降低三期炼焦电耗-精益6西格玛案例.ppt

1、,Copyright ,宝钢股份 版权所有,1,降低三期炼焦电耗,厂 明,部：炼铁厂 星：陈贤顺,黑带大师：汪国俊,黑,带：曹银平,Copyright ,宝钢股份 版权所有,2,项目背景 1.项目背景 在炼焦公用设施消耗中，炼焦电耗占48%。从焦炉用电的状况来看， 2005年炼焦分厂用电单耗为49.36KWh/t-c，其中三炼焦的用电单耗为 50.1KWh，分别比一、二期高2.6KWh和0.9KWh。针对三期炼焦电耗偏 高的实际情况，有必要系统分析三炼焦电耗的构成，寻找有效的控制 方案,以降低三炼焦电耗指标。 2 主要改善指标及目标 降低三炼焦电耗，年平均吨焦用电单耗达到49.0 Kwh/t-

2、c以下，上 限不超过50.0 Kwh/t-c。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,3,解如下：,S 供应商 原料 化工 能源部,I 输入 配合煤 SOP 燃料 水电汽,P 过程 炼焦 控制,O 输出 焦 炭 荒煤气 中压蒸汽,C 客户 高炉 化工 能源部,煤配合,称量,装煤,加热,干馏,推焦,熄焦,筛分,除了主作业线之外，还有除尘系统、清循环水系统、污循环水系统及压 缩空气系统，这些系统也消耗一定电量。,D MAIC 1. 流程分析 1.1 宏观流程图 根据三炼焦生产实际流程情况，按照SIPOC流程将三炼焦主生产线分,Copyright ,宝钢股份 版权所有,4,D MAIC 三炼焦有

3、运转电机近250台，额定功率达22000kw（不含照明及 空调设备）。 从管理区域而言，三炼焦用电主要有焦炉区域、干熄 焦区域、煤焦处理区域、成型煤区域及水处理区域等。各区域月用 电量主要是在能中每月提供的三炼焦总电耗基础上，根据经验公式 进行划分，从而得出各区域的用电量；区域用电量划分的经验公式 是根据设备点检于2000年抄录的8块电表上读数计算而成。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,5,D MAIC 1.2 流程职能分布图 粗焦,Copyright ,宝钢股份 版权所有,6,D MAIC 1.3 流程增值性分析 从流程的增值性分析可以看出:干馏过程及焦炭输送和筛分是直接为客户 增

4、值的，其它工艺过程都是为运作增值,但是整个炼焦过程中能源介质的消耗 都是非增值的，公用设施消耗中，其中用电消耗占60.4%，应尽量控制。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,7,D MAIC 2. 快盈机会的确定 通过对现状流程图分析，结合目前三炼焦生产实际操作情况，找出 了2项快盈机会： 快赢机会1:改进推焦车放余焦作业 空余焦斗的摆放由汽大拖车运至焦炉机侧，摆放在固定的区域内，如图1所 示，但在该区域内的摆放却无固定规律。,焦 炉,焦 炉,焦 炉,焦 炉,端台,中间台,中间台,中间台,端台,机侧平台,机侧平台,摆放余焦斗区域,推 焦,车,在固定的余焦斗区域再设定固定的摆放地点，并与相

5、应炉号对齐。具体是余焦 斗的摆放位置分别为焦炉炭化室的29#、50-51#中间台、79#、100-101#中间台、 129#、150-151#中间台、179#及200#外侧端台等8个位置，该些位置对应的推焦 炉号分别为25#、50#、75#、100#、125#、150#、175#及200#。设定好之后，再 于地面上注明该处即为余焦斗摆放位置，便于汽大司机摆放空余焦斗操作。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,8,D MAIC 快赢机会2:改变煤焦处理交接班时设备作业状态 煤焦处理中控交接班，一般都在皮带系统处于停机状态下进行。接班人员 如在接班时向煤塔或高炉焦槽供料，需得重新启动皮带系统

6、，这种接班方式不 仅增加了皮带系统频繁启动次数，同时增加了系统空转时间。 通过打破班与班之间界限，严格以煤塔料位及高炉焦槽料位控制交接班时 的皮带系统运转状态。三期煤焦处理（含成型煤系统）系统相应电机功率为 8861kw，这种交接班方式下，平均每天减少皮带系统启动次数1次，忽略系统 启动时电机用电损耗，仅减少系统空载时间约为0.5h，相应降低用电量为 1200kwh（已考虑额定功率与实际运行功率之间的差异）。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,9,DM AIC 1.业务运作目标分解 按照作业区域和电度仪表配置情况，将三炼焦用电运作目标分解如 下图所示。,3CO总电耗,焦炉区域用电,煤焦

7、处理,焦炉四大车 焦炉除尘,成型煤用电,焦炉交换机,焦炉空压机,高压氨水泵,CDQ用电,强制循环泵 CDQ除尘,CDQ空压机,排灰系统,循环风机 吊车及牵引,锅炉给水泵,除氧给水泵,煤处理皮带 系统 焦处理皮带 系统,成型机系统,煤处理除尘,系统 二次粉碎机,焦炭筛分,系统,焦炉检修用电,三期照明用电,成型煤除尘 系统,成型煤皮带 系统 煤焦空压机,水处理系统,清循环泵 污循环泵,冷却风机,Percent,C2,Copyright ,宝钢股份 版权所有,10,由上图可以看出，尽管CDQ、焦炉和煤焦等区域电耗已占整个消耗的 80.2，但因煤焦（16.1%)和成型煤(15.0%)两区域电耗比较接近

8、，所以确 定本项目主要研究对象是CDQ、焦炉、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.电能消耗排列图分析 电能消耗柏拉图,Copyright ,宝钢股份 版权所有,11,DM AIC 3. 因果矩阵分析 3.1 IPO指标分析 （1）焦炉电耗IPO指标分析,C

9、opyright ,宝钢股份 版权所有,12,DM AIC （2）CDQ电耗IPO指标分析,Copyright ,宝钢股份 版权所有,13,DM AIC （3）煤焦处理电耗IPO指标分析 （4）成型煤电耗IPO指标分析,Copyright ,宝钢股份 版权所有,14,DM AIC 3.2 因果矩阵表 （1）焦炉电耗因果矩阵表,0无相关,1输入对输出只有轻微影响,3输入对输出有一定影响,9输入对输出有直接显著影响.,Copyright ,宝钢股份 版权所有,15,DM AIC 焦炉电耗因果矩阵表分析 从焦炉电耗因果矩阵图分析可以看出，焦炉日出炉数(X11)、导焦除尘 高速运转时间(X19)及四大

10、车日移动距离(X113)等对焦炉电耗影响最大。虽 然其它因素对于焦炉电耗也有影响，但根据现场经验，这些因素其中有些 调节余量有限，或现有手段无法进行控制，或有些属于非常作业状态，故 不考虑这些因素对焦炉电耗的影响。 综合以上分析，结合专家及大师的意见，对焦炉电耗，我们选择焦炉 日出炉数(X11)、导焦除尘高速运转时间(X19)及四大车日移动距离(X113)进 行初步的数据分析。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,16,DM AIC （2）CDQ电耗因果矩阵表,从CDQ电耗因果矩阵图分析可以看出，焦炉日出炉数(X11)、日平均风料比(X22)、 日平均循环风量（X23）及干熄炉作业台数(

11、X210)等对干熄焦电耗影响最大。结合专 家及大师的意见，对干熄焦电耗，我们选择该四项因素进行初步的数据分析。,0无相关,1输入对输出只有轻微影响,3输入对输出有一定影响,9输入对输出有直接显著影响.,Copyright ,宝钢股份 版权所有,17,DM AIC （3）煤焦处理电耗因果矩阵表,0无相关,1输入对输出只有轻微影响,3输入对输出有一定影响,9输入对输出有直接显著影响.,Copyright ,宝钢股份 版权所有,18,DM AIC 煤焦处理电耗因果矩阵表分析 从煤焦处理电耗因果矩阵图分析可以看出，配合煤单位小时输送量 （X31）和煤处理皮带系统运转时间（X32）对煤焦处理电耗影响最大

12、。从 工艺角度，焦处理皮带系统运转时间（X36）和焦炭输送量（X35）对煤焦 处理电耗影响也较大，只是二因素是主要由下道工序用焦量及焦库槽位决 定，难以控制，所以未作为关键因素。结合专家及大师的意见，对煤焦处理 电耗，我们选择配合煤日输送量（X31）和煤处理皮带系统运转时间（X32） 两项因素进行初步的数据分析。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,19,DM AIC （4）成型煤电耗因果矩阵表,0无相关,1输入对输出只有轻微影响,3输入对输出有一定影响,9输入对输出有直接显著影响.,从成型煤电耗因果矩阵图分析可以看出，成型机系统运转时间（X47）、成型 辊间距（X44）和成型辊反力（X

13、49）对成型煤电耗影响显著。其它各项指标设定值 调整余地较小，所以结合专家及大师的意见，对成型煤电耗，我们选择X11、X44和 X49三项因素进行初步的数据分析。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,20,DM AIC 4. 数据测量计划 05年对焦炉定修及CDQ年修作了较大调整，一是焦炉定修由原来 的1次/月改为1次/4月，二是CDQ年修4炉/年，改为1炉年修/年加3炉 年检/年，吊车年修由2台/年改为2台/3年，管理制度的调整使05年三 炼焦电耗与前几年缺少可比性，故只收集05年12个月度的数据。,Sample Mean,Copyright ,宝钢股份 版权所有,21,Sample

14、2005年4月份，5#导焦除尘非计划停机，导致电耗偏低，为异常 点剔除。将2005年1月至2005年12月三炼焦的月均吨焦电耗共11个数 据作单值控制图，从图中可以看出，吨焦电耗均值为50.36，控制点 均在控制范围内。,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、过程稳定性分析 Xbar Chart of 05N DIANHAO 54,Percent,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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检验 由上图可以看出，P值0.05，所以符合正态性要求。 需要说明的是,因数据量较少,所以过程稳定性分析存有纳伪现象的可 能。为提高过程分析及控制精度,要进一步收集电耗数据。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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. 西格玛水平及过程能力分析 Process Capability of 05N DIANHAO USL,由上述分析可知，三炼焦电耗的短期西格玛水平为-1.36, 短期过程能力指数 (Cpk)为-0.45，需改进。 因历史样本数据太少，为便于项目精度控制，定于从4月7日-5月31日，对关 键设备用电量进行跟踪。 三炼焦电能消耗计量装置为三相四线有功电能表，准确等级为1.5级，按照 JJG307-1988标准每2年校验一次，因此符合标准，

20、测量数据准确可信。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,24,DMA IC 1. 数据收集计划 分析阶段数据收集项目 从工艺角度及根据专家观点，四大车的日移动距离这一因素对 焦炉用电有重要影响，日移距离越大，电耗就越多，但该因素数据无 法收集。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,25,DMA IC 数据收集转换方式说明 v 各区域用电情况以该区域用电设备用电量大小来表示。 v 导焦除尘高速运转时间（小时） N = （控制室显示推焦时间-推焦杆压缩焦饼时间）+56 /3600 i=1 注：56秒为推焦杆从”定位置”开始起动推焦至”格子后退可能”灯亮时间, N为日 出炉数 v 煤处理

21、皮带系统转时间 = 各台粉碎机运转时间总和 / 2 v 成型机系统运转时间 = 煤处理皮带系统转时间,Copyright ,宝钢股份 版权所有,26,DMA IC 2 . 三炼焦用电量初步验证计划,Percent,Count,Copyright ,宝钢股份 版权所有,27,Other 1 2.6 100.0,235 3 7.9 97.4,240 34 89.5 89.5,40 30,10,0 出炉数 Count Percent Cum %,100 80,60 20 40,20,0,DMA IC 3. 数据分层分析 三期焦炉的日出炉数有180、200、220、235及240、250几种。因250

22、炉/ 日为科研项目试验参数，属于非常规作业状态，在06年4月7日至5月31日期 间，剔除250炉/日因素，用帕拉图对该因素进行分析。 Pareto Chart of 出 炉 数,在该期间内，出炉数为240炉/日占89.5%，所以本项目仅对240炉/日作 业炉数进行分析。,Individual Value,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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、过程稳定性分析 针对焦炉120%开工率下过程稳定性分析结果如

23、下 I Chart of 120%kgl,Observation 数据转换说明: v 日吨焦电耗 = 日用电量/日焦炭产量 v 日焦炭产量 = 日装煤量0.742,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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,由上图可以看出，P值0.05，

25、所以符合正态性要求。 最小样本量确定：按照n=(1.96S/)2确定，取2006年4月7日-5月31日 120%开工率下的数据，分析出S等于0.74, =1.36/5,则最小样本量为28， 现取n 为34。,焦炉综合,Copyright ,宝钢股份 版权所有,30,DMA IC 5. 根本原因验证 5.1 影响焦炉用电量的因素与焦炉用电量的相关性分析 在出炉数为240炉/日生产下，焦炉用电量的影响因素主要是除尘风 机高速运转时间及四大车移动距离。除尘风机高速运转时间与焦炉日用 电量之间Fitted Line Plot图如下：,12.5,11.0 11.5 12.0 除尘风机高速运转时间,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 焦炉综合 = - 5.561 + 1.225 除尘风机高速运转时间,The regression equation is 焦炉综合 = - 5.561 + 1.225 除尘风机高速运转时间,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,关性显著,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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 导焦除尘高速运转时间与焦炉日用电量的相关性分析残差分析 Residual Plots for 焦炉 综 合,从上述回归分析可以看出，导焦除尘高速运转时间与焦炉日用电量的P小于 0.05，相关性回归显著，且二者为正相关。 从残差图可以看到，残差服从

29、正态分布，说明本回归分析可行。,IndividualValue,Copyright ,宝钢股份 版权所有,32,Observation 可见，在120%开工率下，1月-3月三期焦炉导焦除尘高速运转时间平均达到11.36 小时，其中高速待机时间达到了7.63小时。 取导焦除尘有效高速运转率 = 导焦除尘有效高速运转时间/导焦除尘高速运转总 时间。则导焦除尘有效高速运转率 =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 导

30、焦除尘风机高速运转时间所处于的水平分析 导焦除尘主要用于收集推焦过程产生的粉尘，而在240炉/日生产中， 推焦时间 = 24056秒/3600 = 3.73(小时） 对1月-3月三期焦炉120%开工率下，导焦除尘高速运转时间作X bar分析图 I Chart of 导集高速时间 15,CDQ用电,Copyright ,宝钢股份 版权所有,33,DMA IC 5.2 影响CDQ用电量的因素与CDQ用电量的相关性分析 在出炉数一定的情况下，风料比与循环风量具有很强的相关性（风料比=循环 风量/排焦量），所以在风料比与循环风量之间，我们仅立足于分析风料比对干熄 焦用电量的影响。 （1）CDQ风料比对

31、CDQ用电量的影响分析,2.2,2.1,2.0 风料比,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用电 = 1.780 + 2.887 风料比,Regression Analysis: CDQ用电 versus 风料比,The regression equation is CDQ用电 = 1.780 + 2.887 风料比,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 关性显著,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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风料比与CDQ日用电量的相关性分析残差分析 Residual Plots for CDQ用电,从上述回归分析可以看出，CDQ风料比与CDQ日用电量的P小于0.05

34、，相 关性回归显著，且二者为正相关。 从残差图可以看到，残差服从正态分布，说明本回归分析可行。,Percent,Percent,Copyright ,宝钢股份 版权所有,35,DMA IC （2）焦炉240炉/日时三台干熄炉作业与四台干熄炉作业用电情况分析 背景：3台干熄炉作业比4台使用电机设备少； 4台干熄炉作业比3台炉况好，使用风料比低。 所以需对240炉/日条件下的三台干熄炉作业与四台干熄炉作业用电情况进行分析 v 进行正态性检验,4台CDQ作业,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台CDQ作业 Normal,3台CDQ作业,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台CDQ作业 Normal,从上图中可见二者P值均 0.05，二样本均服从正态分布。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,36,3台CDQ作

36、业,4台CDQ作业,6000,5500,5000,4500,4000,3500,3000,2500,95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs 4台CDQ作业 3台CDQ作业,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 二样本的方差齐性检验 Test for Equal Variances for 4台CDQ作业,

37、3台CDQ作业 F-Test,Data 因二者均服从正态分布，从上图中F-检验，可见P=0.7100.05,所以以95% 置信度认为2样本代表的总体方差无显著差异。,Data,Copyright ,宝钢股份 版权所有,37,Two-sample T for 4台CDQ作业 vs 3台CDQ作业,N,Mean,StDev,SE Mean,4台CDQ作业 3台CDQ作业,23 23,78355 61457,3571 3869,745 807,Difference = mu (4台CDQ作业) - mu (3台CDQ作业) Estimate for difference: 16898.5,95% C

38、I for difference: (14685.9, 19111.0),3台 CDQ作业,4台 CDQ作业,90000 85000,80000,75000 70000,65000 60000 55000,DMA IC v 二样本的 t 检验 Two-Sample T-Test and CI: 4台CDQ作业, 3台CDQ作业 Boxplot of 4台 CDQ作 业 , 3台 CDQ作 业,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 通过 t 检验，可见3台干熄炉作业和4台干熄炉作业存在显著差异，且使用3台 干熄炉作业比使用4台干熄炉作业要明显省电。,煤焦用电,Copyright ,宝钢股份 版权所有,38,DMA IC 5. 3 影响煤焦用电量的各因素及其相关性分析 在出炉数为240炉/日生产下，煤焦处理用电量的影响因素主要是皮带系统运 转时间及单位时间输送量。 （1）皮带系统运转时间与煤焦用电量相关性分析,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 煤焦用电 = 2.4

40、42 + 0.1993 运转时间推算,RegressionAnalysis: 煤焦用电 versus 运转时间,The regression equation is 煤焦用电 = 2.442 + 0.1993 运转时间推算,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,运转时间推算 P0.05，相 关性显著

41、,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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 皮带系统运转时间与煤焦用电量相关性分析残差分析 Residual Plots for 煤焦用电,从上述回归分析可以看出，煤处理皮带系统运转时间与煤焦处理日用电量的 P值小于0.05，相关性回归显著，且二者为正相关。 从残差图可以看到，残差服从正态分布，说明本回归分析可行。,IndividualValue,Copyright ,宝钢股份 版权所有,40,DMA IC

43、 （2） 配合煤单位小时输送量的分析 因一定焦炉出炉数下，煤处理皮带系统单位小时输送量与日运转时间具有较 强的相关性（单位小时输送量=焦炉日用煤量/日运转时间），所以皮带系统单位 小时输送量对煤处理用电量的影响程度无需作进一步验证。 现对皮带系统单位小时输送量（输送能力）的水平进行分析。1月-3月份煤处 理皮带单位小时输送煤量作X bar图。,该段时间煤处理皮带单位小,时输送煤量平均仅达到498.1 t/h （湿基），远未达到600 t/h的设 计输送能力。,Observation 煤处理皮带系统输送能力是受成型机台时生产能力所限制： 单位小时煤处理皮带系统输送量 = 成型机台时产量/型煤配入

44、比例 目前三期焦炉型煤配入比例为15% ，成型煤生产能力约70t/h（干基，湿基量约为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 煤处理输送能力,成型煤用电,Copyright ,宝钢股份 版权所有,41,DMA IC,5.4,影响成型煤用电的各因素分析,成型煤用电量的影响因素主要是成型机系统运转时间及成型辊间隙和反作用 力。 （1）成型机系统运转时间对成型煤用电的影响分析 成型机系统运转时间与成型煤日用电量之间Fitted

45、 Line Plot图如下：,20,18,16,14 运转时间,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 成型煤用电 = 2.944 + 0.1173 运转时间,The regression equation is 成型煤用电 = 2.944 + 0.1173 运转时间,R-Sq = 81.4%,R-Sq(adj) = 80.8%,RegressionAnalysis: 成型煤用电 versus 运转时间,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 显著相关,Residual,Percent,Frequency,Residual,Copyright ,宝钢股份 版权所有,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 成型机系统运转时间与成型煤用电相关性分析残差分析 Residual P

48、lots for 成型煤用电,从上述回归分析可以看出，成型机系统运转时间与成型煤日用电量的P小 于0.05，相关性回归显著，且二者为正相关。 从残差图可以看到，残差服从正态分布，说明本回归分析可行。,Copyright ,宝钢股份 版权所有,43,成型机台 时产量X50,配合煤单位 小时输送量,煤处理皮带系 统运转时间,系统日启 动次数X51,DMA IC 成型机系统日运转时间、成型机台时产量与配合煤单位小时输送量、 煤处理皮带系统运转时间之间存在相互关联的关系，其关系如下： v 成型机系统日运转时间 = 煤处理皮带系统运转时间 v 煤处理皮带系统运转时间 = 焦炉日需配合煤量/配合煤单位小时

49、输送量 v 配合煤单位小时输送量 = 成型机台时产量/0.15 成型机系统 日运转时间 煤处理及成,型煤用电量,Copyright ,宝钢股份 版权所有,44,DMA IC （2）成型辊间隙及反作用力对成型煤用电的影响分析 影响成型机用电量的因素有成型辊间隙及反作用力，在生产中成型辊间隙设 定为2-8mm、成型辊反作用力设定为0.5-2t/cm均认为正常。 成型辊间隙及反作用力的调整不仅对成型机用电量有影响，同时还将影响成 型煤的压溃强度。 现场调试中，成型机电流统计比用电量统计更方便，且反映更灵敏。因为成 型机运行中，存在W=UIt的关系，所以试验过程中响应变量统计以成型机运转 电流代替成型

50、机用电量。 v 统计方法： 响应变量：成型机运转电流（Current） - 越低越好。 成型煤压溃强度（Strength）- 越高越好 因子水平：,Copyright ,宝钢股份 版权所有,45,DMA IC 根据22及中心点设置数为3、复制数为2制定试验方案。方案及输出结果如 下表.,Copyright ,宝钢股份 版权所有,46,DMA IC 第一步：拟合选定模型 成型机运转电流Session Window输出结果,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表中的总效果, 看ANOVA表中的失拟现象,试验选择了全模型，所以无失拟现象 看ANOVA表中的弯曲项 主效应P值 0.05，有弯曲；, 考察相关系数及方差 R-sq、R-sq(adj)、s及s2 均较好,主效应P值 0.05，显著；二阶的P值,0.05，显著；,因

54、此，成型辊间隙、成型辊反力及二阶交互作用均显著,Copyright ,宝钢股份 版权所有,47,DMA IC 成型煤压馈强度Session Window输出结果,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表中的总效果,试验

57、选择了全模型，所以无失拟现象 看ANOVA表中的弯曲项 主效应P值 0.05，有弯曲；, 考察相关系数及方差 R-sq、R-sq(adj)、s及s2 均较好,主效应P值 0.05，显著；二阶的P值,0.05，显著； 看ANOVA表中的失拟现象,因此，成型辊间隙及成型辊间隙与成型辊反力二阶交互作用显著，成型辊 反力不显著。,Percent,Percent,Term,Term,Copyright ,宝钢股份 版权所有,48,DMA IC 因子效应的正态概率图和Pareto图,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