摘要
本发明提供一种基于流程工业数据处理的高炉煤气利用率预测方法,涉及流程数据处理技术领域,包括:采集高炉各类数据,建立实时流转处理规则,对各类数据进行处理存储、数据清洗及补齐,得到第一处理数据;基于高炉的实时下料情况对第一处理数据进行数据拆解及整合,并结合每一数据对煤气利用率的时滞影响得到第一生产数据集;提取第一生产数据集中与高炉本体相关的监测数据,进行数据降维处理,得到第一降维数据,同时获取布料相关数据,建立第一布料模型,实现数据衍生,得到第一衍生数据;基于高炉特性建立煤气利用率模型,结合第一降维数据及第一衍生数据进行煤气利用率预测。使得对流程工业数据的处理更为精准,及时准确预测煤气利用率。
技术关键词
高炉煤气利用率
工业数据处理
布料模型
高炉布料
高炉本体
数据库技术
分析方法
预测煤气利用率
矩阵
机器学习算法
序列
实时数据处理
降维方法
数据处理技术
计算机
误差
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高炉煤气利用率
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工业数据处理
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