小焦炉试验数据的指导与应用

2023-10-30付恩祥孔鲁慧范继宗李峰金同喜徐瑞臣马士猛

化工管理 2023年29期

付恩祥，孔鲁慧，范继宗，李峰，金同喜，徐瑞臣，马士猛

(济宁中泰煤化有限公司，山东济宁 272341)

0 引言

小焦炉是目前钢焦工业中主要的焦炉类型之一，由于其规模相对较小、运行灵活、投资和维护成本较低等优势，被广泛应用于中国的钢焦企业中。但是，小焦炉在生产过程中存在着一些技术难题，例如：如何实现高效率的焦炭制造、如何降低能耗和排放等问题，这些问题严重影响了小焦炉的生产效率和经济效益。因此，小焦炉试验数据的指导与应用研究旨在通过对小焦炉生产过程中关键参数的监测和分析，探索提高小焦炉生产效率和经济效益的有效途径。本文将收集小焦炉运行数据，并对其进行深入分析，探究不同参数对小焦炉生产效率和经济效益的影响，为小焦炉生产提供科学、可靠的数据指导。

1 小焦炉试验数据采集与处理

1.1 小焦炉试验数据采集方法

小焦炉试验数据采集方法是指在小焦炉试验中收集、记录和处理数据的过程。为了有效地指导和应用小焦炉试验数据，必须采用准确、全面和可靠的数据采集方法。一般来说，小焦炉试验数据采集主要包括以下几个步骤。

(1)确定采集内容：需要根据小焦炉试验的目的和要求，确定需要采集的数据内容。通常包括焦炭成品率、冶金焦质量指标、煤气产生量和热值等。

(2)选择采集仪器：根据采集内容，选择相应的仪器和设备进行数据采集。例如，可以使用热值计、气体流量计、化学分析仪等仪器。

(3)设计数据采集方案：需要设计数据采集方案，包括采集频率、采集时间、采集位置等。为了保证数据的准确性，应该选择采集频率高、采集时间长、采集位置合理的方案。

(4)实施数据采集：按照采集方案，进行实际数据采集。在采集过程中，需要对仪器设备进行校准和调试，以确保数据的准确性和可靠性。

(5)处理和分析数据：可以使用数据处理软件对采集到的数据进行统计、处理和分析，从而得出试验结果和结论。

综上所述，小焦炉试验数据的采集方法是非常关键的，只有准确、全面和可靠的数据才能为指导和应用小焦炉试验数据提供有力的支持。

1.2 小焦炉试验数据处理方法

小焦炉试验数据的处理是确保数据质量、提取有效信息的关键步骤。在小焦炉试验中，数据处理方法包括数据清洗、数据预处理、数据分析和数据建模等步骤。第一，数据清洗是指在数据收集过程中，通过排除不符合标准或异常的数据，保证数据质量的过程。数据清洗的方法主要包括去重、填充缺失值、异常值处理等。第二，数据预处理包括数据平滑、数据标准化、特征选择、降维等方法。数据平滑是指对数据进行平均值、中位数、滑动平均等处理，消除数据噪声；数据标准化是指将数据缩放到相同的范围或均值为零、方差为一的标准正态分布；特征选择是在众多的特征中选取与目标变量相关性高的特征；降维是指通过对数据进行线性或非线性转换，将高维度的数据转化为低维度的数据，减少冗余信息，提高数据处理效率[1]。第三，数据分析是通过统计学和机器学习等方法对数据进行分析，提取有效信息。统计学方法包括假设检验、方差分析、回归分析等；机器学习方法包括分类、聚类、决策树等。数据分析的结果能够帮助研究者深入了解小焦炉试验数据的规律和特征，为数据建模提供基础。第四，数据建模是将经过预处理和分析的数据构建模型，通过模型预测，优化控制小焦炉试验的输出结果。常见的数据建模方法包括神经网络、支持向量机、回归模型等。数据建模能够有效提高小焦炉试验的控制精度和运行效率，为实现小焦炉试验的可持续发展提供技术支撑。综上所述，小焦炉试验数据处理方法包括数据清洗、数据预处理、数据分析和数据建模等步骤，是提高数据质量、提取有效信息的关键步骤。

2 小焦炉试验数据分析与应用

2.1 小焦炉试验数据分析方法

小焦炉试验数据的分析方法主要分为两大类：统计分析方法和机器学习方法。统计分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。描述性统计分析主要是对数据进行简单的统计描述，包括计算数据的均值、中位数、方差、标准差等，以及制作直方图、箱线图等图表；推断性统计分析则是在样本数据的基础上，通过统计模型推断总体数据的特征，包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。机器学习方法主要是通过算法模型自动地从数据中学习并预测。机器学习方法能够处理高维数据，能够自动化地进行特征提取和模型训练，能够对大规模数据进行分析和处理。在具体分析小焦炉试验数据时，可根据具体情况选择不同的分析方法[2]。例如，采用描述性统计分析方法可以对小焦炉各参数的分布情况、变化趋势等进行分析；采用推断性统计分析方法可以对小焦炉操作方案的优化、参数变化对炉温的影响等进行分析；采用机器学习方法可以预测小焦炉的炉温、产量等指标，从而优化操作方案。

2.2 小焦炉试验数据分析结果及解释

小焦炉试验数据的分析结果可通过多种统计方法得出，如方差分析、回归分析、相关性分析等。分析结果需要结合具体问题和数据背景进行解释和理解。在方差分析中，可通过比较不同因素水平下的数据方差大小来判断因素对结果的影响大小，进而确定重要因素。例如，在小焦炉试验数据分析中，可将不同配煤方案等因素分为不同水平，再通过方差分析来确定对冶金焦产量、焦炭质量等指标影响最大的因素。在回归分析中，可通过将因变量和自变量进行建模，找出自变量与因变量之间的关系，从而预测和优化结果。例如，通过建立小焦炉试验数据中的冶金焦产量和配煤方案之间的回归模型，可以预测在不同的配煤方案下，冶金焦产量的变化趋势，为冶炼过程的调整提供依据。在相关性分析中，可通过计算不同变量之间的相关系数来探究它们之间的关系。例如，在小焦炉试验数据分析中，可通过计算冶金焦产量和焦炭质量之间的相关系数，来判断它们之间是否存在正相关、负相关或无相关关系。对于小焦炉试验数据的解释则需要综合以上分析方法的结果，再结合实际情况进行解读。例如，通过数据分析得出配煤方案是冶金焦产量的影响因素，则可通过数据分析计算出各煤种的配入比例量。另外，在解释小焦炉试验数据的分析结果时，还需要考虑数据质量和样本数量的影响。例如，如果数据量较小或者存在较多的异常值和缺失值，则需要对数据进行清洗和修正，再进行分析解释。

2.3 小焦炉试验数据应用案例

小焦炉试验数据的应用范围非常广泛，可以应用于焦化等多个领域。下面将以焦化行业为例，简要阐述小焦炉试验数据的应用案例。在炼焦过程中，小焦炉是非常重要的设备，会对焦炭质量产生很大的影响。在小焦炉的操作过程中，需要控制焦比、炉温等参数，以达到最佳的炼焦效果。而小焦炉试验数据的应用可以帮助焦化厂更好地了解小焦炉的运行情况，优化小焦炉操作。一种常见的小焦炉试验数据应用案例是炉温控制。炉温是小焦炉操作中非常重要的参数，对焦炭质量有很大的影响。通过采集小焦炉试验数据并进行分析，可以得出小焦炉内部温度分布情况，以此确定最佳的温度控制策略。例如，济宁中泰煤化有限公司通过小焦炉试验把几种不同的单种煤按配煤方案比例进行混合后，装入小焦炉进行模拟炼焦试验。小焦炉的配煤试验主要作用是根据公司所需的煤炭资源，再结合计划生产的焦炭质量指标要求，进行小焦炉配煤模拟炼焦试验，验证该配煤方案的可行性，以及是否具备投入焦炉试产的条件[3]。

2.4 小焦炉试验数据应用效果分析

小焦炉试验数据是针对小型焦炉进行的试验，通过对试验数据的采集、处理和分析，可以为小型焦炉的操作和管理提供重要的指导意见。在实际应用中，小焦炉试验数据的应用效果受到多方面因素的影响。首先，小焦炉试验数据的质量对应用效果起着至关重要的作用。如果数据质量不好，分析结果就会受到干扰，导致应用效果不佳。因此，在采集和处理数据的过程中，需要采取严格的质量控制措施，包括确保数据准确性、一致性和完整性等。其次，小焦炉试验数据的应用效果还受到数据分析方法的影响。不同的数据分析方法适用于不同的数据类型和研究问题，如果选用不当的方法，分析结果可能会失真。因此，在选择分析方法时，需要充分考虑数据的特点和研究问题的要求。最后，小焦炉试验数据的应用效果还与实际应用环境和操作人员的水平有关。在实际应用中，需要根据具体情况制定适合的操作和管理策略，并对操作人员进行培训和指导，以确保数据应用效果的最大化。综上所述，小焦炉试验数据的应用效果受到多方面因素的影响，需要采取有效的质量控制、选择合适的分析方法和培训指导操作人员等措施，最大程度地发挥其指导和应用作用。

3 探究小焦炉试验数据指导焦炉生产

3.1 小焦炉试验数据对焦炉生产的指导意义

小焦炉试验数据作为焦炉生产的重要指标，对于优化焦炉生产过程和提高生产效率具有重要的指导意义，其应用可以在以下方面发挥作用。第一，优化焦炭配制。通过对小焦炉试验数据的分析，可以得出不同的煤种、非煤类物质等在小焦炉中的最优配比，从而指导焦炭生产中的原料配比和工艺参数优化，这将有助于提高焦炭的质量和生产效率，以及降低成本。第二，预测焦炭品质。小焦炉试验数据可以用于预测大焦炉中焦炭的品质和产量。通过对小焦炉试验数据的分析，可以得出不同原料比例下焦炭的热值、挥发分、固定碳等指标，从而预测大焦炉中的焦炭品质和产量，指导生产过程的优化。第三，监测焦炉运行状态。小焦炉试验数据可以作为监测焦炉运行状态的重要依据，通过对小焦炉试验数据的分析，可以了解焦炉内部温度、压力等参数的变化情况，以及时发现问题，指导焦炉生产过程的调整和优化，确保焦炉的正常运行。第四，帮助决策。小焦炉试验数据可以为焦炉生产决策提供重要的参考依据。通过对小焦炉试验数据的分析，可以得出不同焦炭配比、焦炭粒度等因素对焦炉生产的影响，从而为生产决策提供依据，减少生产风险，并提高生产效率和经济效益。

3.2 小焦炉试验数据在焦炉调整中的应用

小焦炉试验数据在焦炉调整中的应用可以从以下方面进行阐述。第一，小焦炉试验数据可以为焦炉参数的优化提供依据。通过对小焦炉试验数据的分析，可以得出不同参数对焦炉生产的影响，包括炉温、焦炭质量、焦炭热值、氧气含量等。在实际生产中，焦炉的运行参数往往需要进行优化调整，以满足生产要求。而小焦炉试验数据可以提供一个较为理想的试验环境，在此基础上对焦炉参数进行优化调整，以提高焦炉的生产效率和产品质量。第二，小焦炉试验数据可以为焦炭质量控制提供依据。通过对小焦炉试验数据的分析，可以得出不同参数对焦炭质量的影响，如焦炭硫分、挥发分、灰分等。在实际生产中，需要对焦炭的质量进行控制，以保证焦炭的品质和生产效率。而小焦炉试验数据可以提供一种可靠的方法，通过试验分析来控制焦炭的质量，从而提高焦炉的生产效率和产品质量。第三，小焦炉试验数据可以用于配煤方案的使用性诊断，通过对小焦炉试验数据的分析，可以验证配煤方案能否使用于焦炉生产，并预判出焦炭产品质量。济宁中泰煤化有限公司实际生产中，通过小焦炉试验对配煤炼焦机理进行研究，以探究不同煤源在配煤炼焦试验中的作用，并通过配入高灰煤类、高硫煤类、非煤炭物料进行配煤炼焦试验，来研究不同煤种间的配伍性，以进一步优化配煤结构和生产的焦炭质量。由此可见，小焦炉进行配煤炼焦试验对于焦炉生产有很大的指导意义。