基于大数据的叶丝干燥过程内在规律挖掘

作者:唐军; 何邦华; 唐丽; 温亚东; 陈文; 付亮; 周冰*
来源:中国农业科技导报, 2019, 21(12): 94-101.
DOI:10.13304/j.nykjdb.2018.0637

摘要

为挖掘卷烟生产过程数据的潜在价值和规律,采用大数据分析方法,对2017年叶丝干燥工序生产数据进行挖掘与分析,着重分析了重点质量指标和工艺参数的稳定性,及工艺参数与质量指标的内在关系。结果表明:①重点质量指标稳定性控制水平从高到低的顺序为冷却出口含水率≥出口温度≥出口含水率,其中6月份波动较大;②重点工艺参数稳定性控制水平从高到低的顺序为I区筒壁温度≥热风温度≥II区筒壁温度,其中II区筒壁温度的波动主要是反馈控制模式所造成的;③冷却出口含水率与负压、I区筒壁温度、I区筒壁蒸汽阀门开度具有较强的正相关关系,与叶丝增温增湿膨胀单元蒸汽流量、SX蒸汽阀门开度和II区筒壁温度、II区筒壁蒸汽阀门开度、排潮阀门开度具有较强的负相关性;④出口温度与所考察的各工艺参数之间均无明显的相关性;⑤建立了叶丝干燥冷却出口含水率预测模型,具有较好的预测精度。可以预见,大数据分析方法将在烟草工艺领域中具有较好的应用前景。

  • 单位
    云南中烟工业有限责任公司技术中心