基于区间神经网络的钢铁企业能耗预测

发布时间：2021-12-09 10:28

　　我国有众多的基础产业,钢铁行业是其中的支柱产业,重中之重。随着产能的不断提高,产量也在逐年增加,但是也必然带来了大量的能源消耗。由于各类原因,我国钢铁企业的吨钢能耗与世界平均水平相较而言,要超出很多,重点钢铁企业的吨钢能耗已超出国际先进水平的10%以上,降低钢铁企业的能耗已经是一件迫在眉睫的关键事项,将会对国家及社会的发展产生影响。本课题的提出正是以钢铁企业节能为目的,分析钢铁行业的能耗,继而对其进行预测,符合我国工业节能规定要求的内容。在钢铁等其他行业有较强的实用与通用性,以及不错的经济价值和社会意义。围绕本文的核心目标,开展了一系列工作,简述如下：在钢铁企业的物质流模型的基础上,以“基准物质流”的概念为出发点,对钢铁企业实际生产会出现的多种情况进行分析,重点研究了含铁物质流的各类流动去向,进一步分析各种偏离的含铁物质对吨钢能耗的影响度。由结果可知,含铁物料由外界向中间工序输入会给节能带来益处,而且越在靠后的工序输入,对节能益处越大。相反,若含铁物料是由工序内向外流出以及返回前工序做循环蘑复处理的,必然对会增大吨钢能耗,而且越是在靠后的工序,能耗影响越大。在对钢铁企业进行能耗预测时,... 

【文章来源】：辽宁工程技术大学辽宁省

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１?１９７０年来我国钢产量??Ｆｉｇ．?Ｉ．Ｉ?Ｓ化ｅｌ?ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ?ｓｉｎｃｅ?１９７０?ｔｏ?２０１０??

图２．１板材产品结构图??

图３．１?钢铁企业含铁物质流示意图??．．－


本文编号：3530483