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文檔簡介
1、高爐煉鐵是鋼鐵生產(chǎn)中的上游產(chǎn)業(yè),它在鋼鐵工業(yè)降低成本與節(jié)能降耗中起著舉足輕重的作用。而向高爐風(fēng)口噴吹煤粉不僅可以降低生鐵成本,減少能源消耗和降低二氧化碳排放量,還可以改善爐缸工作狀態(tài),使高爐穩(wěn)定順行。因此,建立能夠指導(dǎo)高爐操作人員對噴煤量控制決策的預(yù)測模型,有一定的理論意義和應(yīng)用價值。
本文以內(nèi)蒙古包鋼6#(2500m3)高爐在線采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),針對高爐煉鐵過程存在忽視燃料比以及由人工進(jìn)行噴煤量決策等問題,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動建
2、模技術(shù),從爐溫趨勢變化和高爐噴煤量預(yù)測兩個方面進(jìn)行深入研究,建立基于爐溫趨勢的高爐噴煤量控預(yù)測模型,從而達(dá)到節(jié)省能源消耗,降低成本,提高資源的利用率和指導(dǎo)高爐生產(chǎn)的目的。論文的具體研究內(nèi)容如下:
1通過閱讀大量的中外文獻(xiàn),對高爐噴吹煤粉和爐溫趨勢變化作了重點介紹,同時對支持向量機(jī)的基本理論知識和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。
2對高爐現(xiàn)場采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,主要包括優(yōu)良數(shù)據(jù)的提取,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,對缺失值和異常值采取平滑處
3、理,并對參數(shù)間的相關(guān)性做了分析。
3建立基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爐溫趨勢分類模型與選用一對一方法建立基于支持向量機(jī)的爐溫趨勢分類模型,兩種方法相比,支持向量機(jī)多分類模型分類效果更好。
4采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分別建立高爐噴煤量預(yù)測模型,兩模型做比較,結(jié)果表明支持向量機(jī)建立高爐噴煤量預(yù)測模型的命中率更高一些。為進(jìn)一步提高預(yù)測精度和模型的實用性,考慮到實際操作中不同爐溫趨勢下噴煤量控制策略的不同,提出多模型預(yù)測建模的思想
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