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【佳文荐读】基于数据质量改善策略的高炉煤气产生量预测

时间：2023-06-07 来源：浏览：

【佳文荐读】基于数据质量改善策略的高炉煤气产生量预测

JISRI 钢铁研究学报

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引用本文 ：

Shu-han Liu, Wen-qiang Sun, Wei-dong Li & Bing-zhen Jin. Prediction of blast furnace gas generation based on data quality improvement strategy. J. Iron Steel Res. Int. 30, 864–874 (2023).

https://doi.org/10.1007/s42243-023-00944-2

文章信息

Prediction of blast furnace gas generation based on data quality improvement strategy

基于数据质量改善策略的高炉煤气产生量预测

刘书含 ^1,2 , 孙文强 ^1,2 , 李卫东 ^3,4 , 金丙真 ⁵

1 东北大学冶金学院，辽宁沈阳

2 国家环境保护生态工业重点实验室（东北大学），辽宁沈阳

3 海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室，辽宁鞍山

4 鞍钢集团钢铁研究院，辽宁鞍山

5 鞍钢股份大型总厂，辽宁鞍山

内容简介

高炉煤气是高炉炼铁过程的副产煤气，也是钢铁生产过程中的重要燃料。高炉煤气产生量的准确预测是实施高炉煤气在多个用户之间智能调度的先决条件。因此，提高高炉煤气产生量的预测精度对促进副产煤气系统的智能管理至关重要。

由于人工智能技术的快速发展，工业大数据在智慧能源管理中发挥着巨大作用。然而，受仪表故障和检测条件等影响，工业生产过程中获取的实时数据质量有限。实际生产过程中生产节奏的变化和随机因素的干扰进一步增加了低质量数据产生的概率，而数据质量对预测结果的影响较大。因此，在使用工业现场数据预测短期煤气产生量之前，有必要对数据质量进行改善，从而提升预测精度，充分发挥工业大数据和人工智能在工业能源系统中的作用。

针对该问题，东北大学与鞍钢科研人员提出了一种三阶段数据质量改善策略以提高高炉煤气产生量的预测精度（图1）。在第一阶段，利用相关性原理对高炉煤气样本集中存在的低质量数据进行辨识。在第二阶段，依据冶金机理和相关规则对辨识出的低质量数据进行校正和更新。在第三阶段，采用滤波方法降低噪声对样本集的影响。

图1 基于三阶段数据质量改善策略的高炉煤气产生量预测方法流程图

采用钢铁联合企业实际生产数据，对提出的方法进行了验证。结果表明，基于实时采集数据的BP、LSTM和ARIMA模型的MAEs分别为161.99 m3/min、156.43 m3/min和247.02m3/min，MAPEs分别为2.65%、2.54%和3.69%。使用数据质量改善策略的预测模型，预测模型的稳定性（如图2）和预测结果的准确性（如表1）得到了极大提高。LSTM模型表现出最好的性能，MAE为17.85 m3/min，MAPE为0.21%，R2为90.58%。

图2 基于数据质量改善策略的模型预测结果 (a) BP；(b) LSTM；(c) ARIMA

表1 基于数据质量改善策略的模型预测性能指标

研究结果表明，基于三阶段数据质量改善策略的预测方法在预测高炉煤气产生量方面表现良好。本研究提出的策略提供了一种高质量的数据处理方法，可用于预测钢铁联合企业的高炉煤气产生量，为推进钢铁企业的绿色化和智能化发展提供了理论和技术支持。

孙文强

东北大学副教授

孙文强，工学博士，东北大学热能工程系副教授，工业生态学与节能减排研究团队成员。现任中国金属学会能源与热工分会副秘书长，中国金属学会冶金环境保护分会委员，中国钢铁工业协会低碳工作推进委员会专家组成员，Applied Energy期刊副编，《钢铁研究学报》青年编委。主要研究方向为冶金工业系统节能和工业综合能源系统。主持科研项目10余项；发表学术论文50余篇，其中ESI高被引论文3篇；授权国家发明专利7项；主编专著1部。

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《钢 铁研究学报（英文版） 》（ Journal of Iron and Steel Research International ）创刊于1994年，由中国钢铁工业协会主管、中国钢研科技集团有限公司主办的学术期刊，主要刊载 冶金与金属加工工艺及金属基材料科学与技术 ，包括钢铁冶金工艺流程优化、冶金资源综合利用、节能环保；金属基材料的制备、表征、组织结构和性能等。科睿唯安JCR2021影响因子： 1.619 , 2022即时影响因子 2.238 ，中科院期刊分区进入 材料科学2区 ，由Springer出版集团全球独家出版，被 SCI、EI 等数据库收录。连续 11 年入选“ 最具国际影响力期 刊 ”。