基于人工智能的电石生产能耗预测模型构建与节能路径分析

一、引言

电石作为重要的基础化工原料，在有机合成、金属冶炼等众多领域有着广泛应用。然而，电石生产属高能耗产业，能源消耗在生产成本中占比较大，不仅增加了企业负担，还对环境造成负面影响，如碳排放量高，加剧能源紧张与环保压力。随着能源问题凸显与环保要求提升，降低电石生产能耗成为行业关键议题。人工智能技术发展，为能耗预测与管理带来新契机。构建基于人工智能的电石生产能耗预测模型，可提前精准预测能耗情况，助力企业依据预测结果，合理安排生产计划，优化资源配置，制定有效节能措施，为电石生产节能降耗与可持续发展提供科学支撑，推动行业绿色转型。

二、电石生产工艺与能耗影响因素分析

（一）电石生产工艺概述

电石生产主要工艺流程包括原料准备、电炉冶炼、产品冷却与破碎等环节。原料准备阶段，需对石灰石和焦炭进行筛选、破碎等处理，以确保原料符合生产要求。电炉冶炼是核心环节，通过电极放电产生高温，使原料发生化学反应生成电石。产品冷却与破碎则是将高温电石冷却后破碎成合适粒度的产品。各环节紧密相连，原料准备的质量直接影响电炉冶炼的效果，而电炉冶炼的效率又决定了产品冷却与破碎的工作量，任何一个环节出现问题都可能影响整个生产过程的能耗。

（二）能耗影响因素剖析

原料因素方面，原料成分不稳定、粒度不合适或质量差都会增加能耗。例如，石灰石中氧化钙含量过低或焦炭中固定碳含量不足，会导致反应不完全，需要消耗更多能源。设备因素中，电炉设备性能和运行参数至关重要。老化的设备效率低下，电流、电压、功率等参数设置不合理，都会使能耗升高。操作因素也不容忽视，操作人员技术水平低、操作不规范，如电极调节不及时、加料不均匀等，会增加能源浪费。环境因素方面，环境温度过高会使电炉散热困难，湿度过大可能影响原料的干燥程度，进而影响生产过程和能耗。

三、基于人工智能的能耗预测模型构建

（一）数据收集与预处理

数据收集是构建电石生产能耗预测模型的基础，主要来源于企业生产记录和传感器监测数据。企业生产记录包含了生产过程中的各种参数和能耗信息，传感器监测数据则能实时反映设备运行状态和环境参数。数据清洗是确保数据质量的关键步骤，需处理缺失值和异常值。对于缺失值，可采用均值填充、插值法等方法；对于异常值，可通过统计分析、箱线图等方法识别并处理。数据标准化与归一化能统一数据量纲，提高模型训练效果，使不同特征在模型中具有可比性。

（二）特征工程

特征工程在构建电石生产能耗预测模型过程中至关重要。特征选择环节，依据能耗影响因素分析，精准筛选与能耗紧密相关的特征，像原料成分、电炉运行参数等，这些特征能直接或间接反映能耗变化，为模型提供关键信息。特征构建则进一步挖掘数据价值，通过数据变换、组合等方式，创造新特征。例如，将电流和电压组合成功率特征，该特征融合了多方面信息，能更全面、准确地反映设备能耗状况，增强模型对复杂数据的理解和表达能力，提升模型预测精度。

（三）模型选择与训练

常用人工智能模型如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等各有特点。SVM 适用于小样本数据，能较好地处理非线性问题；ANN 具有强大的非线性映射能力，但训练过程复杂；RF 具有较高的准确性和鲁棒性。模型训练过程中，需将数据集划分为训练集、验证集和测试集，合理设置模型参数，并通过调优方法如网格搜索、随机搜索等找到最优参数。采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等指标评估模型性能，直观反映模型的预测精度和拟合程度。

（四）模型优化与验证

模型优化策略如集成学习、模型融合等能提高模型预测精度。集成学习通过将多个模型组合起来，充分发挥各模型的优势；模型融合则采用不同的融合方法，如加权平均、堆叠等。模型验证通过交叉验证、实际生产

数据测试等方式进行，交叉验证能评估模型的泛化能力，实际生产数据测试则能验证模型在实际应用中的可靠性。

四、基于预测模型的电石生产节能路径分析

（一）原料优化节能路径

基于能耗预测模型的分析结果，可精确调整原料成分比例，实现原料配比的科学优化。通过模型模拟不同配比下的能耗情况，确定石灰石和焦炭等关键原料的最佳配比，从而降低能耗。同时，强化原料采购与检验流程，确保原料质量稳定可靠。建立严格的原料质量检测标准，对每批原料进行细致检测，杜绝不合格原料进入生产环节，从源头上减少能耗增加的风险。

（二）设备升级与运行优化节能路径

采用高效节能的电炉设备是降低能耗的关键举措。新型电极材料、优化炉体结构等技术的应用，能显著提升能源利用效率。结合能耗预测模型和实际生产数据，动态调整电炉运行参数，如电流、电压、功率等，使设备处于最佳能耗状态。加强设备日常维护和定期检修，建立设备维护档案，记录设备运行情况和维护记录，确保设备稳定运行，减少因设备故障导致的能耗浪费。

（三）操作管理节能路径

提升操作人员技术水平是降低能耗的重要环节。通过开展针对性的培训课程，涵盖设备操作规范、能耗控制方法等内容，规范操作流程，减少人为因素导致的能耗增加。根据能耗预测模型，合理安排生产计划，避免设备空转和过度生产，提高能源利用效率。采用柔性生产方式，根据订单情况灵活调整生产规模，确保生产与市场需求相匹配，减少不必要的能耗。

（四）余热回收利用节能路径

电石生产过程中产生的余热资源丰富，如电炉烟气余热、产品冷却余热等。通过分析余热类型和数量，采用热交换器、余热锅炉等余热回收技术，将回收的余热用于生产过程中的加热、发电等环节，实现能源的梯级利用。制定详细的余热回收利用方案，确保余热资源得到充分利用。例如，利用余热锅炉产生蒸汽，用于驱动发电机发电，将余热转化为电能，降低能源消耗，提升企业的能源利用效率。

五、结论

本文聚焦基于人工智能的电石生产能耗预测模型构建与节能路径分析，通过阐述电石行业地位、生产工艺及能耗影响因素，成功构建了能耗预测模型，并基于模型提出了原料优化、设备升级与运行优化、操作管理、余热回收利用等节能路径。研究表明，该模型能够精准预测电石生产能耗，为企业优化生产计划、降低生产成本提供科学依据。通过实施节能路径，企业可显著降低能耗，提升竞争力，实现可持续发展。未来，随着人工智能技术发展和节能减排政策深入实施，持续优化能耗预测模型、探索更多节能路径将成为电石行业绿色转型的关键。

参考文献

[1] 任建新 . 电石生产中的节能措施策略 [A]Proceedings of 2023 Seminaron Engineering Technology Application and Construction Management[C]. 上海筱虞文化传播有限公司, 上海筱虞文化传播有限公司,2023:3.

[2] 任建新 . 基于节能降耗背景下的电石企业生产探讨 [A]Proceedingsof 2023 Seminar on Engineering Technology Application and ConstructionManagement[C]. 上海筱虞文化传播有限公司 , 上海筱虞文化传播有限公司 ,2023:2.

[3] 王琳 . 一种电石生产节能措施 [J]. 当代化工研究 ,2022,(06):171-173.