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钢铁企业煤气调度与粉尘减排的不确定优化模型研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 引言第13-15页
2 绪论第15-38页
    2.1 课题研究背景及目的第15-18页
        2.1.1 课题研究背景第15-17页
        2.1.2 课题研究目的第17-18页
    2.2 不确定优化方法的基础理论及研究进展第18-26页
        2.2.1 随机数学规划第18-20页
        2.2.2 模糊数学规划第20-22页
        2.2.3 区间数学规划第22-24页
        2.2.4 优化模型的构建和求解软件介绍第24-26页
    2.3 副产煤气应用技术研究进展第26-31页
        2.3.1 副产煤气的利用历史第26-27页
        2.3.2 副产煤气的优化调度技术研究进展第27-28页
        2.3.3 副产煤气预测技术研究进展第28-30页
        2.3.4 副产煤气优化技术研究进展第30-31页
    2.4 钢铁企业大气污染控制系统的应用研究进展第31-34页
        2.4.1 确定性优化技术在大气污染控制系统中的应用研究第32-33页
        2.4.2 不确定性优化技术在大气污染控制系统中的应用研究第33-34页
    2.5 主要研究内容及研究框架第34-37页
        2.5.1 主要研究内容第34-35页
        2.5.2 研究框架第35-37页
    2.6 本章小结第37-38页
3 煤气优化调度与大气污染控制系统组成与分析第38-55页
    3.1 案例公司及主要生产工艺流程简介第38-39页
        3.1.1 案例公司简介第38页
        3.1.2 案例公司生产工艺简介第38-39页
    3.2 副产煤气优化调度系统组成与分析第39-44页
        3.2.1 副产煤气优化分配系统组成第39-42页
        3.2.2 副产煤气优化分配系统问题分析第42-43页
        3.2.3 构建优化调度系统意义与可行性分析第43-44页
    3.3 钢铁企业区域大气污染系统组成与分析第44-54页
        3.3.1 区域大气污染系统组成第44-53页
        3.3.2 区域大气污染系统问题分析第53页
        3.3.3 粉尘减排控制系统意义与可行性分析第53-54页
    3.4 本章小结第54-55页
4 不确定性优化方法在冶金副产煤气优化调度中的应用第55-111页
    4.1 副产煤气优化调度模型概述第55-56页
    4.2 区间模糊规划模型在副产煤气优化调度中的应用第56-90页
        4.2.1 区间模糊规划基本理论及建模求解方法第56-63页
        4.2.2 副产煤气分配优化系统的建模识别求解第63-75页
        4.2.3 优化模型结果及分析第75-87页
        4.2.4 锅炉效率非定值条件下的煤气优化分配模型第87-89页
        4.2.5 区间模糊优化规划模型特点与应用效果第89-90页
    4.3 区间双重随机规划模型在副产煤气污染控制中的应用第90-110页
        4.3.1 区间双重随机变量规划基本理论及建模求解方法第90-95页
        4.3.2 区间和随机条件下的煤气优化分配模型建模识别求解第95-99页
        4.3.3 优化模型结果及分析第99-109页
        4.3.4 区间模糊优化规划模型特点与应用效果第109-110页
    4.4 本章小结第110-111页
5 不确定性优化方法在钢铁企业粉尘排放中的应用第111-149页
    5.1 区域大气污染控制优化模型概述第111-112页
    5.2 区间随机优化模型在区域粉尘减排控制规划中的应用第112-133页
        5.2.1 区间随机鲁棒优化模型基本理论及建模求解方法第112-115页
        5.2.2 基于区间随机鲁棒优化模型的区域空气质量管理模型第115-125页
        5.2.3 优化模型结果分析第125-132页
        5.2.4 优化方法存在的问题与未来的发展方向第132-133页
    5.3 模糊规划模型在区域粉尘减排控制规划与管理中的应用第133-147页
        5.3.1 模糊分式机会优化模型基本理论及求解方法第133-136页
        5.3.2 基于模糊分式机会约束规划的区域空气质量管理模型第136-141页
        5.3.3 优化模型结果分析第141-147页
        5.3.4 优化方法的总结与未来的发展方向分析第147页
    5.4 本章小结第147-149页
6 结论第149-153页
    6.1 本文结论第149-150页
    6.2 下一步工作展望第150-153页
参考文献第153-168页
作者简历及在学研究成果第168-172页
学位论文数据集第172页

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