基于Spark的水泥厂煤耗特性分析与实时诊断

针对国内水泥厂煤耗较高、数据利用率低的问题,对大数据、数据挖掘技术应用于水泥厂煤耗管控进行了研究。搭建大数据计算平台,使用Spark计算引擎采集并清洗水泥厂生产设备的过往稳态数据,建立了煤耗特性的数学模型;研究实时诊断算法并运行于大数据计算平台上;对实时采集生产设备的运行参数进行计算,得出各运行参数当前的数值,并进行数据可视化,指导水泥厂改良将会造成能耗偏差的异常参数,以降低煤耗、改善生产。