??? 摘 要：近年來焦化工業得到了迅速發展，但就環保問題而言，焦化除塵在整個焦化過程中仍是一個不可忽視的重點問題。結合對數據挖掘技術的研究，運用分類和關聯規則，將其應用于焦化除塵工業生產中，以期能夠減少焦化工業所排放的煙塵和粉塵，達到減少大氣污染、改善環境的目的。
??? 關鍵詞：焦化；除塵；數據挖掘；分類；關聯規則
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??? 目前，在焦化工業中大量地使用了高爐，由此產生的高爐煤氣需經焦化除塵后，才能被利用。煙塵和粉塵的處理是焦化除塵的重點工序，該工序對焦化系統的要求較高，而對出焦除塵控制系統的要求更高。在焦化除塵控制系統中，以往常見的出焦除塵控制系統采用繼電器控制，而后多采用可編程控制器[1]。
??? 鋼鐵行業中排放的氣體是大氣污染中煙塵和粉塵的主要來源。據不完全統計，鋼鐵行業煙塵排放量在各行業中居第4位，粉塵排放量居第2位。出焦過程中，爐內排出的氣體以及大量含有焦粉的熱氣流同時排入空氣，形成煙塵和粉塵，從而造成污染，對人體健康和環境產生較大危害。因此，需要設計開發除塵控制系統來減少煙塵和粉塵的排放，減少對大氣的污染,改善環境。
1 PLC除塵控制系統簡介
??? 在焦爐出焦時，在煉焦爐、攔焦機導焦槽和熄焦車等處會產生大量陣發性高溫煙塵和灰塵。根據焦爐出焦的過程可知[2]，其中存在大量的環節需要手動操作才能完成出焦工序。目前，較為流行的PLC焦化出焦除塵控制系統的設計開發可有效提高出焦除塵的工序效率。其主機程序采用Modicon公司提供的DOS操作系統下的Modsoft軟件編制[3]，主要硬件包括PLC主機、各種受控閥及受控對象。系統的主要控制信號包括非常閥控制信號、通風機組控制信號、斗式提升機控制信號、刮板輸送機控制信號、脈沖閥控制信號、倉壁振動器控制信號、出焦除塵器前冷風閥信號等[1]。其中，通風機組信號控制是焦化出焦除塵控制系統中的重要組成之一，它是通過外部的輸入信號送到PLC，然后經PLC的CPU處理后，再傳遞給外圍驅動。其功能基本是通過PLC編程實現，屬于邏輯控制。
??? 在PLC焦化出焦除塵系統中，PLC的中央處理器在開始工作時，首先掃描各個輸入模塊端，將輸入端的狀態數據信息如：溫度、振動強度、滿足主電機以及其他設備運行條件的參數信號數據值等存儲到狀態寄存器中。然后當這些條件滿足且有推焦信號輸入時，中央處理器將程序指令逐條調出執行，并將正確的計算結果送到輸出寄存器，即用戶程序執行階段。當所有指令執行完畢時，進行收尾工作處理[3]。
2 數據挖掘技術[5-9]
??? 在高爐使用過程中存在大量的實時數據，但目前這些數據還未能得到有效的采集和開發利用。本文建立一個與高爐煉焦過程相關信息的關聯規則挖掘系統，通過對高爐煉焦過程中相關數據信息進行存儲和挖掘，獲得有用信息，以此提高出焦除塵的效率，減少對大氣的污染，改善環境。
2.1 分類
??? 分類是數據挖掘中的一個重要目標和任務，目的是學會一個分類模型（稱作分類器），該模型能把數據庫中的數據項映射到給定類別中。要構造分類器，需要有一個訓練樣本數據集作為輸入，即訓練集。在PLC除塵控制系統中，由于數據挖掘是從源數據集中挖掘知識的過程，這種知識也必須來自于數據源，是對源數據的過濾、抽取、壓縮以及感念提取等。
??? 將高爐煉焦過程中所出現的數據包括溫度、煙塵密度、振動強度、壓力、氣體流量等相關參數數據量進行分類匯總，并實時存儲到數據庫中，以備數據挖掘和其他相關查詢使用。
2.2關聯規則
??? 關聯規則挖掘是關聯知識發現中最常用的方法。在數據庫的知識發現中，關聯規則是描述一個事務中事件之間同時出現的規律知識模式。所謂關聯知識是反應一個事件和其他事件之間的依賴或關聯。關聯規則是形如下面的規則：“在考慮溫度和流量的情況下，相關的壓力參數也需要考慮。”用于關聯規則發現的主要對象一般是事務型數據庫，其中針對的應用則是控制參數，也稱控制參數數據。一個事務一般由以下幾個部分組成：事務處理時間、一組高爐冶煉的數據、出焦除塵過程中使用的控制參數數據。
??? 本文關聯規則發現的思路還運用了序列模式發現。高爐焦化在出焦除塵過程中，除了具有上述關聯規律，還有時間上或序列上的規律，因為很多時候，每次出焦會有不同的出焦和除塵要求。
3 數據挖掘技術的應用
??? 在對數據庫進行挖掘時，首先采用數據選取、數據表屬性一致化、數據清理和數據離散化 (數據歸約)等數據預處理技術，對要挖掘的數據進行處理，為數據挖掘做好準備。
??? PLC焦化出焦除塵系統具有報警與記錄、數據采集存貯及歷史、實時趨勢曲線、實時棒形圖等功能。在焦化出焦除塵系統中，采集存儲的數據經預處理后，數據較完整、精度較高，能更有效地進行數據挖掘。根據PLC焦化出焦除塵系統一次除塵過程包括主風機除生、反吹風機清灰和初分離器等向刮板運輸機排灰2個階段。
??? 根據以上所述的PLC焦化出焦除塵系統采集到的數據信息和報警記錄信息，數據挖掘功能模塊能迅速的對當前高爐中的狀態情況做出分析判斷，為焦爐出焦時，在煉焦爐、攔焦機導焦槽和熄焦車等處產生的大量陣發性高溫煙塵和灰塵處理做好分析，實時掌握整個工序的運作情況，以此提高出焦的質量，達到減少煙塵和粉塵，凈化排氣的目的。主要功能示意圖如圖1所示。
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4 數據挖掘的意義
??? 以DBM (DataBase Management)存在為基礎的DM和DPT與數據庫的互聯技術正成為世界計算機領域研究的熱點，基于DM和DPT的研究正成為MIS研究的主流[5-9]。在MIS領域里，DB和DPT是幫助我們提高分析判斷能力以及決策能力的重要工具，也是計算機應用領域內重要的創新之一。
??? 現在，將數據挖掘技術應用到焦化工業生產方面的技術還處于初期階段。緊密結合焦化工業生產的需求，重點針對在焦化出焦除塵建設過程中，如何實時有效地挖掘從焦化現場采集的最新數據，指導出焦除塵工序的高效運作，是數據挖掘技術在這一領域的一個重要應用。
??? 將海量數據快速有效地處理，是數據挖掘技術面臨的主要問題。在研究數據挖掘技術的過程中，應以實際的應用為目標，例如焦化現場的硬件設備性能以及溫度、煙塵密度、振動強度、壓力、氣體流量等相關數據獲取的有效性、實時性。對數據進行分類匯總，并實時存儲到數據庫中進行數據挖掘是整個系統的關鍵所在。
??? 數據挖掘技術在焦化除塵中的應用研究為提高出焦質量、減少煙塵和粉塵排放、建設節約型工業提供了一種新的嘗試方法。同時，提高了PLC焦化出焦除塵系統的抗干擾能力和運行穩定性，改進生產，節約資金和維護費用。
參考文獻
[1]? 勞有蘭,曾文波,寧常紅,等.基于PLC焦化出焦除塵控制系統的設計. 廣西工學院學報, 2005, 16(3).
[2]? 葉清, 趙守庭. PI-C在焦爐出焦除塵控制系統中的應用[J]. 基礎自動化, 2000(2): 39-41.
[3]? 舒世則, 王紅玉, 常士忠, 等. PLC控制在焦爐出焦除塵系統中的應用. 河南冶金, 2001(5).
[4]? 范明, 孟小峰. 數據挖掘概念與技術[M]．北京：機械工業出版社，2001.
[5]? 康曉東. 基于數據倉庫的數據挖掘技術[M]. 北京: 機械工業出版社, 2004.
[6]? 范明, 范宏建. 數據挖掘導論[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2006.
[7]? HAN Jia Wei, KAMBER M.Data Mining Concepts and Techniques[M]. China Machine Press, 2005.
[8]? LECH Polkowski, SHUSAKU Tsumoto,TSAU Y. Lin.Rough Set Method and Applicaions: New Deverlopments in Knowledge Discovery in Information Systems.Physica-Verlag,2000,56: 649-681.
[9]? 李萌. 基于粗集理論的數據挖掘的數據預處理研究[D]. 武漢:華中科技大學, 2004.