Investigación sobre la Ruta de Tecnología de Reducción de Carbono de la Industria del Hierro y del Acero Basada en un Algoritmo Genético de Múltiples Objetivos

Este artículo establece un modelo de optimización de múltiples objetivos basado en un algoritmo NSGA-II mejorado, con el objetivo de estudiar la ruta de tecnología de reducción de carbono de empresas específicas en la industria del acero bajo el contexto del objetivo de doble carbono de China y llenar el vacío de investigación en la ruta de tecnología de reducción de carbono de las empresas de acero, lo que tiene un cierto significado orientador para la realización del objetivo de doble carbono de China y el desarrollo bajo en carbono de las empresas de acero. En primer lugar, a través del análisis de la lista de tecnologías de eficiencia energética extrema en la industria del acero y el flujo del proceso principal de producción de la industria del acero, se construye el modelo de optimización de múltiples objetivos desde las dos dimensiones objetivas de máxima reducción de emisiones de CO2 y máximo beneficio económico empresarial. Luego, se utiliza el algoritmo NSGA-II mejorado para resolver el modelo. Y se predice la ruta tecnológica de las empresas para reducir el carbono, basada en el análisis empírico de una empresa de hierro y acero de Hebei, en función de la aplicación tecnológica de las empresas antes de la publicación de la lista de tecnologías. Se utilizan los datos de aplicación real de la empresa para la verificación y el análisis, y se proporcionan sugerencias sobre la ruta técnica para el futuro desarrollo bajo en carbono de la empresa. Los resultados experimentales muestran que: (1) El conjunto de soluciones óptimas de Pareto es consistente con la aplicación práctica de las empresas, y el modelo construido es preciso y eficiente, lo que puede ser utilizado para la investigación de la ruta de tecnología de reducción de carbono. (2) Al introducir tecnología, las empresas pueden priorizar la solución de la tecnología del conjunto común en función de sus propias necesidades.