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基于数据挖掘的高炉异常炉况分析的中期报告
一、选题背景与意义
高炉是冶金行业中重要的设备之一，其作用是将铁矿石及燃料还原为铁水和副产品。在高炉的运行过程中，往往会出现一些异常炉况，如高风温、高炉压力过大等情况，这些异常炉况往往会对高炉的稳定性和生产效率产生不良影响，甚至可能造成严重事故。
传统的高炉操作依赖人工经验，其操作效率低、缺乏准确性和实时性。同时，高炉内部参数众多、变化快，数据量大，传统方法很难全面、准确地掌握高炉的运行状态。基于数据挖掘的高炉异常炉况分析，可以实现高炉内部参数的自动采集和实时分析，发现异常炉况的同时，提高高炉的控制精度和效率，保障高炉的稳定运行。
二、研究方法
本研究采用数据挖掘技术和统计分析方法，对高炉内部参数进行实时采集和分析，以发现高炉的异常炉况。研究流程如下：
1、数据采集：利用传感器等设备采集高炉内部温度、压力、流量、化学成分等参数数据。
2、数据清洗和特征选择：对采集的数据进行清洗和特征选择，消除噪声和异常值，筛选出对高炉运行状态有影响的关键参数。
3、建立模型：利用聚类分析、回归分析等统计分析方法，建立高炉异常炉况预测模型。
4、异常检测：对预测模型进行实时监控，发现高炉内部的异常炉况。
三、预期成果
预计本研究可以实现以下成果：
1、建立基于数据挖掘的高炉异常炉况预测模型，能够识别高炉内部异常炉况，提高高炉的稳定性和生产效率。
2、实现高炉内部参数的自动采集和实时分析，可以及时发现高炉内部的异常炉况，保障高炉的安全运行。
3、为高炉自动化控制和优化提供技术支持，提升高炉生产质量和效益。
四、研究进展和计划
目前，我们已经完成了数据采集和清洗的工作，并基于聚类分析方法，对高炉内部参数进行了聚类分析和异常检测。接下来，我们将继续深入研究，建立高炉异常炉况预测模型，并对模型进行实验验证。同时，我们也将继续完善数据采集和分析系统，提高系统稳定性和可靠性。
研究计划如下：
1、继续完善数据采集和分析系统，提高数据采集和分析效率。
2、开展异常炉况预测模型建立工作，并进行实验验证。
3、整理和分析实验数据，总结异常炉况的规律和特征。
4、撰写毕业论文，并完成相关实验和统计分析工作。
五、参考文献
1.齐世强,叶贤权.数据挖掘在冶金产业智能制造中的应用研究[J].冶金自动化,2017,43(6):31-37.
2.刘凡,吴野,董健.基于BP神经网络的高炉温度预测模型[J].重大科技,2018(7):89-90.
3.徐扬,叶军,申悟涛.基于SVM的高炉炉温预测研究[J].冶金自动化,2019,45(2):18-23.