預焙陽極是通過鋁電解槽煉鋁方法的核心原料,優(yōu)質(zhì)的陽極質(zhì)量是保障煉鋁品質(zhì)的關(guān)鍵。而煅燒作為陽極的第一道工序起著至關(guān)重要的作用。在傳統(tǒng)工業(yè)正處于向數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型升級的大背景下,本文旨在讓數(shù)據(jù)開口說話,實現(xiàn)真正洞悉海量陽極煅燒數(shù)據(jù)背后的意義為目標,結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘與可視化分析技術(shù),來幫助鋁廠能夠及時作出科學有效的管理決策。針對煅燒回轉(zhuǎn)窯中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行可視化分析研究,本文主要工作如下:首先,利用數(shù)據(jù)采集和集成技術(shù)采集到陽極煅燒生產(chǎn)的原始數(shù)據(jù),再利用可視化技術(shù)實現(xiàn)了回轉(zhuǎn)窯基本生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化。對更新頻度不同的數(shù)據(jù),采用不同的周期和匯總方式的方法來展示。在可視化過程中,根據(jù)業(yè)務(wù)特點設(shè)計實現(xiàn)了折線圖、盒箱圖、熱力圖、負壓圖、帕累托圖、統(tǒng)計過程控制圖以及雙參數(shù)散點圖等。其次,對原始數(shù)據(jù)進行預處理,異常點檢測后,做空缺值填補與標準化工作�；跀�(shù)據(jù)挖掘與機器學習的知識,采用XGBoost算法對煅后石油焦進行回歸預測。使用Graphviz工具對算法的建樹過程進行可視化,最后利用Matplotlib將XGBoost算法預測結(jié)果進行可視化分析。然后,研究可視化技術(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計并實現(xiàn)了基于Html+CSS+...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 預焙陽極國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 可視化分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.3 陽極煅燒可視化國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 陽極生產(chǎn)流程及煅燒工序流程
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘
        2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
        2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的流程
    2.3 XGBOOST算法及相關(guān)理論
        2.3.1 集成學習思想
        2.3.2 XGBoost算法介紹
        2.3.3 XGBoost中 CART樹的學習策略
        2.3.4 算法中樹的剪枝方法
    2.4 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
        2.4.1 可視化概念
        2.4.2 數(shù)據(jù)可視化基本流程
        2.4.3 可視化表現(xiàn)形式
        2.4.4 畫像技術(shù)及設(shè)備畫像
        2.4.5 可視化工具
    2.5 本章小結(jié)
第三章 回轉(zhuǎn)窯基本數(shù)據(jù)可視化分析
    3.1 可視化分析方法
        3.1.1 數(shù)據(jù)交互
        3.1.2 視圖分析步驟
    3.2 可視化分析模型
    3.3 多層次可視化分析任務(wù)
    3.4 煅燒工藝參數(shù)標準及其特征
    3.5 數(shù)據(jù)篩選過濾
    3.6 單參數(shù)可視化分析
    3.7 多參數(shù)可視化分析
    3.8 監(jiān)控大屏可視化分析
    3.9 本章小結(jié)
第四章 基于XGBOOST的回轉(zhuǎn)窯畫像可視化分析方法
    4.1 算法選擇
    4.2 構(gòu)建模型
        4.2.1 構(gòu)建XGBoost算法學習器
        4.2.2 建模可視化
        4.2.3 建樹可視化
        4.2.4 模型評估可視化
    4.3 回轉(zhuǎn)窯畫像設(shè)計
    4.4 回轉(zhuǎn)窯畫像可視化
    4.5 本章小結(jié)
第五章 陽極煅燒生產(chǎn)數(shù)據(jù)的可視化分析系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)需求分析
    5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計
        5.2.1 系統(tǒng)原則
        5.2.2 系統(tǒng)架構(gòu)
        5.2.3 系統(tǒng)功能
        5.2.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    5.3 系統(tǒng)E-R圖
    5.4 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
    5.5 系統(tǒng)功能模塊展示
        5.5.1 系統(tǒng)管理及配置模塊
        5.5.2 數(shù)據(jù)采集模塊
        5.5.3 數(shù)據(jù)處理模塊
        5.5.4 單參數(shù)可視化分析模塊
        5.5.5 多參數(shù)可視化分析模塊
        5.5.6 回轉(zhuǎn)窯關(guān)鍵數(shù)據(jù)展示大屏模塊
        5.5.7 算法建模及應(yīng)用模塊
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：3816814