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基于大数据技术的高炉数据治理研究进展

Research progress of blast furnace data governance based on big data technology

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针对高炉炼铁系统数据存在来源多、数量大、质量低等特点,为提高数据的利用率,对数据进行治理.对高炉数据进行治理主要包括多元异构数据整合、高炉数据清洗和高炉参数相关性分析.首先,多源异构数据整合将原始数据整合成结构统一的数据;然后,针对高炉数据的异常值、缺失值,采用数理统计和机器学习等方法进行处理;最后,针对高炉参数众多的特点,分析参数之间的关联性,降低模型输入参数间的信息冗余.通过对数据进行上述处理,使得高炉大数据能高效高质的应用,进而实现深度优化操炉、深度降本增效.

齐月松、储满生、唐珏、石泉、王茗玉、刘志强

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东北大学冶金学院,辽宁沈阳110819

高炉 数据治理 多源异构数据 异常值 缺失值 相关性分析

国家自然科学基金面上项目

52274326

2023

10.3969/j.issn.1000-7059.2023.01.005

冶金自动化
冶金自动化研究设计院

冶金自动化

影响因子：0.685
ISSN：1000-7059
年,卷(期)：2023.47(1)
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