基于Kolmogorov熵的高炉一氧化碳利用率混沌分析

"这篇研究论文探讨了基于Kolmogorov熵的高炉中一氧化碳利用率（CMUR）的分析方法。该研究由来自中南大学信息科学与工程学院和中国地质大学自动化学院的学者共同完成。通过计算Kolmogorov熵来识别混沌特性，对CMUR进行深入研究，旨在提高能源效率和优化高炉操作。" 在高炉炼铁过程中，一氧化碳利用率（CMUR）的准确掌握是降低能耗的关键因素。以往的研究主要集中在CMUR的机制模型上，通常将其视为一个随机变量，而对其分析和预测的关注较少。本文提出了一种新颖的方法，即利用Kolmogorov熵的计算来分析CMUR的混沌可识别性。研究者选取了两个具有代表性的高炉的一氧化碳利用率时间序列数据作为实例，运用相关积分算法计算得到它们的Kolmogorov熵。 研究结果显示，Kolmogorov熵的值揭示了CMUR时间序列的混沌特性。这表明，高炉内一氧化碳利用的过程可能并非完全随机，而是存在一定的混沌行为。这种混沌特性意味着系统内部可能存在复杂的动态关系，这些关系可能会影响一氧化碳的转化效率。通过对这些混沌特性的分析，可以更深入地理解高炉内的一氧化碳利用过程，进而提供更精确的预测和控制策略。 Kolmogorov熵是一种衡量复杂度和混沌程度的指标，它基于系统状态的不确定性来评估系统的混沌行为。在本研究中，其被用于识别高炉内一氧化碳利用的非线性和复杂动态。通过对Kolmogorov熵的计算，可以发现潜在的规律，帮助改进高炉的操作条件，以提高一氧化碳的利用效率，从而减少能源消耗。 这项研究为理解和优化高炉操作提供了一个新的视角，通过Kolmogorov熵的计算，为CMUR的混沌特性分析提供了一种有效的工具，这将有助于实现更高效、更节能的高炉炼铁工艺。未来的研究可能会进一步探索如何利用这些发现来设计更精确的控制策略，以实现工业实践中的能源节约和排放减少。