鋼鐵企業(yè)主工序分廠煤氣量預測方法研究

【摘要】： 對煤氣發(fā)生量和煤氣消耗量的預測方法進行研究，可以改變憑經(jīng)驗平衡煤氣的發(fā)生量和消耗量的現(xiàn)狀，制定合理的煤氣使用計劃，減少煤氣放散損失，提高鋼鐵企業(yè)節(jié)能降耗水平。 通過對鋼鐵企業(yè)主工序分廠煤氣發(fā)生機理和消耗特性研究，找到了影響各分廠煤氣發(fā)生量和消耗量的主要因素。找到了鋼鐵企業(yè)能源平衡報表中受這些主要因素影響的指標。采用灰色關聯(lián)度分析法計算了各分廠煤氣發(fā)生量和消耗量與能源平衡報表中各指標之間的關聯(lián)度。對關聯(lián)度排序后找到了主要指標?？紤]到各分廠影響煤氣發(fā)生量和消耗量的主要指標的數(shù)目不同，各指標的影響程度不一樣，提出了一種鋼鐵企業(yè)主工序各分廠煤氣發(fā)生量和消耗量預測方法：對影響指標數(shù)量少、關系簡單的分廠，采用用回歸分析法；對影響指標多、關系復雜的分廠，采用神經(jīng)網(wǎng)絡法。 以湘潭鋼鐵集團公司的煤氣系統(tǒng)為例，研究了煤氣量預測方法的準確性和實用性。采用了回歸分析法預測焦爐煤氣發(fā)生量及焦化廠、煉鐵廠、棒材廠、高線廠和二高線廠的煤氣消耗量，并且建立相應的回歸預測方程。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡法預測高爐及轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量和燒結(jié)廠及煉鋼廠的煤氣消耗量，并且建立相應的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型。研究表明：預測值和真實值之間的誤差小，煤氣量預測方法是準確的，能滿足生產(chǎn)要求。 【關鍵詞】：煤氣預測 回歸分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡法
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TF087
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 文獻綜述9-17
• 1.1 鋼鐵行業(yè)現(xiàn)狀9-10
• 1.2 鋼鐵生產(chǎn)工藝流程10
• 1.3 煤氣回收研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 預測方法研究現(xiàn)狀12-15
• 1.4.1 預測方法的分類12-13
• 1.4.2 回歸分析法13-14
• 1.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡預測法14-15
• 1.5 研究背景與主要研究內(nèi)容15-17
• 第二章 鋼鐵企業(yè)煤氣發(fā)生和消耗特性分析17-27
• 2.1 湘潭鋼鐵集團有限公司基本現(xiàn)狀17-18
• 2.2 煤氣發(fā)生特性分析18-23
• 2.2.1 焦爐煤氣的發(fā)生機理及影響因素18-20
• 2.2.2 高爐煤氣的發(fā)生機理及影響因素20-22
• 2.2.3 轉(zhuǎn)爐煤氣的發(fā)生機理及影響因素22-23
• 2.3 煤氣消耗特性分析23-26
• 2.3.1 鐵燒焦系統(tǒng)煤氣消耗特性分析23-24
• 2.3.2 鋼鑄軋系統(tǒng)煤氣消耗特性分析24-26
• 2.4 小結(jié)26-27
• 第三章 煤氣量與影響指標關聯(lián)度計算及預測方法的選取27-55
• 3.1 灰色關聯(lián)度分析27
• 3.2 煤氣發(fā)生量與影響指標關聯(lián)度計算27-36
• 3.2.1 焦爐煤氣發(fā)生量與影響指標關聯(lián)度計算27-30
• 3.2.2 高爐煤氣發(fā)生量與影響指標關聯(lián)度計算30-34
• 3.2.3 轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量與影響指標關聯(lián)度計算34-36
• 3.3 煤氣消耗量與影響指標關聯(lián)度計算36-48
• 3.3.1 鐵燒焦煤氣消耗量與影響指標關聯(lián)度計算36-43
• 3.3.2 鋼鑄軋煤氣消耗量與影響指標關聯(lián)度計算43-48
• 3.4 預測方法的選取48-54
• 3.5 小結(jié)54-55
• 第四章 基于回歸分析的煤氣量預測55-65
• 4.1 一元線性回歸分析55-57
• 4.2 焦爐煤氣發(fā)生量的預測57-58
• 4.3 焦化廠煤氣消耗量的預測58-59
• 4.4 煉鐵廠煤氣消耗量預測59-61
• 4.5 棒材廠煤氣消耗量的預測61-62
• 4.6 高線廠煤氣消耗量的預測62
• 4.7 二高線廠煤氣消耗量預測62-64
• 4.8 小結(jié)64-65
• 第五章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤氣量預測65-74
• 5.1 高爐煤氣發(fā)生量的預測65-68
• 5.2 轉(zhuǎn)爐煤氣發(fā)生量預測68-70
• 5.3 燒結(jié)廠煤氣消耗量預測70-72
• 5.4 煉鋼廠煤氣消耗量預測72-73
• 5.5 小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與建議74-76
• 6.1 總結(jié)74-75
• 6.2 建議75-76
• 參考文獻76-79
• 致謝79-80
• 攻讀碩士學位期間的主要研究成果80

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建立PNN-HP-ENN-LSSVM模型預測鋼鐵企業(yè)高爐煤氣發(fā)生量    李紅娟;王建軍;王華;孟華;

基于改進BP網(wǎng)絡的高爐煤氣發(fā)生量預測模型    肖冬峰;楊春節(jié);宋執(zhí)環(huán);

一種新的鋼鐵企業(yè)煤氣數(shù)據(jù)校正模型    聶秋平;吳敏;杜友武;熊永華;

鋼鐵企業(yè)能源實績平衡與優(yōu)化調(diào)度策略及應用研究    聶秋平

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鞍鋼煤氣調(diào)度問題的研究與管理系統(tǒng)開發(fā)    張大偉

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基于時序分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的能源產(chǎn)量預測模型    馮述虎,侯運炳

優(yōu)化煤氣系統(tǒng)動態(tài)平衡    韓明榮

過去20年及今后5年中我國鋼鐵工業(yè)節(jié)能與能耗剖析    蔡九菊,赫冀成,陸鐘武,李桂田,王維興,孔令航

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鋼鐵工業(yè)結(jié)構調(diào)整對能源消耗的影響    謝安國，陸鐘武

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在預測領域中的應用    梁慧冰,李梅

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的產(chǎn)品成本預測    胥悅紅,顧培亮

鋼鐵企業(yè)煤氣平衡問題的探討    張琦,蔡九菊,杜濤,劉漢橋,張立宏

四川建筑業(yè)技術水平灰色預測及其比較分析    石勝利;彭尚平;王旭嘉;

高Al_2O_3含量渣系高爐冶煉工藝探討    沈峰滿;

山東省四種主要農(nóng)作物的產(chǎn)量預測分析及增產(chǎn)對策    丁萃華;

太陽能熱水器市場銷售趨勢的灰色系統(tǒng)分析    魏中俊

基于灰色理論的ANFIS在經(jīng)濟預測中的應用    田麗;張玉成;陳俊;王軍;

灰色預測超前質(zhì)量控制    肖懿群,唐家駒

沉降觀測數(shù)據(jù)的分析方法    丁愛民

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灰色關聯(lián)分析法在棉花品種綜合評判中的應用    胡以華,張取仁

土地利用總體規(guī)劃中用地預測研究——大連市園地規(guī)模預測    李翠華,張安錄

一種新的鋼鐵企業(yè)煤氣數(shù)據(jù)校正模型    聶秋平;吳敏;杜友武;熊永華;

基于ICA-QNN的高爐故障診斷研究    楊佳;許強;余成波;雷紹蘭;

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長江中上游14個流域面雨量灰色預測的檢驗分析    顧永剛;李才媛;

優(yōu)化配煤煉焦試驗提高焦炭質(zhì)量的研究與應用    呂桂雙;

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轉(zhuǎn)爐降低白灰消耗措施探討    安君輝;白鷺;

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融合多元環(huán)境因子的水稻重金屬污染水平遙感評估模型    劉美玲

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加強型袋裝砂井綜合治理可液化砂土—淤泥質(zhì)軟粘土互層地基機理研究    李青松

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工程項目成本管理及績效評價研究    米帥

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南水北調(diào)工程芳芝段開挖渠道邊坡穩(wěn)定敏感性分析    楊素娟

基于灰色系統(tǒng)預測理論的商品住宅價格分析    申志濤

基于參數(shù)優(yōu)化LSSVM在轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)預測中的應用    田向偉

露天礦邊坡變形灰色系統(tǒng)預報模型研究    秦真珍

港區(qū)道路軟土地基相關問題的研究    王明兵

鋼鐵企業(yè)能源管理系統(tǒng)智能優(yōu)化調(diào)度研究    何維

基于IE-GRAP組合的上市公司財務狀況評價模型研究    孫自來

鞍鋼能源中心開發(fā)中的若干問題初探    呂惠民;

我國鋼鐵工業(yè)節(jié)能降耗技術的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢    李震

寶鋼能源分析評價與預測系統(tǒng)的設想及實現(xiàn)    戴堅,邢躍

寶鋼高爐煤氣系統(tǒng)平衡實踐    鄧萬里,陳偉昌

現(xiàn)代化能源監(jiān)控及管理系統(tǒng)的集成與應用    張娣,李桂紅,馮為民

冶金能源管理系統(tǒng)的發(fā)展    魏海明;

濟鋼煤氣資源利用走節(jié)約型之路    胡新亮;李會龍;劉長云;

鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化利用模型    張建良,王妤

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型的中國能耗預測    周仲禮,馮文新,龔灝,雍自權,劉樹根

中國需要什么鋼鐵業(yè)    殷瑞鈺

計劃管理在能源管理子系統(tǒng)中的應用    金周;

基于灰色時序組合模型的高爐熱風爐煤氣消耗量的預測    梁青艷;孫彥廣;顧佳晨;薛俊鵬;孫要奪;

基于圖論的鋼鐵企業(yè)煤氣管網(wǎng)仿真模型的研究    賈天云;顧佳晨;徐化巖;

萊鋼轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)研究與優(yōu)化    孟現(xiàn)儉;周茂林;龍海波;

關于鋼鐵企業(yè)開展節(jié)能降耗工作的幾點建議    符新;

建設能源管理調(diào)度中心——現(xiàn)代化鋼鐵企業(yè)的必由之路    楊衛(wèi)東;楊冬云;

能源中心的發(fā)展與應用    鄭文文;

能源中心在鋼鐵企業(yè)中的應用和發(fā)展趨勢    王海風;張春霞;

    丁常彥

鋼鐵企業(yè)能源實績平衡與優(yōu)化調(diào)度策略及應用研究    聶秋平

鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究    孔海寧

高爐煤氣余壓發(fā)電裝置中爐頂壓力穩(wěn)定性分析與控制試驗研究    印建安

幾個預測方法及模型的研究    唐萬梅

煉鋼—連鑄—熱軋一體化生產(chǎn)調(diào)度研究及應用    寧樹實

多目標優(yōu)化方法研究及其工程應用    安偉剛

硫酸鋅溶液中鋅粉置換除鈷的機理研究    曾桂生

大壩安全監(jiān)控及評價的智能神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究    閆濱

軋鋼過程生產(chǎn)調(diào)度及其優(yōu)化算法的研究與應用    趙珺

基于節(jié)能目標的鋼鐵企業(yè)能源集成管理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)    邱東

鋼鐵企業(yè)能源管理系統(tǒng)智能優(yōu)化調(diào)度研究    何維

煉鐵生產(chǎn)流程的分散協(xié)調(diào)優(yōu)化方法研究    周微

基于普適摩爾流量的鋼鐵廠煤氣調(diào)度研究    于峰

裝爐組合專家系統(tǒng)的研究與開發(fā)    石豪

基于思維模式的太鋼煤氣混合站測控模型的研究    楊劍

高爐爐頂煤氣溫度分布模式識別神經(jīng)元網(wǎng)絡的研究    涂春林

自動分析儀測鈷方法研究    李竹英

鋼鐵企業(yè)煤氣消耗預測模型及其應用研究    李玲玲

煤氣平衡認證分析系統(tǒng)應用軟件的研究與開發(fā)    熊永華

馬鋼公司副產(chǎn)煤氣回收利用效果及改進方向的研究    陳道海

瓦楞紙制造過程能耗監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術研究    李斌;程良倫;

基于核的冶金煤氣流量在線區(qū)間預測    趙珺;杜雅楠;盛春陽;王偉;

基于PSA-SVRM模型的鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣消耗量預測    楊波;

能源中心在鋼鐵行業(yè)的應用和發(fā)展    嚴珺潔;

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高爐煤氣柜位預測模型及應用    魏津瑜;張瑋;李欣;

2013年云南冶金年評    謝剛;田林;

面向船舶行業(yè)的能源管理信息系統(tǒng)研究    葉小列;王楠;任婷婷;孫梁;

基于參數(shù)優(yōu)化LSSVM在轉(zhuǎn)爐煤氣系統(tǒng)預測中的應用    田向偉

陜西農(nóng)機化水平評價及耕種收機械化水平預測研究    董小艷

除鎘反應器內(nèi)多相流動過程數(shù)值模擬及優(yōu)化    劉萍

鋼廠高爐煤氣受入量預測方法的研究    孟繁濱

溶解氧檢測及傳感技術的研究    邱發(fā)強

鋼鐵企業(yè)副產(chǎn)煤氣調(diào)度優(yōu)化研究    董敏亞

數(shù)據(jù)校正技術及在MES中的應用    石暢

基于Elman網(wǎng)絡與GPU加速的時間序列預測    朱曉亮

承德鋼鐵公司能源系統(tǒng)優(yōu)化管理研究    張永麗

鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)預測與調(diào)度建模研究    王軍

寶鋼焦炭強度預測和配煤煤質(zhì)控制    胡德生,吳信慈,戴朝發(fā)

鋼鐵企業(yè)煤氣系統(tǒng)的優(yōu)化利用模型    張建良,王妤

綠色制造與鋼鐵工業(yè)    殷瑞鈺

對大型鋼鐵聯(lián)合企業(yè)煤氣平衡問題的探討    孫貽公

關于鋼鐵工業(yè)和鋼廠結(jié)構優(yōu)化的工程評論    殷瑞鈺

再論我國鋼鐵工業(yè)節(jié)能方向和途徑    陸鐘武，謝安國，周大剛

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