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高炉透气性指数是高炉监控指标的一项重要参数,及时掌控高炉透气性指数的变化趋势并对其进行准确预测,对辅助操作者保持高炉的稳定顺行十分必要。基于某高炉现场实际生产数据,对原始数据存在异常值、缺失值等问题进行处理。利用Spearman、MIC(最大信息系数)和随机森林特征消除等特征选择方法对标准化后的数据选取特征变量,选用Xgboost模型进行预测。结果表明,Xgboost相较于随机森林和线性回归模型具有较大优势,模型在误差±1.5%范围内的准确率达到94.27%,能够准确预测下一小时透气性指数,及时指导高炉生产,保证高炉稳定顺行。 相似文献
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根据宣钢高炉冶炼条件采用RTW熔体物性测定仪,并以现场含钛高炉渣为基准,进行炉渣的黏度试验;研究不同的碱度、MgO和Al2O3含量对低钛高炉渣流动性能的影响。结果表明:试验用4种不同碱度炉渣黏度η-T曲线具有短渣特性,随炉渣碱度升高,炉渣η-T曲线短渣特性增强;在相同温度条件下炉渣黏度基本随碱度的升高而降低;MgO在一定范围内能起到降低炉渣黏度的作用,但MgO含量超过11%时,炉渣黏度随MgO含量的升高而增大;在试验条件下,低钛炉渣Al2O3含量对炉渣流动性质影响较小,生产中炉渣温度应保证在1400℃以上,炉渣Al2O3含量可以适当选高。 相似文献
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现阶段,国内高炉的自动化程度已基本覆盖正常生产需求,对于高炉炉缸部位的监测手段大多采用热电偶温度监测技术实现,而由于高炉生产工艺的复杂性和生产环境的恶劣性,高炉炉缸内部直接监测手段几乎无法实现,因此采用智能模型对炉缸侵蚀状态进行监测成为高炉炼铁发展的新趋势。简述了高炉炉缸砌筑的结构,结合高炉生产特点确定炉缸区域的传热模型及求解条件。利用正交试验法实现高炉炉缸不同侵蚀状态的划分和组合,得到共59组炉缸侵蚀形状样本且边界形貌基本覆盖训练全域。将1 150℃等温线作为炉缸侵蚀线,利用有限元算法完成不同炉缸侵蚀状态下温度场的可视化并构建炉缸侵蚀样本数据库实现炉缸炉底侵蚀样本的采集。通过深度神经网络模型建立热电偶数据和炉缸侵蚀边界的对应关系,拟合优度R2达到0.802,相较于随机森林算法、BP神经网络算法、单独线性回归组合算法拟合优度分别提高56.64%、26.50%和84.37%,达到指导生产的精度要求。对比利用停炉前实际数据监测侵蚀形貌结果和停炉后的实际侵蚀状态,得出侵蚀监测结果符合实际炉缸侵蚀状态形貌的结论,验证了炉缸侵蚀状态监测模型的可靠性。利用高炉炼铁工业互联网平... 相似文献
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介绍了内蒙古电力(集团)有限责任公司设计开发的远动通道在线监测系统的运行环境、技术指标,该系统采用计算机、高速数据采集卡、远动切换池、切换矩阵、远动数据分析仪组合结构,完成了远动通道频率、电压测量、波形采集、故障诊断、故障报警、记录、统计及远动通道报文分析等功能,实现了远动通道数据的实时在线监测,是电力远动通道安全可靠运行的重要保证。 相似文献