Brevet FR3143743A1 — publié le 20240621

Un procédé de prédiction de la température d’un four, un système de prédiction de la température d’un four, un dispositif et un support sont fournis. Le procédé comprend ce qui suit : un ensemble de données historiques est obtenu en utilisant des données surveillées du four, un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, un modèle est entraîné et testé initialement en utilisant le premier ensemble d’entraînement et le premier ensemble de test, le modèle est entraîné et testé à nouveau en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement pré-acquis et un deuxième ensemble de test pré-acquis, et un modèle de prédiction de température optimal est écarté selon une erreur de sortie du deuxième ensemble de test ; et une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction est obtenue selon des données du four pour une région de température du four dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction et le modèle de prédiction de température optimal. Selon la présente demande, la température future du four est prédite. Selon le procédé de prédiction de la température d’un four fourni dans la présente demande, au moyen d’un entraînement et d’un test du modèle deux fois, non seulement la température future du four peut être prédite rapidement et avec précision, mais également les tendances de variation de température de multiples régions de température peuvent être prédites à l’avance, la fiabilité est élevée et le coût est faible. Figure 1 PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRÉDICTION DE LA TEMPÉRATURE D’UN FOUR, DISPOSITIF ET SUPPORT La présente demande concerne le domaine technique de la prédiction de la température, par exemple un procédé de prédiction de la température d’un four, un système de prédiction de la température d’un four, un dispositif et un support. ARRIÈRE-PLAN Un four industriel est un dispositif réalisé en matériau réfractaire destiné à calciner des matériaux ou à fritter des articles de produits. Le four industriel est principalement et largement utilisé dans l’industrie des machines, l’industrie métallurgique, l’industrie pétrolière, l’industrie du gaz de houille et autres analogues. La création et le développement du four industriel jouent un rôle important dans le progrès humain. Dans l’art antérieur, les principaux composants d’un four industriel classique comprennent une maçonnerie du four industriel, un système d’évacuation des fumées du four industriel, un préchauffeur du four industriel, un appareil de combustion du four industriel et autres analogues. Dans le four industriel classique, afin d’accélérer la vitesse de frittage d’un produit et de raccourcir la période de frittage du produit, le procédé permettant d’augmenter ou de diminuer le combustible ou de modifier la sortie de puissance pour commander la température à l’intérieur du four par un opérateur est généralement employé. Cependant, en raison de l’instabilité du contrôle artificiel, il est inévitable que l’ajustement de la puissance soit trop grand ou trop petit au cours du processus d’une opération artificielle, ce qui fait monter trop ou trop tard la température du four et affecte ainsi le frittage du produit. Une fois les matières premières du matériau cathodique mélangées, elles sont placées dans le four pour commencer le frittage. Les matières premières passent à travers une région d’augmentation de température, une région de conservation de chaleur et une région d’abaissement de température à une vitesse de poussée fixe à l’intérieur du four. Chaque région de température doit être maintenue à la température correspondante pour le frittage. Dans des conditions de travail normales, la température de chaque région de température fluctue dans une plage d’intervalle stable, mais il existe des cas de fluctuations de température plus importantes, ce qui provoque un grand écart entre la température de frittage réelle du four et la température définie, et affecte ainsi les performances du matériau et augmente le coût. RÉSUMÉ La présente demande fournit un procédé de prédiction de la température d’un four pour prédire une température future d’un four. Afin d’atteindre l’objectif ci-dessus, dans un premier aspect, la présente demande fournit un procédé de prédiction de la température d’un four. Le procédé comprend les opérations suivantes. Les données du four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four sont acquises, et un ensemble de données historiques est formé, où les données du four comprennent des données de température et des données de puissance. Un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, et de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance sont entraînés en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température. Les multiples premiers modèles de prédiction de température sont testés en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont écartés des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test ; les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont entraînés en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, pour obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température ; les multiples troisièmes modèles de prédiction de température sont testés selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test est utilisé comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four ; et les données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction sont entrées dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, afin d’obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction. En outre, l’opération d’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques comprend : la sélection de données du four pour la région de température quelconque du four dans une plage de temps définie anormale de température correspondant à la région de température quelconque du four selon l’ensemble de données historiques, et l’utilisation des données du four comme ensemble de données historiques à traiter ; la réalisation d’un prétraitement sur l’ensemble de données historiques à traiter pour obtenir un ensemble de données historiques prétraité, où le prétraitement comprend un traitement de nettoyage de données ; et l’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques prétraité. De plus, le traitement de nettoyage de données comprend : dans le cas où des données historiques de saut anormal du four existent dans l’ensemble de données historiques à traiter, le remplacement des données historiques de saut anormal du four par une valeur médiane de toutes les données historiques du four dans l’ensemble de données historiques à traiter jusqu’à ce que les données historiques de saut anormal du four n’existent plus dans l’ensemble de données historiques à traiter, dans lequel les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques adjacentes du four dépassent une valeur de différence prédéfinie. En outre, chacun du deuxième ensemble d’entraînement et du deuxième ensemble de test comprend des données historiques du four pour la région de température quelconque du four dans la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction comprend une période de temps normale de stade précoce de prédiction et une période de temps de défaillance de stade précoce de prédiction. De plus, les modèles de prédiction de température initiaux comprennent un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM), un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN), un modèle d’unité récurrente fermée (GRU), un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) et un modèle de réseau neuronal graphique (GNN). Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre : l’acquisition d’une pluralité de modules statistiques selon les données du four pour la région de température quelconque du four, et l’obtention d’une caractéristique de distribution de température de la région de température quelconque du four selon la pluralité de modules statistiques ; et l’obtention d’une tendance de variation de température de la région de température quelconque du four selon la caractéristique de distribution de température. De plus, les modules statistiques comprennent une moyenne, une variance, un écart et un aplatissement. Dans un deuxième aspect, la présente demande fournit en outre un système de prédiction de la température d’un four. Le système comprend un module d’acquisition de données, un premier module de filtrage, un deuxième module de filtrage et un module de prédiction de température. Le module d’acquisition de données est configuré pour acquérir des données du four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four, et former un ensemble de données historiques ; où les données du four comprennent des données de température et des données de puissance. Le premier module de filtrage est configuré pour acquérir un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques, et entraîner de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance en utilisant le premier ensemble d’entraînement, afin d’obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température ; tester les multiples premiers modèles de prédiction de température en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et écarter de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test. Le deuxième module de filtrage est configuré pour entraîner les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, afin d’obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température ; tester les multiples troisièmes modèles de prédiction de température selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, afin de délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et utiliser un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four. Le module de prédiction de température est configuré pour entrer les données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction. Dans un troisième aspect, la présente demande fournit en outre un dispositif informatique. Le dispositif informatique comprend une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké dans la mémoire et pouvant fonctionner sur le processeur. Le programme informatique, lorsqu’il est exécuté par le processeur, met en œuvre les étapes du procédé décrit ci-dessus. Dans un quatrième aspect, la présente demande fournit en outre un support de stockage lisible par ordinateur. Le support de stockage lisible par ordinateur stocke un programme informatique. Le programme informatique, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre les étapes du procédé décrit ci-dessus. La présente demande fournit un procédé de prédiction de la température d’un four, un système de prédiction de la température d’un four, un dispositif et un support. Le procédé comprend ce qui suit : une région de température du four est surveillée pour acquérir des données de four comprenant des données de température et des données de puissance, un ensemble de données historiques est formé en utilisant les données de four ; un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, un modèle de prédiction est entraîné et testé initialement en utilisant le premier ensemble d’entraînement et le premier ensemble de test, respectivement, et le modèle de prédiction est filtré principalement et les deuxièmes modèles de prédiction de température sont acquis : pour filtrer les deuxièmes modèles de prédiction de température, le modèle de prédiction principalement filtré est entraîné et testé à nouveau en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement et le premier ensemble de test, respectivement, et un modèle de prédiction de température optimal est écarté. De cette manière, une prédiction précise de chaque région de température du four est obtenue. Selon la présente demande, en prédisant avec précision la température future du four, la tendance de variation de température de chaque région de température est prédite à l’avance, et l’influence d’une grande fluctuation de température sur les matériaux est réduite. est un organigramme d’un procédé de prédiction de la température du four selon un mode de réalisation de la présente demande ; est un diagramme schématique d’une prédiction temporelle d’un procédé de prédiction de la température d’un four selon un mode de réalisation de la présente demande ; est un schéma fonctionnel d’un système de prédiction de la température d’un four selon un mode de réalisation de la présente demande ; et est un schéma d’une structure interne d’un dispositif informatique selon un mode de réalisation de la présente demande. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Afin de clarifier l’objectif, la solution technique et les effets bénéfiques de cette demande, la présente demande sera décrite ci-dessous en conjonction avec les dessins annexés et les modes de réalisation. Apparemment, les modes de réalisation décrits ci-dessous font partie des modes de réalisation de la présente demande et sont destinés à être uniquement illustratifs de la présente demande, mais ne visent pas à limiter la portée de la présente demande. Sur la base des modes de réalisation de la présente demande, tous les autres modes de réalisation obtenus par l’homme du métier sans travail créatif entrent dans la portée de protection de la présente invention. Dans un mode de réalisation, comme le montre la , un mode de réalisation de la présente demande fournit un procédé de prédiction de la température d’un four. Le procédé de prédiction de la température d’un four comprend les étapes décrites ci-dessous. En S11, les données du four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four sont acquises, et un ensemble de données historiques est formé, où les données du four comprennent des données de température et des données de puissance, et la plage de temps définie de la région de température comprend une plage de temps définie normale de température et une plage de temps définie anormale de température. Une durée de la plage de temps définie normale de température peut être définie par l’homme du métier en fonction du cas spécifique, qui n’est pas spécifiquement limité dans les modes de réalisation de la présente demande. Dans ce mode de réalisation, les données de numéro de position de point de mesure de la région de température sont acquises par le facteur, et les données de température et les données de puissance sont acquises à des intervalles de 1 minute dans la plage de temps définie normale de température et la plage de temps définie anormale de température. Dans d’autres modes de réalisation, d’autres manières de collecte et d’autres intervalles de collecte peuvent être utilisés pour collecter les données de température et les données de puissance de la région de température, et les détails ne sont pas décrits ici. Un exemple de ce mode de réalisation est le suivant. Pour différentes températures définies dans différentes régions de température, des données de température et des données de puissance d’une même région de température (telle qu’une région de température 4u de multiples fours) de différents fours dans la plage de temps définie anormale de température sont sélectionnées dans ce mode de réalisation. Facultativement, la plage de temps définie anormale de température est réglée à 6 jours avant et après l’anomalie de température, comme montré dans le Tableau 1. Tableau 1 calendrier pour l’acquisition des valeurs de la région du four Numéro du four-région de température Heure de départ Heure de fin Four n°6 4u 08-04-2022 14-04-2022 Four n°5 4u 10-04-2022 16-04-2022 Four n°7 4u 15-05-2022 21-05-2022 Four n°2 4u 17-05-2022 23-05-2022 Four n°1 4u 21-05-2022 27-05-2022 Four n°8 4u 08-06-2022 14-06-2022 La détection des données de température du four peut également ne pas être limitée aux seules données de température et données de puissance, et d’autres données du four peuvent être ajoutées si nécessaire pour rendre le résultat de prédiction plus précis. En S12, un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, et de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance sont entraînés en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température. Dans ce mode de réalisation, l’étape d’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques comprend : la sélection des données du four pour la région de température quelconque du four dans une plage de temps définie anormale de température correspondant à la région de température quelconque du four selon l’ensemble de données historiques, et l’utilisation des données du four comme ensemble de données historiques à traiter, où, facultativement, dans ce mode de réalisation, la plage de temps définie anormale de température est réglée à 6 jours avant et après l’anomalie de température, et la plage de temps définie anormale de température peut être réglée spécifiquement par l’homme du métier selon les conditions réelles, qui ne sont pas limitées dans la présente demande ; la réalisation d’un prétraitement sur l’ensemble de données historiques à traiter pour obtenir un ensemble de données historiques prétraité, où le prétraitement comprend un traitement de nettoyage de données ; et l’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques prétraité. Le traitement de nettoyage de données comprend : dans le cas où des données historiques de saut anormal du four existent dans l’ensemble de données historiques à traiter, le remplacement des données historiques de saut anormal du four par une valeur médiane de toutes les données historiques du four dans l’ensemble de données historiques à traiter jusqu’à ce que les données historiques de saut anormal du four n’existent plus dans l’ensemble de données historiques à traiter, où les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques proches du four dépassent une valeur de différence prédéfinie. Par exemple, les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques adjacentes du four dépassent une valeur de différence prédéfinie. Dans ce mode de réalisation, les données historiques acquises à traiter sont nettoyées avant d’entraîner le modèle de prédiction, telles que des données soudainement passées à 0, c’est-à-dire une valeur à un moment où les données sont soudainement passées à 0, et un processus de remplacement de remplissage est réalisé en utilisant une médiane d’une population d’échantillons, de manière à obtenir un ensemble de données historiques nettoyées et ainsi éviter les interférences d’erreur causées par le changement soudain des données. Par exemple, lorsque des données de température ayant une valeur de 0 existent dans les données du four, les données de température ayant la valeur de 0 sont remplacées par une valeur médiane de toutes les données de température jusqu’à ce que les données de température ayant la valeur de 0 n’existent plus dans les données du four. Lorsque des données de puissance ayant une valeur de 0 existent dans les données du four, les données de puissance ayant la valeur de 0 sont remplacées par une valeur médiane de toutes les données de puissance jusqu’à ce que les données de puissance ayant la valeur de 0 n’existent plus dans les données du four. En S13, les multiples premiers modèles de prédiction de température sont testés en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont écartés des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test. En S14, les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température sont entraînés en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, pour obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température. En S15, les multiples troisièmes modèles de prédiction de température sont testés selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test est utilisé comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four. En S16, les données du four à prédire de la région de température quelconque du four, collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, sont entrées dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction, où les données du four à prédire comprennent des données de température à prédire et des données de puissance à prédire. Dans ce mode de réalisation, l’ensemble de données historiques comprend un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test, et l’ensemble de données historiques comprend généralement des données dans les 6 jours précédant le temps d’anomalie de température et des données dans les 6 jours suivant le temps d’anomalie de température. Chacun du deuxième ensemble d’entraînement et du deuxième ensemble de test comprend des données historiques du four pour la région de température du four dans la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, où la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction comprend une période de temps normale et une période de temps de défaillance d’un stade précoce d’une période de temps à laquelle une température doit être prédite, et les données historiques du four comprennent des données historiques de température et des données historiques de puissance. Selon ce mode de réalisation, le modèle de prédiction est entraîné et testé deux fois, de sorte que le troisième modèle de prédiction de température correspondant à la valeur minimale des erreurs de sortie du deuxième ensemble de test soit écarté pour être le modèle de prédiction de température optimal de la région de température correspondante du four. Dans le cas où un ensemble de données approprié est sélectionné, il est possible de prévoir également trois fois ou plus des processus d’entraînement de modèle et de filtrage de test. Dans ce mode de réalisation, le modèle de prédiction comprend un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM), un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN), un modèle d’unité récurrente fermée (GRU), un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) et un modèle de réseau neuronal graphique (GNN). Facultativement, dans ce mode de réalisation, un procédé basé sur LSTM peut être adopté de manière à prédire des données de température à une occasion future selon les données historiques. Par exemple, il est nécessaire d’effectuer une alerte anticipée de 12 heures pour une tige chauffante afin de fournir un temps de préparation de matériau suffisant, afin qu’une prédiction de température pour les 12 heures suivantes soit réalisée. Considérant qu’il existe également des données de puissance de chauffage, les données de puissance de chauffage et les données de température de région de température de la période actuelle sont entrées ensemble dans le modèle de prédiction de température optimal en tant que caractéristique pour prédire les données de température du four dans les 12 heures suivantes, c’est-à-dire que la température (t) et la puissance (p) dans la période de temps de 1 à n sont utilisées pour prédire la valeur de température dans l’intervalle d’occasion de n+1 à k, comme le montre la . Dans la modélisation réelle, un pas de temps est d’abord déterminé, par exemple, 24 heures sont utilisées comme pas de temps pour prédire les données de température pour les 12 heures suivantes, et les périodes de temps sont sélectionnées de manière aléatoire sur la plage de température de la température de prédiction souhaitée pour la prédiction et l’inspection. Dans d’autres modes de réalisation de la présente demande, d’autres régions de température du four peuvent être sélectionnées pour une prédiction et un test selon les conditions réelles. Par exemple, les données de 30 jours avant le moment de réparation peuvent être sélectionnées selon le registre de maintenance des défauts, et les données utilisées pour la prédiction peuvent être supprimées pour entraîner le modèle de prédiction de température initial. Facultativement, dans la présente demande, pour différentes régions de température de différents fours, un modèle entraîné est défini pour la prédiction. Les modèles de prédiction de température optimaux utilisés pour différentes régions de température sont différents. Lorsque la prédiction de température dans une région de température est réalisée, le modèle de prédiction est à nouveau entraîné en utilisant un ensemble de données avant le moment de prédiction, et les paramètres du modèle de prédiction de température optimal sont ajustés. Une fois le dispositif de chauffage remplacé dans le four, il est nécessaire de répéter l’étape d’entraînement et de filtrage du modèle et de sélectionner un modèle de prédiction approprié. Dans ce mode de réalisation, une fois la température de prédiction dans la région de température du four obtenue, le procédé comprend en outre ce qui suit : dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse un seuil de température prédéfini, une adresse d’équipement de communication d’une personne responsable du four correspondant au four quelconque est acquise ; et des informations d’invite sont envoyées à l’adresse d’équipement de la personne responsable du four. Dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse une première valeur prédéfinie, l’adresse d’équipement de communication de la personne responsable du four est appelée et une voix d’invite est jouée en tant qu’informations d’invite. Dans le cas où la température de prédiction dans la région de température du four dépasse une deuxième valeur prédéfinie, un court message est envoyé à l’adresse d’équipement de communication de la personne responsable du four en tant qu’informations d’invite. La première valeur prédéfinie est supérieure à la deuxième valeur prédéfinie. Dans le cas où la température de prédiction fluctue considérablement, un message est transmis à la personne responsable concernée pour qu’elle gère à l’avance la condition de fluctuation de température plus importante. La personne responsable concernée peut définir différents niveaux d’alarme et adopter différentes méthodes de rappel telles que des appels ou des messages texte pour différents niveaux d’alarme, afin de mettre en œuvre des contre-mesures de manière plus ciblée. Dans un mode de réalisation, le procédé de prédiction de la température d’un four fourni dans ce mode de réalisation comprend en outre ce qui suit : de multiples modules statistiques sont acquis selon les données du four pour la région de température quelconque du four, et une caractéristique de distribution de température de la région de température quelconque du four est obtenue selon les multiples modules statistiques, où les multiples modules statistiques comprennent une moyenne, une variance, un écart et un aplatissement ; et une tendance de variation de température de la région de température quelconque du four est obtenue selon la caractéristique de distribution de température. Dans ce mode de réalisation, divers modules statistiques sont utilisés pour analyser les données du four (données de température de région de température, données de puissance) afin d’obtenir la caractéristique de distribution de température de la région de température du four, et la température dans la région de température du four est analysée via la caractéristique de distribution de température, par exemple, la caractéristique de distribution de température est analysée pour obtenir la tendance de variation de température de la région de température du four. Lorsqu’une température anormale dans la région de température du four existe, cela signifie que la tige chauffante doit être remplacée. Dans ce mode de réalisation, différents modules statistiques sont utilisés pour analyser et calculer les données du four avant et après l’anomalie dans la région de température afin d’obtenir la caractéristique de distribution de température. La tendance de variation de température avant et après l’anomalie dans la région de température est obtenue selon la caractéristique de distribution de température, et la tendance de variation de température avant et après l’anomalie de température dans une même région de température de différents fours est comparée et analysée pour détecter la condition de fonctionnement de la tige chauffante ou l’exactitude du temps de maintenance de la tige chauffante selon la tendance de variation de température avant et après l’anomalie. Par exemple, lorsqu’il est déterminé que la température change évidemment selon les tendances de variation de température avant et après l’anomalie, cela signifie qu’il y a un changement dans la stabilité de la tige chauffante dans la région de température. Des caractéristiques telles que la qualité de la tige chauffante sont détectées par l’homme du métier selon la tendance de variation de température avant et après l’anomalie. En supposant que les données du four soient X =[ x 1, x 2, ..., x n ], x i désigne les ième données de four et n désigne le nombre d’éléments inclus dans les données du four, la valeur statistique de X peut être exprimée comme suit : La moyenne représente une position centrale des données, et si X suit approximativement la distribution gaussienne, alors les données sont essentiellement distribuées des deux côtés de la moyenne. La variance est désignée comme le degré d’écart de la variable de données par rapport à la moyenne. La variance est également un moment central de second ordre de la variable X. L’écart caractérise le degré d’asymétrie de la courbe de fonction de densité de distribution de probabilité par rapport à la moyenne et mesure l’asymétrie de la distribution de probabilité des variables aléatoires. L’aplatissement caractérise l’état de la courbe de fonction de densité de distribution de probabilité à la moyenne, c’est-à-dire que si l’aplatissement est inférieur à 3, alors la distribution est douce, et si l’aplatissement est supérieur à 3, alors la distribution est raide. Par exemple, ce mode de réalisation peut générer un histogramme de la distribution de température et de fréquence d’alimentation de la région de température 4u du four n°7 (7#4u) dans un temps prédéterminé. Il a été analysé que la température est intensément distribuée au voisinage de 700°C, et les données de puissance de la région de température 4u du four n°7 peuvent être considérées comme obéissant approximativement à la distribution gaussienne. Par conséquent, une analyse discriminante peut être réalisée sur l’anomalie de température selon les caractéristiques de données de la température et de la puissance dans ce mode de réalisation. Dans un autre mode de réalisation, un algorithme de prédiction de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) est également adopté pour la prédiction dans ce mode de réalisation, l’algorithme de prédiction ARIMA se concentre principalement sur le changement de données à un certain nœud temporel dans le futur, et ignore les données de processus dans celui-ci. Plus précisément, il se concentre sur la position du nœud de données des données après 12 heures, et non sur la façon dont les données varient au cours de 12 heures. Selon le procédé de prédiction de la température d’un four fourni dans la présente demande, la prédiction de la température future du four est obtenue, la tendance de variation de température des multiples régions de température est prédite à l’avance, le personnel technique est aidé à découvrir la température anormale du four à l’avance, déterminer à l’avance et prendre les mesures correspondantes pour réduire l’influence des grandes fluctuations de température sur les matériaux. Sur la base du procédé de prédiction de la température d’un four décrit ci-dessus, un mode de réalisation de la présente demande fournit en outre un système de prédiction de la température d’un four. Comme le montre la , le système comprend un module d’acquisition de données 1, un premier module de filtrage 2, un deuxième module de filtrage 3 et un module de prédiction de température 4. Le module d’acquisition de données 1 est configuré pour acquérir des données du four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four, et former un ensemble de données historiques ; où les données du four comprennent des données de température et des données de puissance. Le premier module de filtrage 2 est configuré pour acquérir un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques, et entraîner de multiples modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir de multiples premiers modèles de prédiction de température ; tester les multiples premiers modèles de prédiction de température en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test, et écarter de multiples deuxièmes modèles de prédiction de température des multiples premiers modèles de prédiction de température selon les multiples erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test. Le deuxième module de filtrage 3 est configuré pour entraîner les multiples deuxièmes modèles de prédiction de température en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, afin d’obtenir de multiples troisièmes modèles de prédiction de température ; tester les multiples troisièmes modèles de prédiction de température selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, afin de délivrer en sortie de multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et utiliser un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale des multiples erreurs de sortie du deuxième ensemble de test comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four. Le module de prédiction de température 4 est configuré pour entrer les données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction. Pour des définitions spécifiques sur le système de prédiction de la température d’un four, on peut se référer aux définitions décrites ci-dessus sur le procédé de prédiction de la température d’un four, et les détails ne sont pas décrits ici. De multiples modules dans le système décrit ci-dessus peuvent être entièrement ou partiellement mis en œuvre par un logiciel, un matériel et une combinaison du logiciel et du matériel. Les multiples modules décrits ci-dessus peuvent être intégrés dans ou indépendants du processeur dans le dispositif informatique sous forme de matériel, et peuvent également être stockés dans la mémoire du dispositif informatique sous forme de logiciel, de sorte que le processeur puisse invoquer et exécuter des opérations correspondant aux multiples modules décrits ci- dessus. La montre un schéma d’une structure interne d’un dispositif informatique dans un mode de réalisation, et le dispositif informatique peut être un terminal ou un serveur. Comme le montre la , le dispositif informatique comprend un processeur, une mémoire, une interface réseau, un afficheur et un appareil d’entrée connectés par un bus système. Le processeur du dispositif informatique est configuré pour fournir des capacités de calcul et de commande. La mémoire du dispositif informatique comprend un support de stockage non volatil et une mémoire interne. Le support de stockage non volatil stocke un système d’exploitation et un programme informatique. La mémoire interne fournit un environnement pour le fonctionnement du système d’exploitation et du programme informatique dans le support de stockage non volatil. L’interface réseau du dispositif informatique est configurée pour communiquer avec un terminal externe via une connexion réseau. L’écran d’affichage du dispositif informatique peut être un écran d’affichage à cristaux liquides ou un écran d’affichage à encre électronique, et l’appareil d’entrée du dispositif informatique peut être une couche tactile appliquée sur l’écran d’affichage, ou peut être une clé, une boule de commande ou un pavé tactile disposé(e) sur un boîtier du dispositif informatique, ou peut être un clavier externe, un pavé tactile ou une souris et autres analogues. Il doit être compris par l’homme du métier que la structure représentée sur la est un schéma fonctionnel d’une partie seulement de la structure associée aux schémas de la présente demande, et ne constitue pas une définition du dispositif informatique auquel les schémas de la présente demande sont appliqués, et que le dispositif informatique peut inclure plus ou moins de composants que ceux montrés dans les dessins, ou peuvent combiner certains composants, ou avoir le même agencement de composants. En résumé, la présente demande fournit un procédé de prédiction de la température d’un four, un système de prédiction de la température d’un four, un dispositif et un support. Le procédé comprend ce qui suit : un ensemble de données historiques est obtenu en utilisant des données surveillées du four, un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test sont acquis selon l’ensemble de données historiques, un modèle de prédiction est entraîné et testé initialement en utilisant le premier ensemble de données d’entraînement et le premier ensemble de test, respectivement, et le modèle de prédiction est filtré principalement selon une erreur de sortie du premier ensemble de test ; le modèle de prédiction est entraîné et testé à nouveau en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement pré-acquis et un deuxième ensemble de test pré-acquis, respectivement, et un modèle de prédiction de température optimal est écarté selon une erreur de sortie du deuxième ensemble de test ; et une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction est obtenue selon des données du four pour une région de température du four dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction et le modèle de prédiction de température optimal. Selon la présente demande, la température future de la région de température du four peut être prédite, non seulement la température future de la région de température du four peut être prédite avec plus de précision, mais également les tendances de variation de température de multiples régions de température peuvent être prédites à l’avance, et la quantité de calcul dans le processus de prédiction de la température future est réduite. Les différents modes de réalisation dans cette spécification sont décrits de manière progressive, des références peuvent être faites parmi ces modes de réalisation par rapport à des parties identiques ou similaires, et la description de chacun des modes de réalisation est principalement axée sur les différences entre le mode de réalisation et les autres modes de réalisation. Pour le mode de réalisation du système, puisque le mode de réalisation du système est fondamentalement similaire au mode de réalisation du procédé, la description du mode de réalisation du système est relativement simple, et pour la corrélation entre le mode de réalisation du système et le mode de réalisation du procédé, on pourra se référer à la description partielle du mode de réalisation du procédé. Il convient de noter que diverses caractéristiques techniques des modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent être combinées dans n’importe quelle combinaison. Par souci de concision, toutes les combinaisons possibles des diverses caractéristiques techniques dans les modes de réalisation décrits ci-dessus ne sont pas décrites. Cependant, tant que les combinaisons de ces caractéristiques techniques ne sont pas incohérentes, elles doivent être considérées comme entrant dans la portée de cette spécification. Les modes de réalisation ci-dessus n’expriment que plusieurs modes de réalisation préférés de la présente demande, et leurs descriptions sont plus spécifiques et détaillées, mais ne peuvent pas être comprises comme limitant la portée de la présente demande. Il convient de souligner que pour l’homme du métier, plusieurs améliorations et remplacements peuvent être apportés sans s’écarter des principes techniques de la présente demande, et ces améliorations et remplacements doivent également être considérés comme la portée de protection de cette demande. Par conséquent, la portée de protection de cette demande de brevet doit être basée sur la portée de protection des revendications annexées. Procédé de prédiction de la température d’un four, comprenant : l’acquisition de données de four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four, et la formation d’un ensemble de données historiques, dans lequel les données du four comprennent des données de température et des données de puissance ; l’acquisition d’un premier ensemble d’entraînement et d’un premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques, et l’entraînement d’une pluralité de modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance en utilisant le premier ensemble d’entraînement, pour obtenir une pluralité de premiers modèles de prédiction de température ; le test de la pluralité de premiers modèles de prédiction de température en utilisant le premier ensemble de test pour délivrer en sortie une pluralité d’erreurs de sortie du premier ensemble de test, et l’écartement d’une pluralité de deuxièmes modèles de prédiction de température de la pluralité de premiers modèles de prédiction de température selon la pluralité d’erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test ; l’entraînement de la pluralité de deuxièmes modèles de prédiction de température en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, pour obtenir une pluralité de troisièmes modèles de prédiction de température ; le test de la pluralité de troisièmes modèles de prédiction de température selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, pour délivrer en sortie une pluralité d’erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et l’utilisation d’un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale de la pluralité d’erreurs de sortie du deuxième ensemble de test comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four ; et l’entrée des données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction. Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 1, dans lequel l’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques comprend : la sélection des données du four pour la région de température quelconque du four dans une plage de temps définie anormale de température correspondant à la région de température quelconque du four selon l’ensemble de données historiques, et l’utilisation des données du four comme ensemble de données historiques à traiter ; la réalisation d’un prétraitement sur l’ensemble de données historiques à traiter pour obtenir un ensemble de données historiques prétraité, dans lequel le prétraitement comprend un traitement de nettoyage de données ; et l’acquisition du premier ensemble d’entraînement et du premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques prétraité. Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 2, dans lequel le traitement de nettoyage de données comprend : dans le cas où les données historiques de saut anormal du four existent dans l’ensemble de données historiques à traiter, le remplacement des données historiques de saut anormal du four par une valeur médiane de toutes les données historiques du four dans l’ensemble de données historiques à traiter jusqu’à ce que les données historiques de saut anormal du four n’existent plus dans l’ensemble de données historiques à traiter, dans lequel les données historiques de saut anormal du four sont des données de température entre lesquelles une valeur de différence et des données historiques adjacentes du four dépassent une valeur de différence prédéfinie. Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 1, dans lequel chacun du deuxième ensemble d’entraînement et du deuxième ensemble de test comprend des données historiques du four pour la région de température quelconque du four dans la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction, dans lequel la période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction comprend une période de temps normale de stade précoce de prédiction et une période de temps de défaillance de stade précoce de prédiction. Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 1, dans lequel un modèle de prédiction de température initial comprend un modèle de mémoire à long et court terme (LSTM), un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN), un modèle d’unité récurrente fermée (GRU), un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) et un modèle de réseau neuronal graphique (GNN). Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 1, comprenant en outre : l’acquisition d’une pluralité de modules statistiques selon les données du four pour la région de température quelconque du four, et l’obtention d’une caractéristique de distribution de température de la région de température quelconque du four selon la pluralité de modules statistiques ; et l’obtention d’une tendance de variation de température de la région de température quelconque du four selon la caractéristique de distribution de température. Procédé de prédiction de la température d’un four selon la revendication 6, dans lequel la pluralité de modules statistiques comprend une moyenne, une variance, un écart et un aplatissement. Système de prédiction de la température d’un four, comprenant : un module d’acquisition de données, qui est configuré pour acquérir des données de four pour une région de température quelconque du four dans une plage de temps définie de la région de température correspondant à la région de température quelconque du four, et former un ensemble de données historiques ; dans lequel les données du four comprennent des données de température et des données de puissance ; un premier module de filtrage, qui est configuré pour acquérir un premier ensemble d’entraînement et un premier ensemble de test selon l’ensemble de données historiques, et entraîner une pluralité de modèles de prédiction de température initiaux sélectionnés à l’avance en utilisant le premier ensemble d’entraînement, afin d’obtenir une pluralité de premiers modèles de prédiction de température ; tester la pluralité de premiers modèles de prédiction de température en utilisant le premier ensemble de test afin de délivrer en sortie une pluralité d’erreurs de sortie du premier ensemble de test, et écarter une pluralité de deuxièmes modèles de prédiction de température de la pluralité de premiers modèles de prédiction de température selon la pluralité d’erreurs de sortie du premier ensemble de test et une plage prédéfinie d’une première erreur de test ; un deuxième module de filtrage, qui est configuré pour entraîner la pluralité de deuxièmes modèles de prédiction de température en utilisant un deuxième ensemble d’entraînement acquis à l’avance, afin d’obtenir une pluralité de troisièmes modèles de prédiction de température ; tester la pluralité de troisièmes modèles de prédiction de température selon un deuxième ensemble de test acquis à l’avance, afin de délivrer en sortie une pluralité d’erreurs de sortie du deuxième ensemble de test, et utiliser un troisième modèle de prédiction de température correspondant à une valeur minimale de la pluralité d’erreurs de sortie du deuxième ensemble de test comme modèle de prédiction de température optimal pour la région de température quelconque du four ; et un module de prédiction de température, qui est configuré pour entrer les données du four à prédire de la région de température quelconque du four collectées dans une période de temps prédéfinie de stade précoce de prédiction dans le modèle de prédiction de température optimal correspondant à la région de température quelconque du four, pour obtenir une température de prédiction dans la région de température du four dans une période de temps de prédiction. Dispositif informatique, comprenant une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké dans la mémoire et pouvant fonctionner sur le processeur, dans lequel le programme informatique, lorsqu’il est exécuté par le processeur, met en œuvre les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support de stockage lisible par ordinateur, stockant un programme informatique, dans lequel le programme informatique, lorsqu’il est exécuté par un processeur, met en œuvre les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 7.