基于爐溫趨勢的高爐噴煤量預測研究.pdf

1、高爐煉鐵是鋼鐵生產中的上游產業(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，建立能夠指導高爐操作人員對噴煤量控制決策的預測模型，有一定的理論意義和應用價值。
　　本文以內蒙古包鋼6＃（2500m3）高爐在線采集的生產數(shù)據(jù)為基礎，針對高爐煉鐵過程存在忽視燃料比以及由人工進行噴煤量決策等問題，采用數(shù)據(jù)驅動建

2、模技術，從爐溫趨勢變化和高爐噴煤量預測兩個方面進行深入研究，建立基于爐溫趨勢的高爐噴煤量控預測模型，從而達到節(jié)省能源消耗，降低成本，提高資源的利用率和指導高爐生產的目的。論文的具體研究內容如下：
　　1通過閱讀大量的中外文獻，對高爐噴吹煤粉和爐溫趨勢變化作了重點介紹，同時對支持向量機的基本理論知識和發(fā)展現(xiàn)狀進行了綜述。
　　2對高爐現(xiàn)場采集到的大量數(shù)據(jù)進行預處理，主要包括優(yōu)良數(shù)據(jù)的提取，數(shù)據(jù)標準化，對缺失值和異常值采取平滑處

3、理，并對參數(shù)間的相關性做了分析。
　　3建立基于概率神經網絡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的爐溫趨勢分類模型，兩種方法相比，支持向量機多分類模型分類效果更好。
　　4采用BP神經網絡和支持向量機分別建立高爐噴煤量預測模型，兩模型做比較，結果表明支持向量機建立高爐噴煤量預測模型的命中率更高一些。為進一步提高預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，提出多模型預測建模的思想