一种煤质-能效耦合智能炼焦降碳方法及设备

本发明涉及一种煤质‑能效耦合智能炼焦降碳方法，包括：实时采集焦化全流程数据并组成数据集；将训练集中数据进行Z‑score标准化；对标准化后的训练集、测试集和验证集进行预处理；输出特征重要性得分排序表；筛选出K个特征指标；构建岭回归模型，选取在预处理后的测试集上性能最好的λ值；输出残差分布和预测值的置信区间来评估岭回归模型的预测结果。本发明显著提升了预测精度、速度和模型可解释性，易于集成到焦化厂现有的生产控制系统中，具备强大的工业数据适应性和工程落地能力；本发明通过精准指导配煤优化和工艺调控，实现稳定质量、降低成本、优化能耗、减少损失的核心目标，能够为行业带来质量管控能力和绿色发展潜力的巨大提升。