冷轧是钢铁工业中重要的生产环节之一,其产品可广泛应用于机械、交通、建筑、农业及轻工民用等领域。在冷轧产品成型的过程中,必不可少地要消耗诸如自来水、脱盐水、氧气、氮气等介质,而能否对资源进行合理配置,对此类能源介质进行高效利用,不仅会直接影响冷轧生产效率和企业经济效益,也会对环境保护等问题产生深远影响。因此,有必要对冷轧的各工序能源消耗情况建立模型,抽取生产模式,促使资源合理利用,实现提高企业年产值及环境保护双重收益。鉴于实际工业己积累一定量的生产消耗等相关数据,本文提出一套基于数据挖掘方法的冷轧工序消耗体系,用于日常冷轧厂调度室查看和分析相关能源介质使用情况。该方法自数据采集端开始,利用滤波除噪为模型建立良好的数据基础,进而通过整合多个核算模型,多尺度呈现给软件用户工序能耗相关信息。此外,本文方法还可通过对数据的分析,抽取其中工序消耗方式并建立模糊规则库,以此来对冷轧各生产环节能源使用情况进行预测,协助厂内相关人员做好相关资源调整和调度工作。所提出的方法最终形成一个完整的应用系统,目前已在现场投入使用。本文给出了系统在实际应用中的一些实例,用以说明其实用性和准确性。系统覆盖有冷轧薄板厂诸如酸洗、脱脂等全部工序,不仅起到了能耗监控作用,同时也以多时间尺度的丰富信息,辅助软件使用者做好相应决策,间接提高了工厂的工作效率和经济利益。