针对某焦化企业的实际炼焦生产过程数据进行分析,从质量报表与生产工艺报表中分析、提取影响焦炭质量的炼焦生产过程数据。基于炼焦生产时序,实现了配合煤质量—炼焦工况—焦炭质量数据的精确匹配,构建了匹配数据组,采用PCA提取了数据组的主成分。基于BP神经网络构建了焦炭质量预测模型,并对考虑工况与不考虑工况的预测模型进行了预测精度的对比分析。计算结果表明:稳定、顺行、合规的炼焦工况对焦炭质量预测精度的影响较小,而精确的数据匹配可以有效地提高焦炭质量的预测精度,并可降低对预测模型的要求。
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