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基于改进BP神经网络的铁水预处理终点硫含量预报模型 总被引:1,自引:1,他引:1
铁水预处理脱硫是纯净钢生产中的一项重要任务,其中铁水终点硫含量是反映脱硫站能力和生产效果的重要指标.对梅山钢铁股份有限公司铁水包喷吹CaO Mg粉剂复合脱硫过程,通过采用自适应调整学习率和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的铁水预处理终点硫含量预报模型.用梅钢的1154炉数据进行模型训练,经100炉数据现场验证表明,改进的BP算法比标准BP算法预报误差≤0.003%的精度提高28%,有19%的炉次预报值与实际值完全一致,有90%的炉次误差≤0.003%,平均误差为0.0017%.改进的BP算法在铁水预脱硫终点硫含量预报模型应用中获得了更好的使用效果. 相似文献
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鞍钢铁水终点硫含量神经网络预报模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对鞍钢铁水罐喷吹CaO+Mg粉剂复合脱硫过程,建立了基于BP神经网络的铁水预处理终点硫含量预报模型。用鞍钢的1000炉数据进行模型训练,经60炉数据验证表明,有5%的炉次预报值与实际值完全一致,有76.67%的炉次误差≤0.003%。平均误差为0.0025%。 相似文献
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本文根据炉外喷粉脱硫过程中,气粉射流与铁水间相互作用机理,同时考虑持续反应与瞬时反应的脱硫作用,建立了脱硫反应动力学模型。模型计算表明:随着渣-金界面反应速度常数的提高,瞬时反应参数的增大,喷粉速度和铁水温度的升高,铁水终点硫含量降低。利用该模型可以预测在不同脱硫粉剂组成,不同喷吹工艺参数条件下,铁水含硫量的变化。 相似文献
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《炼钢》2021,(5)
为解决鱼雷罐加废钢后镁基复合喷吹脱硫工艺终点硫含量异常偏高时有发生的问题,对异常炉次脱硫前的铁水渣进行了观察并取样分析,结果表明,铁水渣为油渣,其成分完全不同于高炉渣,碱度不超过0.3,w(CaO)/w(Al_2O_3)0.85,属于带有一定氧化性的酸性渣。随铁水渣碱度大幅降低,渣中SiO_2活度显著增加、脱硫产物的饱和溶解度降低,促进了Mg与Si的反应,抑制了脱硫反应,从而导致终点硫含量大幅增加,镁粉利用率显著降低。鱼雷罐加废钢改变了铁水渣成分,是频繁形成油渣的根本原因,通过采取减少鱼雷罐中氧化铁带入量和油渣炉次"前扒渣+后扒渣"两大措施,油渣发生率由40%降至15.6%,油渣炉次的镁粉利用率恢复至43.8%。 相似文献