基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测

作     者：阳青锋 赖旭芝 杜胜 胡杰 陈略峰 吴敏 YANG Qing-Feng;LAI Xu-Zhi;DU Sheng;HU Jie;CHEN Lue-Feng;WU Min

作者机构：中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2024年第50卷第1期

页      面：132-142页

核心收录：

学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 

基　　金：高等学校学科创新引智计划资助项目(B17040) 国家自然科学基金(62303431) 湖北省自然科学基金(2015CFA010,2021CFB145,2022CFB582) 中国博士后科学基金(2023M733306)资助 

主　　题：转炉炼钢 氧气消耗预测 信息粒化 工况识别 

摘      要：转炉炼钢是钢铁企业的主要耗氧工序,预测转炉炼钢的氧气消耗量对氧气系统合理调度、保证生产安全具有重要意义.考虑到转炉冶炼工况多、钢种数据粒度不统一,提出一种基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测方法.首先,利用孤立森林异常检测法剔除历史数据库中的异常数据;接着,采用皮尔逊相关性分析和互信息相关系数选取相关影响因子,对不同钢种数据进行信息粒化,实现数据特征提取和维度统一,使用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)划分工况并建立不同工况下的氧气消耗量预测子模型;最后,利用企业的实际生产数据进行实验,验证所提方法的准确性和有效性.