基于Spark的水泥厂煤耗特性分析与实时诊断

• 作者: 吴敬兵 唐汉卿 蔡思尧
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 大数据 水泥厂 煤耗特性 数据挖掘 Spark 实时诊断
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13|TQ172.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.08.022

摘要

针对国内水泥厂煤耗较高、数据利用率低的问题,对大数据、数据挖掘技术应用于水泥厂煤耗管控进行了研究.搭建大数据计算平台,使用Spark计算引擎采集并清洗水泥厂生产设备的过往稳态数据,建立了煤耗特性的数学模型;研究实时诊断算法并运行于大数据计算平台上;对实时采集生产设备的运行参数进行计算,得出各运行参数当前的数值,并进行数据可视化,指导水泥厂改良将会造成能耗偏差的异常参数,以降低煤耗、改善生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敬兵	武汉理工大学机电学院	19	37	4.0	5.0
2	唐汉卿	武汉理工大学机电学院	2	2	1.0	1.0
3	蔡思尧	武汉理工大学机电学院	1	1	1.0	1.0