[發明專利]一種基于大數據的高爐爐況智能評價方法及系統

在審

• 申請號: 202210412852.6
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114897315A
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發明（設計）人: 唐玨;儲滿生;齊月松;石泉;王茗玉;劉志強;柳政根;呂煒;何家雷
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/04;G06K9/62;G06N20/20;G06F16/215;G06F16/2458;C21B5/00
• 代理公司: 北京易捷勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11613
• 代理人: 韓國勝

1.一種基于大數據的高爐爐況智能評價方法，其特征在于，所述評價方法包括：

S1、獲取高爐基礎數據，通過對高爐基礎數據進行分類、存儲及預處理，獲取高爐應用數據，并基于高爐應用數據提取爐況表征參數；

S2、基于爐況表征參數和預先設定的高爐生產階段，通過無監督學習對高爐爐況進行表征，并通過對高爐爐況進行分級評價，以獲取高爐爐況等級；

所述預先設定的高爐生產階段包括計劃休風階段、休風后復產初期階段和正常生產階段；

S3、基于高爐應用數據和高爐爐況等級，通過相關性分析獲取爐況評價參數；以單一爐況評價參數為目標，通過相關性分析獲取底層參數；

S4、基于高爐爐況等級和爐況評價參數，通過權重分析獲得第一權重，并劃分爐況評價參數的數據區間；基于爐況評價參數的所有數據區間，通過權重分析獲得第二權重；基于第一權重和第二權重，獲得第一爐況評價規則；

所述第一權重為爐況評價參數的權重，第二權重為爐況評價參數的所有數據區間的權重；

S5、基于爐況評價參數和底層參數，通過權重分析獲得第三權重，并劃分底層參數的數據區間；基于底層參數的所有數據區間，通過權重分析獲得第四權重；基于第三權重和第四權重，獲得第二爐況評價規則；

所述第三權重為底層參數的權重，第四權重為底層參數的所有數據區間的權重；

S6、基于第一爐況評價規則和第二爐況評價規則，獲得第三爐況評分規則，并基于第三爐況評分規則獲得爐況評價分數；

S7、基于爐況評價分數判斷是否出現爐況波動信息，若出現爐況波動信息，則基于第一爐況評價規則和第二爐況評價規則，確定爐況波動原因。

2.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S1包括：

所述高爐基礎數據包括高爐現場數據、鐵水數據和高爐渣數據；

所述高爐現場數據包括高爐料場數據、高爐附屬設備生產數據、高爐生產數據。

3.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-1、依據時間屬性，將不同采集頻次的高爐基礎數據進行拆分和/或聚合，并將高爐基礎數據中的非結構型數據轉換為結構性數據，以獲取經過數據轉換的高爐基礎數據；

S1-2、對經過數據轉換的高爐基礎數據中的空值、重復值以及異常值進行識別和處理，以獲取經過數據清洗的高爐基礎數據；

S1-3、將經過數據轉換、數據清洗的高爐基礎數據加載到同一數據庫中，并對所述數據庫中的高爐基礎數據進行關聯性分析，以獲取高爐應用數據。

4.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S2包括：

基于爐況表征參數確定高爐當前所處階段；

若高爐處于休風階段或休風復產初期階段，則以穩定爐況為目標，對高爐爐況進行分級評價；

若高爐處于正常生產階段，則以經濟效益為目標，對高爐爐況進行分級評價。

5.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S3包括：

以高爐爐況等級為目標，通過對高爐應用數據進行相關性分析，從高爐應用數據中篩選出爐況評價參數。

6.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S4包括：

以高爐爐況等級為目標，基于爐況評價參數，通過分箱算法對爐況評價參數的數據區間進行劃分；并以單一的爐況評價參數的所有數據區間為目標，通過權重分析獲得第二權重。

7.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S5包括：

以爐況評價參數為目標，基于底層參數，通過分箱算法對底層參數的數據區間進行劃分；并以單一底層參數的所有數據區間為目標，通過權重分析獲得第四權重。

8.根據權利要求1所述的評價方法，其特征在于，所述S6包括：

通過匹配第一爐況評價規則和第二爐況評價規則中的爐況評價參數，并匹配第一爐況評價規則和第二爐況評價規則中的底層參數，獲得第三爐況評分規則。