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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=http://img03.mysteelcdn.com/wz/uploaded/steel/2013/05/27/190010.jpg width="310"></center> <small>[https://tech.mysteel.com/13/0527/19/582D2D5ED6D53201.html 来自 网络 的图片]</small> |} '''高炉专家系统'''针对钢铁行业高炉[[工艺]]特点,提升高炉管控、炉况诊断等问题,基于大数据平台和人工智能技术,将高炉过程数据、原辅料数据、铁水质量做关联性分析建模,开发基于大数据分析平台实现高炉实时监测分析、过程诊断、高炉[[健康]]评分,实现高炉操炉水平、提升高炉利用效率、降低高炉燃料比、碳排放等,保证高炉稳定顺行和高品质铁水供应。 ==案例应用场景/领域== 高炉过程控制[[系统]] ==主要技术内容== ===1. 技术背景和意义=== 针对钢铁行业高炉工艺特点,提升高炉管控、炉况诊断等问题,基于[[大数据]]平台和人工智能技术<ref>[https://www.sohu.com/a/472063705_120884466 人工智能的核心技术是什么] ,搜狐,2021-06-14 </ref>,将高炉过程数据、原辅料数据、铁水质量做关联性分析建模,开发基于大数据分析平台实现高炉实时监测分析、过程诊断、高炉健康评分,实现高炉操炉水平、提升高炉利用效率、降低高炉燃料比、碳排放等,保证高炉稳定顺行和高品质铁水供应。 ===2. 技术要点和优势=== (1) 应该充分利用多年的高炉设计以及实施经验,借助公司[[专家]]以及产品专业化团队的力量,通过专家推理机的研发,整合高炉的专家知识库从有关专家方面获取知识(多以产生式规则来表示),然后可以根据冶炼过程的生产数据不断的更新专家知识库,灵活的预报炉况;(2) 首次借助大数据平台,开发基于Hadoop分布实处理技术得质量分析,融合高炉工艺评价参数,实现高炉在线健康诊断、追溯、分析、评价,提升分析效率降低分析人员; ==技术应用情况== ===1. 应用案例介绍=== [[成果]]应用推广收入(万元)1000成果应用单位数(个)6主要使用单位 1名称河北承钢应用时间2011年10月主要使用单位 2名称北营钢铁应用时间2013年12月主要使用单位 3名称乐亭[[钢铁]]应用时间2020年9月主要使用单位 4名称辽宁本钢应用时间2020年12月主要使用单位 5名称[[济源]]钢铁应用时间2021年8月主要使用单位 6名称 应用时间 该技术成果在承钢研发试运行后,在北营钢铁、河北乐亭钢铁、本钢、济源钢铁等多个钢铁企业实施推广,直接[[经济效益]]达1000万元。成果在投用后,炉况分析预报准确率80%,提高生产效率1%-10%,累计新增销售额800万元,将大数据技术和推理机先进算法与传统工艺紧密结合,推动智能化关键技术在钢铁[[工业]]生产得深度应用,有助于实现我国钢铁工业高炉工艺的整体优化,为完善产品质量管控体系提供有力支撑,促进了钢铁工业数字化转型<ref>[https://www.sohu.com/a/452605529_100076870 什么是数字化?如何理解数字化转型?],搜狐,2021-02-25</ref>。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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