基于數據挖掘的銅锍轉爐吹煉過程優化決策建模

摘要：為了提高銅轉爐的操作水平，探討了利用其生產運行中產生的大量數據建立優化決策模型的方法。針對過程數據含噪聲、樣本規模相對不足等問題，提出了一種魯棒性更強的改進的神經網絡建模方法；針對優化決策模型的應用目的，提出了支持度、置信度和相對置信度等模型評估指標；利用某廠的實際過程數據和前述方法，建立了基于神經網絡的s1期(造渣1期)熔劑量和鼓風時間優化決策模型。實驗效果表明所建優化決策模型能夠顯著改善S1期的吹煉效果。