基于数据挖掘与清洗的高炉操作参数优化

摘要：

为了提高企业生产力,实现"智慧钢厂",对企业的海量生产数据信息进行有效挖掘,收集了某钢厂最近4年的高炉生产数据,利用箱型图进行数据清洗,提高数据质量.采取工艺理论和专家经验结合随机森林算法筛选出23个影响铁水质量和产量的特征参数.以铁水产量和铁水[Si+Ti]质量分数为目标参数,通过k-means聚类分析法将其分为3类.将分类结果与特征参数整合后进行分析,得到造成铁水产量和质量大范围波动的13个参数,同时提供了相应参数的合理控制范围.研究可对高炉稳定顺行以及数据挖掘在钢铁行业的应用提供指导.

关键词：智慧钢厂、数据挖掘、特征工程、k-means聚类、随机森林、高炉

所属期刊栏目：41

分类号：TF572(炼铁)

资助基金：国家"十三五"重点研发计划项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1153-1160