煤化工产业在我国的工业中占有重要的地位,同时也是国家节能减排的重点关注对象。随着科学技术和社会经济的飞速发展,煤化工企业的生产成本不断的升高,特别是原料煤的价格的增涨,煤化工企业都在不断寻找提高生产经济效益的方法。气化炉是煤化工生产的最重要的设备,提高气化炉的生产效益能够有效的地解决煤化工成本问题,降低气化炉原料煤的成本价格,同时保证气化炉稳定高效能够达到对气化炉节能减排和压缩成本的目的。本文对气化炉建立基于数据驱动的监控系统,并对入炉原料煤进行成本分析,拟提高气化炉的生产效益并减少原料煤的成本。对气化炉的监控由于受到其特殊的高温高压密闭的生产环境影响,通过机理建模进行气化炉的监控变得异常困难,而随着检测技术和计算机技术的发展,气化炉的生产过程数据可以得到很全面的检测和保存,这些大量的气化炉工业生产过程数据中暗含了大量的气化炉运行状况的信息和规律。基于数据的气化炉监控,主要是从气化炉的原料煤入炉开始对气化炉的原料煤反应过程数据和反应成果进行数据监控。配煤研究从气化炉原料用煤的工业过程数据出发,利用经典的关联规则算法对气化炉原料煤进行参数分析和简化,并用数据挖掘中的分类k-mean算法平均值算法对原料煤进行品质分类,分类过后得到优秀煤质的范围作为配煤优化方法中的约束条件,进而对配煤过程进行约束达到最优配煤的目的,建立了基于成本最低的线性配煤模型。同时通过气化炉数据,用神经网络作为建模工具建立产气量预测模型,对煤入炉燃烧进行数据模拟达到预测原料煤产气量的目的。通过配煤模型可以对气化炉的原料煤进行最优配比,从而节约原料成本。通过气化炉预测模型达到对气化炉原料煤进行生产监控的目的。烧嘴是气化炉最重要的设备,烧嘴的使用状况和使用寿命对气化炉的运行状况有着巨大的影响,对气化炉的监控少不了对烧嘴进行监控,本文利用烧嘴的历史数据对烧嘴寿命进行预测研究,通过对烧嘴工作环境和工作原理的分析,找出影响烧嘴寿命和运行的主要几个参数,并对这些主要参数数据进行了相关性分析,从而得到参数与烧嘴寿命大致成线性关系,然后通过烧嘴历史数据利用线性回归的方法建立烧嘴的寿命预测模型。从而为气化炉操作人员控制烧嘴运行环境提供辅助,防止烧嘴损坏带来的安全事故和减少气化炉停车次数,达到提高气化炉运行效率的目的。最后通过matlab的gui进行监控系统的可视化界面设计,可视化界面包括配煤监控系统烧嘴寿命监控系统和气化炉变量监控系统,并可以通过可视化界面查询气化炉的运行过程数据和历史数据。并将监控系统共享到服务器上面,技术人员可以通过本地电脑连接服务器进行登录,在企业内部随时随地的访问监控系统。