【摘 要】
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针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,宝钢股份研究院,
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针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度.
According to the content of cold gas in the melter gasifier, a method of predicting COREX cold gas composition based on entropy weight fuzzy C-means clustering and partial least squares is proposed.At first, according to the single consumption of raw materials, The paper uses the method of entropy fuzzy C-means clustering to classify the material sheets into several types of material orders, and then uses partial least squares method to establish the prediction model of cold gas composition for different material types. The actual production data validation results show that this method can effectively establish the COREX cold gas composition prediction model with good prediction accuracy.
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