Proporcionar un modelo descriptor para mejorar el efecto de FeO en pellets crudos
Palabras clave:
FeO, peletización, la calidad del pellet, modelos de clasificación, minería de datos.Resumen
La minería de datos es la extracción del conocimiento de una amplia gama de datos. En este estudio, la minería de datos se utiliza para analizar un sistema de producción en la empresa Golgohar Sirjan. Los datos recopilados se guardan en el archivo Excel y luego se realizaron las operaciones de limpieza y preparación de datos para utilizarlos en el software IBM SPSS Modeler. El FeO es uno de los parámetros de control durante la producción del pellet. En este estudio, el método de clasificación de C & R Tree se usa para predecir el efecto de FeO en el pellet sin procesar contra 10 variables de entrada incluidas SiO2, Fetot, CaO, S, Al2O3, Mgo, P, Fe2O3, CCS, Temp (seco). temperatura). Las variables que crean la mayor sensibilidad en el FeO en el pellet sin procesar se evalúan y comparan de acuerdo con la precisión de los modelos y, además, se presentan sugerencias prácticas para los directores de la industria para mejorar la calidad del pellet.
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Citas
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