正后的平 均能耗权重w1: sE=ⅡsE (14) L(wi.a wi.T) 可见总流程一区域区域一工序间的SE都满 wi= ∑L(wE.awE.r) 10) 足乘积的关系，E和Total类同 从而得到式(6)和式(7)的积分结果： 2能耗瓶颈诊断模型的应用研究 SE-exp ∑wln (11) 2.1诊断模型在某钢厂的应用方法 表1统计了某钢厂2001年和2007年烧结工序 IE-exp (12) 的相关能耗数据，将所有工序都按照表1中的项目 这样，就可以通过计算SE和IE,得到钢比系数 要求进行能耗数据的整理，将相关数据代入模型进 因素和工序能耗因素的定量变化，从而判定它们对 行计算即可得到E和E,计算出Total.根据1.3 吨钢综合能耗的影响大小， 节介绍的乘积性规律，可以分别计算出总流程、区域 表1某钢厂能耗瓶颈诊断模型的数据统计 Table I Data statistics of the diagnosis model of an iron and steel enterprise energy-consumption bottenecks 年份 钢产量，Y/万t 吨钢工序能耗（标煤），e/kg 总能耗（标煤），E/t 钢比系数，片 能耗权重，w/% 2001 1396 826782 1.2130 11.18 2007 1795 56 1004187 1.1021 9.72 和各工序的SE、E和Totl,并分别予以分析，寻找 化的影响大小，提出贡献指数的概念.贡献指数的 在各个环节存在的能耗瓶颈. 定义是：假如D=AXBX C,即有lnD=lnA十 22模型对某钢厂总流程能耗瓶颈的诊断分析 lnB十lnC,则定义lnA/nDX100%为A对D的贡 总流程的诊断结果为，Total=09576.SE= 献指数，nB/lnDX100%为B对D的贡献指数， L.0258.E=0.9335,如图2所示.该结果表示： lnC/nD×100%为C对D的贡献指数. 2007年与2001年相比，某钢厂整体的钢比系数增 所有贡献指数之和等于100%.A对D的贡献 长2.58%(SE=1.0258):整体的工序能耗降低 指数用C(A→D)表示，如果A的贡献指数为正值， 665%(E=0.9335).由于工序能耗的降幅大于钢 说明A对D作正贡献；相反，如果A的贡献指数为 比系数的增幅，因此综合变化也是小于1的 负，说明A对D作负贡献. (Total-=0.9576,总流程的Total就是吨钢综合能 以本研究为例，2007年和2001年相比.此钢厂 耗的变化. 总流程的工序能耗对综合变化的贡献指数C(IE→ 为了定量地衡量钢比系数或工序能耗对综合变 Tota=ln0.9335/1n0.9576=159%,为正贡献：而

IE=ex p ∫ T 0 ∑i wi d lnei d t dt ( 7) 则式( 5)可写为 : Total =SE·IE ( 8) 这样, 就把能耗指标的变化( Total) 分解为钢比 系数的变化( SE) 和工序能耗的变化( IE) 两项.式 ( 6)描述了钢比系数影响的大小, 式( 7) 描述了工序 能耗影响的大小 . 在计算式( 6)和式( 7)时需要将 w i 从积分符号 里提出来, 则必须计算一个 wi 的平均值 wi .在此 采用对数平均法 : wi =L( w i, 0, wi , T ) = wi, T -wi , 0 ln( wi, T/ wi, 0) ( 9) 式( 9) 中, wi, 0为第 0 年的 wi , wi , T为第 T 年的 wi . 考虑到对钢铁厂所有工序的应用, 要保证能耗权重 的总和为 1, 需要对 wi 进行修正, 得到修正后的平 均能耗权重 w ＊ i : w ＊ i = L ( wi , 0, wi , T ) ∑k L ( wk , 0, wk , T ) ( 10) 从而得到式( 6) 和式( 7)的积分结果 : SE =exp ∑i w ＊ i ln yi , T yi , 0 ( 11) IE =exp ∑i w ＊ i ln ei, T ei, 0 ( 12) 这样, 就可以通过计算SE 和 IE, 得到钢比系数 因素和工序能耗因素的定量变化, 从而判定它们对 吨钢综合能耗的影响大小 . 1.3 诊断模型的乘积性规律 前面所述的 SE( 钢比系数变化) 、IE(工序能耗 变化)和 Total( 综合变化) 均是针对钢铁厂的总流 程 .如果在计算 SE 时, 求和计算只包括某区域的几 个工序, 则计算得到的 SE 是该区域的钢比系数变 化 ;如果去掉求和符号, 只针对某个工序进行计算, 则得到的 SE 是该工序的钢比系数.同理, IE 也是 如此.因此, 钢铁厂的三级结构, 都有相应的 SE 、IE 和 Total .为了区别, 总流程保持 SE 、IE 和 To tal 的 表达方式不变, 各区域用 SEd 、IEd 和 Totald 表示, 而各工序用 SEi 、IE i 和 Totali 表示.某钢厂总流程 有四个区域, 根据 SE 的计算公式, 则有 : SE = ∏ 4 d =1 SEd ( 13) 而设某个区域包括 n 个工序, 则 : SEd = ∏ n i =1 SEi ( 14) 可见, 总流程 —区域, 区域—工序间的 SE 都满 足乘积的关系, IE 和 Total 类同. 2 能耗瓶颈诊断模型的应用研究 2.1 诊断模型在某钢厂的应用方法 表 1 统计了某钢厂 2001 年和 2007 年烧结工序 的相关能耗数据, 将所有工序都按照表 1 中的项目 要求进行能耗数据的整理, 将相关数据代入模型进 行计算, 即可得到 SE 和 IE, 计算出 To tal .根据 1.3 节介绍的乘积性规律, 可以分别计算出总流程、区域 表 1 某钢厂能耗瓶颈诊断模型的数据统计 Table 1 Data st atistics of the diagnosis model of an iron and steel enterp rise energy-consumption bottlenecks 年份 钢产量, Y i /万 t 吨钢工序能耗( 标煤) , ei / kg 总能耗( 标煤) , E/ t 钢比系数, yi 能耗权重, wi / % 2001 1 396 59 826 782 1.213 0 11.18 2007 1 795 56 1 004 187 1.102 1 9.72 和各工序的 SE 、IE 和 To tal, 并分别予以分析, 寻找 在各个环节存在的能耗瓶颈. 2.2 模型对某钢厂总流程能耗瓶颈的诊断分析 总流程的诊断结果为, To tal =0.957 6, SE = 1.025 8, IE =0.933 5, 如图 2 所示.该结果表示 : 2007 年与 2001 年相比, 某钢厂整体的钢比系数增 长 2.58 %( SE =1.025 8) ;整体的工序能耗降低 6.65 %( IE =0.933 5) .由于工序能耗的降幅大于钢 比系 数 的增 幅, 因 此 综合 变化 也 是小 于 1 的 ( Total =0.957 6) , 总流程的 To tal 就是吨钢综合能 耗的变化 . 为了定量地衡量钢比系数或工序能耗对综合变 化的影响大小, 提出贡献指数的概念.贡献指数的 定义是 :假如 D =A ×B ×C, 即有 lnD =ln A + lnB +lnC, 则定义 lnA/ lnD ×100 %为 A 对D 的贡 献指数, lnB/ lnD ×100 %为 B 对 D 的贡献指数, lnC/ lnD ×100 %为 C 对D 的贡献指数. 所有贡献指数之和等于 100 %.A 对D 的贡献 指数用C( A ※D) 表示, 如果 A 的贡献指数为正值, 说明 A 对D 作正贡献;相反, 如果 A 的贡献指数为 负, 说明 A 对D 作负贡献. 以本研究为例, 2007 年和 2001 年相比, 此钢厂 总流程的工序能耗对综合变化的贡献指数 C( IE ※ Total) =ln0.933 5/ ln0.957 6 =159 %, 为正贡献;而 第 9 期 王 刚等:钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 · 1197 ·

。1198 北京科技大学学报 第31卷 钢比系数对综合变化的贡献指数C(SE→Total)= 献的：其中辅助区域的贡献指数达到93.8%，贡献 n1.0258/m0.9576=-59%,为负贡献.C(IE→ 最大；其次是炼铁，贡献指数为44.9%：而炼钢和轧 Tota)十C(SE→Total)=L.通过贡献指数，可以看 钢都是负贡献.综上诊断出制约2007年该钢厂能 出物流因素对该钢厂的节能是不利的，如果控制好 耗进一步下降的瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系 物流因素，该钢厂的吨钢综合能耗将进一步下降。 数的增加与炼钢区域工序能耗的上升， 可见，贡献指数的意义在于其正负性和绝对值 2.4模型对某钢厂各工序能耗瓶颈的诊断分析 大小可以分别判定钢比系数或工序能耗变化对吨钢 以炼铁区域的三个工序（烧结、炼焦和高炉为 综合能耗的影响方向和影响大小. 例进行分析.诊断结果如图3所示，贡献指数如表3 23模型对各区域能耗瓶颈的诊断分析 所示. 为了诊断出2007年和2001年相比该钢厂具有 103 能耗瓶颈的区域，将总流程分解到四个区域进行分 四SE 1.0186 01334 ☑E 析.各区域的诊断结果如图2所示，贡献指数如表2 1.0079 ☒Total 所示. 1.00 1.03 1.00751.014 025 1.0079 0047 0093 1.002 70.98520.983 1.00- 8☒ 0.9823 0.9730 0.9946 97 0.97 ☑0.9807 烧结 炼焦 高炉 炼铁区 0.9730 四SE .6 0.9601 图32007年和2001年相比某钢厂炼铁区所含工序的能耗瓶颈 094 ☑E Total 0.9335 诊断结果 091 Fig.3 Diagnosis result of the enterprise sectors energy-consump- 炼铁区 炼钢区 轧钢区 辅助区 总流程 tion battenecks between 2001 and 2007 图22007年和2001年相比某钢厂总流程和各区域的能耗瓶颈 表32007年和2001年相比某钢厂炼铁区域各工序能耗指标变化 诊断结果 对炼铁区的贡献指数 Fig.2 Diagnosis result of the enterprise departments emergy-com Table 3 Contribution index of the enterprise sectors energy-consun p sumption bott lenecks bet ween 2001 and 2007 tion index changes to the departments % 项目 烧结 炼焦 高炉 炼铁区 通过图2和表2可以看出，总流程的钢比系数 CSE→SEd) -118.3 -14.6 232.9 1000 是上升的.其中轧钢区域的钢比系数上升幅度最 C(IE→IEd) 202 61.2 18.6 1000 大，对总流程的贡献指数为57.7%：其次是炼铁区， C(Total→Totala） 76.6 92.0 -68.5 100.0 贡献指数为31.1%：炼钢区域的贡献指数很小：而 辅助区域由于产量统一按钢产量算，因此其钢比系 通过图3和表3可以看出，2007年和2001年 数无变化，贡献指数为0.总流程的工序能耗下降幅 相比，该钢厂炼铁区域钢比系数增幅为079%，是 度较大.其中辅助区域的工序能耗下降幅度最大， 由高炉工序引起的，贡献指数达232.9%，而烧结和 对总流程的贡献指数为59.1%：其次是炼铁，贡献 炼焦工序的钢比系数都是降低的：炼铁区域的工序 指数为39.8%：而炼钢区域的工序能耗是上升的， 能耗降低了270%，主要是炼焦工序贡献的，贡献 对总流程工序能耗的下降做负贡献. 指数为61.2%，其次是烧结和高炉工序.炼铁的综 表22007年和2001年相比某钢厂各区域能耗指标变化对总流程 合变化是降低的，降幅为1.93%，是来自炼焦和烧 的贡献指数 结工序的贡献.而高炉工序作负贡献.由此可以得 Table 2 Contrilu tion index of the enterprise departments energy-con- % 到结论：2007年和2001年相比制约该钢厂炼铁区 sumption index changes to the main process 域能耗下降的瓶颈为高炉工序钢比系数的增加. 项目 炼铁区炼钢区轧钢区辅助区总流程 通过同样的方法，诊断出该钢厂2007年和 CSEa→SE) 31.111.257.7 00 100 2001年相比其他区域的能耗瓶颈：炼钢区为焙烧工 CIEd→IE) 39.8-6.87.9 59.1 100 序钢比系数的增加和一炼钢工序能耗的上升：轧钢 C(Total→Total)44.9-17.3-21.893.8100 区为冷轧和热轧工序钢比系数的增加和热轧工序能 总流程的综合变化，也就是吨钢综合能耗是下 耗的上升：辅助区为制氧工序能耗的上升， 降的，下降幅度为3.99%，是由炼铁和辅助区域贡 接着针对各项瓶颈因素，制定出具有针对性的

钢比系数对综合变化的贡献指数 C( SE ※Total) = ln1.0258/ ln0.957 6 =-59 %, 为负贡献.C( IE ※ Total) +C( SE ※To tal) =1 .通过贡献指数, 可以看 出物流因素对该钢厂的节能是不利的, 如果控制好 物流因素, 该钢厂的吨钢综合能耗将进一步下降. 可见, 贡献指数的意义在于其正负性和绝对值 大小可以分别判定钢比系数或工序能耗变化对吨钢 综合能耗的影响方向和影响大小. 2.3 模型对各区域能耗瓶颈的诊断分析 为了诊断出 2007 年和 2001 年相比该钢厂具有 能耗瓶颈的区域, 将总流程分解到四个区域进行分 析.各区域的诊断结果如图 2 所示, 贡献指数如表 2 所示 . 图 2 2007 年和 2001 年相比某钢厂总流程和各区域的能耗瓶颈 诊断结果 Fig.2 Di agnosis result of the ent erprise departments' energy-con￾sumption bottlenecks between 2001 and 2007 通过图 2 和表 2 可以看出, 总流程的钢比系数 是上升的 .其中轧钢区域的钢比系数上升幅度最 大, 对总流程的贡献指数为 57.7 %;其次是炼铁区, 贡献指数为 31.1 %;炼钢区域的贡献指数很小 ;而 辅助区域由于产量统一按钢产量算, 因此其钢比系 数无变化, 贡献指数为0.总流程的工序能耗下降幅 度较大 .其中辅助区域的工序能耗下降幅度最大, 对总流程的贡献指数为 59.1 %;其次是炼铁, 贡献 指数为 39.8 %;而炼钢区域的工序能耗是上升的, 对总流程工序能耗的下降做负贡献 . 表 2 2007 年和 2001 年相比某钢厂各区域能耗指标变化对总流程 的贡献指数 Table 2 Contribu tion index of the ent erprise departments' energy-con￾sumption index changes to the main process % 项目 炼铁区 炼钢区 轧钢区 辅助区 总流程 C( SE d ※SE) 31.1 11.2 57.7 0.0 100 C( IE d ※IE) 39.8 -6.8 7.9 59.1 100 C( Total d ※Tot al) 44.9 -17.3 -21.8 93.8 100 总流程的综合变化, 也就是吨钢综合能耗是下 降的, 下降幅度为 3.99 %, 是由炼铁和辅助区域贡 献的 :其中辅助区域的贡献指数达到 93.8 %, 贡献 最大;其次是炼铁, 贡献指数为 44.9 %;而炼钢和轧 钢都是负贡献 .综上诊断出制约 2007 年该钢厂能 耗进一步下降的瓶颈为炼铁区域和轧钢区域钢比系 数的增加与炼钢区域工序能耗的上升 . 2.4 模型对某钢厂各工序能耗瓶颈的诊断分析 以炼铁区域的三个工序( 烧结、炼焦和高炉) 为 例进行分析 .诊断结果如图 3 所示, 贡献指数如表3 所示. 图 3 2007 年和 2001 年相比某钢厂炼铁区所含工序的能耗瓶颈 诊断结果 Fig.3 Diagnosis result of the ent erprise sectors' energy-consump￾ti on bottlenecks between 2001 and 2007 表 3 2007 年和2001 年相比某钢厂炼铁区域各工序能耗指标变化 对炼铁区的贡献指数 Table 3 Contribution index of the ent erprise sectors' energy-consum p￾tion index changes to the departments % 项目 烧结 炼焦 高炉 炼铁区 C( SEi ※SE d) -118.3 -14.6 232.9 100.0 C( IEi ※IE d) 20.2 61.2 18.6 100.0 C( Totali ※Tot ald ) 76.6 92.0 -68.5 100.0 通过图 3 和表 3 可以看出, 2007 年和 2001 年 相比, 该钢厂炼铁区域钢比系数增幅为 0.79 %, 是 由高炉工序引起的, 贡献指数达 232.9 %, 而烧结和 炼焦工序的钢比系数都是降低的;炼铁区域的工序 能耗降低了 2.70 %, 主要是炼焦工序贡献的, 贡献 指数为 61.2 %, 其次是烧结和高炉工序.炼铁的综 合变化是降低的, 降幅为 1.93 %, 是来自炼焦和烧 结工序的贡献, 而高炉工序作负贡献.由此可以得 到结论 :2007 年和 2001 年相比制约该钢厂炼铁区 域能耗下降的瓶颈为高炉工序钢比系数的增加 . 通过同样的方法, 诊断出该钢厂 2007 年和 2001 年相比其他区域的能耗瓶颈:炼钢区为焙烧工 序钢比系数的增加和一炼钢工序能耗的上升 ;轧钢 区为冷轧和热轧工序钢比系数的增加和热轧工序能 耗的上升;辅助区为制氧工序能耗的上升 . 接着针对各项瓶颈因素, 制定出具有针对性的 · 1198 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 31 卷

第9期 王刚等：钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 。1199。 节能方案或措施.如要降低热轧工序的工序能耗， eastern Univ Nat Sci,2006,9(27):979 在调查某钢厂的具体情况后，提出了增加热送热装 (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.2006.9(27)：979) 比、降低加热炉燃料消耗等措施方案. [2 Lu Z W.Cai JJ.Yu Q B.et al.The influences of materials 3结论 flow s in steel manufacturing process on its energy intensity.Acta Metall Sin,2000.36(4):370 (1)能耗瓶颈诊断模型的核心是将能耗的变化 (陆钟武，蔡九菊.于庆波，等.钢铁生产流程的物流对能耗的影 分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化两个方 响金属学报.2000.36(4)：370 面，可以对钢铁厂的能耗瓶颈形成总流程一区域一 [3 Osman K.Goktolga Z G.Input-output analysis of energy use in agriculture.Energy Comvers Manage.2005.46:1513 工序的三级诊断，得到逐级深化的诊断结果. [4 Choi K H.Ang B W,Ro KK.Decomposition of the energy-in- (2)对国内某钢厂的总流程进行分析，2007年 tensity index with application for the Koan manfacturing indus 和2001年相比，钢比系数对吨钢综合能耗变化的贡 try.Energy,1995,20(9):835 献指数为一59%，为负贡献，工序能耗的贡献指数为 [5 Liu F L.Ang B W.Eight methods for decomposing the agg rgate 159%,为正贡献.可见物流因素对节能是不利的， energy-intensity of industry.Appl Energy.2003.76:15 [6 Bhat tacharyya S C.Changes in energy intensit ies of Thai industry 如果控制好物流节能，吨钢综合能耗将进一步下降. betw een 1981 and 2000:a decomposition analysis.Energy Poli- (3)对国内某钢厂各区域进行分析，发现制约该 9y,2005,33:995 钢厂能耗进一步下降的瓶颈为炼铁区域和轧钢区域 [7 Azadeh A.An integrated DEA PCA numerical taxonomy ap 钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升. proach for energy efficiency assessment and consumption optimiza (4)对各区域所含工序进行分析也找到了制约 tion in energy intensive manufactu ring sector.Energy Policy. 2007.35:3792 该区域能耗下降的瓶颈因素.对于某个企业，可以 [8 Diakoulaki D,Mavrotas G.Orkopoulos D.et al.A bottom-up 针对具有节能潜力的工序采取针对性措施，有的放 decomposition analysis of energy-related CO,emissions in Greece. 矢地做好节能工作. Erergy,200631:2638 [9 Ang B W.Decomposition methodology in industrial energy de 参考文献 mand amlysis.Energy.1995.20(11):1081 [10 Polenske K R.Memichae FC.A Chinese cokemaking process [1]Cai J J.Wang J J,Lu Z W.et al.M aterial flow and energy flow flow model for energy and environmental analyses.Energy Poli- in iron steel industry and comrelation betw een them.North- cy,2002,30:865

节能方案或措施 .如要降低热轧工序的工序能耗, 在调查某钢厂的具体情况后, 提出了增加热送热装 比、降低加热炉燃料消耗等措施方案. 3 结论 ( 1) 能耗瓶颈诊断模型的核心是将能耗的变化 分解为钢比系数的变化和工序能耗的变化两个方 面, 可以对钢铁厂的能耗瓶颈形成总流程 —区域 — 工序的三级诊断, 得到逐级深化的诊断结果. ( 2) 对国内某钢厂的总流程进行分析, 2007 年 和 2001 年相比, 钢比系数对吨钢综合能耗变化的贡 献指数为 -59 %, 为负贡献, 工序能耗的贡献指数为 159 %, 为正贡献.可见物流因素对节能是不利的, 如果控制好物流节能, 吨钢综合能耗将进一步下降 . ( 3) 对国内某钢厂各区域进行分析, 发现制约该 钢厂能耗进一步下降的瓶颈为炼铁区域和轧钢区域 钢比系数的增加与炼钢区域工序能耗的上升 . ( 4) 对各区域所含工序进行分析也找到了制约 该区域能耗下降的瓶颈因素.对于某个企业, 可以 针对具有节能潜力的工序采取针对性措施, 有的放 矢地做好节能工作. 参 考 文 献 [ 1] Cai J J, Wang J J, Lu Z W, et al.M aterial flow and energy flow in iron &steel industry and correlation betw een them .J North￾eastern Uni v Nat Sci , 2006, 9( 27) :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, 9( 27) :979) [ 2] Lu Z W, Cai J J, Yu Q B, et al.The influences of materials flow s in st eel manuf acturing process on its energy intensity .Acta Metall S in , 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) [ 3] Osman K, Gokt olga Z G .Input-ou tput analysis of energy use in agriculture.Energy Convers Manage, 2005, 46:1513 [ 4] Choi K H, Ang B W, Ro K K .Decomposition of the energy-in￾tensit y index w ith application for the Korean manuf acturing indus￾try .Energy , 1995, 20( 9) :835 [ 5] Liu F L, Ang B W .Eight methods for decomposing the agg regate energy-int ensity of industry .A ppl Energy, 2003, 76:15 [ 6] Bhattacharyya S C .Changes in energy int ensities of Thai industry betw een 1981 and 2000:a decomposition analysis.Energy Poli￾cy, 2005, 33:995 [ 7] Azadeh A .An int egrat ed DEA PCA numerical taxonomy ap￾proach f or energy efficiency assessment and consumption optimiza￾tion in energy int ensive manufactu ring sect ors.Energy Policy , 2007, 35:3792 [ 8] Diakoulaki D, Mavrotas G, Orkopoulos D, et al.A bottom-up decomposition analysis of energy-relat ed CO2 emissi ons in Greece . E nergy, 2006, 31:2638 [ 9] Ang B W.Decomposition methodology in industrial energy de￾mand analysis.Energy, 1995, 20( 11) :1081 [ 10] Polenske K R, Mcmichae F C .A Chinese cokemaking process￾flow model f or energy and environment al analyses.Energy Poli￾cy, 2002, 30:865 第 9 期 王 刚等:钢铁企业能耗瓶颈诊断数学模型及应用 · 1199 ·