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数据驱动选矿过程优化研究进展

Engineering 3 (2017) 183–187

Research

Smart Process Manufacturing—Review

Recent Progress on Data-Based Optimization for Mineral Processing Plants

Jinliang Ding *, Cuie Yang, Tianyou Chai

State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China

a r t i c l e i n f o

a b s t r a c t

Article history:

Received 23 January 2017Revised 9 March 2017Accepted 10 March 2017

Available online 21 March 2017In the globalized market environment, increasingly significant economic and environmental factors within complex industrial plants impose importance on the optimization of global production indices; such opti-mization includes improvements in production efficiency, product quality, and yield, along with reductions of energy and resource usage. This paper briefly overviews recent progress in data-driven hybrid intelli-gence optimization methods and technologies in improving the performance of global production indices in mineral processing. First, we provide the problem description. Next, we summarize recent progress in data-based optimization for mineral processing plants. This optimization consists of four layers: optimiza-tion of the target values for monthly global production indices, optimization of the target values for daily global production indices, optimization of the target values for operational indices, and automation systems for unit processes. We briefly overview recent progress in each of the different layers. Finally, we point out opportunities for future works in data-based optimization for mineral processing plants.

? 2017 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of the Chinese Academy of Engineering and

Higher Education Press Limited Company. This is an open access article under the CC BY-NC-ND

license (https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Keywords:

Data-based optimization

Plant-wide global optimization Mineral processing Survey

1. Introduction

The production process of mineral processing is a typical complex industrial process. It consists of multiple unit processes that are con-nected in series, where the outputs of each unit process are the inputs for the subsequent unit process [1]. Each unit process has its own task and uses different performance indices to evaluate its own product quality and production efficiency. The operation of each unit contains a higher-level operational optimization system to ensure that the operational indices (i.e., quality, efficiency, and consumptions during the production phase) fall into their target ranges, and to generate the setpoints for the controllers [2,3]. All the unit processes operate together to produce the final product. Here, we refer to the perfor-mance indices of each unit process as the unified technical indices ; these represent the unit product quality, production efficiency, and so forth. The concentrate grade of the final product is called the global production index . In practice, the unified technical indices of each unit process directly affect the global production indices.

It is well known that local optimization of the unit processes does not guarantee plant-wide global optimization. Therefore, research has been carried out on coordinating the unified technical indices of various unit processes to gradually achieve plant-wide global optimi-zation of the whole production process [4–8]. Thus, it is important to coordinate all these units to optimize the global production indices—that is, the final production quality, yield, and profit.

In recent years, the concept and practice of operational optimi-zation and control for industrial processes have attracted increasing attention [4–6,9–12]. In the chemical industry, a two-layered system consisting of real-time optimization (RTO) and model predictive control (MPC) has been widely applied to ensure the optimal oper-ation of unit processes [13]. A series of variations or an adaptation strategy based on RTO is adopted to cope with issues such as the RTO requiring a steady-state model [6–8,14]. However, RTO en-counters many difficulties when it is applied to complex industrial processes without mathematical models. In large-scale continuous industrial processes such as mineral processing, the physical and chemical reactions cause the relationship between the operational indices and the controlled variables to be nonlinear and strongly

* Corresponding author.

E-mail address: jlding@https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,

https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/10.1016/J.ENG.2017.02.015

2095-8099/? 2017 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of the Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company.

This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/licenses/by-nc-nd/4.0/).

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coupled. Moreover, the character of the relationship between the operational indices and the controlled variables is uncertain, and thus difficult to describe in a mathematical model. Existing ap-proaches mainly address unit optimization and do not consider cor-relations between the unit processes. Such approaches lead to local optimal operation, which cannot guarantee the global production indices optimization of the entire plant.

To solve these problems, many valuable data-driven hybrid intel-ligent optimization approaches for global production indices opti-mization have been proposed recently. These approaches aim to op-timize the whole industrial process under uncertainty. They do not need a mathematical model, as they rely on the operator’s experi-ence in practice and the data produced in the production process. In addition, these approaches can adapt to a dynamic environment by means of the closed-loop strategy, which is composed of ideas from control theory—that is, feedback, prediction-based feedforward, and dynamic tuning. These data-driven hybrid intelligent optimization approaches have been evaluated by simulations or in practice at mineral processing plants.

This paper provides an overview of the recent progress in data- based optimization for mineral processing plants. The rest of this paper is organized as follows: Section 2 presents the problem de-scription. Section 3 summarizes the recent progress in data-based optimization for mineral processing plants. The paper concludes in Section 4, which contains suggestions for possible research direc-tions in this area.2. Problem description

The decision-making methods used for complex mineral process-ing often contain time-scale and space-scale decompositions of the global production indices, as shown in Fig. 1. First, the decision-making

department of the plant determines the monthly global production

indices, Q j (t m ) (where j = 1, 2, …, J , J is the number of global pro-duction indices, and t m is the monthly time scale), as well as their target ranges based on their operational experience. The planning and scheduling department then generates the daily global produc-tion indices, Q j (t d ) (where j = 1, 2, …, J , and t d is the daily time scale), according to the monthly global production indices, Q j (t m ). Finally, the technical department decomposes the daily global production indices, Q j (t d ), into the operational indices, r *i,j (t h ) (where, i = 1, 2, …, I , and t h is the hourly time scale), of each unit process. The operational optimal control systems generate the setpoints y * for the control loops, and the control systems track the setpoints. The ultimate aim is to make the global production indices fall into their target ranges. Ref. [12] contains a more detailed description.

3. Data-driven hybrid intelligent modeling and optimization To realize optimization of the manual-based decision-making pro-cess described above, Ref. [12] proposes a hierarchical optimization structure of different time scales that aims at optimizing the global production indices of mineral processing, as shown in Fig. 2. The op-timization structure consists of four layers: optimization of the target values for monthly global production indices, optimization of the target values for daily global production indices, optimization of the target values for operational indices, and automation systems for unit processes. For a detailed description and for the functions of the dif-ferent layers, refer to Ref. [12]. In this paper, we mainly outline recent progress in data-based modeling and optimization approaches.3.1. Optimization of the global production indices

Optimization of the global production indices involves two layers

Fig. 1. Problem description of the multiple-layer optimization of mineral processing.

185

J. Ding et al. / Engineering 3 (2017) 183–187for mineral processing production planning. Five conflicting global production indices, including the iron concentrate output, the con-centrate grade, the concentration ratio, the metal recovery, and the production cost, are considered. At the same time, a gradient-based hybrid operator is proposed to make a decision-making set of the established multi-objective problem. Similarly, Ref. [10] proposes a three-objectives scheduling approach for electric smelting furnaces, and Ref. [11] presents a two-level structure that integrates planning and scheduling. The proposed method in Ref. [11] is demonstrated to be able to provide efficient raw ore combinations for decision-makers. Refs. [19,20] present detailed descriptions of similar work in chemical processing, such as planning and scheduling for single-stage, multi- stage continuous, and multi-product process approaches.

of decomposition decision-making methods regarding the global production indices, based on different time scales. The upper-layer decision aims to achieve a set of desired production objectives (mainly on a monthly time scale), while the lower-layer decision aims to achieve a further decomposition within each specific period (mainly on a daily time scale) to meet the target production objec-tives generated by the upper layer.

The optimization of global production indices mainly focuses on cost minimization or profit maximization within a certain period of time. Refs. [15–18] provide single-objective scheduling methods based on global production indices optimization, where the objective is one of production rate, concentrate grade, production costs, or profits. Yu et al. [9]

propose a nonlinear multi-objective programming model Fig. 2. The structure of integrated optimization for the automation systems of mineral processing. X k *

(t d ) is a real number and represents the quantity of the k th type of raw ore

that should be used to realize the daily global production indices optimization. Y k *

(t d ) = 1 or 0, representing whether or not the k th type of raw ore is used to realize the daily glob-al production indices optimization [12].

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3.2. Operation of the operational indices

Operational indices are a space-scale decomposition of the global production indices, and are obtained by the optimization of the global production indices; they represent the performance (i.e., quality, efficiency, and consumption during the production phase) of a unit process. The relationships between the unit processes are usually unknown. Therefore, it is important to coordinate the deci-sions that are made regarding the target operational indices of indi-vidual unit processes, to realize the optimization of the overall plant global production indices. Ref. [21] proposes an approach (Fig. 3) that is a typical framework of operational indices optimization. This closed-loop dynamic optimization strategy contains four modules: optimization of the initial operational indices, a predictive model of the global production indices, an a priori evaluation of the global production indices and dynamic tuning, and an a posteriori evalua-tion of the global production indices and dynamic tuning. The func-tions of each module are described below.

? Optimization of the initial operational indices. This module ge n e rates a set of pre-set operational indices, r i , j (where i = 1, 2, …, I ), and their targets, [r i , min , r i , max ], based on the global produc-tion indices, Q j

(t d ) (where j = 1, 2, …, J ).

? A predictive model of the global production indices. This module produces a predicted value of the global production in-dices, Q ^k (t ), using the actual operational data at time t .

? An a priori evaluation of the global production indices and dynamic tuning . This module uses the target operational indi-ces, r i *(t ), and the predictive operational indices, r —

(t ), to generate

the compensation value, Δr ^

(t ).? An a posteriori evaluation of the global production indices and dynamic tuning . This module generates another opera-tional indices compensation value, Δr (T ), by determining the

difference between the actual global production indices, Q j

(T ),

and the target production value, Q *

j (where t is the sample inter-val, T is the test interval, T = nt , and n is an integer).3.2.1. Optimization of operational indices

Refs. [21,22] propose a hybrid optimization approach that in-

tegrates case-based reasoning (CBR) with a multi-objective evolu-tionary algorithm (MOEA). In this approach, the decision-making for the operational indices, which uses CBR, is based on the operational experience of onsite process engineers, while the MOEA is the opti-mization of multiple global production indices. To achieve optimal operation, Ref. [23] solves a multi-stage beneficiation process optimi-zation problem, and proposes a multi-objective operational optimi-zation approach. Ref. [24] presents an operational indices decision- making approach that combines the dynamic multi-objective meth-od with the CBR method. In practice, operational indices optimiza-tion is usually a dynamic problem. To solve this problem, Ref. [25] presents a dynamic multi-objective approach that considers the uncertainties of equipment capacity in the processing.

3.2.2. Prediction of global production indices

The predictive model for the global production indices adopts a hybrid model structure that consists of a linear main model and a nonlinear compensation model [21,22,24]. The linear main model provides the main relationship between the global production indices and the operational indices, while the nonlinear compensation mod-el, which is established by a least-squares support vector machine (LSSVM) [26], is used to provide additional corrections for better prediction. Moreover, the parameters of the nonlinear compensation model are selected by minimizing the probability density function (PDF) of the modeling error [1]. This is the first time that the PDF control method is introduced to model parameter selection. Ref. [27] develops a multiple-models strategy-based prediction model, which integrates the fuzzy clustering algorithm with the machine-learning algorithm. To achieve online prediction for plant-wide global pro-duction indices, Ref. [28] proposes a data-based adaptive online pre-diction model that is achieved by updating the model’s parameters online using the statistical properties of the training samples method. Ref. [29] presents a robust prediction method that is based on mod-ifying the weight of the AdaBoost algorithm, which can reduce the model’s sensitivity to outliers.

3.2.3. Dynamic tuning approach

Regarding dynamic tuning, a knowledge-based global operation

Fig. 3. Framework of operational indices optimization. OOC: optimal operational control; PCS: process control system. Q k *

represents the target value of the k th production index. Q k is the actual value of the k th production index. Q ^k (t ) represents the predictive value of the k th production index [21].

187 J. Ding et al. / Engineering 3 (2017) 183–187

approach is proposed to minimize the effect on production perfor-mance that is caused by unexpected variations in the operation of a mineral processing plant [30]. An adaptation signal discovered from the process operational data is employed to construct a closed-loop dynamic operation strategy. A rough set-based rule extraction approach is developed to generate the compensation rules. Further-more, a reinforcement learning algorithm is used to compensate for uncertainties and correct baseline operational indices online and in two different time scales. The learning loops are based on the actor- critic architecture [24].

3.3. Optimal operational control/setpoint optimization

Setpoints are the final decisions obtained by further decompo-sition of the operational indices. In general, setpoint optimization should be based on the characteristics of the unit process [31]. For example, a hybrid intelligent-control method for a shaft furnace- roasting process is proposed [32], which can control the operational indices within the desired range by an online adjustment of the setpoints of the control loops. Another example of setpoint opti-mization is an intelligence-based supervisory control strategy for a grinding system [33], in which a control loop setpoint optimization module, an artificial neural-network-based soft-sensor module, a fuzzy logic-based dynamic adjustor, and an expert-based overload diagnosis and adjustment module are integrated to perform the control tasks. For more setpoint optimization approaches, refer to the surveys in Refs. [31,34].

4. Conclusions and further work

Complex industrial processes contain multiple unit processes, and the process is often under uncertainty. This requires the opti-mization of plant-wide global production indices for the whole pro-duction line that characterize the overall plant performance. For this reason, this paper reviews a set of decision-making methods that fo-cus on the optimization of the global production indices of complex industrial processes.

For future progress, it will be important to integrate each de-partment’s decision-making regarding planning and scheduling, the optimization of operational indices, and process optimization and control, in order to realize the essential global production indices, as presented in Ref. [12]. In addition, the demonstrated effectiveness and universality of the data-driven hybrid intelligent optimization structure, as proposed in Ref. [21], indicate that efforts should be made to improve the performance of each module of the structure. Acknowledgements

This work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China (61525302, 61590922), and in part by the Proj-ects of Liaoning Province (2014020021, LR2015021).

Compliance with ethics guidelines

Jinliang Ding, Cuie Yang, and Tianyou Chai declare that they have no conflict of interest or financial conflicts to disclose. References

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Engineering 2 (2016) xxx–xxx

Research

Smart Process Manufacturing—Review

数据驱动选矿过程优化研究进展

丁进良*，杨翠娥，柴天佑

State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang 110819, China

a r t i c l e i n f o

摘要

Article history:

Received 23 January 2017Revised 9 March 2017Accepted 10 March 2017

Available online 21 March 2017

在全球化的市场环境下，经济和环境的因素对复杂工业生产过程综合生产指标的优化提出了更高的要求，如提高生产效率、提高产品质量和产量，以及降低能源和资源的利用。本文简述了基于数据驱动的混合智能优化方法和技术在提高选矿过程全流程运行指标性能方面的最新进展。首先描述了选矿工业过程全流程综合指标优化问题，进而对涉及的数据驱动的优化方法进行总结。该全流程综合指标优化包含四个层次：综合生产指标优化(月综合生产指标)、日综合生产指标优化、运行指标优化和自动化系统设定值优化。最后，本文给出了选矿过程数据驱动优化的未来研究方向。

? 2017 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of the Chinese Academy of Engineering and

Higher Education Press Limited Company. This is an open access article under the CC BY-NC-ND

license (https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/licenses/by-nc-nd/4.0/).

关键词

数据驱动的优化方法生产全流程的全局优化选矿过程运行优化

1. 引言

选矿生产是典型的复杂工业过程，由多个生产单元、工序或设备组成，一个单元、工序或设备的输出是另一个单元、工序或设备的输入[1]。每个单元、工序或设备都有自己的功能，并且用不同的性能指标去评价其生产质量和效率。每个生产单元操作都有其独自的控制和优化系统，以确保运行指标(质量、效率和生产过程能量和资源的消耗)在其指标范围内，进而转化成控制系统的设定值[2,3]。所有的生产单元组合在一起完成最终产品的生产。各个生产单元的性能指标也称为运行指标，表示产品质量、生产效率等。最终产品的质量等级指标作为衡量全流程生产的生产指标。实际上，生产单元的运行指标直接决定了全流程的生产指标。

众所周知，生产单元的局部优化并不能保证生产全流程的全局优化。因此，需要通过协调各个生产单元的运行指标以实现全流程生产指标的优化[4–8]。如何协调优化各个生产单元达到全流程生产指标(如最终的质量、产量、成本和消耗等)的优化是非常重要的。

近年来，工业过程的运行控制和优化引起了越来越多的关注[4–6,9–12]。化工过程通过实时优化(RTO)和模型预测控制(MPC)的双层系统来保证生产单元的运行优化已经广泛应用[13]。同时，一系列有关RTO 的改进和自适应策略来解决RTO 需要稳态模型问题的方法也逐渐被提出[6–8,14]。然而RTO 是基于模型的方法，无法应用于难以建立数学模型的复杂工业过程。在大规模流程工业如选矿工业中，复杂的物理和化学反应造成了运行指标和控制变量的强非线性和强耦合。此外，运行指标和控制变

* Corresponding author.

E-mail address: jlding@https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,

2095-8099/? 2017 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of the Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/licenses/by-nc-nd/4.0/). 英文原文: Engineering 2017, 3(2): 183–187

引用本文: Jinliang Ding, Cuie Yang, Tianyou Chai. Recent Progress on Data-Based Optimization for Mineral Processing Plants. Engineering , https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/10.1016/J.ENG.2017.02.015

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j our na l h om epa ge: w w https://www.sodocs.net/doc/987024818.html,/locate/eng

Engineering

202Author name et al. / Engineering 2(2016) xxx–xxx

量存在大量不确定性，因此，建立精确的数学模型是非常困难的。目前存在的方法大都是基于单个生产单元的优化而忽略生产单元的耦合关系，从而容易陷入生产单元运行指标的局部最优，并不能确保生产全流程的优化。

为了解决上述问题，近年来基于数据驱动的生产全流程混合智能优化方法相继提出。这些研究的目的在于解决动态环境下全流程运行指标的优化。这些方法的优点在于不需要数学模型而是生产过程的数据。另外，该方法采用了由控制理论的概念组成的闭环策略(如反馈、反馈预测控制和动态调节器等)以适用于动态环境。这些数据驱动的混合智能优化方法的有效性已通过仿真系统或选矿工业应用的验证。

本文概述了选矿工业过程中基于数据驱动优化的最新进展。本文内容如下：第2节描述选矿工业过程问题；第3节简述了基于数据驱动的选矿工业过程的优化方法；第4节总结全文并指出该领域的未来发展方向。2.问题描述

选矿工业过程运行指标的决策过程涉及多时间尺度和多空间尺度，如图1所示。首先，企业决策部门根据经验决定每月的综合生产指标Q j(t m) (j=1,2,…,J, J是生产指标的个数，t m是月时间尺度)及其范围。进而，计划

和调度部门根据月综合生产指标Q j(t m)决定出日综合生产指标Q j(t d) (j=1,2,…,J, t d是日时间尺度)。技术部门将日综合生产指标Q j(t d)分解为各个生产单元的运行指标r?i,j(t h) (i=1,2,…,I, t h是小时尺度)。运行优化控制系统根据运行指标产生控制回路的设定值y?，控制系统跟踪该

设定值。该运行指标决策系统的目标是使综合生产指标

在目标范围内。具体见参考文献[12]。

3.数据驱动的混合智能建模与优化

为了实现上述决策过程，文献[12]提出了不同的时

间尺度的分层优化结构，其目的是优化选矿生产的全流

程生产指标，如图2所示。该系统包含四个层次：综合

生产指标优化(月综合生产指标)、日综合生产指标优化、

运行指标优化和自动化系统设定值优化[12]。下面主要

概述基于数据的建模和优化方法的最新进展。

3.1.全流程综合生产指标优化

全流程综合生产指标的优化决策涉及两层不同时间

图1. 选矿过程的多层次优化问题描述。

203 Author name et al. / Engineering 2(2016) xxx–xxx

尺度的指标分解。生产指标的上层决策获得一系列期望的生产目标(主要基于月时间尺度)。而底层的决策是特定时间段(主要以天为周期)的优化，以达到上层生产目标的期望值。

全流程综合生产指标优化主要关注一段时间内生产消耗的最小化和利润的最大化。文献[15–18]是生产指标优化的单目标调度方法，目标优化生产效率、品位、生产消耗和利润的其中一个指标。Yu等[9]提出了一种基于选矿生产指标非线性多目标的优化模型。该模型考虑到了精矿产量、品位、选矿比、金属回收率和生产成本等五个相互冲突的生产指标。同时，提出了一种基于梯度的混合算子作为解决多目标优化的策略。文献[10]提出了一种电熔镁炉的三目标优化调度方法。文献[11]提出了综合计划和调度的双层结构优化方法，该方法被证明了能够为决策者提供优化的原矿组合。化工生产过程的相似的工作，如单阶段、多

图2.选矿过程的自动化系统的综合优化结构 (源自文献[12])。

204Author name et al. / Engineering 2(2016) xxx–xxx

阶段连续和多生产过程的计划和调度优化方法参见文献[19,20]。

3.2.运行指标优化

运行指标是全流程生产指标在空间尺度的分解得到的，运行指标用来衡量单个生产单元的性能(如生产过程中的质量、效率和消耗)。由于运行指标和综合生产指标间的关系难以用数学模型描述，研究如何协调优化生产单元是非常重要的。文献[21]提出了一种动态环境下运行指标的闭环优化结构，如图3所示。该结构包含四个模块：运行指标优化、综合生产指标的预测模型、生产指标前验评估与动态校正和生产指标后验评估与动态校正。每个模块的功能如下。

? 运行指标优化模块：该模块根据生产指标Q j(t d)

(j=1,2,…,J)生成一系列的运行指标r i, j(i=1,2,…,I)

及其范围[r i, min, r i, max]。

? 综合生产指标的预测模块：该模块根据产生的运

行指标来预测可能达到的综合生产指标的预测值

Q^k(t)。

? 生产指标前验评估和动态校正：该模块利用运行

指标的目标值r i*(t)和预测值r—(t)的偏差来产生运行

指标的补偿值Δr^(t)。

? 生产指标后验评估和动态校正：该模块根据实际

的生产指标Q j(T)和生产指标的目标值Q*j产生运

行指标的补偿值Δr(T)，其中，t是采样周期，T是

测试周期，并有T=nt，n是整数。

3.2.1.运行指标的优化

文献[21,22]提出了基于案例推理(CBR)和多目标进化计算(MOEA)的混合决策方法。该方法首先用MOEA 对运行指标进行优化得到优化指标解集，然后用CBR根据经验值和MOEA得到的解集对当前状态的运行指标进行决策。文献[23]提出了一种多目标优化方法来求解选矿过程的多阶段生产问题。文献[24]提出了结合动态多目标优化和CBR的方法解决运行指标优化决策问题。实际上，运行指标优化决策问题本身是动态问题，为解决该动态问题，文献[25]提出了一种针对生产设备能力动态变化条件下的动态多目标综合生产指标优化方法。

3.2.2.生产指标的预测

生产指标预测模型采用线性模型(主模型)和非线性误差补偿模型组成的混合建模结构[21,22,24]。线性模型给出生产指标和运行指标的主要关系，而基于最小二乘支持向量机的非线性误差补偿模型[26]用来补偿线性模型的误差，以提高预测模型的精度。文献[1]首次提出采用基于最小化模型误差的概率密度函数(PDF)和最小误差熵的方法来选择非线性补偿模型的参数。文献[27]提出了一种基于多模型综合生产指标预测方法。该

图3.运行指标优化结构[21]。

205 Author name et al. / Engineering 2(2016) xxx–xxx

方法将多模型、模糊聚类算法和机器学习算法相结合来预测多工况条件下的生产指标。为了实现在线预测，文献[28]提出了一种基于数据的自适应在线预测模型，通过使用训练样本方法的统计特性在线更新模型的参数，从而实现在线校正预测模型。文献[29]提出了一种通过修改Adaboost算法权重的鲁棒预测方法，该方法可以降低模型对异常值的敏感度。

3.2.3.动态校正方法

文献[30]提出了一种基于知识的全流程运行指标优化方法。该方法最大限度地减少由选矿过程运行中的不确定性对生产造成的影响。该方法利用生产过程诊断出的自适应信息来建立闭环动态模型，同时提出了基于粗糙集的规则提取方法来产生补偿规则。此外，文献[24]将强化学习算法用于在两个不同的时间尺度下补偿不确定性和在线更正基准运行指标，这个学习循环基于Actor-Critic架构。

3.3.运行优化控制/设定值优化

设定值是通过将运行指标进一步分解得到最终的决策。一般来说，设定值的优化应该考虑生产设备的特性[31]。例如，文献[32]提出了一种用于竖炉焙烧过程的混合智能控制方法，该方法可以通过在线调整控制回路的设定点来将运行指标控制在所需范围内。文献[33]提出了基于智能的监控控制策略的磨矿系统设定值优化方法，该方法包括控制回路设定值优化模块、基于人工神经网络的软测量模块、基于模糊逻辑的动态调节器等，并集成了一个基于专家知识的负荷诊断和调整模块来实现设定值优化的功能。更多详细内容可以参考文献[31,34]。

4.结论和未来发展方向

复杂工业生产包含多个过程单元，并且这些过程通常存在不确定性，该不确定性需要整个生产线全局综合生产指标的优化，即表征生产全流程与质量、产量、效率和成本相关的性能指标的优化。本文针对选矿工业生产全流程优化相关的建模与优化方法问题进行了简单回顾和总结。

如文献[12]所述，对企业各部门的优化决策，包括计划调度、运行指标优化、全流程优化与控制等，进行统一考虑，实现一体化的优化决策与控制，对实现生产全流程的全局优化具有重要的意义。此外，进一步深入探讨文献[21]提出的数据驱动混合智能优化结构的有效性和普遍性，并且研究相应各个模块的设计方法与性能分析方法，对实现生产过程的全流程优化同样具有重要意义。

致谢

本文由国家自然科学基金项目(61525302，61590922) 和辽宁省项目(2014020021和LR201502)资助。

Compliance with ethics guidelines

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课堂教学改革工作总结

课堂教学改革工作总结2017—2018学年度第二学期白家庄小学 2018.6.29

课堂教学改革工作总结 2017——2018学年度第二学期课堂教学改革是一场教育思想、教育理念、教育方式和教育行为的深刻变革。自开学以来，我校在课堂教学改革中引领全校教师改进教学方式方法，以教学改革引领教师进步，促进我校教师不断提高教学能力和素质，提高课堂教学效益，我们学校多措并举，领导教师心往一处想，劲往一处使，齐心协力扎实开展课堂教学改革活动。现在，我校课堂教学改革以它蓬勃的动力，带来学校各方面的显著变化，教师素养不断提高，学生素质全面发展。一、工作回顾（一）建立健全组织机构，加强课改有效引领凡事预则立，不预则废。学校成立了以校长为组长，教学能手和骨干教师为成员的课堂教学改革领导小组，明确责任，保障“课改”的各项活动有力开展。研究制定了学校整体课堂教学改革方案，确定了重点实验年级、科目、教师，召开了教研组会议，进行动员部署，要求教研组的全体教师勇于改革课堂教学形式。（二）强化细化管理机制，提供课改坚实保障 1.制度保障机制学校在学期初完善了《课堂教学改革工作计划》，制定了课堂教学评价方案及课改巡课制度，在教研组实施专题研究。通过领导不定时对教师课改情况进行巡查，检查学生和教师的出勤情况；检查课堂教学状态和课堂纪律；检查教师是否携带教案授课；检查课堂教学是否存在异常情况等。发现课堂教学与班级管理存在的问题与不足，及时与科任教师和班主任交换意见，进行整改。 2.经费保障机制学校对课堂教学改革从财力、物力、经费支出上给予大力支持，以保障课改工作的顺利进行。我们投入资金为各个教室维修了主机、投影仪、摄像头，确保学生们在课堂上有展示的舞台；学校又维护了一体打印机，让各位教师在教学使用中能够方便快捷地打印或复印出来。

(完整word版)化工过程分析与合成

名词解释 1.夹点的意义（夹点处，系统的传热温差最小（等于ΔT min ），系统用能瓶颈位置。夹点处热流量为 0 ，夹点将系统分为热端和冷端两个子系统，热端在夹点温度以上，只需要公用工程加热（热阱），冷端在夹点温度以下，只需要公用工程冷却（热源）；） 2.过程系统能量集成（以用能最小化为目标的考虑整个工艺背景的过程能量综合） 3.过程系统的结构优化和参数优化（改变过程系统中的设备类型或相互间的联结关系，以优化过程系统；参数优化指在确定的系统结构中，改变操作参数，是过程某些指标达到优化。） 4、化工过程系统模拟（对于化工过程，在计算机上通过数学模型反映物理原型的规律） 5、过程系统优化（实现过程系统最优运行，包括结构优化和参数优化） 6、过程系统合成（化工过程系统合成包括：反应路径合成；换热网络合成；分离序列合成；过程控制系统合成；特别是要解决由各个单元过程合成总体过程系统的任务） 7、过程系统自由度（过程系统有m个独立方程数，其中含有n个变量，则过程系统的自由度为： d=n-m，通过自由度分析正确地确定系统应给定的独立变量数。）填空题 1.稳态模拟的特点是，描述过程对象的模型中( 不含 )时间参数 2.( 集中参数模型)认为状态变量在系统中呈空间均匀分布，如强烈搅拌的反应罐就可以用这一类模型来描述. 3. ( 统计模型 )又称为经验模型，纯粹由统计、关联输入输出数据而得。 (确定性模型 )又称为机理模型 4.( 结构 )优化和( 参数 )优化是过程系统的两大类优化问题，它们贯穿于化工过程设计和化工过程操作。 5.换热网络的消耗代价来自三个方面： (换热单元（设备）数) ( 传热面积) (公用工程消耗) 6.过程系统模拟方法有、和。 7.试判断图a中换热匹配可行性 1 , 2 , 3 , 4 。

课堂教学改革实施情况汇报

课堂教学改革实施情况汇报各位领导、专家、老师：大家好！我校课堂教学改革始于2012年初，我们的主要做法就是学习外地课堂教学改革的经验，取众家之长，全力打造符合本校实际的高效课堂。下面把我校实施高效课堂改革的情况分四个方面做以汇报。一、为什么要打造高效课堂 1、课堂教学改革势在必行传统课堂只关注学生知识的被动接受，学生成了盛装知识的容器，课堂在“低效高耗”中前行，课堂效益不高，课后学生负担繁重，不会学，学不会和厌学的现象普遍存在。 2、落实新课改培养目标的需要新课改特别强调以下培养目标：学生具有终身学习的愿望和能力，具有初步的科学和人文素养、环境意识、创新精神和实践能力。学会交流与合作，具有团队精神，初步具有面向世界的开放意识。显然要实现新课改的培养目标，靠传统的教学模式是无法实现的。要实现新课改的培养目标，教师必须转变教学方式，做学生学习的引领者、组织者、参与者和欣赏者；学生也要转变学习方式，由原来被动的接受知识变成通过自主、合作、探究方式来体验学习过程，感受获取知识的快乐。 3、外地高效课堂改革的触动学校领导、老师多次到西峡、杜朗口、衡水等地考察学习。通过观摩这些学校的课堂教学，给我们带来的触动很大。我们看到：高效课堂发展了学生，激发了学生学习的原动力，学生在快乐的状态下求知，在学习过程中领悟技巧与方法，在学习中得到尊重，收获着成功。 4、全面提高教学质量需要检验教学效果的唯一标准就是高考。高考命题要求：具体知识能力化，学科问题综合化，实际问题学科化，考查学生的是对知识的分析理解能力、判断能力、解决问题的能力。而高效课堂恰恰有利于培养学生的各种能力，挖掘出学生的最大潜能。基于以上原因，我们认为打造高效课堂是真正完成新课改的任务、实现课堂教学改革、培养高素质学生的最佳出路。

化工过程分析与合成考点(精华)

化工过程分析与合成考点 1、什么叫过程：（1）客观事物从一个状态到另一个状态的转移。【过程】（2）在工艺生产上，对物料流进行物理或化学的加工工艺称作过程工艺。【过程工艺】（3）以天然物料为原料经过物理或化学的加工制成产品的过程。化工过程包括：原料制备、化学反应、产品分离（4）由被处理的物料流联接起来，构成化工过程生产工艺流程。（5）【最重要的单元过程】化学反应过程、换热过程、分离过程、输送过程、催化反应过程（6）【化学反应过程举例】热裂解反应过程、电解质溶液离子反应过程生化反应过程、分散控制（7）【过程控制技术发展历程】计算机集中控制、集散控制（我国多）、现场总线控制第二章、化工过程系统稳态模拟与分析【模块】模型和算法，一是要建模，二是这个模型的算法，两者组一起才能算作模块。【单元模型类型】理论模型、经验模型、半经验模型。【什么叫稳态（化工过程稳态模拟）】各个工艺参数状态量不随时间而发生变化的叫做稳态。【么叫模拟】对过程系统模型进行求解就叫模拟。【过程系统模拟可以解决哪些问题（会画图）】（1）过程系统模拟分析问题；（2）过程系统设计问题；（3）过程系统参数优化问题。过程系统模拟分析问题：已知决策变量输入，已知过程参数，求输出，是一个正向求解问题，最简单的模型。 2）过程系统设计问题：已知输出设计结果，已知过程参数，求决策变量输入；看起来是已知输出求输入，实际上是假设输入猜值去计算输出与已知输出进行比较再调整猜值进行计算。只能单项求解，从左到右

3)过程系统参数优化问题：过程系统模型与最优化模型联立求解，得到一组使工况目标函数最佳的决策变量，从而实施最佳工况。【过程系统模拟三种基本方法，及其优缺点】（1）序贯模块法（不适于解算设计、优化问题，只适于模拟问题（2）面向方程法（3）联立模块法（同时有（1）、（2）的优点）【单元模块】是依据相应过程单元的数学模型和求解算法编制而成的子程序。具有单向性特点【断裂】通过迭代把高维方程组降阶为低维方程组的办法。它适用于不可分割子系统；【不可分割子系统】过程系统中，若含有再循环物流，则构成不可分割子系统。【断裂基本原则】1) 切割流线总数最少、2) 切割流线所含变量数最少、3) 切割流线的总权重最小、4) 环路切割的总次数最少【简单回路】包含两个以上流股，且其中的任何单元只被通过一次。矩阵：行→回路；列→物流。【适合于收敛单元应满足要求：】（1）对初值的要求不高、（2）数值稳定性好、（3）收敛速度快、（4）占用计算机存储空间少【面向方程法（适用于线性化，非线性方程组先线性化）】第四章、化工过程系统的优化【最优化问题包括要素（内容）】（1）目标函数（2）优化变量（3）约束条件（4）可行域【可行域】满足约束条件的方案集合，构成了最优化问题的可行域。【最优解】过程系统最优化问题是在可行域中寻求使目标函数取最小值的点。【最优化问题的建模方法】机理模型、黑箱模型、混合模型【系统最优化方法的分类】无约束最优化与有约束最优化、、线性规划LP（目标函数约束条件全部都为线性函数称为线性规划，剩一个为非线性函数为非线性规划、单维最优化和多维最优化、解析法与数值法、可行路径法与不可行路径法【标准型】目标函数值一定是最小值、约束条件中没有不等式约束，全是等式约束、所有的变量全是非负条件第七章、换热网络合成【换热网络合成】通俗地讲就是将物流匹配在一起，充分利用热物流去加热冷物流，提高系统的热回收，以便尽可能地减少辅助加热与辅助冷却负荷。【换热网络合成目的】让某一个物料从初始温度到目标温度（一定要达成）、尽可能的回收余热、尽可能的减少换热设备数。【温度区间求夹点（会画温度区间表）】将热物流的起始温度与目标温度减去最小允许温差△Tmin，然后与冷物流的起始、目标温度一起按从大到小排序，构成温度区间。【夹点】在温度区间中，高温度区间向低温度区间传递的热量为零的点，不是接受热量为零的点（判断）对于热公用工程是260C。,对于冷公用工程是250C。。物理意义：温焓图上组合曲线垂直距离最低的点。【夹点的三个特性】能量特性、位置特性、传热特性

初中课堂教学改革总结

初中课堂教学改革总结本学期我校坚持以教学工作为中心，以理论和“三个代表”重要思想为指导，认真学习贯彻十二五教育发展规划，落实县教育局工作部署，以重实际，抓实事，效为教学工作的基本原则，以培养学生创新精神和实践能力为重点，以新课程改革为契机，加强教学常规管理，深化课堂教学改革，认真落实课程计划，落实教学常规，落实教学改革措施，抓好教学监控，大力推进素质教育，大面积提高教学质量，从而加速了学校发展。先把学校的一些做法总结如下：一、教学常规的管理：（一）健全机制、完善制度，形成管理网络学校教学管理健全管理形成校长室---教导处-----教研组三级管理流程。校长室负责教学规划、指导、督查，教导处具体负责组织落实，教研组协助教导处开展相应常规检查与教研活动组织开展。为了教学管理有序进行，学校制定了《西皋学校常规管理制度》、《西皋学校教学常规扣分制度》、《西皋学校校委会成员蹲科挂班责任制》《教学常规检查制度》等一系列制度。这些管理制度与要求为教学有序开展奠定了基础,学校将教学常规制度与结合学校实际制定的教学常规实施方案打印做到老师人手一份，并在全体教师会上学习，让教师明白执行常规，是在执行法，有了法的概念。通过学习，老师们知道常规怎么做，学校怎么量化检查评价。（二）对照标准，检查评价老师常规落实情况。学校教师教学常规共包括:教学计划、备课、学生正规作业、家

庭作业、作业批改、单元达标、听课记录、教研材料（每月一篇教学反思、每月解决一个课堂问题、每学期一个问题行动研究、每周一次教研活动、每人一本问题行动研究记录）、政治理论、教育理论学习笔记，教师教学常规等容。依据教学常规管理制度，狠抓了教学常规落实与检查，以确保教师的常规工作做到平时、做得扎实。对教学常规工作实行月查制度。落实每月教导处抽查，每学期校长室组织校委会成员全面查的办法，将教师的月常规进行量化与绩效工资相挂钩，对教师进行常规考核。教导处对教师们的常规工作检查要求：做“实”教学常规管理。实就是要做实实在在的工作。要求教师不耍花架子一点一滴去落实教学常规，教学管理者要强化教学常规的执行力，注重容形式的完美统一，抓严、抓精，努力让教学常规管理收到“实效”。做“细”教学常规管理。教学常规主要由“教”的常规、“学”的常规和“管”的常规三大部分组成，学校在这三个方面下了工夫，建立健全学校教学常规管理体系，细化教师教学常规、学生学习常规和教学常规评估方案。尽量想得细、做得细、落实得细，使“教”、“学”、“管”体系，保证教与学的良好实施，确保了教学常规管理过程的良性循环。必须指出的是：细，不等于繁琐，教学常规的“细”是精要易行且方便实际操作。做“久”教学常规管理。抓教学常规，必须坚持一个“久”。学校多年如一日，耐心抓教学常规管理。做“新”教学常规管理。不断优化教学常规，推出新，使教学常规符合新型细细的课改要求。备课共有十项容（教学目标、教学重点、难点。教学方法、学生学法、师生互动、教学过程、达标检测、板书设计、作业设

大数据驱动教育评价变革

大数据驱动教育评价变革数据是信息时代最重要、最有价值的资源之一。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征，决定了大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些海量数据进行专业化处理以揭示意义并实现数据增值。大数据技术应用于教育评价领域，有助于获得更多原始基础数据，挖掘更多的教育信息，印证和揭示更有价值的教育规律机制，以此促进教育评价理论新的建构，指导教育评价实践更加精准、更加深入，打造途径更多元、数据更真实、主体更自觉、结果更公平的评价生态。促进教育评价途径更加多元教育系统是一个开放的系统，教育评价系统是其中最具生命力的子系统之一，评价系统的建设体现了教育生产的价值判断和方向引领。从实际操作上看，教育评价系统要广泛吸纳各种先进的教育理念和评价方法，基于不同的目的和场景设计不同的评价标准。当前，传统教育评价对学生信息的获取方式相对单一，获取渠道相对固定，基于少量数据的评价难以获得较为广泛的比较性。基于大数据技术的教育评价可以提供给评价方更加多元的数据，在信任机制中允许各方共享和使用，评价方可以依据不同的评价需求和评价模型对数据进行加工，对学生进行多元评价，形成对学生更加全面的评估。当今教育领域的开放程度和国际化程度越来越高，使得通过大数据技术实现的大规模教育测评得以广泛应用，如国际学生评估项目（PISA）、国际数学教育比较研究项目（TIMSS）等，这些测评项目面向几十个国家和地区，对象为几十万甚至上百万的学生，大数据技术在海量数据的采集与预处理、存储、清洗等方面展现了相当的优越性。再以PISA测试中的科学素养测评为例，监测点由少到多，且由具象变为抽象，其中数据的采集、清理、统计和分析，以及评价模型建构，都充分利用了大数据技术，保证所有信息数字化标准化，提高了评价的效率和可信度，从而拓宽了评价的途径和覆盖面。促进教育评价数据更加真实教育领域最精确的评价必须是基于数据、基于证据的。一个好的评价，应该要有初期、中期和长期效果的证据，一个好的评价模型，最核心的功能就是提供和使用证据，而这个证据就是学生学习和生活的数据。从新兴数据存储技术的角度看，区块链技术是大数据应用技术的经典应用之一，区块链由于记录了所有的交易信息，能保证记录数据的真实性，因此区块链本身就可以形成征信，为建立教育评价征信提供了新思路，为教育评价中的“存证”“循证”难题提供了解决方案。教育评价区块链中的数据信息全部存储在有时间戳的链式区块中，具有极强的可追溯性和可验证性。区块链中的任意两个区块间都可以通过密码学方法相关联，可以随时追溯到任意一个区块的数据信息。只要能够确保上链信息和数据的真实性，那么区块链就可以解决信息“存”和“证”的难题。教育区块链技术可以真实记录每个人的学习成长信息，个人节点信息是教育评价的重要依据。从幼儿园到博士研究生学段，乃至毕业之后的工作阶段，区块链技术留存的除学业信息之外，还兼有公民的信誉表现等信息，从某种意义上建立了个人在社会上的诚信链。由此，教育评价区块链技术促使学习数据纪实更真实更详尽，也促进了教育评价更客观更可靠。促进教育评价主体更加自觉大数据技术能有效提升教育评价主体的自觉性，促进各类利益主体主动参与纪实、共享评价成果。教育评价实际上是基于学生学习情况的评价，学习情况既

数据驱动教师教学方式改进的探索不思考(教学研究案例成果PPT)——河南省郑州市中牟县教学研究室

数据驱动教师教学方式改进的探索与思考河南省郑州市中牟县教学研究室二O一七年十二月二十四日

中牟概况农业公园领头雁官渡古战场地理位置寿圣寺双塔

年份小学初中校长教师家长学校学生学校学生 2014 20 5179 17 4855 74 566 10034 2015 17 5900 17 5131 68 623 11031 2016 20 6440 17 5412 74 655 11852 2017 17 5874 17 6477 68 763 12351 合计 74 23393 68 21875 284 2607 45263 总计：93427 2014-2017年中牟县参加区域教育质量健康体人数统计中牟概况

汇报内容提出问题分析问题解决问题改进效果困惑与思考

提出问题（为什么教师对自己的教学方式评价那么好?）

A 水平为优秀， B 水平为良好， C 水平为达到课程标准的基本要求， D 水平为未达到课程标准的基本要求学业17所学校中校55排第二位，校49排第十五位。校55、49学生各水平比例不均衡。 010 20 30 40 506070 80 90 100 本市本区校53 校54 校49 校41 校45 校43 校58 校52 校48 校57 校50 校59 校51 校42 校47 校55 校46 学业达标指数八年级 2015年八年级学生不同学校学业达标指数 17 6 29 16 14 29 28 24 41 17 14 24 18 4 28 25 34 19 25 35 27 29 50 34 36 48 37 27 39 28 31 42 24 29 28 17 22 21 12 29 28 27 31 43 20 27 18 28 30 23 27 20 5 13 17 10 12 24 15 24 0102030405060708090100本区校55 校49 本区校55 校49 本区校55 校49 本区校55 校49 本区校55 校49 语文数学英语科学人文 2015年校55、49学生各学科各水平人数比例 D C B A

语文组课堂教学改革推广提高阶段工作总结

语文组课堂教学改革推广提高阶段工作总结 Summary of the promotion and improvement of classroom tea ching reform in Chinese group 汇报人：JinTai College

语文组课堂教学改革推广提高阶段工作总结前言：工作总结是将一个时间段的工作进行一次全面系统的总检查、总评价、总分析，并分析不足。通过总结，可以把零散的、肤浅的感性认识上升为系统、深刻的理性认识，从而得出科学的结论，以便改正缺点，吸取经验教训，指引下一步工作顺利展开。本文档根据工作总结的书写内容要求，带有自我性、回顾性、客观性和经验性的特点全面复盘，具有实践指导意义。便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。胡总乡中心校坚持以“向规范管理要质量，向课堂改革要效率”的办学理念，狠抓课堂教学改革。自XX年年5月观摩杜郎口教学后，我校的课改已经走过了“摸索试验阶段”“课堂教学改革回头看阶段”，本学期进入了“推广提高阶段”。课改不断推进、深入，教师也有原来的疑惑、抵触到现在的适应、坚定，课堂教学有了很大改变。现就语文组在本阶段的课改工作作以小结。一、语文组围绕课改所做的工作 1、对课改前两个阶段存在问题研讨分析为了扎实做好课改工作，使课改真正得到提高推广，我们语文组教师对课堂教学改革前两阶段存在的问题进行了充分讨论、认真分析，意见逐步取得一致：课堂教学只有改革，才

能有出路。课堂教学改革中存在问题是正常的，不改革，课堂教学也会存在很多问题。有问题是好事，它可以促进我们思考，问题的解决，又可以提高我们的教学能力。所以，胆子要大一点，步子要快一点。 2、认真抓好集体备课做好集体备课是课改成功的前提。上学期，我们的集体备课在一定程度上存在着形式主义，这学期，我们实行学科组长负责制，备课内容细节式（即针对学生展示问题的设计，展示环节的处理等进行研讨），课堂展示同构式（即平行班级展示内容要基本一致，展示内容要和教案基本一致），教学反思研讨式（可以不记录，当然记录更好，必须随时交流，发现问题及时解决）。这样，基本上解决了集体备课中的形式主义，集体备课的质量有了明显提高。 3、抓好公开课教学公开课教学是课堂教学改革的推进器。语文组的'公开课教学实行双线并进式：按年级顺序编排的公开课教学序列是一条线；随机拍门听课（由几位没有课的教师组成听课组听课）又是一条线。这样就有效的防止了公开课搞课改、常规课还原现象的发生。在评课中，本着激励、提高的原则，既要找出教

化工过程分析与合成

一、单项选择题。本大题共14个小题，每小题5.0 分，共70.0分。在每小题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。重质油催化剂裂化制轻质油的反应过程是（B）。脱氢过程裂化反应热裂解反应过程催化过程数值稳定性好，通常，迭代收敛过程有（C）。很缓慢很快四种可能情况收敛解氨合成过程的物料必须进行循环，主要集中在（D）。制气工段压缩工段脱硫工段氨合成工段蒸馏的原理是（A）。物质的沸点不同物质分子量大小物料的浓度进料快慢过程系统结构的优化属于过程系统的（B）。过程系统的问题合成问题过程系统的分析优化问题氨厂包括的工序有（A）。原料气制备原料气脱硫氨的分离空气净化天然气中的主要成分是（B）。氩甲烷（CH4）氢气氮气实验数据归纳的模型被称为（A）。经验模型半经验模型特定模型多级参数模型工业上已得到广泛应用的低能耗分离技术是（D）。

吸附分离技术非定态技术变压吸附乙苯脱氢制苯乙烯的反应过程是（A）。脱氢反应制苯乙烯裂解反应过程催化过程对均一系物料的气相分离，可采用（A）。吸附吸收汽提蒸发萃取变压吸附是在工业上已经得到广泛应用的（D）。气体分离技术非定态技术节能分离技术吸附分离技术化工过程系统合成是（C）。产品生产合成设备合成换热网络合成反应物料合成泡点温度是指气液平衡时与液相组成相对应的（C）。液相起泡时温度沸腾温度平衡温度气相温度二、多项选择题。本大题共6个小题，每小题5.0 分，共30.0分。在每小题给出的选项中，有一项或多项是符合题目要求的。用人工智能技术模拟人脑的思维过程，两种不同的成功途径是（DE）。离散模拟模糊模拟非数值模拟客观模拟微观模拟单元操作模拟中每个模块中包含有（AB）。单元操作相关方程相关的物性计算程序物流焓值进口物料组成出口组成对化工过程进行描述的数学模型有（CD）。

数据驱动教学决策研究实施方案

《数据驱动的教学决策研究》实施方案一、实施背景随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。二、机构设置为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组组长：张乐宽副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组组长：孟昭君副组长：胡磊成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露肖红三、目标设计 1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。

2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。四、思路与方法 1.研究思路本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括：（1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。（2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。（3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法（1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的可行性。（2）个案研究。对校内、级部的典型进行解剖，挖掘可资借鉴

数据驱动教学改进汇总

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报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。

2019年小学课堂教学改革工作总结

小学课堂教学改革工作总结撰写人：_________ _____年___月___日（仅供参考）

小学课堂教学改革工作总结新课程的实施以来，传统的课堂教学面临一场变革，但要从根本上改变传统的课堂教学模式，最关键的是我们的思想要变革，我们的理念要更新。我们的教师在课堂教学中要打破传统教学束缚学生思维发展的旧模式，遵循以人为本的观念，给学生发展提供最大的空间，要根据教材提供的基本知识内容，把培养学生的创新素养和实践操作能力作为教学的重点。转变学生的学习方式，学会自主学习，让他们即要“学会”，也要“会学”。只有这样，才有可能掌握尽可能多的人类文明成果，也才有可能通过学习，提高观察、分析、解决问题以及创新的能力。那么，如何促使学生学习方式的转变？教学模式如何创新才能顺应学生学习方式的转变？针对一系列问题，我校确立了“立足于教研、立足于课堂、立足实际、大胆改革、稳步推进”的课堂教学改革思路，把课堂教学改革作为提高教学质量的中心工作来抓，紧紧围绕课堂教学这个主阵地，积极推进和实施课堂教学的改革。制定了《__镇中心小学课堂教学改革实施方案》。立足于县教育局课堂教学改革精神、立足于新课程课堂教学基本要求，不断充实和完善方案，着力提高课堂教学行为的有效性，促进教师的专业成长，在实践中求得进步，在改革中促使学生学习方式的转变。经过我校全体教师的不懈努力，我校课堂教学改革，获得良好的课堂教学效果，现将我校主要做的几项工作汇报如下：一、制定明确的改革目标以课堂“教与学”的改革为新课程实施的立足点，以改革教师的教学方式与学生的学习方式为切入点，以促进学生发展和教师发展为生长点，在课堂教学中努力实践、探索师生积极互动、共同发展的教学方式第 2 页共 8 页

数学教学中数据驱动影响

数学教学中数据驱动影响 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

数学教学中数据驱动的影响摘要：在数学教学中，很多教师仅看到了测试的阶段总结作用，数据对下一阶段教学的引导作用却被忽略。评价数据如何发挥它的有效性，从数据分析确定问题、教学改进措施、数据驱动应用在教学中的注意事项三方面进行叙述。关键词：测试数据教学改进教学评价目前数据驱动在数学教学中用的较为普遍的是在每次单元测试、期中测试、期末测试之后的成绩分析，现在通过电脑阅卷，结束批阅的同时，电脑也会将各题的正确率得分率等各种你需要的数据进行一一的呈现。另一方面，在平时教学中，一些课堂作业、家庭作业的布置和反馈，利用网络数据都能进行及时的分析，还有一些在平时在教学中对于易错点的收集也会更快捷方便，包括进行的的学科过程性评价，通过数据对学生的需求及学科认知程度的了解也会更快、更准确。一、数据分析确定问题（一）测试数据确定差距数学中很多基本运算、基本公式应用需要一些测试进行及时反馈，在单元、期中、期末测试中，经过网络阅卷，全班每一道题目的平均分是一个定值，而每一个同学的每一道题目得分却不尽相同，学生在通过自己的得分与班级的平均分比较，对自己学习的优势与劣势进行个人化分析，通过对比自己的分数和班级平均分，优秀率，良好率，合格率了解自己在班级乃至年级的位置，从而摆正自己的学习态度。三率一分让学生们迅速找到自己应该努力的方向，不是泛泛而谈的说你这次数学考差了，你还知道差在哪里。通过三率一分的分析，帮助学生们确立数学学习评价体系，知己知彼，提高学习效率。对于老师来说，除了能知晓每个学生失误在哪儿，及时进行分层，对于考试中的考点与教学及时联系，确定教学下阶段的侧重点，同时与同学科同年级老师进行比对，互相学习进而完善自己的教学。（二)练习作业数据确定教学对象及重点目前有很多APP可以实现在线作业和练习，翻转课堂上也能实现在线课堂，这给数学教学提供了一个很好的平台。像七下第一章每一节都有一个整式运算公式，环环相扣，下一节新公式的学习，直接要用到前一节的公式应用，所以在线作业练习反馈，能更好的帮助教师知晓学生掌握情况，另外翻转课堂的当堂反馈，对老师、学生都能节省很多时间来突破难点。（三）过程性评价数据的指导性

课堂教学改革工作汇报

课堂教学改革工作汇报总结经验，正视不足，扎实推进课堂教学改革各位领导、各位老师：大家好！首先感谢领导给了我，在课改推进会上发言的机会。现将二中前一阶段的课改工作，向在座的领导和老师做一汇报。我发言的题目是《总结经验，正视不足，扎实推进课堂教学改革》。我校的课堂教学改革经历了曲折的发展之路，在这中间既有收获的喜悦，也有失败的伤心，但更多的带来的是深深的思索。下面我将半年来学校进行课堂教学改革的点滴和下一步的设想提出来，与大家共享。第一点．二中进行课堂教学改革的背景（一）我去年暑假，有幸来到二中，开学后学生的报到情况，令我非常吃惊:学生流失现象非常严重。我和中心校领导、老师们反思，谈心，达成共识;只有实施课改，狠抓内部管理，优化课堂教学，大力提高教学质量，才能重塑二中的形象，才能取得当地父老乡亲的信任，让上级领导放心。（二）从当前的教育发展形势看，教育改革是时代的大潮。只有改革才有出路，不改革，只能被时代淘汰。二中只有顺应时代的发展，扎扎实实搞课改，才能获得生存、发展的机会。（三）从教学实际看，搞课改，是师生的强烈要求。陈旧的教学模式，严重束缚了教师的创造性，影响了学生的健康、快乐成长。

只有提高课堂效率，教师、学生和才能心情舒畅，教师才能在课堂教学中，切实落实学生的主体地位，把课堂还给学生，教给学生学习方法，把学生的积极性充分调动起来，让学生乐学，才能全面提高学生的素质，促进学生快乐成长。教师才可能各显身手，尽情展示自己的才华。第二点．二中是如何进行课堂教学改革的（一）统一思想，提高认识是课堂教学改革进行的必要保证。改革伊始，首先中心校领导召开了二中领导班子会议，接着又召开二中全体教师会议。通过学习、反思、讨论，大家深深认识到，搞课改是学校全部工作成败的关键所在。除了搞课改，别无选择。所以，我校根据中心校提出的自主学习五步教学模式，开始了行动。在实践中，我们坚持不搞一刀切，不同的年级，不同的班级，不同的学科，不同的学生，教师应根据各自的特点，走自己特色的课改之路。学校又制定了关于备课、上课、作业等一系列的制度，严格落实教学常规，保证了课堂教学改革的顺利实施。（二）为充分发挥多媒体教学的优势，中心校特邀了教体局刘玉田主任、对全体教师进行多媒体的使用、资源上传等技能的培训。接着，中心校在二中安排计算机能手张绍宾老师进行教学课件下载、制作进行了专题培训。特别委托张绍宾老师负责学校多媒体工作。我们中心校在经费紧张的情况下，仍拨出专项资金，为学校装上光纤，保证了学校多媒体教学的顺利开展。

数据驱动教学决策研究实施计划方案

. 《数据驱动的教学决策研究》实施方案一、实施背景随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。二、机构设置为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组组长：张乐宽副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组组长：孟昭君副组长：胡磊成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露肖红三、目标设计

1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。文档Word . 2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。四、思路与方法 1.研究思路本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括：（1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。（2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。（3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法（1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的

推行课堂教学改革心得体会

推行课堂教学改革心得体会本学期我校推行课堂教学改革，进行“换位教学法”尝试教学。一学期摸索下来，本人体会颇深。本人本期积极听课、评课，大胆尝试，认真写好教案、学案，要求学生预习，课前提出知识要点，学习难点，以及有待解决的问题，把全班分为几个学习小组，对各组预习笔记，讨论笔记严格检查，课堂教学采取教师引导，学生大胆上台演说，让学生当老师，同学间互相讨论，积极发言，补充不够全面的发言及回答，让学生吃透知识。教室共有四块黑板，一般前面块给教师及上台讲解知识的学生用，其他几块分配给各学习小组用，各组以激励性的称谓给自己小组命名，如“精诚合作”、“勇往直前”……等等，学生都很积极。本人在数学科的教学上，已基本形成一定模式，课前写出学案，每小组发一份课前预习，让学生根据学案进行预习，探究知识。课前让各小组汇报预习情况，每组派一人讲述本节课的知识要点，重难点以及碰到的问题，探究知识过程中发现了什么，有什么疑问，询问学生通过预习学到了什么知识。然后教师对学生的预习汇报予以肯定及适当解释，用十分钟左右时间引导学生发现归纳新知识，然后练习巩固，让学生讲解解题过程，从分析到运用新的知识点，解题演算，一步步要求学生像教师一样能破解知识，这样学生能吃透知识，达到举一反三、灵活应变、学习积极主动的目的。最后

教师引导学生共同归纳本节课所学的知识。通过大胆尝试，学生学习兴趣浓厚，讨论问题积极，发言的同学越来越多，表达知识的口述能力得到了很大的提高，晚自习讨论题目很激烈，各自表达自己对问题的见解，有的问题争执不下，才请教老师。但有部分学生性格孤僻，胆小，语言表达能力差，他们仍然很不适应这种教法，还需多鼓励他们，帮助他们树立学习的信心，让他们大胆发言，彼此互相帮助，互相当教师。 “换位教学”法不是简单的变换思维，要结合本校学生及教材实际，从思维上彻底更新，让学生展现自己才华的时间更多，努力实现“三维目标”。总之，本人积极推行“换位教学法”的新课改，不断尝试新的有效的教学方式，努力提高教育教学质量，为教育事业贡献更大的力量。

化工过程分析与综合习题答案

习题解答 2-1（1）d=n-m n=4(c+2) m=c+c+1+1=2c+2 d=4(c+2)-(2c+2)=2c+6 给定流入流股：2(c+2) 平衡级压力：1 所以没有唯一解（2）存在热损失n=4(c+2)+1 m= =2c+2 d=2c+7 给定2c+5 所以没有唯一解（3）n=2(c+2)+2+2+1=2c+9 m=1+c+2=c+3 d=c+6 给定进料：c+2 冷却水进口温度：1 所以没有唯一解 2-2（1）N v=3(c+2) （2）物料衡算：F i Z Fi=Vy Fi+Lx Fi (i=1,2……c) 热量衡算：FH F=VH V+LH L 相平衡：y Fi=k i x Fi (i=1,2……c) 温度平衡：T V=T L 压力平衡：P V=P L （3）N e=2c+3 （4）d= N v- N e=c+3 （5）进料（c+2）和节流后的压力（1） 2-3N x u 压力等级数 1 进料变量数 2(c+2)=4+3=7 合计9 N a u 串级单元数 1 回流分配器 2 侧线采出单元数 2 传热单元数 5 合计15 N v u=9+15=24 d=24 给定的不满足要求，还需给定入塔混合物的温度，两塔的操作压力，塔2 的回流比。 2-4N x u 压力等级数N+M+1+1+1(N 和M 为两个塔的塔板数) 进料变量数c+2 合计c+N+M+5 N a u 串级单元数 4 回流分配器 4 侧线采出单元数 1 传热单元数 4 合计10 N v u= c+N+M+5+10= c+N+M+15

d= c+N+M+15 2-5 2-6 2-7 简捷算法：Reflex Ratio：-1.3 Light Key：Methanol 0.95 Heavy Key：Ethanol 0.1585 Pressure：Condenser：1.9 公斤Reboiler：1.8 公斤最小回流比为：3.529 实际回流比：4.588 最小理论板数：14.47 实际板数：26.18 进料板：10.47 逐板计算：27 块塔板，11 板进料，塔顶采出：31.67kmol/hr，回流比：4.6

大数据时代,教师如何“教”

大数据时代，教师如何“教” 导语：去年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中关于大数据推动教育发展描述如下：教育文化大数据推动形成覆盖全国、协同服务、全网互通的教育资源云服务体系。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用。那么具体落实到教学环境中，教师如何运用大数据变革教育方式，提升教育质量？一、传统教育和大数据时代教育区别传统教育是工业时代的产物，学校培养学生更像是流水线作业的工人生产一个标准的产品，传统教育的批量培养模式是：在标准化的课堂上使用标准化的教材，统一学习时间和上课地点，通过标准化的考试，培养标准化的人才。而大数据教育呈现的特征是：弹性的学制，个性化的教材和教学内容，通过个性化辅导，通过线上、线下互动式的教学环境，通过个性化测评标准，培养个性化的人才。二、教育大数据的数据基础在学校教育中，发生在教学环境中的数据主要一是教与学行为大数据，二是教育教学评估大数据，这两方面数据既包括老师的数据也包括学生的数据。教与学行为大数据举例，对于课堂教学来说，主要行为数据指标有学生举手次数、回答问题次数、时长、准确率，师生互动频率和时长等。教育教学评估大数据举例主要行为数据指标有考试评价数据中课后作业评价数据。这些数据经过专门的收集、分类、整理、汇总、统计分析通过逐渐累积就能成为教育大数据基础，然后通过数据分析就能持续改进推动教学质量提高。三、大数据给教育带来什么 1、大数据时代对老师提出新要求传统教育对教师的要求比较单一，老师们只要根据教材和课程标准进行教学，讲得生动、清楚即可。而现在，对教师的需要是复合式的，他们既要懂得如何搜集信息、组织教学资源，还要挖掘数据当中的内容，借此了解学生并调控课堂节奏，有效地实施教学。“在大数据时代，老师的教学必须是个性化的教学，要根据大数据提供的不同学生的不同情况，及时提供有针对性的教学方案。”用大数据读懂学生，提供个性化教育。当前，老师首要解决的是思想和意识的问题，要树立数据思维和大数据意识，并主

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