1、,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,1,降低三期煉焦電耗,廠 明,部：煉鐵廠 星：陳賢順,黑帶大師：汪國俊,黑,帶：曹銀平,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,2,項目背景 1.項目背景 在煉焦公用設施消耗中，煉焦電耗占48%。從焦爐用電的狀況來看， 2005年煉焦分廠用電單耗為49.36KWh/t-c，其中三煉焦的用電單耗為 50.1KWh，分別比一、二期高2.6KWh和0.9KWh。針對三期煉焦電耗偏 高的實際情況，有必要系統(tǒng)分析三煉焦電耗的構成，尋找有效的控制 方案,以降低三煉焦電耗指標。 2 主要改善指標及目標 降低三煉焦電耗，年平均噸焦用電單耗達到49.0 Kwh/t-

2、c以下，上 限不超過50.0 Kwh/t-c。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,3,解如下：,S 供應商 原料 化工 能源部,I 輸入 配合煤 SOP 燃料 水電汽,P 過程 煉焦 控制,O 輸出 焦 炭 荒煤氣 中壓蒸汽,C 客戶 高爐 化工 能源部,煤配合,稱量,裝煤,加熱,干餾,推焦,熄焦,篩分,除了主作業(yè)線之外，還有除塵系統(tǒng)、清循環(huán)水系統(tǒng)、污循環(huán)水系統(tǒng)及壓 縮空氣系統(tǒng)，這些系統(tǒng)也消耗一定電量。,D MAIC 1. 流程分析 1.1 宏觀流程圖 根據(jù)三煉焦生產(chǎn)實際流程情況，按照SIPOC流程將三煉焦主生產(chǎn)線分,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,4,D MAIC 三煉焦有

3、運轉電機近250臺，額定功率達22000kw（不含照明及 空調設備）。 從管理區(qū)域而言，三煉焦用電主要有焦爐區(qū)域、干熄 焦區(qū)域、煤焦處理區(qū)域、成型煤區(qū)域及水處理區(qū)域等。各區(qū)域月用 電量主要是在能中每月提供的三煉焦總電耗基礎上，根據(jù)經(jīng)驗公式 進行劃分，從而得出各區(qū)域的用電量；區(qū)域用電量劃分的經(jīng)驗公式 是根據(jù)設備點檢于2000年抄錄的8塊電表上讀數(shù)計算而成。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,5,D MAIC 1.2 流程職能分布圖 粗焦,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,6,D MAIC 1.3 流程增值性分析 從流程的增值性分析可以看出:干餾過程及焦炭輸送和篩分是直接為客戶 增

4、值的，其它工藝過程都是為運作增值,但是整個煉焦過程中能源介質的消耗 都是非增值的，公用設施消耗中，其中用電消耗占60.4%，應盡量控制。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,7,D MAIC 2. 快盈機會的確定 通過對現(xiàn)狀流程圖分析，結合目前三煉焦生產(chǎn)實際操作情況，找出 了2項快盈機會： 快贏機會1:改進推焦車放余焦作業(yè) 空余焦斗的擺放由汽大拖車運至焦爐機側，擺放在固定的區(qū)域內，如圖1所 示，但在該區(qū)域內的擺放卻無固定規(guī)律。,焦 爐,焦 爐,焦 爐,焦 爐,端臺,中間臺,中間臺,中間臺,端臺,機側平臺,機側平臺,擺放余焦斗區(qū)域,推 焦,車,在固定的余焦斗區(qū)域再設定固定的擺放地點，并與相

5、應爐號對齊。具體是余焦 斗的擺放位置分別為焦爐炭化室的29#、50-51#中間臺、79#、100-101#中間臺、 129#、150-151#中間臺、179#及200#外側端臺等8個位置，該些位置對應的推焦 爐號分別為25#、50#、75#、100#、125#、150#、175#及200#。設定好之后，再 于地面上注明該處即為余焦斗擺放位置，便于汽大司機擺放空余焦斗操作。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,8,D MAIC 快贏機會2:改變煤焦處理交接班時設備作業(yè)狀態(tài) 煤焦處理中控交接班，一般都在皮帶系統(tǒng)處于停機狀態(tài)下進行。接班人員 如在接班時向煤塔或高爐焦槽供料，需得重新啟動皮帶系統(tǒng)

6、，這種接班方式不 僅增加了皮帶系統(tǒng)頻繁啟動次數(shù)，同時增加了系統(tǒng)空轉時間。 通過打破班與班之間界限，嚴格以煤塔料位及高爐焦槽料位控制交接班時 的皮帶系統(tǒng)運轉狀態(tài)。三期煤焦處理（含成型煤系統(tǒng)）系統(tǒng)相應電機功率為 8861kw，這種交接班方式下，平均每天減少皮帶系統(tǒng)啟動次數(shù)1次，忽略系統(tǒng) 啟動時電機用電損耗，僅減少系統(tǒng)空載時間約為0.5h，相應降低用電量為 1200kwh（已考慮額定功率與實際運行功率之間的差異）。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,9,DM AIC 1.業(yè)務運作目標分解 按照作業(yè)區(qū)域和電度儀表配置情況，將三煉焦用電運作目標分解如 下圖所示。,3CO總電耗,焦爐區(qū)域用電,煤焦

7、處理,焦爐四大車 焦爐除塵,成型煤用電,焦爐交換機,焦爐空壓機,高壓氨水泵,CDQ用電,強制循環(huán)泵 CDQ除塵,CDQ空壓機,排灰系統(tǒng),循環(huán)風機 吊車及牽引,鍋爐給水泵,除氧給水泵,煤處理皮帶 系統(tǒng) 焦處理皮帶 系統(tǒng),成型機系統(tǒng),煤處理除塵,系統(tǒng) 二次粉碎機,焦炭篩分,系統(tǒng),焦爐檢修用電,三期照明用電,成型煤除塵 系統(tǒng),成型煤皮帶 系統(tǒng) 煤焦空壓機,水處理系統(tǒng),清循環(huán)泵 污循環(huán)泵,冷卻風機,Percent,C2,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,10,由上圖可以看出，盡管CDQ、焦爐和煤焦等區(qū)域電耗已占整個消耗的 80.2，但因煤焦（16.1%)和成型煤(15.0%)兩區(qū)域電耗比較接近

8、，所以確 定本項目主要研究對象是CDQ、焦爐、煤焦和成型煤四部分。,Other 477 4.9 100.0,3CXM 1467 15.0 95.1,3MJ 1578 16.1 80.2,JIAOLU 3082 31.4 64.1,3CDQ 3196 32.6 32.6,10000 8000 6000 4000 2000,0 C1 Count Percent Cum %,100 80 60 40 20,0,DM AIC 2.電能消耗排列圖分析 電能消耗柏拉圖,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,11,DM AIC 3. 因果矩陣分析 3.1 IPO指標分析 （1）焦爐電耗IPO指標分析,C

9、opyright ,寶鋼股份 版權所有,12,DM AIC （2）CDQ電耗IPO指標分析,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,13,DM AIC （3）煤焦處理電耗IPO指標分析 （4）成型煤電耗IPO指標分析,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,14,DM AIC 3.2 因果矩陣表 （1）焦爐電耗因果矩陣表,0無相關,1輸入對輸出只有輕微影響,3輸入對輸出有一定影響,9輸入對輸出有直接顯著影響.,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,15,DM AIC 焦爐電耗因果矩陣表分析 從焦爐電耗因果矩陣圖分析可以看出，焦爐日出爐數(shù)(X11)、導焦除塵 高速運轉時間(X19)及四大

10、車日移動距離(X113)等對焦爐電耗影響最大。雖 然其它因素對于焦爐電耗也有影響，但根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗，這些因素其中有些 調節(jié)余量有限，或現(xiàn)有手段無法進行控制，或有些屬于非常作業(yè)狀態(tài)，故 不考慮這些因素對焦爐電耗的影響。 綜合以上分析，結合專家及大師的意見，對焦爐電耗，我們選擇焦爐 日出爐數(shù)(X11)、導焦除塵高速運轉時間(X19)及四大車日移動距離(X113)進 行初步的數(shù)據(jù)分析。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,16,DM AIC （2）CDQ電耗因果矩陣表,從CDQ電耗因果矩陣圖分析可以看出，焦爐日出爐數(shù)(X11)、日平均風料比(X22)、 日平均循環(huán)風量（X23）及干熄爐作業(yè)臺數(shù)(

11、X210)等對干熄焦電耗影響最大。結合專 家及大師的意見，對干熄焦電耗，我們選擇該四項因素進行初步的數(shù)據(jù)分析。,0無相關,1輸入對輸出只有輕微影響,3輸入對輸出有一定影響,9輸入對輸出有直接顯著影響.,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,17,DM AIC （3）煤焦處理電耗因果矩陣表,0無相關,1輸入對輸出只有輕微影響,3輸入對輸出有一定影響,9輸入對輸出有直接顯著影響.,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,18,DM AIC 煤焦處理電耗因果矩陣表分析 從煤焦處理電耗因果矩陣圖分析可以看出，配合煤單位小時輸送量 （X31）和煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間（X32）對煤焦處理電耗影響最大

12、。從 工藝角度，焦處理皮帶系統(tǒng)運轉時間（X36）和焦炭輸送量（X35）對煤焦 處理電耗影響也較大，只是二因素是主要由下道工序用焦量及焦庫槽位決 定，難以控制，所以未作為關鍵因素。結合專家及大師的意見，對煤焦處理 電耗，我們選擇配合煤日輸送量（X31）和煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間（X32） 兩項因素進行初步的數(shù)據(jù)分析。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,19,DM AIC （4）成型煤電耗因果矩陣表,0無相關,1輸入對輸出只有輕微影響,3輸入對輸出有一定影響,9輸入對輸出有直接顯著影響.,從成型煤電耗因果矩陣圖分析可以看出，成型機系統(tǒng)運轉時間（X47）、成型 輥間距（X44）和成型輥反力（X

13、49）對成型煤電耗影響顯著。其它各項指標設定值 調整余地較小，所以結合專家及大師的意見，對成型煤電耗，我們選擇X11、X44和 X49三項因素進行初步的數(shù)據(jù)分析。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,20,DM AIC 4. 數(shù)據(jù)測量計劃 05年對焦爐定修及CDQ年修作了較大調整，一是焦爐定修由原來 的1次/月改為1次/4月，二是CDQ年修4爐/年，改為1爐年修/年加3爐 年檢/年，吊車年修由2臺/年改為2臺/3年，管理制度的調整使05年三 煉焦電耗與前幾年缺少可比性，故只收集05年12個月度的數(shù)據(jù)。,Sample Mean,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,21,Sample

14、2005年4月份，5#導焦除塵非計劃停機，導致電耗偏低，為異常 點剔除。將2005年1月至2005年12月三煉焦的月均噸焦電耗共11個數(shù) 據(jù)作單值控制圖，從圖中可以看出，噸焦電耗均值為50.36，控制點 均在控制范圍內。,11,10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,53 52 51 50 49 48 47,UCL=53.380 _ X=50.364 LCL=47.348,DM AIC 5、過程穩(wěn)定性分析 Xbar Chart of 05N DIANHAO 54,Percent,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,22,DM AIC,53,52,51,50,49,Median,Mean

15、,52.0,51.5,51.0,50.5,50.0,49.5,49.0,Minimum 1st Quartile Median 3rd Quartile Maximum,48.944 49.308 49.856 52.036 53.000,95% Confidence Interval for Mean,49.422,A nderson-Darling Normality Test A-Squared 0.63,51.306,95% Confidence Interval for Median,49.280,52.036,95% Confidence Interval for StDev 0.

16、980 2.460,P-Value Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N,0.075 50.364 1.402 1.966 0.869043 -0.636887 11,95% Confidence Intervals,Summary for 05N DIANHAO,05Y DIANH,54,53,52,51,50,49,48,47,99 95 90 80,70 60 50 40,30,20,10,5,1,50.36 1.402 11 0.939 0.100,Mean StDev N RJ P-Value,Probability Plot of 05Y

17、DIANH Normal,RYAN-JOINET檢驗 由上圖可以看出，P值0.05，所以符合正態(tài)性要求。 需要說明的是,因數(shù)據(jù)量較少,所以過程穩(wěn)定性分析存有納偽現(xiàn)象的可 能。為提高過程分析及控制精度,要進一步收集電耗數(shù)據(jù)。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,23,53,52,51,50,49,48,47,Process Data,LSL Target USL Sample M ean Sample?N StDev (Within) StDev (O v erall),* * 49.00000 50.36402 11 1.00531 1.43741,O bserv ed Performa

18、nce,PPM ?U SL PPM ?Total,* 818181.82 818181.82,Exp. Within P erformance,PPM ?U SL PPM ?Total,* 912579.68 912579.68,E xp. O v erall Performance,P PM ?U SL P PM ?Total,* 828674.57 828674.57,W ithin,O verall Potential (Within) C apability Z.Bench -1.36 Z.LSL * Z.U S L -1.36 C pk -0.45 C C pk -0.45 O v

19、erall C apability Z.Bench -0.95 Z.LSL * Z.U S L -0.95 P pk -0.32 C pm *,DM AIC 6. 西格瑪水平及過程能力分析 Process Capability of 05N DIANHAO USL,由上述分析可知，三煉焦電耗的短期西格瑪水平為-1.36, 短期過程能力指數(shù) (Cpk)為-0.45，需改進。 因歷史樣本數(shù)據(jù)太少，為便于項目精度控制，定于從4月7日-5月31日，對關 鍵設備用電量進行跟蹤。 三煉焦電能消耗計量裝置為三相四線有功電能表，準確等級為1.5級，按照 JJG307-1988標準每2年校驗一次，因此符合標準，

20、測量數(shù)據(jù)準確可信。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,24,DMA IC 1. 數(shù)據(jù)收集計劃 分析階段數(shù)據(jù)收集項目 從工藝角度及根據(jù)專家觀點，四大車的日移動距離這一因素對 焦爐用電有重要影響，日移距離越大，電耗就越多，但該因素數(shù)據(jù)無 法收集。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,25,DMA IC 數(shù)據(jù)收集轉換方式說明 v 各區(qū)域用電情況以該區(qū)域用電設備用電量大小來表示。 v 導焦除塵高速運轉時間（小時） N = （控制室顯示推焦時間-推焦桿壓縮焦餅時間）+56 /3600 i=1 注：56秒為推焦桿從”定位置”開始起動推焦至”格子后退可能”燈亮時間, N為日 出爐數(shù) v 煤處理

21、皮帶系統(tǒng)轉時間 = 各臺粉碎機運轉時間總和 / 2 v 成型機系統(tǒng)運轉時間 = 煤處理皮帶系統(tǒng)轉時間,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,26,DMA IC 2 . 三煉焦用電量初步驗證計劃,Percent,Count,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,27,Other 1 2.6 100.0,235 3 7.9 97.4,240 34 89.5 89.5,40 30,10,0 出爐數(shù) Count Percent Cum %,100 80,60 20 40,20,0,DMA IC 3. 數(shù)據(jù)分層分析 三期焦爐的日出爐數(shù)有180、200、220、235及240、250幾種。因250

22、爐/ 日為科研項目試驗參數(shù)，屬于非常規(guī)作業(yè)狀態(tài)，在06年4月7日至5月31日期 間，剔除250爐/日因素，用帕拉圖對該因素進行分析。 Pareto Chart of 出 爐 數(shù),在該期間內，出爐數(shù)為240爐/日占89.5%，所以本項目僅對240爐/日作 業(yè)爐數(shù)進行分析。,Individual Value,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,28,34,31,28,25,22,19,16,13,10,7,4,1,52 51 50 49 48 47,UCL=52.135 _ X=49.561 LCL=46.987,DMA IC 4、過程穩(wěn)定性分析 針對焦爐120%開工率下過程穩(wěn)定性分析結果如

23、下 I Chart of 120%kgl,Observation 數(shù)據(jù)轉換說明: v 日噸焦電耗 = 日用電量/日焦炭產(chǎn)量 v 日焦炭產(chǎn)量 = 日裝煤量0.742,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,29,51,50,49,48,Mean Median,49.9,49.8,49.7,49.6,49.5,49.4,49.3,3rd Quartile Maximum,50.062 50.997,95% Confidence Interval for Mean,49.303,49.820,95% Confidence Interval for Median,49.280,49.841,95%

24、Confidence Interval for StDev,0.597,0.975,A-Squared P-Value Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N Minimum 1st Quartile Median,0.11 0.992 49.561 0.740 0.548 -0.343344 0.539073 34 47.524 49.097 49.585,95% Confidence Intervals,DMA IC Summary for 120%kgl Anderson-Darling Normality Test,由上圖可以看出，P值0.05，

25、所以符合正態(tài)性要求。 最小樣本量確定：按照n=(1.96S/)2確定，取2006年4月7日-5月31日 120%開工率下的數(shù)據(jù)，分析出S等于0.74, =1.36/5,則最小樣本量為28， 現(xiàn)取n 為34。,焦爐綜合,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,30,DMA IC 5. 根本原因驗證 5.1 影響焦爐用電量的因素與焦爐用電量的相關性分析 在出爐數(shù)為240爐/日生產(chǎn)下，焦爐用電量的影響因素主要是除塵風 機高速運轉時間及四大車移動距離。除塵風機高速運轉時間與焦爐日用 電量之間Fitted Line Plot圖如下：,12.5,11.0 11.5 12.0 除塵風機高速運轉時間,10.

26、5,9.5,9.0,8.5,8.0 7.5,S R-Sq R-Sq(adj),0.265554 74.2% 73.4%,Fitted Line Plot 焦爐綜合 = - 5.561 + 1.225 除塵風機高速運轉時間,The regression equation is 焦爐綜合 = - 5.561 + 1.225 除塵風機高速運轉時間,S = 0.265554,R-Sq = 74.2%,R-Sq(adj) = 73.4%,Analysis of Variance,P 0.000,MS F 6.48286 91.93 0.07052,Source Regression Error Tota

27、l,DF 1 32 33,SS 6.48286 2.25660 8.7394,P值0.05,相,關性顯著,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,31,0.50,0.25,0.00,-0.25,-0.50,1,9.5,9.0,8.5,8.0,7.5,0.50 0.25 0.00 -0.25,-0.50,Residual,0.4,0.2,0.0,-0.2,-0.4,8 6 4 2,0,Observation Order,30,25,20,15,10,5,1,-0.50,Normal Probability Plot of

28、the Residuals 99 90 50 10,Residuals Versus the Fitted Values,Residual Histogram of the Residuals,Fitted Value Residuals Versus the Order of the Data 0.50 0.25 0.00 -0.25,DMA IC 導焦除塵高速運轉時間與焦爐日用電量的相關性分析殘差分析 Residual Plots for 焦爐 綜 合,從上述回歸分析可以看出，導焦除塵高速運轉時間與焦爐日用電量的P小于 0.05，相關性回歸顯著，且二者為正相關。 從殘差圖可以看到，殘差服從

29、正態(tài)分布，說明本回歸分析可行。,IndividualValue,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,32,Observation 可見，在120%開工率下，1月-3月三期焦爐導焦除塵高速運轉時間平均達到11.36 小時，其中高速待機時間達到了7.63小時。 取導焦除塵有效高速運轉率 = 導焦除塵有效高速運轉時間/導焦除塵高速運轉總 時間。則導焦除塵有效高速運轉率 =3.73/11.36100% = 32.8% 。,50,45,40,35,30,25,20,15,10,5,14 13 12 11,UCL=14.290 _ X=11.364,10 9 LCL=8.437 8,DMA IC 導

30、焦除塵風機高速運轉時間所處于的水平分析 導焦除塵主要用于收集推焦過程產(chǎn)生的粉塵，而在240爐/日生產(chǎn)中， 推焦時間 = 24056秒/3600 = 3.73(小時） 對1月-3月三期焦爐120%開工率下，導焦除塵高速運轉時間作X bar分析圖 I Chart of 導集高速時間 15,CDQ用電,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,33,DMA IC 5.2 影響CDQ用電量的因素與CDQ用電量的相關性分析 在出爐數(shù)一定的情況下，風料比與循環(huán)風量具有很強的相關性（風料比=循環(huán) 風量/排焦量），所以在風料比與循環(huán)風量之間，我們僅立足于分析風料比對干熄 焦用電量的影響。 （1）CDQ風料比對

31、CDQ用電量的影響分析,2.2,2.1,2.0 風料比,1.9,1.8,8.00,7.75,7.50,7.25,7.00,S R-Sq R-Sq(adj),0.114386 73.6% 72.8%,Fitted Line Plot CDQ用電 = 1.780 + 2.887 風料比,Regression Analysis: CDQ用電 versus 風料比,The regression equation is CDQ用電 = 1.780 + 2.887 風料比,S = 0.114386,R-Sq = 73.6%,R-Sq(adj) = 72.8%,Analysis of Variance,So

32、urce Regression,DF 1,SS 1.16582,MS 1.16582,F 89.10,P 0.000,0.01308,Error Total,32 33,0.41869 1.58451,P值0.05,相 關性顯著,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,34,0.30,0.15,0.00,-0.15,1 -0.30,8.00,7.75,7.50,7.25,7.00,0.2 0.0 -0.2,Residual,0.2,0.1,0.0,-0.1,-0.2,8 6 4 2,0,Observation Order

33、,30,25,20,15,10,5,1,Normal Probability Plot of the Residuals 99 90 50 10,Residuals Versus the Fitted Values,Residual Histogram of the Residuals,Fitted Value Residuals Versus the Order of the Data 0.2 0.0 -0.2,DMA IC CDQ風料比與CDQ日用電量的相關性分析殘差分析 Residual Plots for CDQ用電,從上述回歸分析可以看出，CDQ風料比與CDQ日用電量的P小于0.05

34、，相 關性回歸顯著，且二者為正相關。 從殘差圖可以看到，殘差服從正態(tài)分布，說明本回歸分析可行。,Percent,Percent,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,35,DMA IC （2）焦爐240爐/日時三臺干熄爐作業(yè)與四臺干熄爐作業(yè)用電情況分析 背景：3臺干熄爐作業(yè)比4臺使用電機設備少； 4臺干熄爐作業(yè)比3臺爐況好，使用風料比低。 所以需對240爐/日條件下的三臺干熄爐作業(yè)與四臺干熄爐作業(yè)用電情況進行分析 v 進行正態(tài)性檢驗,4臺CDQ作業(yè),90000,85000,80000,75000,70000,99 95 90,80 70 60 50 40 30 20 10 5,1,7835

35、5 3571 23 0.428 0.286,Mean StDev N AD P-Value,Probability Plot of 4臺CDQ作業(yè) Normal,3臺CDQ作業(yè),70000,65000,60000,55000,99 95 90,80 70 60 50 40 30 20 10 5,1 50000,61457 3869 23 0.655 0.076,Mean StDev N AD P-Value,Probability Plot of 3臺CDQ作業(yè) Normal,從上圖中可見二者P值均 0.05，二樣本均服從正態(tài)分布。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,36,3臺CDQ作

36、業(yè),4臺CDQ作業(yè),6000,5500,5000,4500,4000,3500,3000,2500,95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs 4臺CDQ作業(yè) 3臺CDQ作業(yè),90000,85000,80000,75000,70000,65000,60000,55000,0.532,Test Statistic,0.85,P-Value,0.710,Levenes Test,Test Statistic,0.40,P-Value,DMA IC v 二樣本的方差齊性檢驗 Test for Equal Variances for 4臺CDQ作業(yè),

37、3臺CDQ作業(yè) F-Test,Data 因二者均服從正態(tài)分布，從上圖中F-檢驗，可見P=0.7100.05,所以以95% 置信度認為2樣本代表的總體方差無顯著差異。,Data,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,37,Two-sample T for 4臺CDQ作業(yè) vs 3臺CDQ作業(yè),N,Mean,StDev,SE Mean,4臺CDQ作業(yè) 3臺CDQ作業(yè),23 23,78355 61457,3571 3869,745 807,Difference = mu (4臺CDQ作業(yè)) - mu (3臺CDQ作業(yè)) Estimate for difference: 16898.5,95% C

38、I for difference: (14685.9, 19111.0),3臺 CDQ作業(yè),4臺 CDQ作業(yè),90000 85000,80000,75000 70000,65000 60000 55000,DMA IC v 二樣本的 t 檢驗 Two-Sample T-Test and CI: 4臺CDQ作業(yè), 3臺CDQ作業(yè) Boxplot of 4臺 CDQ作 業(yè) , 3臺 CDQ作 業(yè),T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 15.39 P-Value = 0.000 DF = 44 Both use Pooled StDev = 3

39、722.9608 通過 t 檢驗，可見3臺干熄爐作業(yè)和4臺干熄爐作業(yè)存在顯著差異，且使用3臺 干熄爐作業(yè)比使用4臺干熄爐作業(yè)要明顯省電。,煤焦用電,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,38,DMA IC 5. 3 影響煤焦用電量的各因素及其相關性分析 在出爐數(shù)為240爐/日生產(chǎn)下，煤焦處理用電量的影響因素主要是皮帶系統(tǒng)運 轉時間及單位時間輸送量。 （1）皮帶系統(tǒng)運轉時間與煤焦用電量相關性分析,20,18,16,14,12,10,6.0,5.5,5.0,4.5,S R-Sq R-Sq(adj),0.153218 85.6% 85.1%,Fitted Line Plot 煤焦用電 = 2.4

40、42 + 0.1993 運轉時間推算,RegressionAnalysis: 煤焦用電 versus 運轉時間,The regression equation is 煤焦用電 = 2.442 + 0.1993 運轉時間推算,S = 0.153218,R-Sq = 85.6%,R-Sq(adj) = 85.1%,Analysis of Variance,Source,DF,SS,MS,F,P,189.67 0.000,Regression 1 Error 32,4.45272 0.75123,4.45272 0.02348,Total,33,5.20395,運轉時間推算 P0.05，相 關性顯著

41、,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,39,0.4,0.2,0.0,-0.2,1 -0.4,6.0,5.5,5.0,4.5,0.2 0.0 -0.2,-0.4,Residual,0.3,0.2,0.1,0.0,-0.1,-0.2,-0.3,3.0 1.5,0.0,Observation Order,30,25,20,15,10,5,1,6.0 0.2 4.5,0.0 -0.2,-0.4,Normal Probability Plot of the Residuals 99 90 50 10,Residuals Ver

42、sus the Fitted Values,Residual Histogram of the Residuals,Fitted Value Residuals Versus the Order of the Data,DMA IC 皮帶系統(tǒng)運轉時間與煤焦用電量相關性分析殘差分析 Residual Plots for 煤焦用電,從上述回歸分析可以看出，煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間與煤焦處理日用電量的 P值小于0.05，相關性回歸顯著，且二者為正相關。 從殘差圖可以看到，殘差服從正態(tài)分布，說明本回歸分析可行。,IndividualValue,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,40,DMA IC

43、 （2） 配合煤單位小時輸送量的分析 因一定焦爐出爐數(shù)下，煤處理皮帶系統(tǒng)單位小時輸送量與日運轉時間具有較 強的相關性（單位小時輸送量=焦爐日用煤量/日運轉時間），所以皮帶系統(tǒng)單位 小時輸送量對煤處理用電量的影響程度無需作進一步驗證。 現(xiàn)對皮帶系統(tǒng)單位小時輸送量（輸送能力）的水平進行分析。1月-3月份煤處 理皮帶單位小時輸送煤量作X bar圖。,該段時間煤處理皮帶單位小,時輸送煤量平均僅達到498.1 t/h （濕基），遠未達到600 t/h的設 計輸送能力。,Observation 煤處理皮帶系統(tǒng)輸送能力是受成型機臺時生產(chǎn)能力所限制： 單位小時煤處理皮帶系統(tǒng)輸送量 = 成型機臺時產(chǎn)量/型煤配入

44、比例 目前三期焦爐型煤配入比例為15% ，成型煤生產(chǎn)能力約70t/h（干基，濕基量約為75-76t/h）。,90,81,72,63,54,45,36,27,18,9,1,510 505 500,UCL=508.16 _ X=498.10,495 490 LCL=488.05,1,I Chart of 煤處理輸送能力,成型煤用電,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,41,DMA IC,5.4,影響成型煤用電的各因素分析,成型煤用電量的影響因素主要是成型機系統(tǒng)運轉時間及成型輥間隙和反作用 力。 （1）成型機系統(tǒng)運轉時間對成型煤用電的影響分析 成型機系統(tǒng)運轉時間與成型煤日用電量之間Fitted

45、 Line Plot圖如下：,20,18,16,14 運轉時間,12,10,5.5,5.0,4.5,4.0,S,R-Sq R-Sq(adj),81.4% 80.8%,Regression 95% CI 95% PI 0.101434,Fitted Line Plot 成型煤用電 = 2.944 + 0.1173 運轉時間,The regression equation is 成型煤用電 = 2.944 + 0.1173 運轉時間,R-Sq = 81.4%,R-Sq(adj) = 80.8%,RegressionAnalysis: 成型煤用電 versus 運轉時間,S= 0.101434,An

46、alysis of Variance,Source,DF,SS,MS,F,P,Regression 1,1.43883,1.43883 139.84 0.000,Error,32,0.32925 0.01029,Total,33,1.76808,P0.05 顯著相關,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,42,0.30,0.15,0.00,-0.15,1 -0.30,5.00,4.75,4.50,4.25,0.30 0.15 0.00 -0.15,-0.30 4.00,Residual,0.2,0.1,0.0,-0.1

47、,-0.2,16 12 8 4,0,Observation Order,30,25,20,15,10,5,1,-0.30,Normal Probability Plot of the Residuals 99 90 50 10,Residuals Versus the Fitted Values,Residual Histogram of the Residuals,Fitted Value Residuals Versus the Order of the Data 0.30 0.15 0.00 -0.15,DMA IC 成型機系統(tǒng)運轉時間與成型煤用電相關性分析殘差分析 Residual P

48、lots for 成型煤用電,從上述回歸分析可以看出，成型機系統(tǒng)運轉時間與成型煤日用電量的P小 于0.05，相關性回歸顯著，且二者為正相關。 從殘差圖可以看到，殘差服從正態(tài)分布，說明本回歸分析可行。,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,43,成型機臺 時產(chǎn)量X50,配合煤單位 小時輸送量,煤處理皮帶系 統(tǒng)運轉時間,系統(tǒng)日啟 動次數(shù)X51,DMA IC 成型機系統(tǒng)日運轉時間、成型機臺時產(chǎn)量與配合煤單位小時輸送量、 煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間之間存在相互關聯(lián)的關系，其關系如下： v 成型機系統(tǒng)日運轉時間 = 煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間 v 煤處理皮帶系統(tǒng)運轉時間 = 焦爐日需配合煤量/配合煤單位小時

49、輸送量 v 配合煤單位小時輸送量 = 成型機臺時產(chǎn)量/0.15 成型機系統(tǒng) 日運轉時間 煤處理及成,型煤用電量,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,44,DMA IC （2）成型輥間隙及反作用力對成型煤用電的影響分析 影響成型機用電量的因素有成型輥間隙及反作用力，在生產(chǎn)中成型輥間隙設 定為2-8mm、成型輥反作用力設定為0.5-2t/cm均認為正常。 成型輥間隙及反作用力的調整不僅對成型機用電量有影響，同時還將影響成 型煤的壓潰強度。 現(xiàn)場調試中，成型機電流統(tǒng)計比用電量統(tǒng)計更方便，且反映更靈敏。因為成 型機運行中，存在W=UIt的關系，所以試驗過程中響應變量統(tǒng)計以成型機運轉 電流代替成型

50、機用電量。 v 統(tǒng)計方法： 響應變量：成型機運轉電流（Current） - 越低越好。 成型煤壓潰強度（Strength）- 越高越好 因子水平：,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,45,DMA IC 根據(jù)22及中心點設置數(shù)為3、復制數(shù)為2制定試驗方案。方案及輸出結果如 下表.,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,46,DMA IC 第一步：擬合選定模型 成型機運轉電流Session Window輸出結果,Factorial Fit: CURRENT versus DISTANCE, PRESS,Estimated Effects and Coefficients for CUR

51、RENT (codedunits),Term,Effect,Coef SE Coef,T,P,Constant,79.94,0.9331,85.67 0.000,DISTANCE PRESS,-32.12 23.38,-16.06 0.9331 11.69 0.9331,-17.21 0.000 12.53 0.007,DISTANCE*PRESS,8.37,4.19,0.9331,4.49 0.004,Ct Pt,-27.60,1.7867 -15.45 0.000,S = 2.63918,R-Sq = 99.16%,R-Sq(adj) = 98.61%,Analysis of Varian

52、ce for CURRENT (coded units) Source DF Seq SS Adj SS,Adj MS,F,P,226.61 0.012 20.14 0.004 238.69 0.000,Main Effects 2-Way Interactions Curvature Residual Error,2 1 1 6,3156.81 3156.81 140.28 140.28 1662.52 1662.52 41.79 41.79,1578.41 140.28 1662.52 6.97,41.79,6.97,Pure Error Total,6 41.79 10 5001.41,

53、Estimated Coefficients for CURRENT using data in uncoded units,Term,Coef,Constant,98.8611,DISTANCE,-7.68056,PRESS,6.27778,DISTANCE*PRESS Ct Pt,1.86111 -27.6042, 看ANOVA表中的總效果, 看ANOVA表中的失擬現(xiàn)象,試驗選擇了全模型，所以無失擬現(xiàn)象 看ANOVA表中的彎曲項 主效應P值 0.05，有彎曲；, 考察相關系數(shù)及方差 R-sq、R-sq(adj)、s及s2 均較好,主效應P值 0.05，顯著；二階的P值,0.05，顯著；,因

54、此，成型輥間隙、成型輥反力及二階交互作用均顯著,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,47,DMA IC 成型煤壓饋強度Session Window輸出結果,Estimated Effects and Coefficients for STRENGTH (coded units),Term,Effect,Coef,SE Coef,T,P,Constant,83.875,0.4222,198.66 0.000,DISTANCE,-2.950 -1.475,0.4222,-3.49,0.013,PRESS 0.700 0.350 DISTANCE*PRESS 3.300 1.650 Ct Pt

55、 5.792,0.4222 0.4222 0.8085,0.83 3.91 7.16,0.439 0.008 0.000,S = 1.19420,R-Sq = 92.98%,R-Sq(adj) = 88.30%,Analysis of Variance for STRENGTH (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS,F,P,6.45 0.032 15.27 0.008 51.32 0.000,Main Effects 2-Way Interactions Curvature Residual Error,2 1 1 6,18.385 21.7

56、80 73.186 8.557,18.3850 21.7800 73.1856 8.5567,9.193 21.780 73.186 1.426,8.5567,1.426,Pure Error Total,6 8.557 10 121.907,Estimated Coefficients for STRENGTH using data in uncoded units,Term,Coef,Constant,90.3333,DISTANCE,-1.40833,PRESS -3.20000 DISTANCE*PRESS 0.733333 Ct Pt 5.79167, 看ANOVA表中的總效果,試驗

57、選擇了全模型，所以無失擬現(xiàn)象 看ANOVA表中的彎曲項 主效應P值 0.05，有彎曲；, 考察相關系數(shù)及方差 R-sq、R-sq(adj)、s及s2 均較好,主效應P值 0.05，顯著；二階的P值,0.05，顯著； 看ANOVA表中的失擬現(xiàn)象,因此，成型輥間隙及成型輥間隙與成型輥反力二階交互作用顯著，成型輥 反力不顯著。,Percent,Percent,Term,Term,Copyright ,寶鋼股份 版權所有,48,DMA IC 因子效應的正態(tài)概率圖和Pareto圖,10,5,0,-5,-10,-15,-20,99 95,90 80,70 60 50 40 30 20 10 5,1,F a

58、ctor A B,N am e D IS T A N C E PRESS,Effect Ty p e N ot Sign ifican t Sign ifican t,Normal Probability Plot of the Standardized Effects (response is CURRENT, Alpha = .05),4,3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,99 95,90 80,70 60 50 40 30 20 10 5,1,F actor A B,N am e D IS T A N C E PRESS,Effect Ty p e N ot Sign ifican t Sign ifican t,Normal Probability Plot of the Standardized Effects (response is STRENGTH, Alpha = .05),Standardized Effect,AB A B,4,3,2,1,0