钢铁研究学报

作者：何家雷，唐珏，储满生，石泉，张振

单位：东北大学冶金学院，辽宁沈阳110819

关键词：关键词：高炉炼铁；数据预处理；时滞性分析；相关性分析；关联规则挖掘

摘要：针对目前高炉炼铁数据的问题和特点，提出了一种关于高炉炼铁数据预处理及分析挖掘的研究方案。以整合的多源异构高炉数据为基础，结合炼铁经验和大数据技术对数据进行预处理。采用重采样处理高炉数据频次差异问题，对高炉不同类型的缺失数据进行综合填补，利用箱型图识别异常值并对异常值进行填补，完成了数据的高质量化。针对高炉参数影响规律分析发现，热风温度改变2~3h后，焦比和铁水［Si］含量随之发生变化。通过相关性分析得到高炉参数间的关联度，采用K-means融合Apriori算法计算高炉参数间的关联规则，完成模糊关联的数值精准化。基于高炉生产数据并以指标参数焦比为例，发现原燃料参数中焦炭CRI（%）数值范围在（12.13, 16.55］、烧结矿MgO质量分数（%）数值范围在（2.15, 2.33］、焦炭Mt（%）数值范围在（2.85, 7.96］时，有助于高炉焦比的降低。

来源：2024年第7期

《钢铁研究学报》期刊编辑部

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