基于副枪的转炉终点磷锰控制模型与脱磷优化

  分析了转炉终点磷、锰含量的主要影响因素,建立终点磷、锰含量预报与控制模型,优化转炉脱磷工艺。研究结果表明：根据副枪检测碳含量和温度值,通过数学模型预报终点磷、锰含量,在控制精度为±0.004%和±003%时,命中率分别达到89.5%和94.0%;转炉终点温度为1625～1655 ℃,终点碳w(［C］)≤0.06%的条件下冶炼w(［P］)≤0.010%的低磷钢,应将副枪点测后的供氧比例从9.0%增加到12.0%,矿石比例维持在30%以上,终渣碱度控制在3.0～3.5。     

应用改进的神经网络模型预报转炉冶炼终点

准确预报转炉冶炼终点的钢水温度与碳含量对提高转炉终点命中率具有重要意义。针对现有多层前馈网络学习算法的不足,基于BP模型提出一种改进算法,建立了复吹转炉冶炼终点的预报模型,并与BP模型的预测结果进行了统计比较。研究表明,改进后的模型能够对冶炼终点进行良好的预报。采用单节点输出模型对终点钢水碳含量与温度分别进行预报,预测误差w(Δ[C])<±0.03%的命中率达97.22%,Δt<±12℃的命中率为94.44%。还建立了神经网络双节点输出模型对转炉终点钢水碳含量及温度同时进行预报,误差Δt<±15℃、w(Δ[C])<0.03%的双命中率为76.92%。     

基于机器学习算法的“全三脱”工艺转炉终点预测

建立精准的转炉终点预测模型对生产效率和钢液洁净度的提升尤为重要。以首钢京唐钢铁联合有限责任公司“全三脱”工艺转炉为研究对象,对历史生产数据进行皮尔逊相关性分析,得到与转炉终点温度、碳含量最相关的15个自变量。利用BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法分别建立了转炉终点预测模型。随后选取160组新样本数据来检验3种模型的预测精度,结果表明：SVM模型下转炉终点温度、碳含量预测模型精度更高,终点温度预测误差在±15℃内的命中率为90.6%,终点碳质量分数预测误差在±0.01%内的命中率为93.8%。另外,基于支持向量机算法建立的转炉终点预测模型,全三脱工艺比常规工艺的终点温度误差±15℃内、碳质量分数±0.01%内命中率分别提高了9.1百分点和14.4百分点。     

基于新变量选择方法的FNN预报转炉终点

考虑到机理模型能较准确给出转炉吹炼过程的定性规律，而难以给出可靠的定量关系，首先利用冶金机理模型和PLS方法分析影响转炉终点碳的因素，然后建立基于模糊推理神经网络的转炉终点碳预报模型。结果表明，此法能有效提高对转炉终点碳预报的命中率和网络的训练速度。在w(C)绝对误差±0.02%控制精度下命中率达94.12%，相对误差±10%控制精度下命中率达56.86%。     

改进的TSVR转炉终点预测模型研究

准确的预测转炉炼钢终点碳含量和终点温度,对于提高钢的生产效率具有重要意义。建立了一种基于加权拉格朗日ε-孪生支持向量回归机（WL-ε-TSVR）的转炉终点预测模型。根据采集到的某钢厂260 t转炉的实际生产数据,将450组样本用于模型的训练,50组样本用于测试模型的准确性。仿真结果表明,预测误差碳含量控制在±0.005%范围,终点温度控制在±10℃范围,模型的命中率分别达到88%和92%;另外,双命中率达80%。所建模型具有较高的精度,能够更好的满足钢厂的生产需求。     

改进训练方法的模糊神经网络模型预报转炉终点磷的研究和应用

根据150 t转炉的冶炼工艺和生产数据及转炉终点磷含量的影响因素,并针对现有BP网络学习算法的不足,基于BP算法提出一种改进网络训练算法,建立了基于模糊神经网络的转炉终点磷含量的预报模型。结果表明,改进后的模型预报转炉终点磷含量误差为±0．002％的命中率达68．69％,预报误差±0．004％的命中率达95．96％,磷含量的最大误差为±0．006％。     

炉口火焰信息在转炉炼钢终点控制中的应用

火焰分析技术基于光电技术、机器视觉和冶金原理,实时采集转炉炉口火焰光强和图像信息,对熔池碳含量和温度进行预报。现场使用表明,当终点w(C)<0.15%,控制范围为±0.02%时,碳命中率大于90%,温度控制范围为±15℃时,温度命中率大于90%,这一技术对提高我国中小转炉控制水平,提升钢材产量和质量具有积极意义。     

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

为了提高转炉炼钢的终点命中率,建立了一种新的转炉终点预测模型,实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法,将权重矩阵引入到目标函数中,并利用鲸群优化算法进行求解,提高了传统算法的性能;然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据,建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明,预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%,双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比,本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求,也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。     

转炉冶炼终点锰成分的预报模型

研究了转炉冶炼终点锰成分的影响因素,确定了预报模型的控制变量,建立了基于神经网络和自适应模糊神经网络的两种终点锰成分的预报模型,并对其进行了比较。研究发现,基于自适应模糊神经网络的预报模型能够很好地实现对终点锰成分的预报,在w([Mn])偏差值为±0.025％的控制精度范围内,预报命中率达到85.29％;在w([Mn])的偏差率为±25％范围内,预报的终点命中率达到70.59％。该模型接近基于副枪的终点锰成分动态预报模型的控制水平。     

转炉冶炼终点磷的预报模型

根据现场的冶炼工艺和生产数据，研究了转炉冶炼终点磷的预报方法；采用机理模型和偏最小二乘模型分析了终点磷的影响因素；建立了基于偏最小二乘回归的转炉终点磷的预报模型。结果表明，训练样本在终点磷的绝对误差为±0.003%，在控制精度范围内命中率达87.26%，测试样本在此精度范围内的命中率达到8627%。     

熔炼次数对M17返回料合金成分、组织和性能的影响

实验结果表明,M17铸造高温合金(%:0.16C、8.79Cr、5.79A1、4.93Ti、3.29Mo、15.20Co、0.78V、0.015B、0.073Zr、0.002S、0.001P、0.001 1O、0.001 0N)经25 kg真空感应炉返回重熔后,Si含量随重熔次数的增加而略有增加,合金中主要元素和其它杂质元素S、P、H的含量变化不大,而氧、氮略有增加;合金中初生碳化物由新合金中的草书体逐渐向返回合金块状转变,初生碳化物的遗传性堵塞合金凝固时的补缩通道,使返回料合金的疏松倾向增大,高温塑性下降较大。     

China's Major Non-ferrous Metals Imports & Exports

正~~     

Zinc Production by Province in 2014

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80% of Chinese Firms Purchasing Overseas Mines Ended up in the Red

<正>Minmetals Resources acquired the world’s largest copper mine under construction for USD5.85 billion.One after another,listed companies Jien Nickle,China Molybdenum and Chihong Zinc and Germanium raised money to get involved in overseas mining projects…SOEs and private enterprises are engaged in a frenzy of overseas mine purchasing.A reporter with Economic     

Copper Processing Profit Dropped Sharply,Copper Consumption Will Face Impact in the Second Half of the Year

正Judging from China’s copper consumption field,the biggest consumption unit is electric power,which accounts for 47%of total consumption;it is followed by light industry sector,including household electrical appliance,machinery,durable goods and hardware etc,which accounts for 22%of total consumption;followed by transportation field,     

Central Geological Prospecting Fund Newly Added 16.47 Million Tonnes of Bauxite in 2013

正In 2013,the Central Geological Prospecting Fund(CGPF)Project newly discovered 15 ore fields,including 3 large above ore fields,and 5medium sized ore fields.The reporter learned from the recently published"Annual Report of Central Geological Prospecting Fund Project(2013)"that,from 2006 to 2013 the CGPF     

Manufacturers of Copper Tube for Central Air Conditioner Use Face Mounting Pressure in the Final Quarter of the Year

正This year,the investment growth rate of real estate industry continued to slow down,sold area of commercial housing also dropped significantly,which brought huge pressure to the domestic air conditioning manufactures.In the first half of the year,by relying on high growth in national financial expenditure,along with investment in public infrastructure     

Xinjiang Ranks No.1 in Production of Primary Aluminum in China

正Kang Yi,Honorary Chairman of China Nonferrous Metals Industry Association,said recently at the Forum on Development of the Non-ferrous Metals Industry in Central and Western China held in Zhengzhou that,as more and more electrolytic aluminum factories in Xinjiang came into operation,the electrolytic aluminum output of Xinjiang had reached2,275,000 tons in the first 7 months this year,     

Shenhuo Coal Industry and Electricity Power Completed800,000 t/a Aluminum Project in Xinjiang

正"Xinjiang project has been completed according to schedule,but total completion and total start of production are two different concepts,after completion it still needs a gradual process of reaching production target."On the morning of November 3,Shenhuo Coal Industry and Electricity Power told investors the above statement on the investor interaction platform.     

Guangdong Metal Transaction Center has Become the Second Largest Precious Metal Transaction Platform Nationwide

正The reporter learned from Guangdong Province Precious Metal Transaction Center that in 2013the Center maintained healthy development momentum,and had become the second largest precious metal transaction platform in China in terms of market size;currently Guangdong is quickening steps of financial innovation for the Center,aiming to build a transaction center with international core competitiveness.