基于机器学习的焦化设备故障预测模型构建及应用
作 者：
韦陈科
摘 要：
焦化设备是钢铁产业链稳定运行的关键，传统依赖经验的维护模式难以应对其高温高压工况下的复杂故障，且无法满足行业智能化转型需求，亟需技术突破。文章论述了机器学习背景下焦化设备故障预测的核心价值与应用特征，在此基础上，探讨了“数据层采集预处理—模型层选型优化—评估层验证”的模型构建路径，并提出了场景化部署、全流程协同及政策适配的应用策略，以期为焦化企业实现设备预测性维护提供完整技术方案。
来 源：
《信息产业报道》 2026-01