数据挖掘技术优化钢球磨煤机运行性能研究

"基于数据挖掘的钢球磨煤机运行特性建模和优化，通过火力电厂的历史记录，利用数据挖掘技术构建人工神经网络模型，研究双进双出球磨机的煤粉制备过程，尤其是料位参数的优化。研究表明，在保持通风量不变的情况下，增加给煤量会导致磨内存煤量增加，磨煤机电流先升后降，电流下降的开始区域对应最佳运行料位，此时磨煤机功率接近最大，粉碎效率最高。该模型经过实际运行数据验证，并与已有研究结论一致，是一个具有广泛概括性的稳定模型。关键词涉及数据挖掘、球磨机、粉碎、人工神经网络和物料充填率。" 在电力行业中，钢球磨煤机是煤炭转化为煤粉的关键设备，用于火力发电厂的燃煤制备。本文针对钢球磨煤机的运行特性进行了深入研究，利用数据挖掘技术从海量的历史运行数据中提炼出有用信息，构建了一个人工神经网络模型。这个模型能够准确地反映设备的实际运行状态，为优化煤粉制备过程提供了理论基础。 在数据挖掘的过程中，研究者分析了128065条历史记录，发现磨煤机的性能受到多个参数的影响，其中料位参数尤为关键。料位是指磨机内部煤炭的填充程度，它直接影响到磨煤机的功率消耗和粉碎效率。当通风量保持恒定时，增加给煤量会导致磨内存煤量增多，相应地，磨煤机需要更大的动力来研磨煤炭，因此电流会升高。然而，当电流达到峰值后，继续增加给煤量，电流反而开始下降。这表明存在一个最佳料位，即电流开始下降的区域，此时钢球之间的空隙恰好被煤粉充满，磨煤机的功率利用率和粉碎效率均达到最优。 人工神经网络模型的建立使得这种复杂的关系得以量化，为实际操作提供了参考。通过模拟分析，可以预估不同工况下磨煤机的性能，从而指导电厂调整操作参数，实现节能减排和提高经济效益的目标。此外，该模型的稳定性和概括性表明，它不仅适用于特定的双进双出球磨机，也具有一定的普适性，可以在同类设备中推广使用。 这项研究强调了数据挖掘在优化工业设备运行性能方面的潜力，特别是对于像钢球磨煤机这样关键的能源转化设备，通过对大量历史数据的分析，可以揭示设备运行的内在规律，进而实现高效、节能的运行策略。同时，它也展示了人工神经网络在解决复杂系统建模问题中的应用价值，为未来的设备优化和智能控制提供了新的思路。