随着钢铁工业的发展,炼铁所需原料将愈来愈大,但是可供直接入炉的富块矿却愈来愈少。球团矿作为人造富矿之一,具有铁品位高、渣量低、机械强度高、还原性好等优点。由于其特有的冶金性能而成为当今冶炼炉料中不可缺少的重要组成部分。高炉对球团矿的指标要求主要包括物理性能、化学性能以及冶金性能三方面,化学指标作为球团最重要的指标之一,直接影响到球团质量的好坏。球团矿的化学指标就是成品球团矿中TFe,FeO,MgO,CaO,SiO2的质量百分比以及碱度值。在球团矿的生产过程中,成品球团化学指标的好坏主要受配料阶段的影响。本文首先对链篦机-回转窑球团矿生产流程进行了深入的分析,其中包括配料、干燥、预热、焙烧以及冷却等工艺过程。之后又分别对不同化学指标的影响因素进行了深入的分析,把化学指标划分为以物理损耗影响为主和以化学损耗影响为主两类。在此基础上,本论文提出了FeO氧化系数的概念,并收集现场历史数据,利用BP神经网络的方法建立了计算FeO氧化系数的数学模型。在了解基本的球团配料计算公式的基础上,把FeO氧化系数引入配料公式,并建立了以化学指标为约束,以经济指标为最优的球团配料优化模型,并利用线性规划的求解方法计算出最优配比。本文以鞍钢弓长岭球团一厂配料优化项目为实际背景,使用C#.NET开发了配料优化软件界面；根据OPC通讯标准,实现界面实时读取上位机数据。同时采用ADO.NET类库,使C#.NET可以访问数据库,实现了对数据的存储、调用、更新等操作。使用MATLAB进行FeO氧化系数数学模型的建立以及配料优化模型的计算,并通过C#与MATLAB混合编程技术实现在优化界面中对优化计算结果的显示。