蒸发燃烧
蒸发燃烧是一种特殊的燃烧方式，主要涉及熔点较低的可燃固体。这些固体在受热后会熔融，然后像液体一样蒸发成蒸气，进而与空气混合并发生有焰燃烧。这种燃烧过程是连续的，包括熔化、汽化、扩散和燃烧等步骤。常见的容易发生蒸发燃烧的物质包括硫、沥青、石蜡、高分子材料、萘和樟脑等。
炼焦职能
炼焦职能主要包括经营管理、技术工作、生产操作、岗位职责和行业特点等方面。
经营管理
探索创新管理理念和方法，制定年度工作计划和总结，组织人员绩效考核等。
技术工作
在车间主任带领下，负责技术工作，制定推焦方案，调整加热制度，确保出产任务完成。
生产操作
装煤车取煤装入焦炉，生成焦炭和荒煤气，焦炭筛除焦粉后送往炼铁，荒
机尾风箱废气温度大于最高风箱废气温度时，料层温度信息模式为滞后模式，如何理解这句话
机尾风箱废气温度与料层温度信息模式
机尾风箱废气温度通常反映料层温度。
料层温度信息模式滞后意味着实际料层温度变化晚于风箱废气温度变化。
烧结终点控制通常依据风箱废气温度，最高温度风箱位置是判断依据。
当机尾风箱废气温度超过最高风箱废气温度时，这表明烧结过程中的热传递和温度分布可能存在滞后现象。具体来说，虽然风箱废气温度已经达到或超过最
IEEE transactions on industrial informatics期刊的TC-GATN: Temporal Causal Graph Attention Networks With Nonlinear Paradigm for Multivariate Time-Series Forecasting in Industrial Processes文献
TC-GATN是一种新型预测模型，用于工业过程中的多元时间序列预测。
模型特点
非线性范式**：利用图学习算法提取变量间的潜在关系，指导层次结构的有向边连接。
并行门控循环单元**：在图邻域空间执行节点特征的非线性交互，实现自适应变换和传输。
自注意力机制**：聚合所有阶段的编码器隐藏状态，提高预测精度。
时间模
TC-GATN: Temporal Causal Graph Attention Networks With Nonlinear Paradigm for Multivariate Time-Series Forecasting in Industrial Processes
TC-GATN 是一种用于工业过程中多变量时间序列预测的模型，它结合了时间因果图注意力网络和非线性范式。
TC-GATN 模型概述
模型结构**：TC-GATN 模型通过结合图注意力机制和时间序列分析，有效捕捉工业过程中变量间的动态关系和时间依赖性。
非线性范式**：引入非线性变换增强模型对复杂时间序列数据的拟合能力，提高预测精度。
二次盐水电解工序生产原理
二次盐水精制是为满足离子膜电解需求，通过过滤、调节pH值和螯合树脂塔吸附，去除悬浮物和部分Ca2+、Mg2+杂质。
工艺原理
过滤**：去除悬浮物，为后续精制做准备。
pH调节**：确保盐水在适宜的pH条件下进行螯合树脂塔吸附。
螯合树脂塔吸附**：通过吸附作用进一步降低Ca2+、Mg2+离子浓度，满足离子膜电解槽对盐水