基于CatBoost-PSO的水泥煤耗优化

作     者：蒋钦 叶涛 张舒 杨瑞 JIANG Qin;YE Tao;ZHANG Shu;YANG Rui

作者机构：武汉理工大学机电工程学院武汉430070 

出 版 物：《自动化与仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2024年第39卷第3期

页      面：46-50页

学科分类：080706[工学-化工过程机械] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

主　　题：水泥 煤耗 CatBoost 粒子群算法 

摘      要：水泥工业实际生产过程中存在着时变性、时延性,以及生产过程中过多不确定性影响因素的干扰。为了降低水泥实际生产的煤耗,提出了一套数据驱动建模优化工艺参数的方法。首先根据Pearson相关系数和归一化后的方差进行特征选择,接着分别使用随机森林、XGBoost、LightGBM和CatBoost进行吨煤耗预测,然后通过TPE对回归模型参数进行优化,其R^(2)决定系数分别提升了0.009、0.0204、0.0033和0.0017,最后考虑迭代时间确定使用CatBoost结合粒子群算法的方法来预测吨煤耗并优化相关特征参数。最后确定其最低吨煤耗为77.91 kg以及工艺参数最优值。分析了不同参数对煤耗调优的影响程度,其中分解炉用煤率、预热器三次风温、C1出口压力和主传窑转速的影响最大,优化权值均在10%以上。