论文摘要
为挖掘卷烟生产过程数据的潜在价值和规律,采用大数据分析方法,对2017年叶丝干燥工序生产数据进行挖掘与分析,着重分析了重点质量指标和工艺参数的稳定性,及工艺参数与质量指标的内在关系。结果表明:①重点质量指标稳定性控制水平从高到低的顺序为冷却出口含水率≥出口温度≥出口含水率,其中6月份波动较大;②重点工艺参数稳定性控制水平从高到低的顺序为I区筒壁温度≥热风温度≥II区筒壁温度,其中II区筒壁温度的波动主要是反馈控制模式所造成的;③冷却出口含水率与负压、I区筒壁温度、I区筒壁蒸汽阀门开度具有较强的正相关关系,与叶丝增温增湿膨胀单元蒸汽流量、SX蒸汽阀门开度和II区筒壁温度、II区筒壁蒸汽阀门开度、排潮阀门开度具有较强的负相关性;④出口温度与所考察的各工艺参数之间均无明显的相关性;⑤建立了叶丝干燥冷却出口含水率预测模型,具有较好的预测精度。可以预见,大数据分析方法将在烟草工艺领域中具有较好的应用前景。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐军,何邦华,唐丽,温亚东,陈文,付亮,周冰
关键词: 大数据,叶丝干燥,内在规律,数据挖掘,预测模型
来源: 中国农业科技导报 2019年12期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业
单位: 云南中烟工业有限责任公司技术中心
基金: 云南中烟工业有限责任公司科技计划项目(2015CP02),烟草行业卷烟工艺与装备研究重点实验室2017年开放课题(2017GYSYS04)
分类号: TS452.3
DOI: 10.13304/j.nykjdb.2018.0637
页码: 94-101
总页数: 8
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