基于大数据的叶丝干燥过程内在规律挖掘

基于大数据的叶丝干燥过程内在规律挖掘

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

  • 1 数据采集、预处理
  •   1.1 数据采集
  •   1.2 数据预处理
  •   1.3 分析方法
  •     1.3.1 稳定性分析
  •     1.3.2 内在关系分析
  • 2 结果与分析
  •   2.1 叶丝干燥工序质量指标和工艺参数稳定性分析
  •     2.1.1 质量指标稳定性分析
  •     2.1.2 工艺参数稳定性分析
  •   2.2 叶丝干燥工序工艺参数与质量指标之间内在关系分析
  •     2.2.1 工艺参数与冷却出口含水率之间内在关系分析
  •     2.2.2 工艺参数与出口温度之间内在关系分析
  •   2.3 叶丝干燥冷却出口含水率预测模型的建立与验证
  • 3 讨论
  • 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

    文件大小: 1468K

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