基于爐溫趨勢的高爐噴煤量預(yù)測研究.pdf

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