钢铁企业高炉煤气供需预测模型及应用

【摘要】：以钢铁企业高炉煤气系统为研究对象,采用灰色关联度分析了高炉煤气产生量、消耗量的影响因素与煤气量的关系.基于人工神经网络预测方法,建立了高炉煤气BP神经网络预测模型,对钢铁企业各生产工序中高炉煤气的产生与消耗量进行预测,探讨了企业在正常生产、事故检修等工况下各工序的煤气产生量和消耗量预测的合理性.研究表明:所建立的预测模型精度高、误差小,能有效解决实际生产中高炉煤气的供需预测问题,从而减少高炉煤气放散,为企业制定合理煤气使用计划提供了理论依据. 【作者单位】： 东北大学材料与冶金学院;首秦金属材料有限公司;
【关键词】： 供需预测 BP神经网络 高炉煤气 钢铁企业 节能
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N090302010) 国家高技术研究发展计划项目(2008AA042901,2009AA05Z215) 东北大学博士后基金资助项目
【分类号】：TF083.4
【正文快照】： 高炉煤气(简称BFG)是钢铁企业中最重要的二次能源之一,其回收利用水平与供需平衡程度对企业节能降耗有重要意义[1-2].近年来,随着节能、减排工作的推进及节能技术的普及,钢铁企业高炉煤气得到了有效利用,但由于煤气的生产与使用随时都在发生着变化,供需之间的不平衡现象总在

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