[发明专利]一种优化焦炭生产的方法、装置和设备

说明书

本发明公开了一种优化焦炭生产的方法、装置和设备。该方法包括：根据历史数据构建焦炭质量预测模型，并对焦炭质量预测模型进行训练，得到第一焦炭质量数据，其中，历史数据包括焦炭生产技术参数数据、配合煤数据和焦炭质量数据；根据第一焦炭质量数据和业务需要确定第一焦炭质量数据中的待优化指标数据；采用优化算法对待优化指标数据进行优化，并根据优化结果得到待优化指标数据的建议值；根据建议值调整焦炭生产技术参数数据或配合煤数据，以提高焦炭质量。本发明充分考虑了实际生产中焦炭生产技术参数和配合煤对焦炭质量的影响，因此，优化了焦炭生产。

技术领域

本发明涉及炼焦配煤技术领域，特别涉及一种优化焦炭生产的方法、装置和设备。

背景技术

焦炭生产的过程是将原煤按一定比例混合后形成配合煤，并使配合煤在炼焦炉内进行高温干馏，得到焦炭和荒煤气。目前，由于焦炭生产的流程繁多，工艺复杂，因此，对焦炭生产进行优化以提高焦炭质量并降低生产成本是非常困难的。

在现有技术中，解决上述问题的方法主要有两种，一种是人工配煤，另一种是基于单一的数学模型配煤。虽然这两种方法在一定程度上优化了焦炭生产，但其忽略了实际生产中焦炭生产技术参数和配合煤对焦炭质量的影响，因此，与实际生产不符。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种优化焦炭生产的方法、装置和设备，能够充分考虑实际生产中焦炭生产技术参数和配合煤对焦炭质量的影响，并进一步优化了焦炭生产。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了如下的技术方案：

本发明提供了一种优化焦炭生产的方法，包括：

根据历史数据构建焦炭质量预测模型，并对焦炭质量预测模型进行训练，得到第一焦炭质量数据，其中，历史数据包括焦炭生产技术参数数据、配合煤数据和焦炭质量数据；

根据第一焦炭质量数据和业务需要确定第一焦炭质量数据中的待优化指标数据；

采用优化算法对待优化指标数据进行优化，并根据优化结果得到待优化指标数据的建议值；

根据建议值调整焦炭生产技术参数数据或配合煤数据，以提高焦炭质量。

可选地，在根据历史数据构建焦炭质量预测模型之前，该方法还包括：

获取历史数据；

对历史数据进行数据预处理，得到高质量历史数据；

通过相关性计算对高质量历史数据进行筛选，得到与焦炭质量数据相关的筛选后的焦炭生产技术参数数据和配合煤数据。

进一步地，数据预处理包括缺失值填充处理、数据格式异常处理、数据取值范围异常处理和数据重复处理中的至少一种。

可选地，对焦炭质量预测模型进行训练，得到第一焦炭质量数据，包括：

对筛选后的焦炭生产技术参数数据和配合煤数据进行拆分，得到焦炭质量预测训练集；

将焦炭质量预测训练集中的样本作为焦炭质量预测模型的输入对焦炭质量预测模型进行训练，得到第一焦炭质量数据，其中，样本是焦炭质量预测训练集中通过筛选得到的特征数据。

可选地，采用优化算法对待优化指标数据进行优化，并根据优化结果得到待优化指标数据的建议值，包括：

采用优化算法对待优化指标数据进行优化，得到第二焦炭质量数据；

将第二焦炭质量数据与第一焦炭质量数据进行比较，并根据比较结果得到待优化指标数据的建议值。

可选地，将第二焦炭质量数据与第一焦炭质量数据进行比较，并根据比较结果得到待优化指标数据的建议值，包括：

将第二焦炭质量数据与第一焦炭质量数据进行比较；