张德钦，陈冬玲

（1.广西钢铁集团责任有限公司，防城港，538000；2.柳州职业技术学院，广西 柳州 545006）

0 引言

钢厂经过近2 年的MES 系统实施改造，已经建立起来MES 系统已经能采集、存储生产过程中的工艺、操作、设备等数据，这些这些数据基本采集周期是一分钟，由于热轧生产设备众多、工艺复杂、生产环节多等特点，采集到的数据量巨大。针对目前MES 系统“智能化”问题，利用MES 平台采集的生产数据，采用工业大数据分析方法和数据挖掘，建立钢坯出炉温度数学模型和吨钢能耗数学模型，进行加热制度的优化，实现节能生产。

轧钢加热炉的能源消耗约占冶金行业能源消耗的10%左右，其中轧钢加热炉又占了75 至80%。如何有效提高加热炉的热效率，降低能源消耗，从而提高企业的竞争力，已成为当前各个钢厂所不得不面对的最重要的课题之一。热轧厂轧钢加热炉为大型加热炉，尽管加热炉在国内得到推广应用，但是关于大型加热炉的加热制度的优化研究很少，仅仅依靠人工经验，获得优化的温度制度十分困难[1]。传统的基于物理化学机理建立模型的方法，无法完整地描述复杂的工业过程系统。笔者以具有典型生产条件的柳钢热轧加热炉为对象，通过引入适用于大量输入、输出数据的复杂非线性过程系统的研究策略，采用海量历史生产过程数据，结合钢材轧制工艺制度，得出各个因变量之间的影响关系，找到影响煤耗的关键指标，建立钢坯出炉温度的数学模型。……