Brevet FR3155527A1 — publié le 20250523

La présente divulgation concerne un procédé et un appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM, et se rapporte au domaine technique de la prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker. Les principaux objectifs de la présente divulgation sont d’améliorer la précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker, et de réduire l’utilisation de la mémoire, de sorte que le procédé et l’appareil puissent être mieux appliqués en pratique dans les usines. Les principales solutions techniques de la présente divulgation comportent : l’obtention de données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et la sortie d’un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Le procédé et l’appareil de la présente divulgation sont utilisés pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. Figure 1 PROCÉDÉ ET APPAREIL POUR PRÉDIRE LA CONSOMMATION DE CHALEUR DU FRITTAGE DE CLINKER La présente divulgation se rapporte au domaine technique de la prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker, et plus particulièrement à un procédé et un appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM. Arrière-Plan Le clinker de ciment est un produit cimentier semi-fini obtenu par frittage de matières premières à haute température et puis par refroidissement des matières premières frittées, les matières premières étant configurées dans des proportions appropriées, en utilisant du calcaire, du grès, des matières premières d’aluminium et de fer, etc. comme matières premières principales. Étant un système thermodynamique et chimique complexe à forte intensité énergétique, le frittage de clinker est le chaînon technologique le plus important dans le processus de production du ciment, et sa consommation d’énergie a un impact direct sur le taux d’utilisation d’énergie et l’efficacité économique d’une ligne de production de ciment dans sa totalité. En tant qu’indicateur important pour mesurer la consommation d’énergie dans la production de ciment, la consommation de chaleur du frittage de clinker fait référence à la consommation de chaleur réelle de calcination par 1 kg de clinker dans un four à calciner. Une prédiction efficace de la consommation de chaleur du frittage de clinker permet d’optimiser le processus de production, d’améliorer l’efficacité de production et de réduire la consommation d’énergie, ce qui est d’une grande importance pour garantir la sécurité énergétique nationale. Actuellement, dans un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker, un procédé et un système de détection de consommation de charbon pour le frittage de ciment sur la base d’un modèle de forêt aléatoire sont établis en utilisant des paramètres de processus tels que le débit d’alimentation, la température de l’air secondaire et la température dans la queue du four à calciner en combinaison avec un algorithme de forêt aléatoire. En variante, la prédiction d’indice de la consommation de charbon au cours du processus de frittage de ciment est établie en utilisant des paramètres de processus tels que le débit d’alimentation en matières premières, le débit d’alimentation en charbon du four de décomposition, et la température de l’air secondaire en combinaison avec un réseau de croyances profond à séries temporelles cachées. Toutefois, le procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker ci-dessus présente encore des lacunes en matière de précision de prédiction, d’efficacité de calcul et d’utilisation de la mémoire du modèle, ce qui n’est pas propice à une application pratique dans les usines. Résumé Compte tenu des problèmes susmentionnés, la présente divulgation fournit un procédé et un appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM. Les principaux objectifs de la présente divulgation sont d’améliorer la précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker, et de réduire l’utilisation de la mémoire, de sorte que le procédé et l’appareil puissent être mieux appliqués en pratique dans les usines. Pour résoudre les problèmes techniques susmentionnés, la présente divulgation propose les solutions suivantes. Dans un premier aspect, la présente divulgation fournit un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM, qui comporte : l’obtention de données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et la sortie d’un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Optionnellement, le procédé comprend en outre : l’obtention de données de production historiques correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, dans lequel un temps de marquage des données de production historiques est un temps de production initial correspondant ; la division des données de production historiques en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon un rapport prédéfini ; et l’obtention du modèle LightGBM répondant à des exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test, le modèle LightGBM étant configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. Optionnellement, l’obtention des données de production historiques correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis comprend : la définition d’une fenêtre d’entrée de données de série temporelle sur la base d’une différence temporelle entre le temps de production initial et le temps de génération des données de production historiques ; et l’obtention des données de production historiques correspondant aux paramètres de processus prédéfinis au moyen de la fenêtre d’entrée de données de série temporelle. Optionnellement, l’obtention du modèle LightGBM répondant à des exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test comprend : l’optimisation d’hyperparamètres du modèle LightGBM au moyen d’un algorithme d’optimisation bayésien sur la base de l’ensemble d’entraînement, afin d’obtenir un modèle LightGBM entraîné ; l’évaluation permettant de savoir si la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble de test ; et la détermination du fait que le modèle LightGBM est configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker lorsque la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction. Optionnellement, l’obtention des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis comprend : la collecte de données de production originales correspondant aux paramètres de processus prédéfinis ; la réalisation d’un traitement de valeurs aberrantes sur les données de production originales sur la base du filtre de Hampel ; et la transformation des données originales soumises au traitement de valeurs aberrantes en données non dimensionnelles avec une moyenne de 0 et une variance de 1, sur la base d’une normalisation en score z, afin d’obtenir les données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis. Optionnellement, le procédé comprend en outre : l’obtention de paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker, afin de former un ensemble de paramètres de processus ; et la sélection des paramètres de processus prédéfinis au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus. Optionnellement, la sélection des paramètres de processus prédéfinis au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus comprend : le calcul d’un coefficient d’information maximal entre chacun des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage de clinker ; le classement des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, afin d’obtenir un résultat de classement ; le calcul d’une différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres adjacents parmi les paramètres de processus dans le résultat de classement ; et la sélection des paramètres de processus prédéfinis dans l’ensemble de paramètres de processus sur la base de la différence de coefficient. Dans un deuxième aspect, la présente divulgation fournit un appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM, comportant : une première unité d’obtention configurée pour obtenir des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et une unité de prédiction configurée pour délivrer un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Pour atteindre les objectifs ci-dessus, selon un troisième aspect de la présente divulgation, on fournit un support de stockage comportant un programme stocké. Lorsque le programme est en cours d’exécution, un dispositif sur lequel est installé le support de stockage est commandé pour exécuter le procédé de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM comme mentionné dans le premier aspect. Pour atteindre les objectifs ci-dessus, selon un quatrième aspect de la présente divulgation, on fournit un dispositif électronique comportant une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké sur la mémoire et exécutable sur le processeur. Lorsque le processeur exécute le programme, toutes ou une partie des étapes de prédiction par l’appareil de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM comme mentionné dans le deuxième aspect sont mises en œuvre. Grâce aux solutions techniques ci-dessus, la présente divulgation fournit le procédé et l’appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM. En effet, les procédés existants de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker présentent des lacunes en matière de précision de prédiction, d’efficacité de calcul et d’utilisation de la mémoire de modèle. Par conséquent, selon la présente divulgation, des données de production cibles correspondantes sont obtenues sur la base de paramètres de processus prédéfinis, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker. Un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker est délivré au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Le procédé et l’appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker fournis par la présente divulgation améliorent la précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker, tout en utilisant peu de mémoire, ce qui est avantageux pour l’application pratique dans les usines. La description ci-dessus n’est qu’un aperçu des solutions techniques de la présente divulgation. Afin que les moyens techniques de la présente divulgation soient plus clairement compris et qu’ils puissent être mis en œuvre conformément au contenu de la spécification, et afin que les objectifs, caractéristiques et avantages ci-dessus, ainsi que d’autres, de la présente divulgation, soient plus facilement compris, des modes de réalisation spécifiques de la présente divulgation sont fournis ci-après. En lisant la description détaillée des modes de réalisation préférés suivants, divers autres avantages et bénéfices apparaîtront à une personne de compétence ordinaire dans l’art. Les dessins qui accompagnent le présent document ont pour seul but d’illustrer les modes de réalisation préférés et ne doivent pas être considérés comme limitatifs de la présente divulgation. En outre, dans les dessins, les mêmes éléments sont indiqués par les mêmes numéros de référence. Dans les dessins : La FIG. 1 montre un organigramme d’un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM selon un mode de réalisation de la présente divulgation ; La FIG. 2 montre un organigramme d’un autre procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM selon un mode de réalisation de la présente divulgation ; La FIG. 3 montre un organigramme d’un troisième procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM selon un mode de réalisation de la présente divulgation ; La FIG. 4 montre un schéma de principe d’un appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM selon un mode de réalisation de la présente divulgation ; et La FIG. 5 montre un schéma de principe d’un autre appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM selon un mode de réalisation de la présente divulgation. Description détaillée Des exemples de modes de réalisation de la présente divulgation seront décrits en détail ci-dessous en référence aux dessins qui l’accompagnent. Bien que les exemples de modes de réalisation de la présente divulgation soient illustrés dans les dessins qui l’accompagnent, il convient de comprendre que la présente divulgation peut être réalisée sous de nombreuses formes différentes et ne doit pas être interprétée comme étant limitée aux modes de réalisation énoncées dans le présent document. Au contraire, ces modes de réalisation sont fournis afin que la présente divulgation puisse être comprise de manière complète et exhaustive et qu’elle puisse transmettre pleinement la portée de la présente divulgation à l’homme du métier. Les procédés existants pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker présentent encore des lacunes en matière de précision de prédiction, d’efficacité de calcul et d’utilisation de la mémoire de modèle. En réponse à ce problème, les inventeurs ont eu l’idée de faire des prévisions en utilisant des paramètres de processus optimisés en combinaison avec un modèle LightGBM. Par conséquent, un mode de réalisation de la présente divulgation fournit un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM, qui améliore la précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker. Comme le montre la FIG. 1 , le procédé comporte les étapes d’exécution spécifiques suivantes. À l’étape 101, des données de production cibles correspondantes sont obtenues sur la base de paramètres de processus prédéfinis. Les paramètres de processus prédéfinis sont des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker. Les paramètres de processus sont des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker, qui sont sélectionnés parmi quatre chaînons dans un système de frittage de clinker comportant un préchauffeur, un four de décomposition, un four à calciner rotatif et un refroidisseur à grille. Par exemple, les paramètres de processus peuvent comporter 35 paramètres de processus au total : des paramètres de processus du préchauffeur (comportant la température de sortie d’un cylindre C1, la pression à cône du cylindre C1, la température de sortie d’un cylindre C2, la pression à cône du cylindre C2, la température de sortie d’un cylindre C3, la pression à cône du cylindre C3, la température de sortie d’un cylindre C4, la pression à cône du cylindre C4, la température de conduite de décharge du cylindre C4, le courant électrique d’un ventilateur à haute température, la vitesse de rotation du ventilateur à haute température et la pression négative d’entrée du ventilateur à haute température), des paramètres de processus du four de décomposition (comportant la température de sortie du four de décomposition, la pression négative de sortie du four de décomposition, l’alimentation en charbon au niveau de la queue du four à calciner, la température d’une chambre de fumées, la pression de la chambre de fumées et la température de de l’air tertiaire entrant dans un four), des paramètres de processus du four à calciner rotatif (comportant l’alimentation en charbon au niveau de la tête du four à calciner, le débit d’alimentation, le taux de décomposition des matières entrantes, le courant de moteur principal du four à calciner, la vitesse de rotation du four à calciner, la pression négative de la tête du four à calciner, la pression négative de la queue du four à calciner, le courant de ventilateur de la tête du four à calciner, la vitesse de ventilateur de la tête du four à calciner, le courant électrique d’un ventilateur primaire, la pression d’air du ventilateur primaire et la température de l’air secondaire) et des paramètres de processus du refroidisseur à grille (comportant la pression moyenne sous une grille, la vitesse moyenne d’une plaque de grille, la pression d’huile du refroidisseur à grille, la température de l’air tertiaire et la pression de l’air tertiaire). Toutefois, ce mode de réalisation ne s’y limite pas. Plus précisément, dans ce mode de réalisation, en analysant les processus de production du clinker de ciment, après la sélection de plusieurs paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage du clinker de ciment parmi les paramètres de processus des dispositifs tels que le préchauffeur, le four de décomposition, le four à calciner rotatif et le refroidisseur à grille, un coefficient d’information maximal (MIC) entre les paramètres de processus sélectionnés et la consommation de chaleur du frittage du clinker de ciment est calculé au moyen d’une analyse de corrélation MIC. Plus le MIC est élevé, plus la corrélation entre les paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage du clinker de ciment est forte. Par conséquent, dans ce mode de réalisation, une pluralité de paramètres de processus cibles ayant un MIC plus élevé peuvent être sélectionnés selon le MIC parmi les nombreux paramètres de processus en tant que paramètres de processus prédéfinis. Ensuite, des données de production historiques correspondantes sont obtenues à partir des données historiques selon les paramètres de processus prédéfinis. À l’étape 102, un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker est délivré au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Après l’obtention des données de production cibles à l’étape 101, les données de production cibles sont entrées dans un modèle LightGBM pré-entraîné pour obtenir le résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker. Sur la base d’un algorithme d’arbre de décision à amplification de gradient (GBDT) et en utilisant deux nouvelles technologies, à savoir l’échantillonnage unilatéral basé sur le gradient (GOSS) et le regroupement de fonctionnalités exclusives (EFB), le LightGBM réduit la consommation de mémoire et améliore la vitesse de calcul tout en garantissant une grande précision, ce qui le rend plus adapté aux tâches d’apprentissage machine ayant des caractéristiques à grandes dimensions ou des mégadonnées. Plus précisément, avec le GOSS, les données sont d’abord classées selon des valeurs absolues de gradients, et a × 100 % de premières instances sont sélectionnées comme instances de données à grand gradient, puis b × (1−a) × 100 % d’instances de données sont extraites aléatoirement à partir des données restantes comme données à petit gradient. Avec le GOSS, lors du calcul du gain d’information, les données échantillonnées à faible gradient sont amplifiées de (1−a)/b fois, ce qui garantit qu’une plus grande attention est accordée aux instances sous-entraînées lorsque la distribution des données originales est à peine modifiée. On suppose qu’il existe n instances d’échantillons qui sont désignées par {x 1 , … x n }, où x i représente un vecteur à s dimensions. Dans chaque itération d’amplification de gradient, un gradient négatif d’une fonction de perte délivrée par le modèle est désigné par {g 1 , … g n }. La formule pour calculer le gain d’information d’une caractéristique j séparée à un point d est la suivante : B r = { x i ∈ B : x ij > d}. Par conséquent, avec le GOSS, un point de séparation est déterminé en utilisant l’estimation de plutôt que des données précises , ce qui permet de réduire considérablement les coûts de calcul. Avec l’EFB, un objectif consistant à réduire la dimensionnalité est atteint en regroupant des caractéristiques exclusives en une seule caractéristique. Dans les applications pratiques, beaucoup de caractéristiques à grandes dimensions sont peu nombreuses et s’excluent mutuellement. Les caractéristiques exclusives regroupées en une seule caractéristique, puis un histogramme de caractéristiques comme pour la caractéristique unique est construit à partir d’un regroupement de caractéristiques. De cette manière, la complexité de la construction peut passer de O(#data×#feature) à O(#data×#bundle), et #bundle Grâce au GOSS et à l’EFB, le modèle LightGBM augmente la vitesse de calcul et réduit la consommation de mémoire tout en garantissant une grande précision, et est donc adapté au traitement des problèmes de prédiction ayant un grand volume de données et des caractéristiques à grandes dimensions. Comme on peut le voir dans le mode de mise en œuvre basé sur le mode de réalisation dans la FIG. 1 , la présente divulgation fournit un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM. Selon le procédé de la présente divulgation, des données de production cibles correspondantes sont obtenues sur la base de paramètres de processus prédéfinis, puis les paramètres de processus prédéfinis sont entrés dans le modèle LightGBM pour obtenir le résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker, qui est délivré par le modèle LightGBM. Le procédé de la présente divulgation peut améliorer la précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker tout en utilisant moins de mémoire, ce qui le rend avantageux pour une application pratique dans les usines. Pour une meilleure sélection des paramètres de processus prédéfinis et pour améliorer la précision et l’efficacité de prédiction, et en outre pour perfectionner et étendre le mode de réalisation que montre la FIG. 1 , un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un autre procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM. Comme le montre la FIG. 2 , ce procédé comporte les étapes suivantes. À l’étape 201, des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker sont obtenus pour former un ensemble de paramètres de processus. Par exemple, les paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker à l’étape 101 ne sont pas décrits ici. Il convient de souligner que l’ensemble de paramètres de processus peut également inclure la consommation de chaleur du frittage de clinker (Q rR ), qui est obtenue à l’aide de la formule suivante : où Q rR représente la consommation de chaleur du frittage par unité de clinker exprimée en unités de KJ/Kg ; m r représente la quantité de l’alimentation en charbon par unité de clinker exprimée en unités de KJ/Kg ; et Q ar ,net représente le pouvoir calorifique inférieur du charbon exprimé en unités de KJ/Kg ; où M fr représente la quantité de l’alimentation en charbon du four de décomposition exprimée en unités de t/h ; M yr représente la quantité de l’alimentation en charbon au niveau de la tête du four à calciner exprimée en unités de t/h ; M s représente un débit d’alimentation exprimé en unités de t/h ; et m s représente la dose de matières premières nécessaires à la production par unité de clinker exprimée en unités de Kg/Kg. À l’étape 202, les paramètres de processus prédéfinis sont sélectionnés au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus. Après l’obtention de l’ensemble de paramètres de processus à l’étape 201, on calcule un coefficient d’information maximal entre chacun des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage de clinker. Ensuite, les paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus sont classés du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, afin d’obtenir un résultat de classement. Ensuite, on calcule une différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres adjacents parmi les paramètres de processus dans le résultat de classement. Enfin, les paramètres de processus prédéfinis sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres de processus sur la base de la différence de coefficient. De cette manière, il est avantageux d’améliorer la précision du résultat de prédiction. Le coefficient d’information maximal est calculé selon les étapes suivantes. Sur la base de l’équation suivante, on calcule d’abord des informations mutuelles I[X;Y] entre le paramètre de processus X et la consommation de chaleur Y du frittage de ciment de clinker : où p(x ,y ) représente une probabilité conjointe entre le paramètre de processus X et la consommation de chaleur Y du frittage de ciment de clinker, p(x) représente une probabilité de bord du paramètre de processus X, et p(y) représente une probabilité de bord du paramètre de processus Y. Ensuite, selon les informations mutuelles I[X;Y] entre le paramètre de processus X et la consommation de chaleur Y du frittage de ciment de clinker, le coefficient d’information maximal MIC[X;Y] entre le paramètre de processus X et la consommation de chaleur Y du frittage de ciment de clinker est calculé sur la base de la formule suivante : Il convient de noter qu’une caractéristique peut être obtenue au moyen d’autres caractéristiques. Par conséquent, en général, plus la quantité d’informations des caractéristiques d’entrée d’un modèle de prédiction est importante, plus la précision du résultat de prédiction est élevée. Toutefois, la précision du résultat de prédiction peut être compromise lorsqu’un trop grand nombre de caractéristiques faiblement corrélées à la consommation de chaleur du frittage de clinker sont entrées dans le modèle de prédiction. Par conséquent, au cours de cette étape, après le classement des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, une amplitude de fluctuation entre plusieurs différences de coefficient est déterminée sur la base des différences de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant aux deux paramètres de processus adjacents. Lorsque l’amplitude de fluctuation est constante, les différences de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant aux deux paramètres de processus adjacents sont toutes deux inférieures à une différence de coefficient prédéfinie, c’est-à-dire que les coefficients d’information maximaux des paramètres de processus montrent une tendance à la baisse constante, les coefficients d’information maximaux correspondant aux nombreux paramètres de processus montrent peu de différences. Dans ce cas, les N premiers paramètres de processus cibles sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres de processus selon le résultat de classement en tant que paramètres de processus prédéfinis. Lorsque l’amplitude de fluctuation n’est pas constante, les différences de coefficient entre les coefficients d’information maximaux allant du coefficient de processus classé premier au coefficient de processus classé n ième sont inférieures à la différence de coefficient prédéfinie, mais la différence de coefficient entre le coefficient de processus classé n ième au coefficient de processus classé (n+1) ème est supérieure à la différence de coefficient prédéfinie, c’est-à-dire que les différences entre les coefficients d’information maximaux correspondant aux coefficients de processus classés après le n ième et les coefficients d’information maximaux correspondant aux coefficients de processus classés avant le n ième sont plus importantes. Par conséquent, pour éviter qu’un trop grand nombre de caractéristiques faiblement corrélées à la consommation de chaleur du frittage de clinker ne soient entrées dans le modèle de prédiction, au cours de cette étape, on détermine si n est supérieur à N. Si n est supérieur à N, les N premiers paramètres de processus cibles sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres de processus selon le résultat de classement en tant que paramètres de processus prédéfinis. Si n n’est pas supérieur à N, on détermine si les N premiers paramètres de processus comportent les paramètres de processus dans les paramètres de mécanisme de processus. Par exemple, dans les quatre chaînons, à savoir le préchauffeur, le four de décomposition, le four à calciner rotatif et le refroidisseur à grille, si les N premiers paramètres de processus comportent les paramètres de processus dans les paramètres de mécanisme de processus, les N premiers paramètres de processus cibles sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres de processus selon le résultat de classement en tant que paramètres de processus prédéfinis. Si les N premiers paramètres de processus ne comportent pas les paramètres de processus dans les paramètres de mécanisme de processus, sur la base d’un principe selon lequel les paramètres de processus cibles sélectionnés doivent comporter au moins un paramètre de processus des paramètres de mécanisme de processus de chaque catégorie (tels que le préchauffeur, le four de décomposition, le four à calciner rotatif et le refroidisseur à grille), les N premiers paramètres de processus cibles sont d’abord sélectionnés en tant que paramètres de processus prédéfinis, puis les (N-n) paramètres de processus cibles sont sélectionnés dans les paramètres de processus classés après le n ième selon le résultat de classement, en tant que paramètres de processus prédéfinis. À l’étape 203, des données de production cibles correspondantes sont obtenues sur la base des paramètres de processus prédéfinis. Cette étape est décrite en référence à la description de l’étape 101 dans le procédé ci-dessus, et les éléments de contenu identiques ne sont pas répétés ici. Une fois les paramètres de processus prédéfinis obtenus à l’étape 202, des données de production originales correspondant aux paramètres de processus prédéfinis sont collectées. Ensuite, un traitement de valeurs aberrantes est réalisé sur les données de production originales, sur la base du filtre de Hampel. Ensuite, les données originales soumises au traitement de valeurs aberrantes sont transformées en données non dimensionnelles avec une moyenne de 0 et une variance de 1, sur la base d’une normalisation en score z, afin d’obtenir les données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis. De cette manière, il est avantageux d’améliorer la précision du résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker délivré par le modèle de prédiction. Par exemple, pour ce qui est des coefficients d’information maximaux, les 15 premiers paramètres de processus sont sélectionnés parmi les 35 paramètres de processus à l’étape 101 en tant que paramètres de processus prédéfinis : l’alimentation en charbon au niveau de la tête du four à calciner, l’alimentation en charbon au niveau de la queue du four à calciner, la vitesse de rotation du ventilateur à haute température, le débit d’alimentation, la vitesse moyenne du refroidisseur à grille, la température de sortie du cylindre C1, la pression à cône négative du cylindre C1, la température de l’air tertiaire, la pression moyenne sous la grille, la température de l’air secondaire, le courant électrique du ventilateur à haute température, la température de sortie du four de décomposition, la température de sortie du cylindre C4, la pression d’air du ventilateur primaire, et la pression à cône négative du cylindre C4. Le traitement des valeurs aberrantes est réalisé sur les données de production originales sur la base du filtre de Hampel. Les procédés spécifiques sont les suivants. Pour une séquence de données x 1 , x 2 , x 3 , … x n , en supposant qu’un échantillon à tester est x i , qu’une longueur d’une fenêtre coulissante est définie à 2s+1, et qu’un nombre d’échantillons autour de l’échantillon à tester est s, un processus de détection de l’échantillon à tester est exprimé par l’équation suivante : où m i représente une médiane dans la fenêtre, et S i représente une estimation d’échelle d’un écart absolu de la médiane dans la fenêtre. Lorsqu’une valeur absolue entre l’échantillon à tester x i et une médiane de fenêtre est supérieure au triple de S i , et échantillon est supprimé, et la place vacante est occupée par une médiane locale de la fenêtre coulissante. En outre, les données de production originales collectées par chaque capteur ont des unités de génie différentes dont les valeurs peuvent même différer de plusieurs ordres de grandeur. L’utilisation directe de ces données peut affaiblir les rôles de variables ayant des valeurs plus petites dans le modèle et mettre en évidence les rôles des variables ayant des valeurs plus grandes. Il est donc nécessaire de normaliser les données de production originales afin d’éliminer les effets négatifs des différentes dimensions sur les étapes ultérieures. Les données de production originales soumises au traitement de valeurs aberrantes sont normalisées afin d’éliminer les effets négatifs des dimensions. Les données originales sont transformées en données non dimensionnelles avec une moyenne de 0 et une variance de 1, sur la base d’une normalisation en score z, afin d’obtenir les données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis, où une formule de transformation est présentée dans l’équation (8) : où μ représente la moyenne de la séquence de données, et σ représente l’écart-type de la séquence de données. À l’étape 204, un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker est délivré au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Cette étape est décrite en référence à la description de l’étape 102 dans le procédé ci-dessus, et les éléments de contenu identiques ne sont pas répétés ici. Comme on peut le voir dans le mode de mise en œuvre basé sur le mode de réalisation dans la FIG. 1 , la présente divulgation fournit un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM qui résout un problème de forte relation de couplage et d’hystérésis entre multivariables. Plus précisément, dans ce procédé, un coefficient d’information maximal entre chacun des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage de clinker est déterminé. Les paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus sont classés du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, afin d’obtenir un résultat de classement. Ensuite, sur la base du résultat de classement, les paramètres de processus cibles sont sélectionnés dans l’ensemble de paramètres de processus en tant que paramètres de processus prédéfinis afin d’obtenir les données de production cibles. Sur la base d’une analyse de corrélation de coefficient d’information maximal, les paramètres de processus cibles sont sélectionnés parmi plusieurs paramètres de processus qui affectent la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker. De cette manière, la correspondance complexe entre la consommation de chaleur du frittage de clinker et des facteurs influençant la consommation de chaleur du frittage de clinker est simplifiée, le problème du couplage multivariable dans le processus de production est résolu, et la généralisation de l’utilisation du modèle de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker est améliorée. Afin d’obtenir un modèle de prédiction avec un meilleur effet de prédiction, un processus d’entraînement est conçu. Pour perfectionner et étendre le mode de réalisation que montre la FIG. 1 , un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un autre procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM. Comme le montre la FIG. 3 , ce procédé comporte les étapes suivantes. À l’étape 301, des données de production historiques correspondantes sont obtenues sur la base des paramètres de processus prédéfinis. Le temps de marquage des données de production historiques est un temps de production initial correspondant. Une fenêtre d’entrée de données de série temporelle est définie sur la base d’une différence temporelle entre le temps de production initial et le temps de génération des données de production historiques ; et les données de production historiques correspondant aux paramètres de processus prédéfinis sont obtenues au moyen de la fenêtre d’entrée de données de série temporelle. Plus précisément, la fenêtre d’entrée de données de série temporelle est une fenêtre temporelle coulissante conçue selon des mécanismes de processus pour caractériser des informations de série temporelle de la production de clinker. Des données de série temporelle variables d’un processus de production en condition de travail continu dans le processus de frittage de clinker sont intégrées dans une matrice en tant qu’entrée du modèle de prédiction qui comporte des informations de retard variables dans le temps dans le processus de production de clinker. Illustration : Dans la production de clinker de ciment, il faut environ 50 à 60 minutes pour que les matières premières soient entièrement frittées et transformées en clinker. Par conséquent, il existe un délai entre le débit d’alimentation et les données d’alimentation en charbon et les données de consommation de chaleur correspondantes. Toutes les autres variables liées à la consommation de chaleur présentent également des caractéristiques de délai, et le temps de retard de chaque variable change de manière dynamique. Par conséquent, la fenêtre temporelle coulissante, également connue sous le nom de fenêtre d’entrée de données de série temporelle, est construite. L’ampleur de la fenêtre temporelle peut être définie à 60 minutes, et les données originales peuvent être divisées en une série temporelle d’une ampleur d’une heure. Enfin, un alignement temporel est réalisé sur les données de la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker, afin d’obtenir la série temporelle de chaque paramètre de processus correspondant à la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker. La série temporelle est utilisée pour extraire une série temporelle dans les données de production de paramètres de processus en tant qu’entrée du modèle qui peut utiliser pleinement les données collectées. En outre, les informations de série temporelle d’un stade de production peuvent être entièrement entrées dans le modèle sans qu’il ne soit nécessaire de faire concorder la série temporelle des données, ce qui permet d’économiser le travail de calcul du délai. À l’étape 302, les données de production historiques sont divisées en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon un rapport prédéfini. Une fois les données de production historiques correspondant aux paramètres de processus prédéfinis obtenues à l’étape 301, les données de production historiques sont divisées en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon le rapport prédéfini. Le rapport prédéfini spécifique est défini selon l’activité, et ce mode de réalisation n’impose aucune limite spécifique. À l’étape 303, le modèle LightGBM répondant aux exigences de performance de prédiction est obtenu sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test. Le modèle LightGBM est configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. Après l’obtention de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test à l’étape 302, les hyperparamètres du modèle LightGBM sont optimisés au moyen d’un algorithme d’optimisation bayésien sur la base de l’ensemble d’entraînement, afin d’obtenir un modèle LightGBM entraîné. On évalue si la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble de test. Il est déterminé que le modèle LightGBM est configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker lorsque la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction. Dans un exemple, le modèle LightGBM établi contient de nombreux hyperparamètres, et la définition des hyperparamètres a un impact direct sur la performance du modèle. L’optimisation des hyperparamètres dans l’apprentissage machine vise à trouver les hyperparamètres qui permettent à un algorithme d’apprentissage machine d’obtenir les meilleures performances sur un ensemble de données de validation. En tant qu’algorithme d’optimisation basé sur le théorème bayésien, l’algorithme d’optimisation bayésien peut trouver une solution optimale globale en moins d’itérations. L’idée principale de cet algorithme est de trouver la solution optimale en mettant continuellement à jour une distribution de probabilité préalable. La référence principale est faite aux indicateurs de performance pour les effets du modèle, et les indicateurs d’évaluation des algorithmes de régression comportent principalement l’erreur quadratique moyenne (MSE), la racine de l’erreur quadratique moyenne (RMSE), L’erreur absolue moyenne (MAE), et R au carré (R 2 ), etc. Plus précisément, dans ce mode de réalisation, le modèle LightGBM établi contient de nombreux hyperparamètres. Principalement, huit hyperparamètres ayant un impact plus important sur la performance du modèle sont sélectionnés, comportant : un taux d’apprentissage (learning_rate), un nombre d’itérations (n_estimators), une profondeur d’arbre maximale (max_depth), un nombre de nœuds feuilles (num_leaves), un nombre d’échantillons minimal de nœuds enfants (min_child_samples), un coefficient de régularisation L1 (reg_alpha), un coefficient de régularisation L2 (reg_lambda) et un rapport d’échantillonnage de colonnes (colsample_bytree). Ensuite, sur la base de l’algorithme d’optimisation bayésien, les hyperparamètres d’un apprenant LightGBM sont optimisés pour sélectionner un ensemble d’hyperparamètres optimal, où learning_rate est 0,1, n_estimators est 550, max_depth est 12, num_leaves est 12, reg_alpha est 0,21, reg_lambda est 0,35, colsample_bytree est 0,98, et les indicateurs d’évaluation utilisés dans le modèle sont RMSE, MAE, et R 2 . L’algorithme d’optimisation bayésien est mis en œuvre à travers les étapes suivantes. Sur la base du modèle LightGBM établi, la combinaison des hyperparamètres est initialisée. En d’autres termes, des valeurs par défaut sont adoptées pour chaque hyperparamètre du modèle. La combinaison des hyperparamètres comporte principalement : un taux d’apprentissage (learning_rate), un nombre d’itérations (n_estimators), une profondeur d’arbre maximale (max_depth), un nombre de nœuds feuilles (num_leaves), un nombre d’échantillons minimal de nœuds enfants (min_child_samples), un coefficient de régularisation L1 (reg_alpha), un coefficient de régularisation L2 (reg_lambda) et un rapport d’échantillonnage de colonnes (colsample_bytree). Un modèle probabiliste de substitution est établi pour une estimation de probabilité d’arbres (TPE), et une définition de distribution de probabilité de l’algorithme TPE est montrée dans l’équation (9) : où l(x) représente une densité formée par une valeur observée (x (i) ), sa valeur de perte de risque correspondante y = f(x (i) ), et y * , et g(x) représente la densité formée en utilisant les valeurs observées restantes à l’exception de (x (i) ). Avec l’algorithme TPE, un seuil y * est sélectionné comme un certain quantile γ de la valeur de risque observée actuelle y, satisfaisant p(y * ) = γ. Au moyen de l(x) et g(x) de l’algorithme TPE, l’ensemble d’hyperparamètres est divisé en deux parties, à savoir une partie présentant un risque moindre et une partie présentant un risque plus élevé. Avec l’algorithme TPE, un hyperparamètre suivant est sélectionné selon une fonction d’acquisition d’amélioration attendue (EI), et une optimisation supplémentaire est effectuée par l’amélioration attendue (EI) maximale, la définition de EI étant montrée dans l’équation 10 : Pour obtenir l’amélioration attendue maximale, en évaluant chaque hyperparamètre x à chaque itération, la valeur d’hyperparamètre avec EI maximale est renvoyée dans l’algorithme jusqu’à ce que la solution optimale x* soit obtenue : (11) Par conséquent, dans la présente divulgation, l’algorithme d’optimisation bayésien est employé pour optimiser les hyperparamètres de l’apprenant LightGBM, ce qui permet au modèle LightGBM d’atteindre des performances optimales. Illustration : Une ligne de production de clinker typique 5000 t/j de dans une cimenterie est utilisée comme objet de recherche, la ligne de production étant un préchauffeur à quatre étages. Selon le procédé décrit, 15 paramètres de processus cibles sont sélectionnés, et sur 5000 groupes de données d’échantillon, 3750 groupes de données sont sélectionnés comme ensemble d’entraînement, tandis que les 1250 groupes de données restants sont utilisés comme ensemble de test. Ces données constituent un ensemble de données du modèle de prédiction. Une fenêtre d’entrée de données de série temporelle est conçue selon un mécanisme de traitement de ciment, l’ensemble d’entraînement des données de production cibles correspondant aux paramètres de processus cibles est entré dans le modèle LightGBM pour s’entraîner, les hyperparamètres de l’apprenant LightGBM sont optimisés au moyen du algorithme d’optimisation bayésien, puis l’ensemble de test des données de production cibles correspondant aux paramètres de processus cibles est entré dans le modèle LightGBM. On obtient ainsi un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker, le résultat de prédiction étant délivré par un modèle de prédiction pour prédire la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker, afin d’évaluer la performance de prédiction du modèle. On constate que les erreurs entre les valeurs prédites et les valeurs réelles sont plus faibles. Les résultats de comparaison de la performance de prédiction entre le modèle LightGBM et un modèle BO-LightGBM soumis à une optimisation bayésienne sont montrés dans le Tableau 1. Tableau 1 Comparaison des performances de modèles de prédictions Modèle RMSE MAE R 2 LightGBM 29,5720 18,8352 0,9911 BO-LightGBM 26,2002 16,2728 0,9930 En outre, dans un autre mode de réalisation préféré de la présente divulgation, le LightGBM peut également utiliser un algorithme d’histogramme pour traiter des données de caractéristiques. Des données de caractéristiques continues sont discrétisées en k entiers comme abscisses pour établir un diagramme. Ensuite, lorsque les données sont entrées dans le modèle, un histogramme est établi sur la base des k entiers pour compter le nombre d’occurrences, et un point de segmentation de caractéristique optimal est déterminé sur la base des statistiques des caractéristiques. Ainsi, les caractéristiques de modèle ne doivent être comptées qu’une seule fois, ce qui évite le calcul répétitif des caractéristiques dans les algorithmes traditionnels d’apprentissage machine. Tout en garantissant une grande précision, la consommation de mémoire est réduite et la vitesse de calcul est améliorée, ce qui les rend plus adaptées aux tâches d’apprentissage machine ayant des caractéristiques à grandes dimensions ou des mégadonnées. L’ensemble de données de la caractéristique d’entrée sélectionnée est divisé en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test, l’ensemble d’entraînement est entré dans le modèle LightGBM pour s’entraîner, et une couche d’entrée/sortie est construite pour le modèle de prédiction pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base de l’algorithme LightGBM. Le LightGBM utilise un algorithme d’histogramme pour extraire des caractéristiques d’une matrice de données de série temporelle sélectionnée dans une partie d’entrée, afin de construire un histogramme de caractéristiques de retard variable dans le temps pour le processus de frittage de ciment. Enfin, le modèle de prédiction pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base de l’algorithme LightGBM est entraîné. Par conséquent, dans ce mode de réalisation, au moyen de l’algorithme LightGBM, il est proposé un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM qui permet de mieux prédire la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker et qui peut être mieux appliqué en pratique dans les usines. Comme on peut le voir dans le mode de mise en œuvre dans la FIG. 1 , la présente divulgation fournit un procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM. Une caractéristique d’entrée de ce modèle est sélectionnée à partir de données prétraitées liées aux paramètres de processus au moyen du procédé d’analyse de coefficient d’information maximal (MIC), puis un ensemble de données correspondant à la caractéristique d’entrée est obtenu et divisé en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test. Ensuite, une fenêtre d’entrée de données de série temporelle est conçue selon un mécanisme de traitement de ciment, l’ensemble d’entraînement des données de production cibles correspondant aux paramètres de processus cibles est entré dans le modèle LightGBM pour s’entraîner, les hyperparamètres de l’apprenant LightGBM sont optimisés au moyen de l’algorithme d’optimisation bayésien, puis l’ensemble de test des données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis est entré dans le modèle LightGBM. De cette manière, un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker est obtenu, le résultat de prédiction étant délivré par le modèle de prédiction pour prédire la consommation de chaleur du frittage de ciment de clinker. La précision de prédiction et l’efficacité de détection de la consommation de chaleur du frittage de clinker peuvent ainsi être améliorées. En outre, comme mise en œuvre du procédé que montre la FIG. 1 , un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un appareil de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM pour mettre en œuvre le procédé que montre la FIG. 1 . Le mode de réalisation de l’appareil correspond au mode de réalisation ci-dessus, et pour faciliter la lecture, les éléments de contenu détaillé du mode de réalisation ci-dessus ne sont pas inutilement décrits un par un dans le mode de réalisation de l’appareil. Toutefois, il est clair que l’appareil dans ce mode de réalisation peut mettre en œuvre tous les éléments de contenu de manière correspondante dans le mode de réalisation ci-dessus. Comme le montre la FIG. 4 , l’appareil comporte : Une première unité d’obtention 31 configurée pour obtenir des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et Une unité de prédiction 32 configurée pour délivrer, sur la base des données de production cibles obtenues à partir de la première unité d’obtention 31, un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini. En outre, comme mise en œuvre du procédé que montre les FIG. 2 et 3, un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un autre appareil de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM pour mettre en œuvre le procédé que montrent les FIG. 2 et 3. Le mode de réalisation de l’appareil correspond au mode de réalisation ci-dessus, et pour faciliter la lecture, les éléments de contenu détaillé du mode de réalisation ci-dessus ne sont pas inutilement décrits un par un dans le mode de réalisation de l’appareil. Toutefois, il est clair que l’appareil dans ce mode de réalisation peut mettre en œuvre tous les éléments de contenu de manière correspondante dans le mode de réalisation ci-dessus. Comme le montre la FIG. 4 , l’appareil comporte : Une première unité d’obtention 31 configurée pour obtenir des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis obtenues par une unité de sélection 34, les paramètres de processus prédéfinis étant des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; Une unité de prédiction 32 configurée pour délivrer, sur la base des données de production cibles obtenues à partir de la première unité d’obtention 31, un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini obtenu à partir de l’unité d’entraînement 37 ; Une deuxième unité d’obtention 33 configurée pour obtenir des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker, afin de former un ensemble de paramètres de processus ; Une unité de sélection 34 configurée pour sélectionner les paramètres de processus prédéfinis au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus obtenu à partir de la deuxième unité d’obtention 33 ; Une troisième unité d’obtention 35 configurée pour obtenir des données de production historiques correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis obtenus à partir de l’unité de sélection 34, le temps de marquage des données de production historiques étant un temps de production initial correspondant ; Une unité de division 36 configurée pour diviser les données de production historiques obtenues à partir de la troisième unité d’obtention 35 en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon un rapport prédéfini ; et Une unité d’entraînement 37 configurée pour obtenir le modèle LightGBM répondant à des exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test obtenus à partir de l’unité de division 36, le modèle LightGBM étant configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. En outre, la troisième unité d’obtention 35 comporte : Un module de réglage 351 configuré pour définir une fenêtre d’entrée de données de série temporelle sur la base d’une différence temporelle entre le temps de production initial et le temps de génération des données de production historiques ; et Un module d’obtention 352 configuré afin d’obtenir les données de production historiques correspondant aux paramètres de processus prédéfinis au moyen de la fenêtre d’entrée de données de série temporelle obtenue à partir du module de réglage 351. En outre, l’unité d’entraînement 37 comporte : Un module d’entraînement 371 configuré pour optimiser les hyperparamètres du modèle LightGBM au moyen d’un algorithme d’optimisation bayésien sur la base de l’ensemble d’entraînement, afin d’obtenir un modèle LightGBM entraîné ; Un module d’évaluation 372 configuré pour évaluer, sur la base de l’ensemble de test, si la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné obtenue à partir du module d’entraînement 371 répond aux exigences de performance de prédiction ; et Un module de détermination 373 configuré pour déterminer, lorsque la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné obtenue à partir du module d’évaluation 372 répond aux exigences de performance de prédiction, que le modèle LightGBM est configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. En outre, la première unité d’obtention 31 comporte : Un module de collecte 311 configuré pour collecter des données de production originales correspondant aux paramètres de processus prédéfinis ; Un module de traitement 312 configuré pour effectuer un traitement de valeurs aberrantes sur la base du filtre de Hampel sur les données de production originales obtenues du module d’obtention 311 ; et Un module d’obtention 313 configuré pour transformer, sur la base d’une normalisation en score z, les données originales soumises au traitement de valeurs aberrantes obtenues du module de traitement 312 en données non dimensionnelles avec une moyenne de 0 et une variance de 1, afin d’obtenir les données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis. En outre, l’unité de sélection 34 comporte : Un premier module de calcul 341 configuré pour calculer un coefficient d’information maximal entre chacun des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage de clinker : Un module de classement 342 configuré pour classer les paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal obtenu à partir du premier module de calcul 341, afin d’obtenir un résultat de classement ; Un deuxième module de calcul 343 configuré pour calculer une différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres adjacents parmi les paramètres de processus dans le résultat de classement obtenu à partir du module de classement 342 ; et Un module de sélection 344 configuré pour sélectionner le paramètre de processus cible dans l’ensemble de paramètres de processus sur la base de la différence de coefficient obtenue à partir du deuxième module de calcul 343. En outre, un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un processeur pour exécuter un programme. Le procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM dans les FIG. 1 à 3 est réalisé lorsque le programme est en cours d’exécution. En outre, un mode de réalisation de la présente divulgation fournit également un support de stockage pour stocker des programmes informatiques. Lorsque les programmes informatiques sont en cours d’exécution, un dispositif sur lequel est installé le support de stockage est commandé pour exécuter le procédé de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM dans les FIG. 1 à 3. Parmi les modes de réalisation susmentionnés, la description des divers modes de réalisation peut être axée de manière différente, et une partie non expliquée dans un certain mode de réalisation peut faire référence à une description connexe d’autres modes de réalisation. Il est entendu que des références croisées peuvent être faites aux caractéristiques pertinentes du procédé et appareil ci-dessus. En outre, "premier", "deuxième" et ainsi de suite dans les modes de réalisation ci-dessus sont utilisés pour différencier les modes de réalisation mais ne représentent pas les supériorités et les infériorités des modes de réalisation. L’homme de l’art peut clairement comprendre que pour une description pratique et concise, un processus de travail concret des systèmes, appareils et unités décrits ci-dessus peut faire référence à un processus correspondant des modes de réalisation ci-dessus, qui n’est plus répété dans le présent document. L’algorithme et l’affichage fournis ici ne sont pas intrinsèquement liés à un ordinateur, système virtuel ou autres dispositifs particuliers. Divers systèmes généraux peuvent également être utilisés avec l’enseignement basé sur la présente divulgation. D’après la description ci-dessus, la structure nécessaire à la construction d’un tel système est évidente. De plus, la présente divulgation ne se rapporte pas à un langage de programmation particulier. Il convient de comprendre que divers langages de programmation peuvent être utilisés pour mettre en œuvre le contenu divulgué tel que décrit dans le présent document, et que la description ci-dessus du langage de programmation particulier vise à divulguer le meilleur mode de mise en œuvre inventif. En outre, la mémoire peut comprendre une mémoire volatile sur un support lisible par ordinateur, une mémoire vive (RAM) et/ou une mémoire non volatile telle qu’une mémoire morte (ROM) ou une mémoire flash (flash RAM), et la mémoire comporte au moins une puce de stockage. L’homme du métier doit savoir que les modes de réalisation de la présente divulgation peuvent être fournis sous la forme d’un procédé, d’un système ou d’un produit de programme informatique. Par conséquent, la présente divulgation peut utiliser des formes d’un mode de réalisation à matériel complet, d’un mode de réalisation à logiciel complet ou d’un mode de réalisation combinant des aspects logiciels et matériels. En outre, la présente divulgation peut utiliser des formes de produits de programme informatique mis en œuvre sur un ou plusieurs supports de stockage informatique (y compris, mais sans s’y limiter, une mémoire à disque magnétique, un CD-ROM, une mémoire optique ou similaire) qui comporte un code de programme informatique. La présente divulgation est décrite en référence aux organigrammes et/ou aux schémas de principe du procédé dans les modes de réalisation de la présente divulgation, du dispositif (système) et du produit de programme informatique. Il est entendu que chaque flux et/ou bloc de l’organigramme et/ou schéma de principe ainsi que chaque combinaison de flux et/ou de blocs de l’organigramme et/ou schéma de principe peut être réalisé par des instructions de programme informatique. Ces instructions de programme informatique peuvent être prévues pour un ordinateur à usage général, un ordinateur à usage spécial, un processeur intégré ou des processeurs d’autres dispositifs de traitement de données programmables pour générer une machin, pour générer un appareil configuré pour mettre en œuvre des fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe au moyen d’instructions exécutées par un ordinateur ou un processeur d’autres dispositifs de traitement de données programmables. Ces instructions de programme informatique peuvent également être stockées dans une mémoire lisible par ordinateur qui peut guider un ordinateur ou d’autres dispositifs de traitement de données programmables pour qu’ils travaillent d’une manière particulière, de sorte que les instructions stockées dans la mémoire lisible par ordinateur génèrent un produit manufacturé comportant un dispositif d’instruction qui met en œuvre les fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe. Ces instructions de programme informatique peuvent également être chargées sur un ordinateur ou d’autres dispositifs de traitement de données programmables, pour exécuter une série d’étapes opérationnelles sur l’ordinateur ou autres dispositifs programmables pour générer des traitements mis en œuvre par l’ordinateur, de sorte que les instructions exécutées sur l’ordinateur ou autres dispositifs programmables fournissent des étapes configurées pour mettre en œuvre des fonctions désignées dans un ou plusieurs flux d’un organigramme et/ou un ou plusieurs blocs d’un schéma de principe. Dans une configuration typique, le dispositif informatique comporte une ou plusieurs CPU, des interfaces d’entrée-sortie, des interfaces de réseau et des mémoires. La mémoire peut comprendre une mémoire volatile dans un support lisible par ordinateur, une mémoire vive (RAM) et/ou une mémoire non volatile, telle qu’une mémoire morte (ROM) ou une RAM flash. La mémoire est un exemple de support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur comporte un support non volatile, un support volatile, un support mobile ou un support immobile, qui peut mettre en œuvre le stockage d’informations au moyen de n’importe quel procédé ou technologie. Les informations peuvent être une instruction lisible par ordinateur, une structure de données, un module d’un programme ou d’autres données. Les exemples de supports de stockage informatique comportent, mais sans s’y limiter, une mémoire vive à changement de phase (PRAM), une mémoire vive statique (SRAM), une mémoire vive dynamique (DRAM), d’autres types de mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire flash ou d’autres technologies de mémoire, une mémoire morte sur disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD) ou d’autres mémoires optiques, une cartouche à bande magnétique, une bande magnétique ou une mémoire à disque magnétique ou d’autres dispositifs de stockage magnétique ou tout autre support non transmissible, qui peut être configuré pour stocker des informations auxquelles un dispositif informatique peut accéder. Tels que définis ici, les supports lisibles par ordinateur n’incluent pas les supports transitoires, par exemple les signaux et porteuses de données modulés. En outre, des termes tels que "comprendre", "comporter" ou d’autres variantes de ceux-ci sont destinés à couvrir un "comprendre" non exclusif" de sorte qu’un processus, procédé, marchandise ou dispositif comprenant une série d’éléments non seulement comporte ces éléments, mais comporte également d’autres éléments non énumérés explicitement, ou comporte également des éléments inhérents au processus, procédé, marchandise ou dispositif. En l’absence d’autres restrictions, les éléments limités par une phrase "comportent un …" n’excluent pas le fait que d’autres éléments identiques puissent exister dans un processus, procédé, marchandise ou dispositif de ces éléments. L’homme du métier doit savoir que les modes de réalisation de la présente divulgation peuvent être fournis sous la forme d’un procédé, d’un système ou d’un produit de programme informatique. Par conséquent, la présente divulgation peut utiliser des formes d’un mode de réalisation à matériel complet, d’un mode de réalisation à logiciel complet ou d’un mode de réalisation combinant des aspects logiciels et matériels. En outre, la présente divulgation peut utiliser des formes de produits de programme informatique mis en œuvre sur un ou plusieurs supports de stockage informatique (y compris, mais sans s’y limiter, une mémoire à disque magnétique, un CD-ROM, une mémoire optique ou similaire) qui comporte un code de programme informatique. Les modes de réalisation décrits ci-dessus ne sont que des modes de réalisation illustrant la présente divulgation, et n’ont pas pour but de limiter la présente divulgation. Pour l’homme du métier, diverses modifications et variations peuvent être apportées pour la présente divulgation. Toutes les modifications, substitutions équivalentes et améliorations apportées dans l’esprit et le principe de la présente divulgation entrent dans le champ de protection des revendications de la présente divulgation. Procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM, comprenant : l’obtention de données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, dans lequel les paramètres de processus prédéfinis sont des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et la sortie d’un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : l’obtention de données de production historiques correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, dans lequel un temps de marquage des données de production historiques est un temps de production initial correspondant ; la division des données de production historiques en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test selon un rapport prédéfini ; et l’obtention du modèle LightGBM répondant à des exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test, le modèle LightGBM étant configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’obtention des données de production historiques correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis comprend : la définition d’une fenêtre d’entrée de données de série temporelle sur la base d’une différence temporelle entre le temps de production initial et le temps de génération des données de production historiques ; et l’obtention des données de production historiques correspondant aux paramètres de processus prédéfinis au moyen de la fenêtre d’entrée de données de série temporelle. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’obtention du modèle LightGBM répondant à des exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble d’entraînement et de l’ensemble de test comprend : l’optimisation d’hyperparamètres du modèle LightGBM au moyen d’un algorithme d’optimisation bayésien sur la base de l’ensemble d’entraînement, afin d’obtenir un modèle LightGBM entraîné ; l’évaluation permettant de savoir si la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction sur la base de l’ensemble de test ; et la détermination du fait que le modèle LightGBM est configuré pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker lorsque la performance de prédiction du modèle LightGBM entraîné répond aux exigences de performance de prédiction. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’obtention des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis comprend : la collecte de données de production originales correspondant aux paramètres de processus prédéfinis ; la réalisation d’un traitement de valeurs aberrantes sur les données de production originales sur la base du filtre de Hampel ; et la transformation des données originales soumises au traitement de valeurs aberrantes en données non dimensionnelles avec une moyenne de 0 et une variance de 1, sur la base d’une normalisation en score z, afin d’obtenir les données de production cibles correspondant aux paramètres de processus prédéfinis. Procédé selon la revendication 5, comprenant en outre : l’obtention de paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker, afin de former un ensemble de paramètres de processus ; et la sélection des paramètres de processus prédéfinis au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la sélection des paramètres de processus prédéfinis au moyen d’un procédé d’analyse de corrélation de coefficient d’information maximal sur la base de l’ensemble de paramètres de processus comprend : le calcul d’un coefficient d’information maximal entre chacun des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus et la consommation de chaleur du frittage de clinker ; le classement des paramètres de processus de l’ensemble de paramètres de processus du plus grand au plus petit selon le coefficient d’information maximal, afin d’obtenir un résultat de classement ; le calcul d’une différence de coefficient entre les coefficients d’information maximaux correspondant à deux paramètres adjacents parmi les paramètres de processus dans le résultat de classement ; et la sélection des paramètres de processus prédéfinis dans l’ensemble de paramètres de processus sur la base de la différence de coefficient. Appareil pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base d’un modèle LightGBM, comprenant : une première unité d’obtention (31) configurée pour obtenir des données de production cibles correspondantes sur la base de paramètres de processus prédéfinis, dans lequel les paramètres de processus prédéfinis sont des paramètres de processus répondant à des exigences prédéfinies, sélectionnés parmi des paramètres de processus liés à la consommation de chaleur du frittage de clinker ; et une unité de prédiction (32) configurée pour délivrer un résultat de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker au moyen du modèle LightGBM prédéfini, sur la base des données de production cibles. Support de stockage comprenant un programme stocké, dans lequel lorsque le programme est en cours d’exécution, un dispositif sur lequel est installé le support de stockage est commandé pour exécuter le procédé de prédiction de la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Dispositif électronique comprenant une mémoire, un processeur et un programme informatique stocké sur la mémoire et exécutable sur le processeur, dans lequel, lorsque le processeur exécute le programme, le procédé pour prédire la consommation de chaleur du frittage de clinker sur la base du modèle LightGBM selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 est mis en œuvre.