高炉后期易出现的问题分析与处理操作

高炉后期易出现的问题分析与处理操作
高炉后期易出现的问题分析与处理操作

高炉生产进入后期,炉型变化较大,设备破损也较多,需要对设备不断维护,高炉生产中会出现各类问题,操作指标也要及时调整。

偏料、崩料与悬料

偏料。两尺相差大于0.5m以上叫偏料。钟阀高炉两尺相差1.0m以上也叫偏料。偏料会破坏煤气流正常分布,能量利用率降低,使燃料比升高,降低装料调剂手段的效果;造成高炉圆周工作不均,特别是炉缸温度不均,对喷煤和下部调剂效果有较大影响;易产生炉况大凉、大崩料或连续崩料、悬料、结瘤;炉料粉末易集结在下料慢的部分。

偏料的原因包括:炉衬侵蚀不均,侵蚀严重一侧煤气流过分发展。炉型变化不规则,变坏一侧可能有结瘤,使下料不均。旋转布料器故障,停转后布料偏。风口圆周工作不均,各风口进风量和风压不均。炉料粉末多,布料时发生炉料粒度偏析。

偏料的处理办法包括:检查料尺工作是否正常,有无假象;出现偏料要避免中心过吹和炉温不足;偏料初期,可改变装料制度,采取疏松边缘或双装等办法;炉温充沛时,可铁后坐料,加3批~5批净焦,后补矿,改变煤气流分布;使用无料钟设备可采取定点布料;低料线一侧缩小风口口径,加套,严重时可堵风口;发现有结瘤要及时处理;大钟和旋转布料器工作有缺陷时要及时处理。

崩料与连续崩料。炉料突然塌落的现象叫崩料,其深度超过500mm或更深。不正常下料连续不断或不止一次突然塌料叫连续崩料。崩料会使大量生料(未被加热,进行直接还原的炉料)进入炉缸,造成炉缸大凉。炉料没预热会使热风能量损失,炉料不进行间接还原反应(矿石间接还原反应是放热反应),炼铁能耗升高。

崩料的原因包括:主要原因是鼓风动能、煤气流分布、装料制度之间发生不平衡。气流分布失衡,边缘或中心过分发展,小管道行程没及时调整。炉热、炉凉调剂不及时,炉温波动大。严重偏料,长期低料线引起煤气流分布失衡。炉墙结厚、结瘤,炉型被破坏。原燃料质量变坏,高炉没及时调整。特别是焦炭质量变坏,炉料粉末增多,炉料透气性变差。炉温和炉渣成分波动,形成短渣,软熔带透气性变差。布料设备不正常,使煤气流分布失常。

崩料的处理要果断,严防连续崩料。否则高炉会大凉,炉缸可能会造成冻结。处理好第一次崩料很重要,一定要控制好风量和风压的关系,待料尺走好且稳定,方可加风。风量与料速要相适应,否则还要减风。严防连续崩料。

悬料。炉料下降停止时间超过两批料(料尺打横10分钟)以上时叫悬料。悬料分为上悬料、下悬料、热悬料和冷悬料,以及顽固悬料。坐料3次或3次以上未解决的悬料是顽固悬料。悬料在四小时以上称恶性悬料。

悬料的征兆:悬料前炉况难行,风压突然升高,风量减少,顶压降低。风压急剧升高,风量随之减少,料尺打横,已形成悬料。风口焦炭呆滞,个别风口有生降。料尺下降不正常,下下停停,停顿后突然塌落,停顿10分钟以上时为悬料。

处理悬料要果断,不可拖延,避免发展成为顽固悬料。区分出是上部悬料,还是下部悬料,是热悬料,还是凉悬料,要采取不同的处理办法,两者不可混淆。以预防为主,有悬料征兆要早处理,防止悬料发生。力求先不坐料来解决悬料:刚悬料立即减风(40%左右),改常压;若是热悬料可同时降风温(100℃~150℃),一般悬料即可解决。已悬料时,减风降风压,出净渣铁,放风坐料。回风量要小,风压要低于悬料前的水平,风量要为正常值的90%,炉况好转,根据炉料透气性和压差,逐渐全加风。根据炉况,可堵部分风口,按风压操作。坐料后的低料线要在20分钟~30分钟内撵上,避免低料线的负作用。一次坐料要彻底,不急于回风,严防反复。

炉缸堆积

炉缸堆积是一些尚未还原的炉料(正常的炉料会被加热、还原,形成初渣,软熔,滴落,形成正常的渣铁进入炉缸)与焦炭一起进入炉缸,形成一个不冶炼区,破坏炉缸正常工作。炉缸堆积也可能是一些焦粉、难熔炉渣,或是一些钛化物等。炉缸堆积分为边缘堆积和中心堆积两种。中心堆积还有炉底上涨现象。

产生炉缸堆积的原因包括:长期边缘过重,鼓风动能大,中心煤气流过分发展,易导致边缘堆积。长期采取轻边缘装料制度,鼓风动能小,煤气吹不透中心,易导致中心堆积。长期冶炼高标号铸造铁,造成石墨堆积,一般是炉底上涨。长期进行钒钛磁铁矿冶炼,进行护炉,因钛化物(TiN,TiC)析出,引起炉缸堆积。造渣制度不适应,高Al2O3、高碱度,易形成短渣,遇炉温波动或炉缸大凉,易造成炉缸堆积。长期堵风口,引起相应部位炉缸堆积。冷却强度过大,冷却设备漏水,没及时处理,可造成局部炉缸堆积。碱金属负荷过重,又排不出,引起炉缸堆积。

炉缸堆积的处理:提高原燃料质量(重点是提高原燃料转鼓强度,减少粉末和成分波动),提高炉料透气性,选择科学合理的炉料结构、装料制度、送风制度,这是预防和处理炉缸堆积的根本措施。边缘堆积的处理措施:要减轻边缘,扩大风口径,根据炉温调焦炭负荷。中心堆积的处理措施:加重边缘的料制,改用长风口,缩小风口口径。提高风速,吹透中心。短期慢风作业要堵风口。长期冶炼高标号铸造铁,要适时变炼铁种,清洗炉缸。高Al2O3(大于15%时)要提高MɡO含量(12%左右)。改善炉渣流动性和透气性。降低炉料碱金属负荷,采取低碱度炉渣排碱。

炉缸大凉与炉缸冻结

炉温极低,渣铁流动性变差,生铁含硫高,高炉顺行变差,叫炉缸大凉。大凉进一步发展,渣铁不分离,渣口放不出渣,铁口放不出铁,炉缸处于半凝固或凝固状态,叫炉缸冻结。

炉缸冻结是综合原因造成的。主要是炉缸热平衡严重失调。正常冶炼的高炉热量收支平衡,炉缸热量充沛。但是,在炉况失常条件下,会出现热量收入减少(煤气热量被炉料吸收减少,矿石间接还原度降低等),大量生矿因崩料直接进入炉缸,大量吸热,进行直接还原反应,导致炉缸热量支出过多,而热量收入减少,最终导致冶炼过程紊乱。总之,热量收入减少、热量支出过多是炉缸冻结的两大因素。

炉缸大凉和炉缸冻结的处理,关键在于想办法使高炉能鼓进风,接受风量。上部要及早加入净焦和轻负荷炉料,使其尽早下达炉缸,熔化已凝固的渣铁。要采取一切措施使炉缸中已熔化的渣铁,找到排放出路。

炉墙结厚与高炉结瘤

炉墙结厚。结厚是部分融化的炉料,因多种原因凝固黏结在炉墙上,超过了正常厚度时,即称为炉墙结厚。

炉墙结厚的原因包括:炉温剧烈波动,使炉渣碱度高、流动性产生波动,易粘炉墙。初成渣FeO在下降过程中被还原为铁,渗入焦粉,使熔点升高。炉料中的粉尘、石灰石在高碱度条件下,使熔融炉料变黏稠。炉料中碱金属多,在炉身上富集。对崩料、悬料、长期休风处理不当。冷却强度大,设备漏水。装料设备有缺陷,长期堵风口,风口进风不均匀。低料线时间长,料线深,使炉身上部温度升高,赶料线操作不当。长期慢风作业,气流边缘发展;低风温,使高温区上移。对管道行程处理不当。边缘过重,煤气流严重不足。

炉墙结厚应以预防为主,早发现,早处理。采用中部调剂办法可以防止和缓解炉墙结厚。炉墙结厚的处理是个慢功夫,要分几个阶段进行。先将结厚部位的冷却强度降低,再进行洗炉,提高炉温,降低炉渣碱度,优化装料制度等。因结厚的消失是逐渐的,不可能一下子去掉,要及时观察水温差和相应部位炉皮温度变化,及时调整处理手段,以加快处理进程。要注意防止处理过程中炉缸堆积。

高炉结瘤。炉瘤是由还原过的矿石(有时有部分金属铁)、焦炭和溶剂等混合物组成。从炉喉到炉腹的炉墙均可能长出炉瘤,以炉身下部成渣带附近长瘤的机会最多。炉瘤外表是一层硬壳,内部为不同化学物质的混合凝结物。上部炉瘤是瘤根在炉身上中部;下部炉瘤是瘤根生在炉腰、炉腹和炉身下部。炉瘤按化学组成可分为铁质炉瘤、钙质炉瘤、渣质炉瘤和锌质炉瘤。高炉结瘤的原因主要包括原燃料、高炉操作、碱金属循环富集等方面的因素。

在软熔带区域(炉腰和炉腹)的瘤必须用洗炉法处理。用煤气流洗炉,采用倒装的方式,加净焦,强烈发展边缘煤气流,使炉瘤在高温下熔化,但时间不宜过长。用洗炉料洗炉,选用易熔化的炉料(均热炉渣、萤石、锰矿等)若干组,连续洗炉1天~2天。

爆炸法除瘤时,炸瘤之前先要加净焦洗炉,然后低料线直到瘤全部暴露出来为止。休风后将风口堵死。打开炉顶人孔观察瘤的部位、形状、大小,部位的判定要与炉身的水温差和炉皮温度等数据对应起来进行分析。

值得注意的是,高炉操作制度必须与炉料质量条件相结合。如烧结粉末多,含碱金属高,含Al2O3高,焦炭质量恶化等,要选好适宜的装料制度和造渣制度,不可不顾高炉顺行强求高产。不产生可能结瘤的条件,不制造炉瘤长大的环境。这样是可以避免高炉结瘤的。

西电随机信号大课后复习

随机信号大作业 班级:02xxxx 姓名:xx

学号:02xxxxx 第一章 1.23上机题:设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 解:程序: clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on

end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on ;axis tight ; 由 Matlab 产生的三个样本函数如下图所示: 第二章 2.22 上机题:利用Matlab 程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4-3-2-101 23 4其三个样本函数 t X (t )

解:取数据如下: 正弦信号的频率为:fc=10HZ,抽样频率为:fs=100HZ; 信号:x=sin(2*pi*fc*t); 高斯白噪声产生复合信号y: y=awgn(x,10); 复合信号y通过理想滤波器电路后得到信号y3 ,通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)); y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y3(jw)=fft(y3),y3的功率谱密度:G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))。 程序: clear all; fs=100; fc=10; n=201; t=0:1/fs:2; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,10); m=50; i=-0.49:1/fs:0.49; for j=1:m R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j); Ry(49+j)=R(j);

数据分析作业

一、第4题方差分析 1.1 建立数据文件 由题意可知,在同一浓度和温度下各做两次实验,将每一次的实验结果看作一个样本量,共342=24 ??个样本量。 (1) 在“变量视图”下,名称分别输入“factor1”、“factor1”、“result”,类型设为“数值”,小数均为“0”,标签分别为“浓度”、“温度”、“收率”,factor1的值“1=A1,2=A2,3=A3”,factor2的值“1=B1,2=B2,3=B3,4=B4”,对齐选择“居中”。 (2) 在“数据视图”下,根据表中数据输入对应的数据。 数据文件如图1所示,其中“factor1”表示浓度,“factor2”表示温度,“result”表示收率。三种不同浓度分别用1、2、3表示,四种不同温度分别用1、2、3、4表示。 图1.1 SPSS数据文件格式 1.2 基本思路 ,利用单因素方差分析,对 (1) 设“浓度对收率的影响不显著”为零假设H 该假设进行判定。 ,则可 (2) 设“它们间的交互作用对收率没有显著影响”分别依次为假设H 是否成立。 以通过多因素方差分析工具,利用得出的结果即能证明假设H 1.3 操作步骤 (1) 单因素的方差分析操作 ①分析—比较均值—单因素;因变量列表:收率;因子:浓度; ②两两比较:选中“LSD”复选框,定义用LSD法进行多重比较检验;显著性水平:0.05,单击“继续”; ③选项:选中“方差齐次性检验”,单击“继续”; ④单击“确定”。 (2) 有交互作用的两因素方差分析操作

①分析—一般线性模型—单变量;因变量:收率;固定因子:温度、浓度; ②绘制。水平轴:factor1,选择浓度作为均值曲线的横坐标,单图:factor2,选择温度作为曲线的分组变量;单击添加—继续。 ③选项。显示均值:factor1,定义估计因素1的均值;显著性水平:0.05;单击“继续”; ④单击“确定”。 1.4 结果分析 (1) “浓度对收率有无显著影响”结果分析 执行上述操作后,生成下表。 表1.1 方差齐性检验 表1中Levene统计量的取值为0.352,Sig.的值为0.708,大于0.05,所以认为各组的方差齐次。 表1.2 单因素方差分析 从表2可以看出,观测变量收率的总离差平方和为119.58;如果仅考虑浓度单因素的影响,则收率总变差中,浓度可解释的变差为39.083,抽样误差引起的变差为80.875,它们的方差分别为19.542、3.851,相除所得的F统计量的观测值为5.074,对应的概率P值为0.016,小于显著性水平0.05,则应拒绝原假设,认为不同浓度对收率产生了显著影响,它对收率的影响效应不全为0。

工程教育专业认证标准

工程教育专业认证标准(讨论稿) (2011年11月) 1.总则 (1)本标准适用于普通高等学校工程教育本科专业认证。 (2)本标准提供工程教育本科培养层次的基本质量要求。 (3)本标准由通用标准和专业补充标准组成。

2.通用标准 2.1 专业目标 2.1.1 专业设置 专业设置适应国家和地区、行业经济建设的需要,适应科技进步和社会发展的需要,符合学校自身条件和发展规划,有明确的服务面向和人才需求。申请认证或重新认证的专业必须具有: 1.明确充分的专业设置依据和论证,有相应学科作依托,专业口径、布局符合学校的定位。 2.明确的、可衡量、公开的人才培养目标。根据经济建设和社会发展的需要、自身条件和发展潜力,确定在一定时期内培养人才的层次、类型和人才的主要服务面向。 3.至少已有3届毕业生。 2.1.2 毕业生能力 专业必须证明所培养的毕业生达到如下知识、能力与素质的基本要求: 1.具有较好的人文社会科学素养、较强的社会责任感和良好的工程职业道德; 2.具有从事工程工作所需的相关数学、自然科学知识以及一定的经济管理知识; 3.掌握扎实的工程基础知识和本专业的基本理论知识,了解本专业的前沿发展现状和趋势; 4.具有综合运用所学科学理论和技术手段分析并解决工程问题的基本能力; 5.掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法; 6.具有创新意识和对新产品、新工艺、新技术和新设备进行研究、开发和设计的初步能力; 7.了解与本专业相关的职业和行业的生产、设计、研究与开发的法律、法规,熟悉环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规,能正确认识工程对于客观世界和社会的影响; 8.具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队

大数据分析工具面临的四大最常见的难题

大数据分析工具面临的四大最常见的难题 无论从实际数据量方面来看,还是从业务重要性方面来看,大数据都很大。尽管大数据如此重要,还是只有38%的企业准备好处理不断涌入的大数据。 原因何在?如今的数据具有多种多样的形式,而且来自许多不同的数据源。更为重要的是,除非有需要的那些人易于获得大数据,除非能迅速获得洞察力,否则大数据分析工具的用处并不是很大。 下面是大数据分析工具面临的四大最常见的难题: 1. 需要在更短的时间内处理更多的数据。 你可曾知道,每天生成的数据多达2.5 x 1018字节?你能说出贵企业的所有数据源吗?面对众多的传感器、社交媒体、事务记录、手机及更多数据源,企业完全淹没在一片数据汪洋之中。 你是不是借助分析工具来从容地应对数据和决策?咱们还是实话实说吧:要是花很长的时间才获得洞察力,连最先进的分析工具对你也不会有太大的助益。 要是缺乏具有弹性的IT基础设施能够迅速处理数据、提供实时洞察力,你可能要花太长的时间才能做出关键的业务决策。 2. 确保合适的人员可以使用分析工具。 你是否觉得贵企业很难将分析结果转化为实际行动? 数字时代的消费者期望从第一次搜索一直到购买都有定制的体验。尽管许多公司通过奖励计划、网站跟踪、cookie和电子邮件收集了大量的数据,但要是无法分析数据,无法提供消费者具体需要的

产品或服务,还是会错失商机。 如果合适的人员无法使用合适的工具,你拥有多少海量的客户数据都无济于事。 3. 高效地处理数据质量和性能。 每个人之前都碰到过这种项目:项目实在太庞大了,持续时间又长,结果项目越来越庞大,实际上无力跟踪性能指标。这就变成了一个恶性循环:在没有洞察力的情况下贸然做决策,洞察力被长年累月的工作隐藏起来。 设想一下试图在没有任何可靠或一致数据的情况下跟踪需求、利润、亏损及更多指标。是不是听起来觉得近乎不可能?确实如此。 现在不妨设想一下这种基础设施:与你的业务目标相一致,并且提供可以信赖的实用、实时的业务洞察力。是不是觉得听起来好得多? 4. 需要可灵活扩展,适合贵公司业务的大数据解决方案。 是否觉得你所有数据的潜力完全被遏制、有待发挥出来?不管数据位于何处,要是它没有合适的基础设施来支持,数据就没有太大的用处。 关键是共享式的、安全有保障的访问,并且确保自己的数据随时可用。想在合适的时候让合适的人员获得合适的洞察力,你就要有一套灵活、可扩展的基础设施,能够可靠地将前端系统与后端系统整合起来,并且让贵公司的业务顺畅运行起来。

数据分析spss作业

数据分析方法及软件应用 (作业) 题目:4、8、13、16题 指导教师: 学院:交通运输学院 姓名: 学号:

4、在某化工生产中为了提高收率,选了三种不同浓度,四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验,其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可); (2)分析浓度对收率有无显著影响; (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答:(1)分别定义分组变量浓度、温度、收率,在变量视图与数据视图中输入表格数据,具体如下图。 (2)思路:本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响,因而应用单因素方差分析。假设:浓度对收率无显著影响。 步骤:【分析-比较均值-单因素】,将收率选入到因变量列表中,将浓度选入到因子框中,确定。 输出: 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05,由于概率p值小于显著性水平α,则应拒绝原假设,认为浓度对收率有显著影响。

(3)思路:本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响,然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响,因而应该采用多因素方差分析。假设,H01:浓度对收率无显著影响;H02:温度对收率无显著影响;H03:浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤:【分析-一般线性模型-单变量】,把收率制定到因变量中,把浓度与温度制定到固定因子框中,确定。 输出: 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587(調整的 R 平方 = .209) 第一列是对观测变量总变差分解的说明;第二列是观测变量变差分解的结果;第三列是自由度;第四列是均方;第五列是F检验统计量的观测值;第六列是检验统计量的概率p值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958,由浓度不同引起的变差是39.083,由温度不同引起的变差为13.792,由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583,由随机因素引起的变差为49.500。浓度,温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度:显著性<0.05说明拒绝原假设(浓度对收率无显著影响),证明浓度对收率有显著影响;温度:显著性>0.05说明不拒绝原假设(温度对收率无显著影响),证明温度对收率无显著影响;浓度与温度: 显著性>0.05说明不拒绝原假设(浓度与温度的交互作用对收率无显著影响),证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例:以课题总数X5为被解释变量,解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8;建立多元线性回归模型,

西电随机信号分析大作业

随机信号分析大作业 学院:电子工程学院 班级:021151 学号:02115037 姓名:隋伟哲

第一题:设有随机信号X(t)=5cos(t+a),其中相位a是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量,使用Matlab编程产生其三个样本函数。 解: 源程序如下: clc;clear; C=2*pi*rand(1,3);%在[0,2π]产生均匀分布的相位角 t=1:.1:80; y1=5*cos(t+C(1)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y2=5*cos(t+C(2)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y3=5*cos(t+C(3)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 plot(t,y1,'r-'); hold on; plot(t,y2,'g--'); hold on; plot(t,y3,'k-'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis([0 30 -8 8]); title('随机相位的三条样本曲线'); 产生的三条样本曲线:

第二题:利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性; (2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 解:设定正选信号的频率为10HZ,抽样频率为100HZ x=sin(2*pi*fc*t)

(1)正弦函数加上高斯白噪声: y=awgn(x,10) y 的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y(jw)=fft(y) y 的功率谱密度: G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw))) 随机序列自相关函数的无偏估计公式为: 1 01()()()N m xx n R m x n x n m N m --==+-∑ 01m N ≤≤- (2)复合信号 y 通过RC 积分电路后得到信号y2 通过卷积计算可以得到y2 即:y2= conv2(y,b*pi^-b*t) y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度: G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw))) (3)复合信号 y 通过理想滤波器电路后得到信号y3 通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y3(jw)=fft(y3) y3的功率谱密度: G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

高炉四大操作制度讲义精编版

高炉四大操作制度讲义 精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

高炉四大操作制度讲义 高炉操作的任务: 高炉操作的任务是在已有原燃料和设备等物质条件的基础上,灵活运用一切操作手段,调整好炉内煤气流与炉料的相对运动,使炉料和煤气流分布合理,在保证高炉顺行的同时,加快炉料的加热、还原、熔化、造渣、脱硫、渗碳等过程,充分利用能量,获得合格生铁,达到高产、优质、低耗、长寿、高效益的最佳冶炼效果。实践证明,虽然原燃料及技术装备水平是主要的,但是,在相似的原燃料和技术装备的条件下,由于技术操作水平的差异,冶炼效果也会相差很大,所以不断提高高炉操作水平、充分发挥现有条件的潜力,是高炉工作者的一项经常性的重要任务。 通过什么方法实现高炉操作的任务: 一是掌握高炉冶炼的基本规律,选择合理的操作制度。二是运用各种手段对炉况的进程进行正确的判断和调节,保持炉况顺行。实践证明,选择合理的操作制度是高炉操作的基本任务,只有选择好合理的操作制度之后,才能充分发挥各种调节手段的作用。 高炉有哪几种基本操作制度: 高炉有四大基本操作制度:(1)热制度,即炉缸应具有的温度与热量水平;(2)造渣制度,即根据原料条件,产品的品种质量及冶炼对炉渣性能的要求,选择合理的炉渣成分(重点是碱度)及软熔带结构和软熔造渣过程;(3)送风制度,即在一定冶炼条件下选择合适的鼓风参数;(4)装料制度,即对装料顺序、料批大小和料线高低的合理规定。选择合理操作制度的根据: 高炉的强化程度、冶炼的生铁品种、原燃料质量、高炉炉型及设备状况等是选定各种合理操作制度的根据。 通过哪些手段判断炉况: 高炉顺行是达到高产、优质、低耗、长寿、高效益的必要条件。为此不是选择好了操作制度就能一劳永逸的。在实际生产中原燃料的物理性能、化学成分经常会发生波动,气候条件的不断变化,入炉料的称量可能发生误差,操作失误与设备故障也不可能完全杜绝,这些都会影响炉内热状态和顺行。炉况判断就是判断这种影响的程度和顺行的趋向,即炉况是向凉还是向热,是否会影响顺行,它们的影响程度如何等等。判断炉况的基本手段基本是两种,一是直接观察,如看入炉原料外貌,看出铁、出渣、风口情况;二是利用高炉数以千、百计的检测点上测得的信息在仪表或计算机上显示重要数据或曲线,例如风量、风温、风压等鼓风参数,各部位的温度、静压力、料线变化、透气性指数变化,风口前理论燃烧温度、炉热指数、炉顶煤气曲线、测温曲线等。在现代高炉上还装备有各种预测、控制模型和专家系统,及时给高炉操作者以炉况预报和操作建议,操作者必须结合多种手段,综合分析,正确判断炉况。 调节炉况的手段与原则: 调节炉况的目的是控制其波动,保持合理的热制度与顺行。选择调节手段应根据对炉况影响的大小和经济效果排列,将对炉况影响小、经济效果好的排在前面,对炉况影响大,经济损失较大的排在后面。它们的顺序是:喷吹燃料——风温(湿度)——风量——装料制度——焦炭负荷——净焦等。调节炉况的原则,一是要尽早知道炉况波动的性质与幅度,以便对症下药;二是要早动少动,力争稳定多因素,调剂一个影响小的因素;三是要了解各种调剂手段集中发挥作用所需的时间,如喷吹煤粉,改变喷吹量需经过3~4小时才能集中发挥作用(这是因为刚开始增加煤量时,有一个降低理论燃烧温度的过程,只有到因增加煤气量,逐步增加单位生铁的煤气而蓄积热量后才有提高炉温的作用),调节风温(湿度)、风量要快一些,一般为~2小时,改变装料制度至少要装完炉内整个固体料段的时间,而减轻焦炭负荷与加净焦对料柱透气性的影响,随焦炭加入量的增加而增加,但对热制度的反映则属一个冶炼周期;四是当炉况波动大而发现晚时,要正确采取多种手段

数值分析作业思考题汇总

¥ 数值分析思考题1 1、讨论绝对误差(限)、相对误差(限)与有效数字之间的关系。 2、相对误差在什么情况下可以用下式代替 3、查阅何谓问题的“病态性”,并区分与“数值稳定性”的不同点。 4、取 ,计算 ,下列方法中哪种最好为什么(1)(3 3-,(2)(2 7-,(3) ()3 1 3+ ,(4) ()6 1 1 ,(5)99- , 数值实验 数值实验综述:线性代数方程组的解法是一切科学计算的基础与核心问题。求解方法大致可分为直接法和迭代法两大类。直接法——指在没有舍入误差的情况下经过有限次运算可求得方程组的精确解的方法,因此也称为精确法。当系数矩阵是方的、稠密的、无任何特殊结构的中小规模线性方程组时,Gauss消去法是目前最基本和常用的方法。如若系数矩阵具有某种特殊形式,则为了尽可能地减少计算量与存储量,需采用其他专门的方法来求解。 Gauss消去等同于矩阵的三角分解,但它存在潜在的不稳定性,故需要选主元素。对正定对称矩阵,采用平方根方法无需选主元。方程组的性态与方程组的条件数有关,对于病态的方程组必须采用特殊的方法进行求解。 数值计算方法上机题目1 1、实验1. 病态问题 实验目的: 算法有“优”与“劣”之分,问题也有“好”和“坏”之别。所谓坏问题就是问题本身的解对数据变化的比较敏感,反之属于好问题。希望读者通过本实验对此有一个初步的体会。 数值分析的大部分研究课题中,如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决,当然一般要付出一些代价(如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等)。 $ r e x x e x x ** * ** - == 141 . ≈)61

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三: 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形,讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列,并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形,并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示: (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图,并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作,当N 很大时,可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时,均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析: 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题,因此构造一个高斯白噪声十分重要,故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据,并由此构成高斯白噪声;而且由于白噪声是无法完全表示的,故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声,构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答: (1)matlab程序为: x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为:

高炉炼铁设备操作

喷煤操作规程及管理制度 1. 岗位职责 1.1. 煤粉喷吹操作。 2. 工作内容 2.1. 准备工作 2.1.1. 将直吹管装配好经检查合格的弹子阀。 2.1.2. 检查喷枪长度,确保喷枪位置适宜。 2.1. 3. 插枪时准备好管钳,大锤等工具。 2.2. 喷煤 2.2.1. 将喷枪插入风口直吹管时,喷枪阀门应关闭,调整好喷枪角度,连接好胶皮管或金属软管。 2.2.2. 检查分煤器各阀门,直通阀及旁通阀应关闭。 2.2. 3. 打开分煤器下部放散阀。 2.2.4. 联系喷吹工送风,确认管道送风正常后关闭放散阀,打开分煤器各直通阀及喷枪阀门。 2.2.5. 通知工长,具备送煤条件,由工长通知喷吹工送煤后,检查煤粉枪喷吹情况。 2.3. 风口停喷条件 2.3.1. 风口损坏漏水时。 2.3.2. 风口向凉,升降多,挂渣,涌渣,灌渣。 2.3.3. 风口未全开时。 2.3.4. 直吹管内有异物时。

2.3.5. 喷枪烧坏磨风口时。 2.3.6. 直吹管不严,跑风,吹管前端发红时。 2.4. 喷煤突然停风,停电的处理 喷煤突然停风停电,配管工应立即关闭喷枪阀门,防止热风倒流造成事故,同时打开分煤器放散阀,然后更换烧坏的喷枪或喷煤管,待喷吹正常后再按正常程序送煤。 2.5. 休复风时的喷煤操作 2.5.1. 休风后应关闭喷枪阀门,分煤器直通阀,打开放散阀。 2.5.2. 复风时应先通知喷吹工送风,然后按正常程序送煤。 2.6. 喷枪故障检查与排除 2.6.1. 喷枪堵塞时,应先关闭分煤器直通阀,打开分煤器上旁通,利用炉内热风压力进行倒冲,若倒冲无效,可关闭旁通阀,打开压缩空气或氮气吹扫阀门进行吹扫。 2.6.2. 若分煤器至喷枪部分管路堵塞经吹扫无效后,可打开喷枪连接软管进行吹扫处理。 2.6. 3. 若分煤器出口至分煤器直通阀部分堵塞可打开分煤器下部旁通阀进行处理。 2.6.4. 若喷枪堵塞清扫无效经确认管路畅通,应更换喷枪。 2.6.5. 若分煤器主管堵塞应关闭分煤器所有直通阀,打开放散阀,进行放散,正常后关闭放散阀,打开分煤器直通阀,必要时联系喷吹工进行处理。 2.6.6. 若喷枪全堵,经检查主管畅通,应分别清理至正常。

统计与数据分析数据分析作业

《统计与数据分析》 数据分析实验作业 数据来源于大肠杆菌Escherichia coli K-12 MG1655注释的4289个编码蛋白基因的长度l(单位:核苷酸,NT)及其GC含量r(%)。其中,第1列为基因序号,第2列为基因的长度l(单位:核苷酸,NT),第3列为基因的GC含量r(%)。试针对这一组数据完成下列数据分析工作: 一. 将全部4289个基因视为总体Y,请完成如下工作: 1. 严格按照要求(注意:软件自动生成的结果视为无效作业),分别画出基因长度l和基因GC含量r的频率直方图和箱线图,并对这两类数据的异常值进行分析; 2. 分别求出基因长度l和基因GC含量r的均值、标准差、极差、中位数、众数、变异系数,并在k≤10范围内依次、完整地检验Chebyshev定理; 3. 基于总体Y,考察l与GC含量r比值l/r,请设计抽样对l/r进行比值估计与单随机变量估计的抽样效率的比较分析,并以合适的图示表示比较结果; 4. 基于总体Y,根据中心极限定理构造一个基于GC含量r值的模拟总体数据X,并以合适的图示表示,要求总体X为经过显著性水平α=0.01下的K-S检验的标准正态分布,且X的个体数目也为4289,取值可表示为R。(提示:简单随机抽样的样本均值R近似服从正态分布,样本容量n自定。) 二. 基于服从标准正态分布的总体X,请完成如下工作: 1. 从中进行1次简单随机抽样(容量n=277),求出样本均值和样本标准差,并画出这一样本的频率直方图和箱线图;由此估计总体X的正态分布参数(方法不限,需写出具体求解过程),并分别采用自举法(Bootstrap)重复抽样1000次,分别确定该样本均值和该样本标准差是否处于90%的置信区间(以上下5%分位数来定义90%的置信区间),并以合适的图示表示自举法重复抽样1000次以及该置信区间的结果; 2. 进一步地,进行100次容量为n=61的简单随机抽样,分别画出样本均值、样本标准差的频率直方图,考察同样参数估计方法所估计参数的90%置信区间的情况,并以合适的图示表示(提示:(1)相关分布的分位数表可参考本课程讲义;(2)请参考本课程讲义的表示方式。)。 三. 对于总体Y,将全部4289个基因视为从某一总体中进行1次简单随机抽样的样本(容量n=4289),给定显著性水平为10%,试考察基因长度l与GC含量r是否相互独立。要求写出具体的分析过程。(提示:相关分布的分位数表可参考本课程讲义。) 要求: (1)本次数据分析以实验报告形式打印、装订提交,请在第一页注明学号、姓名; (2)请保证独立完成本作业,鼓励自行编程完成上述数据分析,也可使用相关软件(不限);(3)本作业占课程总成绩15%。

数据分析练习题

数据分析练习题 第 小组 姓名: 练习一: 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35% x 小关 = . x 小兵 = . 2、结果如下表:(单位:小时) 求这些灯泡的平均使用寿命? . x = .小时 3、在一个样本中,2出现了x 1次,3出现了x 2次,4出现了x 3次,5出现了x 4次,则这个样本的平均数为 . 4、某人打靶,有a 次打中x 环,b 次打中y 环,则这个人平均每次中靶 环。 5、某校为了了解学生作课外作业所用时间的情况,对学生作课外作业所用时间进行调查,下表是该校初二某班50名学生某一天做数学课外作业所用时间的情况统计表 (1)、第二组数据的组中值是多少? (2)、求该班学生平均每天做数学作业所用时间 答:(1)组中值为: . (2)解: 6、某公司有15名员工,他们所在的部门及相应每人所创的年利润如下表该公司每人所创年利润的平均数是多少万元?

7、为调查居民生活环境质量,环保局对所辖的50个居民区进行了噪音(单位:分贝)水平的调查,结果如下图,求每个小区噪音的平均分贝数。 8、某公司销售部有营销人员15人,销售部为了制定某种商品的销售金额,统计了这15个人的销售量如下(单位:件) 1800、510、250、250、210、250、210、210、150、210、150、120、120、210、150 求这15个销售员该月销量的中位数和众数。 假设销售部负责人把每位营销员的月销售定额定为320件,你认为合理吗?如果不合理,请你制定一个合理的销售定额并说明理由。 练习二: 1. 数据8、9、9、8、10、8、99、8、10、7、9、9、8的中位数是 ,众数是 2. 一组数据23、27、20、18、X 、12,它的中位数是21,则X 的值是 . 3. 数据92、96、98、100、X 的众数是96,则其中位数和平均数分别是( ) A.97、96 B.96、96.4 C.96、97 D.98、97 4. 如果在一组数据中,23、25、28、22出现的次数依次为2、5、3、4次,并且没有其他的数据, 则这组数据的众数和中位数分别是( ) A.24、25 B.23、24 C.25、25 D.23、25 请你根据上述数据回答问题: (1).该组数据的中位数是什么? (2).若当气温在18℃~25℃为市民“满意温度”,则我市一年中达到市民“满意温度”的大约有多少天? 60 噪音/分贝 80 70 50 40 90

高炉铁口日常深度控制探讨

高炉铁口日常深度控制探讨 铁口是高炉铁水流出的孔道,由铁口框、保护板、泥套和铁口砖通道组成。铁口区域是环境比较恶劣的地方,受高温铁水冲刷、开眼机、泥炮振动以及焖炮作业时的破坏,加之铁口角度的变化,开炉不久铁口通道内异型砖就被侵蚀掉,只有泥套泥来替代,好在泥套泥可以即破坏即补充能够始终保持铁口通道的完好,但是如果受损的铁口通道没有被及时补上或连续过浅,则会给铁口造成致命的损害。 ?一、铁口深度与炉口维护的关系 ????铁口深度的确定是根据炉墙厚度而定的,正常的铁口深度应比铁口区域炉墙厚度大1/3—1/4,要使泥包超出炉墙,这样才能经常地保护铁口区域炉墙不受侵蚀破坏。 ????铁口排出大量的铁水的炉渣在这个过程中,铁口受到炉内炽热液态渣铁冲刷,高温煤气燃烧冲刷等影响,直接造成铁口泥包和铁口孔道二损坏,经堵口打入新泥,损坏二泥包,孔道得到补充。 ????所以,炉前操作中对铁口维护是一件非常重要的工作,铁口过浅轻者出铁卡焦炭,“跑大流”被迫高炉改常压放风,破坏炉内顺行;重则发生堵不住铁口,渣铁场放炮,烧坏铁道,如果铁口长期过浅,或铁口孔道不正,再导致烧环铁口区域二冷板,发生铁口爆炸等恶性事故,然而铁口过深也不是好现象,会出现铁口难开或出现潮泥,造成铁口的大量喷溅,出铁的不均匀性,导致排不尽渣铁,而影响炉况的顺行。

????二、操作中应注意以下几点? ????为保持正常的铁口深度,除了有质量好的炮泥,性能良好的设备条件外,操作也受到多方面的影响 ?1、风量、风压的影响?? ????炮泥在铁口孔道内一边受到泥炮的推力,另一边受到高炉内压力,而使炮泥变得密实,当风压较高时,炮泥在前进的过程受到的阻力也较大,打泥速度会变慢,如果在打泥过程中仍然按时间来计算深度,那么在同样的时间内,此时铁口深度会较浅,但这时,新泥和旧泥连接较好,打炉内的泥及时地形成喇叭状而贴在炉墙上,所以在风压,风量较大时,打泥时间相应控制应长一些。反之,当风压、风量较低时,泥炮的推力一定而炉内压力减小,必然出现吐泥速度的增加,打泥时间保持不变时,则会造成大量炮泥在炉内堆积,造成铁过深,如新泥没有受到来自炉内足够的压力,而使新旧泥之间不能良好地结合,出现断裂,开铁口时有漏铁、漏渣的现象,这种情况一方面应调整泥炮压力,另一方面适当减少打泥量。 ????2、炉温和渣碱度的影响?? ????炉温和渣碱度较高时,渣铁粒度较大,流动性不好对铁口孔道的冲刷较小孔道大小在出铁前后变化不大,孔道内的容泥量较少,在铁口浓度不变情况下,所需泥量较少,打泥时间应适当控制。?? ????相反,当炉温和渣碱度较低时,渣铁流动性好,对铁口孔道的冲刷会大一些,另外在渣铁流动性好时,打入炉内的泥会被渣铁漂走一部分,所以在炉温和渣碱度较

2016年数据分析面试常见问题

1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况,所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想,按照IP地址的Hash(IP)24值,把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。这样,每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件,可以构建一个IP为key,出现次数为value的Hash map,同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP,再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法,还是在这篇文章里头有所阐述, 文中,给出的最终算法是:

第一步、先对这批海量数据预处理,在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序,特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。 即,借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query,分别和根元素进行对比所以,我们最终的时间复杂度是:O(N)+ N’*O(logK),(N为1000万,N’为300万)。ok,更多,详情,请参考原文。 或者:采用trie树,关键字域存该查询串出现的次数,没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案:顺序读文件中,对于每个词x,取hash(x)P00,然后按照该值存到5000个小文件(记为x0,x1,…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小,还可以按照类似的方法继续往下分,直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件,统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树/hash_map 等),并取出出现频率最大的100个词(可以用含100个结点的最小堆),并把100个词及相应的频率存入文件,这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并(类似与归并排序)的过程了。 4、有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个

数据分析与挖掘习题

数据分析与挖掘习题 第一章作业 1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: (a) 它是又一个骗局吗? 数据挖掘,在人工智能领域,习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘可以与用户或知识库交互。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 (b) 它是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗? 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性: 1.处理大量实际数据更强势,且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具 2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件,Data Mining 的工具更符合企业需求; 3. 纯就理论的基础点来看,Data Mining和统计分析有应用上的差别,毕竟Data Mining 目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。 (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。 知识发现过程以下三个阶段组成:(1)数据准备,(2)数据挖掘,(3)结果表达和解释。 1.2 给出一个例子,其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能?他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗? 由于统计学基础的建立在计算机的发明和发展之前,所以常用的统计学工具包含很多可以手工实现的方法。因此,对于很多统计学家来说,1000个数据就已经是很大的了。但这个“大”对于英国大的信用卡公司每年350,000,000笔业务或A T&T每天200,000,000个长

管理制度高炉四大操作制度讲义

(管理制度)高炉四大操作 制度讲义

高炉四大操作制度讲义 高炉操作的任务: 高炉操作的任务是于已有原燃料和设备等物质条件的基础上,灵活运用壹切操作手段,调整好炉内煤气流和炉料的相对运动,使炉料和煤气流分布合理,于保证高炉顺行的同时,加快炉料的加热、仍原、熔化、造渣、脱硫、渗碳等过程,充分利用能量,获得合格生铁,达到高产、优质、低耗、长寿、高效益的最佳冶炼效果。实践证明,虽然原燃料及技术装备水平是主要的,可是,于相似的原燃料和技术装备的条件下,由于技术操作水平的差异,冶炼效果也会相差很大,所以不断提高高炉操作水平、充分发挥现有条件的潜力,是高炉工作者的壹项经常性的重要任务。 通过什么方法实现高炉操作的任务: 壹是掌握高炉冶炼的基本规律,选择合理的操作制度。二是运用各种手段对炉况的进程进行正确的判断和调节,保持炉况顺行。实践证明,选择合理的操作制度是高炉操作的基本任务,只有选择好合理的操作制度之后,才能充分发挥各种调节手段的作用。 高炉有哪几种基本操作制度: 高炉有四大基本操作制度:(1)热制度,即炉缸应具有的温度和热量水平;(2)造渣制度,即根据原料条件,产品的品种质量及冶炼对炉渣性能的要求,选择合理的炉渣成分(重点是碱度)及软熔带结构和软熔造渣过程;(3)送风制度,即于壹定冶炼条件下选择合适的鼓风参数;(4)装料制度,即对装料顺序、料批大小和料线高低的合理规定。 选择合理操作制度的根据: 高炉的强化程度、冶炼的生铁品种、原燃料质量、高炉炉型及设备情况等是选定各种合理操作制度的根据。 通过哪些手段判断炉况: 高炉顺行是达到高产、优质、低耗、长寿、高效益的必要条件。为此不是选择好了操作制度

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会(优.选)

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会 论坛君:在数据分析实践中,你遇到过这样的问题吗?你们的标准误差算对了吗?回测过程中的过度拟合问题怎 么解决?聚类分析时的极端值又该怎么处理呢?快来看今 天的文章吧,马上告诉你答案。 你们的标准误差(standarderror)算对了吗?(附程序) 大家都知道,当残余相是独立同分布(iid)时,OLS的标准误差是无偏的(unbiased),但是当残余相与观测值相关时,此标准误差就不再无偏了,需要做相应的调整。 这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授MitchellPeterson在顶级权威刊物ReviewofFinancialStudies 上发表的文章(EstimatingStandardErrorsinFinancePanelDataSets:ComparingApproaches,2009),专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。据他统计,即使是在专业刊物上发表的文章: '42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。 '剩下的58%的文章做了调整。 1.其中,34%用了Fama-MacBeth方法, 2.29%用了虚拟变量(dummyvariable), 3.7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差

做调整, 4.23%则报告了群集标准误差(clusteredstandarderror) 那么,到底哪种处理方法是正确的呢?本篇文章给出了指导意见。简单来说,在二维的面板数据里包含了'企业固定效应'(firmfixedeffect)和'时间效应'(timeeffect)。 '在只具有'企业固定效应'的面板数据中,OLS和 Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估,建议使用群集标准误差(clusteredstandarderror)。 '在只具有'时间效应'的面板数据中,建议使用Fama-MacBeth 方法。 最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改

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