【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及熟料烧成热耗预测，尤其涉及一种基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测方法及装置。
技术介绍
1、水泥熟料是以石灰石、砂岩以及铝、铁质原料等为主要原料，按照适当的比例配置成生料，经高温锻烧烧成和冷却而获得的水泥半成品。熟料烧成是水泥生产过程中最重要的工艺环节，作为一个耗能巨大且复杂的热力学和化学系统，其能耗的高低直接影响整条水泥生产线的能源利用率和企业经济效益。熟料烧成热耗是衡量水泥生产能耗水平的重要指标，它是指每煅烧1kg熟料窑内实际消耗的热量，有效预测熟料烧成热耗可以优化生产过程，提高生产效率，降低能源消耗，对于保障国家能源安全具有重要意义。
2、目前，预测熟料烧成热耗的方法是采用喂料量、二次风温度、窑尾温度等工艺参数结合随机森林算法建立了基于随机森林模型的水泥烧成煤耗检测方法与系统，或者，采用生料喂料量、分解炉喂煤量、二次风温度等工艺参数结合隐含时间序列的深度信念网络建立水泥烧成过程煤耗指标预测。但是，上述预测熟料烧成热耗的方法在预测精度、运算效率以及模型内存占比方面还存在不足，不利于在工厂的实际应用。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供一种基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测方法及装置，主要目的是为了实现提高熟料烧成热耗的预测精度及检测效率，并且降低内存使用，可以更好的在工厂中实际应用。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出以下方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种基于lightgbm模型的熟料烧成热
4、基于预设工艺参数，获取对应的目标生产数据；其中，所述预设工艺参数是从与熟料烧成热耗有关的工艺参数中选取的符合预设要求的工艺参数；
5、基于所述目标生产数据，利用预设的lightgbm模型输出熟料烧成热耗的预测结果。
6、第二方面，本专利技术提供一种基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测装置，包括：
7、第一获取单元，用于基于预设工艺参数，获取对应的目标生产数据；其中，所述预设工艺参数是从与熟料烧成热耗有关的工艺参数中选取的符合预设要求的工艺参数；
8、预测单元，用于基于所述目标生产数据，利用预设的lightgbm模型输出熟料烧成热耗的预测结果。
9、为了实现上述目的，根据本专利技术的第三方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述第一方面所述基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测方法。
10、为了实现上述目的，根据本专利技术的第四方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第二方面所述用于基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测装置的全部或部分步骤。
11、借由上述技术方案，本专利技术提供的基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测方法及装置，是由于目前预测熟料烧成热耗的方法在预测精度、运算效率以及模型内存占比方面还存在不足。为此，本专利技术通过基于预设工艺参数，获取对应的目标生产数据；其中，所述预设工艺参数是从与熟料烧成热耗有关的工艺参数中选取的符合预设要求的工艺参数；基于所述目标生产数据，利用预设的lightgbm模型输出熟料烧成热耗的预测结果。本专利技术实现提高熟料烧成热耗的预测精度及检测效率；并且内存占比小，利于在工厂的实际应用。
12、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种基于LightGBM模型的熟料烧成热耗预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设工艺参数，获取对应的历史生产数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练集和所述测试集，获取符合预测性能要求的所述LightGBM模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于预设工艺参数，获取对应的目标生产数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述工艺参数集，利用最大信息系数相关性分析方法选取出所述预设工艺参数，包括：
8.一种基于LightGBM模型的熟料烧成热耗预测装置，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其特征在于，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求7中任一项所述基于LightGB
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至权利要求7中任一项所述基于LightGBM模型的熟料烧成热耗预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于lightgbm模型的熟料烧成热耗预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预设工艺参数，获取对应的历史生产数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练集和所述测试集，获取符合预测性能要求的所述lightgbm模型，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于预设工艺参数，获取对应的目标生产数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：马忠诚，崔素萍，郅晓，魏丽颖，李自强，王亚丽，王晶，刘云，金春霞，刘晶，叶家元，闫浩春，刘韬，
申请(专利权)人：中国建筑材料科学研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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