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高炉低硅冶炼技术及其智能预测模型研究进展
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作者 孙鹏龙 黄一凡 +2 位作者 谭康康 杨爱民 韩阳 《冶金能源》 北大核心 2026年第1期3-10,69,共9页
随着“双碳”目标的推进,钢铁行业作为高碳排放的关键领域,亟需向绿色化、低碳化和智能化转型。低硅冶炼技术是高炉炼铁的重要改进手段,对减少碳排放、优化铁水品质和提升生产效率具有重要意义。文章系统分析了高炉铁水中硅的迁移规律... 随着“双碳”目标的推进,钢铁行业作为高碳排放的关键领域,亟需向绿色化、低碳化和智能化转型。低硅冶炼技术是高炉炼铁的重要改进手段,对减少碳排放、优化铁水品质和提升生产效率具有重要意义。文章系统分析了高炉铁水中硅的迁移规律及还原氧化反应,结合钢厂实际生产实践,探讨了实现低硅冶炼的降硅措施及其应用效果。研究了众多预测模型在铁水硅质量分数数值预测和趋势预测应用时具有的优势和存在的问题。同时,针对预测模型中所涉及到的模型构建、模型参数的时滞性以及模型评价与选择三个关键问题进行了深入探讨。最后,总结了高炉低硅冶炼智能预测模型的实现过程,展望了低硅冶炼智能化预测模型在钢铁行业中的未来发展方向。 展开更多
关键词 低硅冶炼 铁水硅质量分数 大数据 人工智能 钢铁 高炉
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大数据驱动下的智能化高炉炼铁技术研究
2
作者 姚艳 《工业加热》 2025年第6期70-72,76,共4页
在大数据时代的背景下,产业发展已经离不开信息技术的深度融合,数据的发展就是产业的发展。高炉炼铁行业作为传统的制造产业更应该紧追信息化发展步伐。通过大数据分析技术的应用,高炉炼铁行业正积极进行数字化改造与智能化升级。这不... 在大数据时代的背景下,产业发展已经离不开信息技术的深度融合,数据的发展就是产业的发展。高炉炼铁行业作为传统的制造产业更应该紧追信息化发展步伐。通过大数据分析技术的应用,高炉炼铁行业正积极进行数字化改造与智能化升级。这不仅是响应工业4.0的号召,更是实现工业创新转型的必由之路。借助大数据技术,高炉炼铁行业能够实现参数预测、智能平台构建、炉温预测等数字化智能化应用。从现代高炉炼铁发展现状入手分析,探讨大数据为高炉炼铁智能化赋能的体现以及具体应用,通过大数据的应用对高炉炼铁进行全面化的升级,有效提升钢铁产业的产品质量以及生产效率,对于钢铁产业的高质量发展起到一定的助推作用,为高炉炼铁行业在大数据时代的智能化、高效能发展打下坚实的基础。 展开更多
关键词 大数据驱动 高炉炼铁 智能化发展 技术应用
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露天台阶爆破块度智能分析平台研发与应用
3
作者 黄磊 刘玉龙 +2 位作者 陶明 向恭梁 徐源泉 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期164-173,共10页
在露天矿山生产过程中,精准获取爆破块度信息对矿岩铲装和加工至关重要。针对目前传统爆破块度测量技术操作复杂和耗时长,无法直接应用于矿山生产作业的问题,研发了集成矿山现场碎石块度动态识别、实时传输和静态分析功能的爆破块度智... 在露天矿山生产过程中,精准获取爆破块度信息对矿岩铲装和加工至关重要。针对目前传统爆破块度测量技术操作复杂和耗时长,无法直接应用于矿山生产作业的问题,研发了集成矿山现场碎石块度动态识别、实时传输和静态分析功能的爆破块度智能识别平台。结合双目深度视觉与Yolov8-seg模型构建智能分析平台的核心算法,系统部署在矿岩运输路径中,自动采集矿卡车斗内的爆堆图像,通过Restful标准接口协议打通该系统与生产调度系统的数据交互。建立了具备现场块度动态识别功能和静态图像分析功能的两大核心业务板块,在湖山铀矿成功应用。使用过程中对干扰物体、阴影和强光照等影响因素进行了针对性强化训练,通过多种增强方法结合点云信息还原的方式实现了块度图像的自动筛选与关键区域裁剪。现场应用表明:爆破块度智能分析平台能够实现爆破块度的快速自动识别和数据反馈,碎石识别覆盖率达95.5%,识别速度为100 ms/张。有效提高了湖山铀矿生产调度和管理水平,形成了爆破块度实时采集、信息汇聚和效果评估全流程智能作业体系。 展开更多
关键词 铀矿 爆破块度 智能识别 数据协同 智能爆破
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数据采集系统在高炉工序中的应用
4
作者 李宏微 张荣军 +1 位作者 解丹萍 王帅 《冶金设备管理与维修》 2025年第4期21-22,共2页
基于分布式控制系统搭建一个用于高炉工序生产数据的集中采集、存储、管理的平台。通过分布式控制系统对除尘、脱硫脱硝、废气治理、在线检测等主要生产过程数据的采集,实现了高炉工序的环保数据在一个平台集中管控。
关键词 高炉 数据采集 控制系统 网络图
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建筑物内爆炸韧性评估与决策方法 被引量:1
5
作者 卢浩 张效晗 +3 位作者 李毅 杨晓宁 林津 何勇 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期554-561,共8页
建筑物内因可燃气云积聚导致的燃爆事故频发,已严重制约相关重大工程设施安全,同时爆炸事故严重威胁人员生命、财产安全。可燃气云内爆事故具有极大的不确定性,传统抗爆技术手段难以有效平衡抗爆效率与经济投入的关系。基于数物驱动的... 建筑物内因可燃气云积聚导致的燃爆事故频发,已严重制约相关重大工程设施安全,同时爆炸事故严重威胁人员生命、财产安全。可燃气云内爆事故具有极大的不确定性,传统抗爆技术手段难以有效平衡抗爆效率与经济投入的关系。基于数物驱动的韧性评估方法,首先对内爆事故、荷载强度、主体结构破坏的不确定性展开分析与评估;然后采用模糊数学的方法,建立得到压力波对人员各伤害等级的超压隶属度函数,得到各隶属度对应伤害等级的发生概率计算模型;在地震经验公式基础上,引入死亡率系数,获得综合压力波毁伤与建筑物坍塌伤害的人员伤亡模型;提出内爆事故损失计算模型与韧性指数计算模型。基于以上研究成果,以某涉气厂房为例,计算获得防护强度-伤亡概率、防护强度-韧性指数关系。考虑增加防护强度后带来的建设成本、维护成本的增加,计算得到不同防护强度下建筑物防护韧性效费比。综合人员伤亡概率、建筑韧性指数及防护效费比变化,兼顾节约成本与降低伤亡,确定防护强度0.8。该韧性评估决策模型有效平衡经费投入与抗爆性能效益产出,能够客观表征当前设计条件下存在的爆炸风险,同时兼顾抗爆设计方案评价及优选。 展开更多
关键词 工程抗爆 韧性评估 损失 数物驱动
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数据驱动的多时间尺度高炉煤气利用率模型预测控制 被引量:1
6
作者 安剑奇 赵国宇 +3 位作者 何勇 李炜俊 郭云鹏 吴敏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期189-201,共13页
煤气利用率(GUR)是衡量高炉能耗和稳顺运行的重要指标,受布料和送风操作在不同时间尺度下影响.现有对煤气利用率的建模、预测和控制仅在单一时间尺度上进行,忽略了多时间尺度特性,影响预测和控制的准确性.因此,提出一种数据驱动的多时... 煤气利用率(GUR)是衡量高炉能耗和稳顺运行的重要指标,受布料和送风操作在不同时间尺度下影响.现有对煤气利用率的建模、预测和控制仅在单一时间尺度上进行,忽略了多时间尺度特性,影响预测和控制的准确性.因此,提出一种数据驱动的多时间尺度高炉煤气利用率模型预测控制方法(MTSGURMPC).首先,根据经验模态分解和相关性分析得到布料和送风对煤气利用率影响的不同尺度;然后,建立布料长时间尺度和送风短时间尺度模型,提出了多时间尺度模型预测控制结构用于快速准确寻找高炉最优操作策略,该结构将煤气利用率划分为不同尺度进行模型预测控制,兼顾了高炉多时间尺度和模型预测控制动态优化特性,不断反馈优化趋近最优解;最后,基于某钢铁厂高炉工业数据进行应用实验,结果表明该方法能够实现煤气利用率准确预测和控制,并有效提高控制精度. 展开更多
关键词 高炉煤气利用率 数据驱动建模 多时间尺度系统 模型预测控制 经验模态分解
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钢铁行业智能制造转型实践——在高炉冶炼中的应用与优化策略研究 被引量:1
7
作者 陈伟 《福建冶金》 2025年第2期57-61,共5页
本文介绍了从生产流程优化、数据治理、大数据智能应用及智能管控几个方面,促进了新一代信息技术和传统工业融合,实现新一代高效、智能的高炉炼铁生产模式,提高了系统智能化,提升劳动效率,促进高炉生产。
关键词 高炉 大数据 智能应用
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高炉炼铁过程故障检测与诊断综述:回顾,现状与展望 被引量:2
8
作者 楼嗣威 张徐杰 +3 位作者 杨越麟 李逸 赵雨辰 杨春节 《自动化学报》 北大核心 2025年第8期1739-1759,共21页
高炉炼铁过程是钢铁冶炼制造中能耗最大、成本最高、排放最多的核心环节,其能耗、成本约占钢铁流程的70%,而碳排放占总排放的近80%,其平稳生产决定着整个钢铁制造流程的生产水平.为此,高效的高炉炼铁过程故障检测与诊断,是保障钢铁制造... 高炉炼铁过程是钢铁冶炼制造中能耗最大、成本最高、排放最多的核心环节,其能耗、成本约占钢铁流程的70%,而碳排放占总排放的近80%,其平稳生产决定着整个钢铁制造流程的生产水平.为此,高效的高炉炼铁过程故障检测与诊断,是保障钢铁制造流程生产的有效手段,也是近年业界与学界的研究热点.立足于该领域的未来发展需求,首先,总结国内外研究现状,着重于近20年来数据驱动方法在高炉炼铁过程的故障检测与诊断;其次,按照数据量需求,阐述并分析不同技术方法的基本思想、优势与不足,并分类概述最新技术进展;最后,提出未来发展趋势,以期对高炉炼铁过程故障检测与诊断的持续发展提供参考. 展开更多
关键词 钢铁制造 高炉炼铁过程 故障检测 故障诊断 数据驱动建模
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工业大数据赋能炼铁精益生产的研究与应用
9
作者 李明亮 莫朝兴 +1 位作者 谢庆生 李宏玉 《冶金动力》 2025年第3期12-16,共5页
炼铁高炉内部是一个“黑匣子”系统,依靠现有测量手段难以直接、真实反映高炉内部生产状况,高炉操作者对炉况难以准确判断。为了解决这一问题,结合炼铁数据架构和特点,利用统计学和机器学习方法,对炼铁生产过程中的工业大数据进行挖掘... 炼铁高炉内部是一个“黑匣子”系统,依靠现有测量手段难以直接、真实反映高炉内部生产状况,高炉操作者对炉况难以准确判断。为了解决这一问题,结合炼铁数据架构和特点,利用统计学和机器学习方法,对炼铁生产过程中的工业大数据进行挖掘和应用,将数据的分析过程转化为数学模型,及时发现炼铁工艺规律,提炼炼铁工艺知识,促进炼铁精益生产和指标进步。 展开更多
关键词 大数据 炼铁 高炉 精益生产
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钻爆法隧道施工安全风险数据-知识双驱动的耦合演化分析与评估方法 被引量:2
10
作者 李雪薇 李树忱 万泽恩 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第3期714-726,共13页
钻爆法因其高效性、广泛适用性和强可控性,已成为隧道施工的主流方法之一.然而,施工过程中对安全风险因素时空耦合效应关注不足易引发安全事故.现有研究多依赖专家经验,未能充分利用事故案例数据,难以全面考量风险因素间的复杂耦合关系... 钻爆法因其高效性、广泛适用性和强可控性,已成为隧道施工的主流方法之一.然而,施工过程中对安全风险因素时空耦合效应关注不足易引发安全事故.现有研究多依赖专家经验,未能充分利用事故案例数据,难以全面考量风险因素间的复杂耦合关系,制约了安全风险分析和评估可信度.为此,创新性地提出基于Bert、BiLSTM、多头注意力与密集连接图卷积网络(BBi-MA-DCGCN)的安全风险因素及其关联关系联合抽取方法,构建了风险耦合演化知识图谱,并融合知识图谱数据、路径推理算法及交互矩阵原理,建立了安全风险耦合演化路径智能推理方法及风险因素重要性评估体系.研究结果表明:(1)BBi-MA-DCGCN模型在自构建数据集上的F1值达到79.89%,在实体和关系抽取中表现出较好的鲁棒性;(2)耦合演化推理系统可快速推导出给定风险节点的最优演化路径,识别出10条关键边及坍塌、突泥涌水相关的3条关键链;(3)基于考虑风险因素耦合效应的风险评估方法,明确了围岩变形、超前地质预报失误等10个关键点.该研究提出的数据与知识双驱动框架提升了钻爆法隧道施工安全风险分析与评估的准确性和可信度,具有重要的理论意义和工程应用价值. 展开更多
关键词 钻爆法 安全风险 数据-知识双驱动 知识图谱 耦合演化 风险评估
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酒钢1号、2号高炉智能诊断系统的研发与应用 被引量:1
11
作者 黄泽海 刘登峰 《甘肃冶金》 2025年第1期44-47,共4页
为建立酒钢炼铁诊断技术的数字化、标准化技术体系,解决人为因素造成的炉况波动问题,酒钢炼铁厂从炼铁现场实际需求出发,结合自身基础软硬件条件,充分吸收国内外高炉专家系统、高炉数学模型等系统特点,搭建了酒钢1号、2号高炉智能诊断系... 为建立酒钢炼铁诊断技术的数字化、标准化技术体系,解决人为因素造成的炉况波动问题,酒钢炼铁厂从炼铁现场实际需求出发,结合自身基础软硬件条件,充分吸收国内外高炉专家系统、高炉数学模型等系统特点,搭建了酒钢1号、2号高炉智能诊断系统,建立了酒钢炼铁炉况诊断的数字化、标准化技术体系,为高炉操作提供指导,提高了酒钢炼铁操作的延续性与炉况稳定性,阐述酒钢高炉智能诊断系统的研发与应用情况。 展开更多
关键词 高炉 知识库 大数据 智能诊断
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高炉炼铁智能化发展的探讨与展望 被引量:7
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作者 刘小杰 李天顺 +3 位作者 李欣 段一凡 李红玮 吕庆 《中国冶金》 北大核心 2025年第1期1-14,31,共15页
钢铁行业是国家经济发展的重要建设基础和工业化支撑,直接影响国民生活水平和国家安全。为积极响应中国的“碳达峰、碳中和”与可持续发展政策,中国钢铁行业未来的转型方向将聚焦于高质量发展、绿色生产、智能制造和提升国际竞争力,以... 钢铁行业是国家经济发展的重要建设基础和工业化支撑,直接影响国民生活水平和国家安全。为积极响应中国的“碳达峰、碳中和”与可持续发展政策,中国钢铁行业未来的转型方向将聚焦于高质量发展、绿色生产、智能制造和提升国际竞争力,以实现碳减排和可持续发展的目标。作为钢铁生产的重要一环,高炉炼铁领域已基本具备完整的自动化系统,产生了大量的生产数据。为了将这些数据服务于高炉炼铁智能化,推动高炉炼铁可持续发展,围绕高炉智能化方向。通过数据治理技术对数据进行清洗,可以提高数据质量,为后续分析提供可靠基础。基于生产过程中的重要参数,利用大数据分析及人工智能技术,建立关键变量的数字孪生模型。可以在冶炼过程中针对多个目标进行实时监测、分析和预测,结合智能化的控制策略和优化算法,实现多目标的协同优化,从而可以在确保生产安全的前提下提高生产效率、降低成本。利用数据中台对高炉炼铁产生的数据进行整合、分析、应用、共享等,可以提升高炉炼铁的智能化水平和生产效率。最后,总结了高炉炼铁智能化方向存在的问题,并在结论中探讨了解决方案,希望能够为高炉炼铁行业的智能化转型升级提供指导,推动钢铁行业的可持续发展。 展开更多
关键词 高炉 炼铁 智能制造 大数据 人工智能 数据中台 数字孪生
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大数据驱动的CNN-GRU-Attention高炉铁水温度预测模型
13
作者 韩明博 王浩男 +2 位作者 郑华伟 刘栋梁 李强 《中国冶金》 北大核心 2025年第11期168-177,共10页
高炉出铁口处的铁水温度为表征铁水质量与炉热状态的核心工艺参数之一,其准确预测对冶炼过程控制具有重要意义。然而,高炉冶炼具有非线性、高动态、强时滞及时空多尺度耦合特征,导致基于传统冶金机理的建模方法难以进行实时温度预测与... 高炉出铁口处的铁水温度为表征铁水质量与炉热状态的核心工艺参数之一,其准确预测对冶炼过程控制具有重要意义。然而,高炉冶炼具有非线性、高动态、强时滞及时空多尺度耦合特征,导致基于传统冶金机理的建模方法难以进行实时温度预测与炉况诊断。针对此问题,构建了一种基于异构大数据的CNN-GRU-Attention深度学习预测模型,该模型将卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、门控循环单元(GRU)的时序动态建模优势以及自适应注意力机制(Self-Attention)相结合,实现对冶炼过程多维工艺操作参数与铁水温度复杂关联的深度映射。重点探讨了基于冶金机理的数据预处理方法和网络架构优化对模型性能的增强机制,确立了由CNN-GRU协同特征提取层与自适应注意力权重分配层构成的优选架构。研究结果表明,经冶金机理指导的数据清洗方法可有效提升数据质量,优化后的模型在测试集上实现了±5℃范围内的铁水温度预测准确率为86%;工业应用阶段,模型对连续铁水温度的预测值与实际值的偏差在±10℃范围内的命中率可达88%。构建的模型显著提升了高炉炼铁过程的数字化表征能力,建立的预测系统已通过工业现场验证,具备良好的工程应用价值与推广前景。 展开更多
关键词 循环神经网络模型 铁水温度预测 高炉 大数据 深度学习
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基于LSTM-CGAN的高炉透气性指数预测数值模型
14
作者 陈焕龙 杨佳毅 +2 位作者 田铁磊 张玉柱 龙跃 《冶金能源》 北大核心 2025年第4期55-61,共7页
高炉透气性指数是表征高炉稳定运行的一个关键指标,其精准预测对于保障炉况稳定运行具有重要意义。基于某钢铁厂3号炉全年的生产数据,文章提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)与条件生成对抗网络(CGAN)相结合的高炉透气性指数预测模型(L... 高炉透气性指数是表征高炉稳定运行的一个关键指标,其精准预测对于保障炉况稳定运行具有重要意义。基于某钢铁厂3号炉全年的生产数据,文章提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)与条件生成对抗网络(CGAN)相结合的高炉透气性指数预测模型(LSTM-CGAN)。在数据预处理阶段,采用了均值—差分结合方法、指数平滑处理以及标准化方法对数据进行预处理,以确保数据的质量和模型的泛化能力。实验结果表明,LSTM-CGAN预测模型能够实现高炉透气性指数的预测,且在误差为0.1的条件下,预测命中率达到86.6%。最后通过与其他预测模型比较,LSTM-CGAN模型在预测精度和稳定性方面均表现优越,其均方误差最小为0.14537、R^(2)最高为0.84280,表明LSTM-CGAN预测模型对高炉透气性指数预测具有较强的应用潜力,为保障高炉的稳定顺行提供了理论基础。 展开更多
关键词 透气性指数 条件生成对抗网络 长短时记忆网络 高炉 大数据
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基于工业SCADA的抛丸设备数字化控制与管理系统
15
作者 张金超 李计良 +7 位作者 丁苗 司鑫鑫 李福庆 徐志鹏 袁存波 张加温 周广振 郝连波 《中国铸造装备与技术》 2025年第4期98-104,共7页
为了提高抛丸设备的自动化控制与数据管理水平,本文基于数据采集与监视控制系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)、数据库技术、网络与信息技术对抛丸设备进行智能化自动控制与数据监测。首先,合理的机械结构设计与电... 为了提高抛丸设备的自动化控制与数据管理水平,本文基于数据采集与监视控制系统(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)、数据库技术、网络与信息技术对抛丸设备进行智能化自动控制与数据监测。首先,合理的机械结构设计与电气控制设计是重要的前提。其次,基于SCADA对抛丸设备进行人机交互控制、实时数据监控、历史数据采集与存储、数据分析与可视化为系统主要功能。最后,系统平台可以利用服务器进行本地化部署与网络化访问。本文详细介绍了系统平台的架构、功能、实施过程与相关技术,来实现对抛丸设备的控制与管理。 展开更多
关键词 抛丸设备 SCADA 数据管理 自动化控制 网络化
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基于迹距离划分决策树的高炉故障诊断方法
16
作者 刘亚雪 张敬川 王显鹏 《控制与决策》 北大核心 2025年第5期1533-1540,共8页
随着工业自动化和智能化的发展,决策树模型在高炉故障诊断领域得到了广泛应用,但对于炼铁过程中存在高维度、非线性和强耦合的特点,传统决策树模型的构建容易陷入局部最优解,效率较低且复杂度较高.针对这些问题,首先引入迹距离函数,并... 随着工业自动化和智能化的发展,决策树模型在高炉故障诊断领域得到了广泛应用,但对于炼铁过程中存在高维度、非线性和强耦合的特点,传统决策树模型的构建容易陷入局部最优解,效率较低且复杂度较高.针对这些问题,首先引入迹距离函数,并证明在迹距离函数中任何局部最优解也是全局最优解的性质;接着针对决策树的节点分裂过程,提出一种基于迹距离划分的决策树模型,记作TraceTree.此模型一方面可以更快速地评价一个节点的划分效果,有效降低决策树模型的复杂度;另一方面能够识别出对故障诊断最有贡献的特征参数并获得更高的诊断精度.与其他改进模型的对比实验结果表明,所提出的模型在更短的训练时间内能取得最优的高炉故障诊断效果,及时地对高炉炉况进行监测与诊断. 展开更多
关键词 高炉炼铁过程 故障诊断 数据挖掘 决策树 迹距离函数 节点分裂
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基于机器学习的山岭公路隧道初期支护智能决策
17
作者 仝跃 方育智 +4 位作者 段志宏 周鸣亮 文元勇 黄宏伟 张东明 《应用基础与工程科学学报》 北大核心 2025年第3期701-713,共13页
针对钻爆法隧道初期支护决策中施工信息实时获取困难、历史数据利用率低导致时效性与安全性不足问题,提出一种融合机器视觉与多源数据驱动的智能支护决策方法.基于云南宣会高速隧道工程数据,构建了包含13维特征参数的多源数据库,特征参... 针对钻爆法隧道初期支护决策中施工信息实时获取困难、历史数据利用率低导致时效性与安全性不足问题,提出一种融合机器视觉与多源数据驱动的智能支护决策方法.基于云南宣会高速隧道工程数据,构建了包含13维特征参数的多源数据库,特征参数通过卷积神经网络视觉提取、现场记录与试验测量多途径获取.采用集成学习框架开发了支护方案分类与参数回归双预测模型:(1)基于AdaBoost分类模型实现支护方案智能选择,精确率、召回率和F1值分别达0.960、0.978、0.966;(2)基于随机森林回归模型完成支护参数定量预测,MAE=0.0416、R^(2)=0.8275.网格搜索优化与错误代价评估表明,双模型性能显著优于传统机器学习方法.研究成果基于机器视觉与数据挖掘深度融合,为山岭隧道支护设计提供了智能化决策支持. 展开更多
关键词 钻爆法隧道 初期支护 机器视觉 多源数据 集成学习 智能决策
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基于DEA方法的钻爆法隧道无人化施工组织效率评价研究
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作者 李锐 朱春雨 +2 位作者 雷明锋 肖颖鸣 贾朝军 《华东交通大学学报》 2025年第6期31-41,共11页
针对钻爆法隧道无人化施工组织效率评价问题,构建了基于超效率非期望产出SBM模型的评价体系。以西藏自治区某在建隧道为例,确定了包含4个投入指标和4个产出指标的评价指标体系,其中将超欠挖量作为非期望产出处理。对30个施工循环进行评... 针对钻爆法隧道无人化施工组织效率评价问题,构建了基于超效率非期望产出SBM模型的评价体系。以西藏自治区某在建隧道为例,确定了包含4个投入指标和4个产出指标的评价指标体系,其中将超欠挖量作为非期望产出处理。对30个施工循环进行评价,结果表明:30个施工循环平均效率值为0.988,66.67%的循环达到DEA有效;子工序调度时间和工程进尺是影响施工组织效率的最关键因素;不同效率层次的循环呈现显著的灵敏度分层特征,效率提升存在边际递减效应。 展开更多
关键词 钻爆法 无人化施工 效率评价 数据包络分析 超效率SBM模型
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高炉炼铁过程中炉料分布优化技术及其实践应用研究
19
作者 刘辉 《甘肃冶金》 2025年第2期23-25,共3页
高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分,炉料的分布状况直接影响着高炉的透气性、传热及还原反应从而对高炉的产量、质量及能源消耗产生重要影响。基于此,深入研究了高炉炼铁过程炉料分布优化技术,分析了其理论基础及影响因素。结合具体实例... 高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分,炉料的分布状况直接影响着高炉的透气性、传热及还原反应从而对高炉的产量、质量及能源消耗产生重要影响。基于此,深入研究了高炉炼铁过程炉料分布优化技术,分析了其理论基础及影响因素。结合具体实例,阐述了高炉炉料布局优化技术在高炉炉料布局优化中的具体应用。实践表明合理的炉料结构优化技术对于提高高炉生产率、改善产品质量、节能降耗等都有重要作用。 展开更多
关键词 高炉 炉料分布 优化工艺 实践 数据分析
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公路爆破工程数码雷管计价依据修订的建议
20
作者 周娣君 《价值工程》 2025年第30期22-24,共3页
数码雷管因数码可控而使智能精准爆破成为现实,但数码雷管的单价成本比传统雷管高出几倍,爆破效果的量化对比异常复杂,爆破工程数码雷管的预算定额等计价依据的修订非常紧迫。全国主要省份公路造价行业管理部门爆破工程数码雷管计价依... 数码雷管因数码可控而使智能精准爆破成为现实,但数码雷管的单价成本比传统雷管高出几倍,爆破效果的量化对比异常复杂,爆破工程数码雷管的预算定额等计价依据的修订非常紧迫。全国主要省份公路造价行业管理部门爆破工程数码雷管计价依据调整修订没有统一的规定,调整方法差异较大;爆破规模和动态设计的成熟度是影响爆破效果的核心因素。本文建议在大数据条件下收集数码雷管的实际爆破情况的基础资料,为不同爆破规模应用场景修订爆破工程数码雷管计价依据提供基础数据。 展开更多
关键词 数码雷管 爆破效果 造价影响 计价依据 民爆大数据
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