随着铁矿石富矿的日益减少,烧结球团作为冶金主要原料的需求量日益增加。近年来,国际国内市场钢铁的利润的下降,也促使钢铁企业从“粗放式”生产方式向精细化方向转型。球团烧结作为高能耗的工业过程,精细化生产尤为重要。现代化的烧结企业在精确的过程模型基础上,对生产过程进行先进控制和过程优化,从而实现高效生产、节能减排的目标,最终实现企业利润最大化。论文以实际的链算机回转窑环冷机系统为背景,探讨了烧结球团热工过程中各环节的建模和优化问题。由于链算机回转窑环冷机烧结系统工艺过程较长,且各个工艺段机理差异较大,整体建模的难度较大,因而将造球、干燥氧化和焙烧固结三段工序各自建立机理模型；将烧结过程能耗密集的干燥氧化和焙烧固结工序段进行全流程和分段优化研究。本文研究工作包括以下几个内容：1.针对以往球团矿烧结过程模型中,球床空隙率一般取为定值,对球床的空隙率和单位体积表面积没有严格计算的情况,提出颗粒聚合球体顺次累加模拟算法。该算法对球床内部微观因素的变化(如,堆积排列方式等)对造粒系统的宏观物理特性(如,渗透率等)的影响进行详细研究。根据实际生产数据分析生球粒度分布,考虑生球颗粒聚合体在堆积过程中发生的塑性变形,基于“落滚法则”建立生球堆积机理模型,并通过仿真分析了实际生产因素对球床物理特性的影响,并将堆积模型用于后续的研究中。2.根据热力学原理建立生球在干燥氧化过程中的传热、传质机理方程来描述生球的物理化学反应。建立生球干燥和氧化机理模型以及干燥球团和预热球团的强度模型。生球在链算机中历经抽风干燥、鼓风干燥和二段预热。机理模型用偏微分方程组描述关键变量随时间和球床厚度的变化,并利用实际生产数据对机理模型中的参数进行辨识；通过分析各过程变量对球团强度的影响,提出了预热球团的强度预测模型。仿真结果表明预测模型很好反映了预热球团的强度变化。3.针对回转窑过程封闭的情况,建立了预热球团焙烧固结过程的机理模型并给出烧结球团的强度模型。在对窑内燃烧情况的模拟,了解窑体内温度分布情况的基础上,将回转窑烧结固化过程中不可避免的结圈作用考虑进预热球团固结过程的机理模型,对窑内球团系进行定量的受力分析,并将变径函数和变径作用下动态休止角的轴向变化代入改进的料层厚度计算公式,分段计算出不同进料速率下的料层厚度分布,模拟出回转窑在固定转速下的料层厚度曲线,得出球团平均停留时间。根据模拟的窑体温度分布情况结合结圈现象及其对固结过程的影响提出烧结球团的强度模型,该模型较好地预测了.烧结球团的强度。4.为补偿机理建模时一些不确定因素和未考虑的因素对模型输出结果的影响,在机理模型的基础上,利用神经网络集成进行灰箱模型建模,建立了球团整体烧结过程的混合模型。模型以BP神经网络为集成中的个体网络,用Bagging方法生成用于训练个体网络的训练样本集。仿真结果显示混合模型具有更高的精度,是一种更优的模型。5.对球团矿烧结过程进行全流程优化并提出分级优化算法。基于烧结过程混合模型,采用改进的非支配排序算法NSGA-Ⅱ,对烧结全流程进行多目标优化,得出操作优化策略；提出了一种基于理想点最短距离求解的多目标优化方法。该方法将全局最优求解问题转换为pareto前沿面上与理想点最近距离的求解。优化结果显示了该优化算法的有效性。最后,总结论文的内容,并对链算机回转窑球团矿烧结过程的未来的发展和改进进行展望。