钢铁企业主工序分厂煤气量预测方法研究

【摘要】： 对煤气发生量和煤气消耗量的预测方法进行研究，可以改变凭经验平衡煤气的发生量和消耗量的现状，制定合理的煤气使用计划，减少煤气放散损失，提高钢铁企业节能降耗水平。 通过对钢铁企业主工序分厂煤气发生机理和消耗特性研究，找到了影响各分厂煤气发生量和消耗量的主要因素。找到了钢铁企业能源平衡报表中受这些主要因素影响的指标。采用灰色关联度分析法计算了各分厂煤气发生量和消耗量与能源平衡报表中各指标之间的关联度。对关联度排序后找到了主要指标。考虑到各分厂影响煤气发生量和消耗量的主要指标的数目不同，各指标的影响程度不一样，提出了一种钢铁企业主工序各分厂煤气发生量和消耗量预测方法：对影响指标数量少、关系简单的分厂，采用用回归分析法；对影响指标多、关系复杂的分厂，采用神经网络法。 以湘潭钢铁集团公司的煤气系统为例，研究了煤气量预测方法的准确性和实用性。采用了回归分析法预测焦炉煤气发生量及焦化厂、炼铁厂、棒材厂、高线厂和二高线厂的煤气消耗量，并且建立相应的回归预测方程。采用BP神经网络法预测高炉及转炉煤气发生量和烧结厂及炼钢厂的煤气消耗量，并且建立相应的BP神经网络预测模型。研究表明：预测值和真实值之间的误差小，煤气量预测方法是准确的，能满足生产要求。 【关键词】：煤气预测 回归分析法 神经网络法
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TF087
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 文献综述9-17
• 1.1 钢铁行业现状9-10
• 1.2 钢铁生产工艺流程10
• 1.3 煤气回收研究现状10-12
• 1.4 预测方法研究现状12-15
• 1.4.1 预测方法的分类12-13
• 1.4.2 回归分析法13-14
• 1.4.3 神经网络预测法14-15
• 1.5 研究背景与主要研究内容15-17
• 第二章 钢铁企业煤气发生和消耗特性分析17-27
• 2.1 湘潭钢铁集团有限公司基本现状17-18
• 2.2 煤气发生特性分析18-23
• 2.2.1 焦炉煤气的发生机理及影响因素18-20
• 2.2.2 高炉煤气的发生机理及影响因素20-22
• 2.2.3 转炉煤气的发生机理及影响因素22-23
• 2.3 煤气消耗特性分析23-26
• 2.3.1 铁烧焦系统煤气消耗特性分析23-24
• 2.3.2 钢铸轧系统煤气消耗特性分析24-26
• 2.4 小结26-27
• 第三章 煤气量与影响指标关联度计算及预测方法的选取27-55
• 3.1 灰色关联度分析27
• 3.2 煤气发生量与影响指标关联度计算27-36
• 3.2.1 焦炉煤气发生量与影响指标关联度计算27-30
• 3.2.2 高炉煤气发生量与影响指标关联度计算30-34
• 3.2.3 转炉煤气发生量与影响指标关联度计算34-36
• 3.3 煤气消耗量与影响指标关联度计算36-48
• 3.3.1 铁烧焦煤气消耗量与影响指标关联度计算36-43
• 3.3.2 钢铸轧煤气消耗量与影响指标关联度计算43-48
• 3.4 预测方法的选取48-54
• 3.5 小结54-55
• 第四章 基于回归分析的煤气量预测55-65
• 4.1 一元线性回归分析55-57
• 4.2 焦炉煤气发生量的预测57-58
• 4.3 焦化厂煤气消耗量的预测58-59
• 4.4 炼铁厂煤气消耗量预测59-61
• 4.5 棒材厂煤气消耗量的预测61-62
• 4.6 高线厂煤气消耗量的预测62
• 4.7 二高线厂煤气消耗量预测62-64
• 4.8 小结64-65
• 第五章 基于神经网络的煤气量预测65-74
• 5.1 高炉煤气发生量的预测65-68
• 5.2 转炉煤气发生量预测68-70
• 5.3 烧结厂煤气消耗量预测70-72
• 5.4 炼钢厂煤气消耗量预测72-73
• 5.5 小结73-74
• 第六章 总结与建议74-76
• 6.1 总结74-75
• 6.2 建议75-76
• 参考文献76-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间的主要研究成果80

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