基于机器学习的水泥生产过程中的热过程预测分析
陈 光1，李世胜1，王 亮1，刘永明1，刘 东1，任利朋2
内蒙古冀东汇达环保有限公司
Thermal process prediction and analysis in cement production process based on machine learning
CHEN Guang, et al
摘要 我国作为全球水泥生产与消费大国，其高能耗问题亟待解决，而水泥回转窑作为核心能耗设备，其热过程优化对节能减排至关重要。本文基于机器学习技术，以水泥厂DCS历史数据为基础，针对窑尾烟气温度、氮氧化物含量、氧气含量及负压等关键参数，构建了线性回归、KNN回归、梯度提升回归、CatBoost、随机森林等8种回归模型，并系统分析了其预测性能。通过递归交叉验证特征选择，筛选出如均化库喂料、煤粉喂料量、二次风室压力等核心特征变量。实验表明，梯度提升回归模型在预测窑尾烟气温度和压力时表现最优，而CatBoost模型对窑尾氧气含量和氮氧化物浓度预测精度最高。研究验证了机器学习在水泥热过程预测中的有效性，能够为优化燃烧控制、降低能耗提供数据驱动支持，并为智能决策系统的开发奠定基础。
关键词 ：
水泥回转窑 ,
机器学习 ,
热过程预测 ,
节能减排
出版日期: 2025-07-31
引用本文:
陈 光, 李世胜, 王 亮, 刘永明, 刘 东, 任利朋. 基于机器学习的水泥生产过程中的热过程预测分析[J]. 水泥杂志, 2025, 0(8): 48-.
链接本文:
http://www.cement.org.cn/CN/ 或 http://www.cement.org.cn/CN/Y2025/V0/I8/48
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