一個典型的鋼鐵廠鍋爐所使用之燃料有許多種,如COG
(煉焦爐氣)、BFG(高爐氣和轉爐氣混合而成)、天然氣、LSO(低硫油)、煤等。其中BFG為高爐氣和轉爐氣混合而成,而混合比例每個時間不一樣,因此BFG熱值隨時間一直在變動,鋼鐵廠鍋爐之效率不容易控制,在本研究中,利用統計方法研究影響鍋爐效率之重要變數。針對部分數據作stepwise regression尋找重要變數,在利用複迴歸得到鍋爐效率之模型,而模型對鍋爐效率之評估利用Kalman filter理論減少估計的誤差,最後再建立一個虛擬工廠,證實能夠提升燃料混燒鍋爐之熱效率。