文献类型：期刊文章

作　　者：党晓晶[1] 石琳[2] 赵娜[2] 袁冬芳[2] 李江鹏[2]

DANG Xiaojing;SHI Lin;ZHAO Na;YUAN Dongfang;LI Jiangpeng(School of Mining and Coal,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,Nei Mongol,China;School of Science,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,Nei Mongol,China)

机构地区：[1]内蒙古科技大学矿业与煤炭学院,内蒙古包头014010 [2]内蒙古科技大学理学院,内蒙古包头014010

出　　处：《钢铁研究学报》

基　　金：内蒙古自然科学基金资助项目(2020MS06010,2018LH01008);内蒙古科技大学创新基金资助项目(2015XYPYL11)。

年　　份：2021

卷　　号：33

期　　号：4

起止页码：279-283

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高炉煤气利用率是反映高炉能耗的重要指标,其预测控制对炼铁过程的节能降耗具有重要意义。利用某高炉在线采集的数据对煤气流温度分布和高炉煤气利用率的关系进行研究。首先,对高炉煤气利用率数据和能够实时反映煤气流分布的炉喉十字测温数据中的缺失值进行多重插补填充,并利用分位点计算煤气流分布的经验分布函数,得到测温数据的小时分布概率。再运用灰狼算法优化支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)模型的样本量和核参数,建立高炉煤气利用率预测模型。结果表明,在优化建模样本量和模型核参数的情况下,支持向量回归模型的预测精度更高,能够为高炉的优化控制和节能降耗提供有力支持。

关 键 词：高炉 经验分布函数 支持向量回归 灰狼算法  煤气利用率

分 类 号：TF537]