炼焦是钢铁冶金生产中的重要过程,其产出的焦炭质量好坏直接影响后续炼铁工艺的效能和质量。而炼焦生产过程的稳定运行及优化管理则是决定焦化产品质量和工艺能耗等重要指标的关键因素。研究炼焦生产过程的语义化及其相关建模应用研究,对促进冶金工业生产的信息化和智能化建设具有重要意义。冶金炼焦过程是一个典型的复杂系统,其过程机理复杂且具有强非线性、大惯性、强耦合、慢时变等特征,因此建立精确的工业对象数学模型十分困难,从而导致难以根据数学模型进行有效管理与控制,同时,传统或单一的管理控制方法也很难达到预期效果。因此,本论文着眼于炼焦全流程,围绕数据如何获取、信息如何表征、知识如何应用三个科学问题,基于语义本体和描述逻辑,引入物联网等技术,研究炼焦生产过程现场数据采集及语义化处理、炼焦过程知识的形式化描述、领域本体知识库构建、炼焦过程知识的语义推理方法,最后从炼焦过程实际出发,在炼焦过程的基础数据管理、多源异构资源处理、海量知识处理以及耗热量影响因素优化等方面进行了语义化应用研究,并针对三家大型钢铁企业炼焦生产的实际数据进行了实验验证。本文主要研究内容及结论如下：(1)基于扩展描述逻辑的炼焦过程语义化研究炼焦过程涉及很多事物,它们具有不同的属性状态,并且存在一些变换过程,为了更好地对炼焦过程进行形式化描述,在描述逻辑ALC (Attribute Language Complement)的基础上,引入类物元和可拓变换,添加反关系构造器提出了扩展描述逻辑DL-MCP (Description Logics extended for Metallurgy Coking Process)系统,构建描述逻辑DL-MCP的语法、语义以及公理体系,提取语义化要素,并对炼焦过程所涉及的知识进行形式化描述。实例证明所构建的DL-MCP系统具有可靠性、可行性和有效性。所提出的扩展描述逻辑DL-MCP及炼焦过程形式化描述为炼焦过程语义化管理、推理及应用提供逻辑基础。(2)基于物联网的炼焦过程数据采集及语义化处理针对焦炉加热燃烧过程、集气管集气过程、推熄焦过程以及煤气管路管理、蓄热室管理等各个子过程,抽取监测指标和属性及参数管理的联动性特征,建立炼焦过程主要影响因子关联模型,提出了炼焦全流程数据采集与管理系统模型架构以及相应过程的监测网络部署策略和模型；针对该网络中的组网和通信问题,提出基于ZigBee的网状分簇组网结构及基于改进AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector Routing)协议的数据路由与传输算法；提出炼焦过程传感器网络及感知数据的语义化描述与表示方法,并构建炼焦过程传感器网络本体和感知数据本体。通过构建基于物联网的炼焦过程数据采集网络,获得全面、准确、实时的语义化数据,为炼焦过程语义化管理及应用提供自动化、智能化数据采集模型与方法。(3)炼焦过程信息语义化管理基于对三家大型钢铁企业的实地调研,提炼归纳出炼焦过程的基本数据及其相关性,设计了炼焦过程数据库；提取炼焦过程相关概念、概念间关系及实例,基于本体技术构建炼焦过程本体库,采用OWL (Web Ontology Language)方式对炼焦过程本体进行存储。为了便于炼焦过程数据、信息、知识的统一语义化管理,提出炼焦过程数据库到炼焦过程本体库的转换过程及转换规则。另外,为了解决炼焦过程本体库本体异构问题,提出了一个多方法综合的本体映射模型,通过计算不同本体实体间的相似度,对本体映射结果的查全率和查准率进行评估,实验结果表明该本体映射模型能有效寻找本体之间的关联点,为跨本体的信息推理打下基础。因此,建立炼焦过程本体知识库、以OWL方式存储炼焦过程本体、通过本体映射解决炼焦过程本体异构问题,进而实现了对炼焦过程信息的语义化管理,为基于本体的炼焦过程语义推理和检索服务奠定基础。(4)基于本体的炼焦过程语义推理与检索服务研究基于炼焦过程本体知识库和炼焦过程数据库,构建了基于本体的炼焦过程知识推理模型,并借助Jena推理机,依据一定的推理规则进行知识实例推理；提出了炼焦过程知识的RDF(Resource Description Framework)语义表示与转换方法,采用SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)查询检测了炼焦过程三元组的一致性,并给出了本体库和数据库相融合的炼焦过程知识检索服务模型及算法,实验验证表明所提出的基于本体的炼焦过程的语义推理模型、检索方法具有合理性,为后续的炼焦过程语义化应用提供有效的机制和方法。(5)基于本体的炼焦过程语义化应用在炼焦过程语义推理基础上,针对炼焦过程实际存在的几个关键问题进行了应用研究和实验验证,主要包括：①基于数据库和本体技术在炼焦过程基础数据管理方面的应用；②炼焦过程语义融合技术在多源异构信息资源处理中的应用；③基于RDF图语义推理方法在炼焦过程海量知识处理中的应用；④基于语义推理的炼焦过程耗热量影响因素优化计算等四个方面。实验验证结果证明了基于本体的炼焦过程语义化应用的有效性和可行性。通过以上四方面的语义化应用,分别解决了①炼焦过程基础数据管理不规范、不统一；②炼焦过程数据、信息来源多,形式不统一；③炼焦过程中形成的数据量大难于高效分析推理；④影响炼焦过程耗热量因素较多难于智能化管理等问题。论文基于本体、物联网等技术,研究了炼焦过程的数据采集、信息语义化管理、知识语义推理与检索服务、语义化应用。首先,基于本体技术建立了面向炼焦过程的扩展描述逻辑及其形式化描述,构建炼焦过程本体知识库,具有一定的理论创新；其次,基于物联网技术设计并构建了炼焦生产过程现场数据采集智能化网络,突破有线网络技术产生的局限性,实现现有网络的扩展与结合,解决因现场环境恶劣、人员难于到达、硬件设备受限等因素导致的数据监测精确度低、实时性差等问题,具有一定的方法创新；最后,以炼焦全过程的信息语义化管理与语义化应用为切入点,研究并提出了炼焦过程的知识语义化表示与语义推理机制和算法,为冶金炼焦过程的语义化、智能化提供基础和依据。该研究具有较强的普适性,可以推广到冶金行业的其他生产过程中,为冶金行业其他生产过程的语义化、智能化应用提供一种借鉴,促进冶金过程管理的自动化和智能化发展。