一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法技术方案

本发明专利技术属于水泥工业技术领域，公开了一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法及系统,利用数据挖掘和机器学习技术，对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，实时反映窑系统中的热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的窑系统按小时热耗模型、窑系统按天热耗模型、窑系统按周热耗模型；并进行优化参数，对水泥窑系统生产过程中热耗情况进行数据分析。本发明专利技术对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，反映窑系统中的主要热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的热耗模型，为水泥企业根据生产的实际，调整相应生产策略，以降低煤耗，达到节能的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法
本专利技术属于水泥工业
，尤其涉及一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：水泥工业作为高耗能产业，在当前资源短缺、能源危机及政府管理部门大力倡导的情况下，实现节能减排成为水泥工业生存和发展的必经之路。因此水泥工业的节能减排工作刻不容缓。熟料煅烧是水泥生产中影响热耗最主要的工艺环节，能源消耗大、热量损失也大。目前对窑系统热效率进行系统分析的项目较少，窑系统受原料、风、煤、窑速等因素的影响，窑系统内部反应复杂、参数变化复杂，系统关联性强；同时，生产工艺、窑系统结构及设备、操作都直接影响着窑系统的热耗。虽然，水泥厂都对窑系统进行了现场热态测试和标定，但并没有对所获得的数据进行进一步分析以获得窑系统热耗模型，且所获得的数据由于传感器坏了或维修设备等导致某些数据丢失，罕见对窑系统热耗研究的成果。热耗计算方法比较简单、粗略；同时窑系统自身技术改进的节能空间已日益减少，如何从精细化管理层面上实现节能成为水泥行业节省能源的新的思路；此外窑系统热损失在一定程度上反映了窑内的热工状况和烧成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法，其特征在于，所述结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法包括：利用数据挖掘和机器学习技术，对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，实时反映窑系统中的热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的窑系统按小时热耗模型、窑系统按天热耗模型、窑系统按周热耗模型；并进行优化参数，对水泥窑系统生产过程中热耗情况进行数据分析。

【技术特征摘要】
1.一种结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法，其特征在于，所述结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法包括：利用数据挖掘和机器学习技术，对水泥生产的窑系统数据进行不同角度、不同粒度的影响热耗的不同因素分析，实时反映窑系统中的热工设备工况状态及热耗情况，并建立相应的窑系统按小时热耗模型、窑系统按天热耗模型、窑系统按周热耗模型；并进行优化参数，对水泥窑系统生产过程中热耗情况进行数据分析。2.如权利要求1所述的结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法，其特征在于，建立相应的窑系统按小时热耗模型、窑系统按天热耗模型、窑系统按周热耗模型，具体包括：第一步，采用结构方程模型，根据所建立的假设及约束条件，建立初始的窑系统热耗模型thermal-energyM0；第二步，读取按小时读取数据data-hour；第三步，利用统计分析方法，初步分析窑系统中data-hour数据对热耗的影响；第四步，根据初始模型thermal-energyM0，根据data-hour计算并不断优化，以得到按小时的窑系统热耗模型thermal-energyM-hour；第五步，从第1行数据开始，向下连续读取23行数据，计算此24组数据的属性平均值，作为第1组的24小时数据；从第2行数据开始，向下连续读取23行数据，计算此24组数据的属性平均值，作为第2组的24小时数据；重复上述操作，以获得第2组数据，直到完成所有的数据转换；所有的数据构成按连续24小时读取数据data-day；第六步，用data-day替换data-hour，重复第三步和第四步，以得到按天的窑系统热耗模型thermal-energyM-day；第七步，依次读取连续7×24小时数据，计算此7×24组数据的属性平均值，作为第1组新数据；下移一个数据，重复上述操作，以获得第2组数据，直到完成所有的数据转换；这些组数据构成按连续7×24小时读取数据data-week；第八步，用data-week替换data-hour，重复第三步和第四步，得到按周的窑系统热耗模型thermal-energyM-week；进行优化参数的方法包括：A)根据thermal-energyM-hour中的得到的潜变量数据，利用神经网络模型优化相应系数，进一步优化得到按小时热耗模型thermal-energyM-nnhour；B)根据thermal-energyM-hour中的得到的潜变量数据，利用支持向量机模型优化相应系数，以进一步优化得到按小时热耗模型thermal-energyM-svmhour；C)分析比较thermal-energyM-hour、thermal-energyM-nnhour和thermal-energyM-svmhour，确定最终的窑系统按小时热耗模型thermal-energy-hourM；D)用thermal-energyM-day替代thermal-energyM-hour，重复步骤B)和步骤C)得到相应的thermal-energy-dayM；E)用thermal-energyM-week替代thermal-energyM-week，重复步骤B)和步骤C)得到相应的thermal-energy-weekM。3.如权利要求1所述的结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法，其特征在于，所述结合数据驱动与数据挖掘的水泥窑系统热耗分析方法包括：1)在分析动态因素和愿景基础上，搜集水泥厂家基本信息、窑系统信息、水泥厂目标管理、水泥生产规范规则，利用数据驱动技术，在对窑系统的顶层数据组织、多角度分析、多尺度分析基础上进行数据整合，并不断迭代，形成统一的窑系统生产的数据规范、数据平台及数据接口；2)基于数据驱动的窑系统数据整合：引入数据驱动，建立系统的统一数据平台，使数据贯穿水泥生产的整个生命周期，为不同用户提供不同的权限；同时，确定数据格式及应用程序接口，与水泥厂已有系统的数据对接、对窑系统相关数据调用；3)水泥窑系统热耗分析：对窑系统的设备进行配置，并进行相互数据交换；然后，对窑系统数据进行初始化，通过独立因素和联合因素进行热耗分析，建立热耗模型；进行相互数据交换中，读取水泥厂已有设备数据，分析其数据的结构existedDS；根据获取的数据结构existedDS，建立相应的json文件tosys.json自动读取该existe...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋华珠，危欢，牟俊，周明凯，赵青林，吴钧宇，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42