基于铁水成本的铁矿粉烧结经济价值评价方法

传统的铁矿粉烧结评价方法存在未考虑MgO、Al2O3脉石和酸性炉料的影响等缺点,本文提出了一种新的基于铁水成本的铁矿粉烧结经济价值评价方法,即在一定的炉渣二元碱度和镁铝比下,以单烧矿的铁水成本(元/t)作为铁矿粉烧结经济价值评价指标。其结果比以往的评价方法更准确可靠,能够反映铁矿粉烧结的经济效益。     

基于铁矿粉高温特性的烧结优化配料模型

针对目前烧结优化配料模型大多只对化学成分和碱度等进行约束,缺少对铁矿粉在烧结过程中高温特性约束的现状,本文提出了一种新的基于铁矿粉高温特性的方法,进行烧结优化配料模型研究.鉴于铁矿粉高温特征指标之间信息重叠,对其进行主成分分析,得到新的高温特征指标F1和F2进行建模.基于新方法得到的烧结优化配料模型,通过实际生产应用,...     

芝麻香型白酒发酵过程中的动态研究

利用白酒行业中的检测方法,对芝麻香型白酒发酵过程中各项理化指标和微生物的进行动态分析。通过实验数据显示,发酵开始前两天是微生物的适应期,微生物代谢活动微弱,各项理化指标变化不明显。2d到10d微生物代谢旺盛,理化指标在此阶段变化最为明显。20d到25d,随着细菌量的再次增长,酯的含量迅猛增加。     

数据挖掘在炼铁系统中的应用现状及展望(下)

1.3神经网络数据挖掘过程中,往往遇到十分复杂的非线性问题,难以弄清问题的机理和本质,无法通过主成分分析简化问题或通过决策树等方法提取规则。神经网络是数据挖掘具体实现的方法之一,对于此类问题具有良好的适用性。"神经网络"或"人工神经网络"是指用大量简单计算单元(即神经元)构成非线性系统,它在     

活性炭脱硫技术在烧结烟气脱硫中的应用

介绍了活性炭脱硫技术在烧结烟气脱硫中的应用,分析了活性炭脱硫技术的机理和特点,同时阐述了活性炭脱硫技术的现状以及未来的发展趋势。     

数据挖掘在炼铁系统中的应用现状及展望(上)

炼铁是一个复杂多反应的冶炼过程,目前操作和管理都具有很强的经验性和盲目性。近年来数据挖掘的引入极大改善了这一状况,促进了炼铁系统的智能化。本文论述了利用聚类分析、决策树、主成分分析和神经网络等几种方法进行数据挖掘的原理及其在炼铁系统中的应用现状,并通过对这几种方法的分析及评价,指出数据挖掘在炼铁系统的未来发展方向和应用前景,即数据挖掘专家系统和以联机分析处理为框架的由各数据挖掘方法支撑的控制决策系统,将会成为未来数据挖掘在炼铁系统应用的主流和前沿。     

基于主成分分析的高炉指标评价方法

针对高炉指标评价存在的不足,提出基于主成分分析的高炉综合指标评价方法。该方法综合考虑了高炉的利用系数、燃料比、炉腹煤气量等指标,采用主成分分析方法,提取了3个高炉综合指标,它们可代表全部指标信息的90.45%。提取的综合指标数量更少,并且避免了指标之间的重叠。在综合指标分析的基础上,进一步建立了3 200 m~3高炉基于主成分分析的高炉指标评价体系。