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基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告.docx

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基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告一、选题背景与意义高炉是冶金行业中重要的设备之一,其作用是将铁矿石及燃料还原为铁水和副产品。在高炉的运行过程中,往往会出现一些异常炉况,如高风温、高炉压力过大等情况,这些异常炉况往往会对高炉的稳定性和生产效率产生不良影响,甚至可能造成严重事故。传统的高炉操作依赖人工经验,其操作效率低、缺乏准确性和实时性。同时,高炉内部参数众多、变化快,数据量大,传统方法很难全面、准确地掌握高炉的运行状态。基于数据挖掘的高炉异常炉况分析,可以实现高炉内部参数的自动采集和实时分析,发现异常炉况的同时,提高高炉的控制精度和效率,保障高炉的稳定运行。二、研究方法本研究采用数据挖掘技术和统计分析方法,对高炉内部参数进行实时采集和分析,以发现高炉的异常炉况。研究流程如下:1、数据采集:利用传感器等设备采集高炉内部温度、压力、流量、化学成分等参数数据。2、数据清洗和特征选择:对采集的数据进行清洗和特征选择,消除噪声和异常值,筛选出对高炉运行状态有影响的关键参数。3、建立模型:利用聚类分析、回归分析等统计分析方法,建立高炉异常炉况预测模型。4、异常检测:对预测模型进行实时监控,发现高炉内部的异常炉况。三、预期成果预计本研究可以实现以下成果:1、建立基于数据挖掘的高炉异常炉况预测模型,能够识别高炉内部异常炉况,提高高炉的稳定性和生产效率。2、实现高炉内部参数的自动采集和实时分析,可以及时发现高炉内部的异常炉况,保障高炉的安全运行。3、为高炉自动化控制和优化提供技术支持,提升高炉生产质量和效益。四、研究进展和计划目前,我们已经完成了数据采集和清洗的工作,并基于聚类分析方法,对高炉内部参数进行了聚类分析和异常检测。接下来,我们将继续深入研究,建立高炉异常炉况预测模型,并对模型进行实验验证。同时,我们也将继续完善数据采集和分析系统,提高系统稳定性和可靠性。研究计划如下:1、继续完善数据采集和分析系统,提高数据采集和分析效率。2、开展异常炉况预测模型建立工作,并进行实验验证。3、整理和分析实验数据,总结异常炉况的规律和特征。4、撰写毕业论文,并完成相关实验和统计分析工作。五、,[J].冶金自动化,2017,43(6):31-,吴野,[J].重大科技,2018(7):89-,叶军,[J].冶金自动化,2019,45(2):18-23.