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%。     

转炉终点氧含量预报模型

建立了两种转炉炼钢终点氧预报模型。即数学统计模型和神经网络模型。数学模型采用多元线性回归方法建模,该模型简单、可视,但预报效果不理想,预报误差小于80×10-6,命中率仅为72.7%。神经网络模型在选取适当输入参数的基础上,通过对现场生产数据进行训练,求得合理优化的网络权重,可对转炉终点氧含量进行离线预报,该模型的预报结果较好,预报误差小于80×10-6时,预报命中率超过86.4%。     

基于炉口火焰信息的转炉炼钢终点预报系统

设计了一种通过对转炉炉口火焰光强和图像信息的分析,在线实时判断和控制转炉吹炼终点温度和碳质 量分数的系统。本系统主要包括光强采集模块、图像采集模块、数据处理模块以及控制软件。现场试验证明:炉口 光强及图像在吹炼终点存在显著的变化规律;本系统用于终点判断和控制准确有效。     

基于灰色模型的转炉炼钢终点预报研究

准确预报转炉炼钢的终点钢温度及碳含量,对于提高终点命中率具有重要意义,作者采用灰色系统模型及线性回归补偿模型建立了转炉炼钢终点钢水温度及碳含量预报模型,并对一座１８０ｔ转炉的实测数据进行了仿真,其结果与实际值接近,这表明该方法切实可行并有效的。     

人工神经网络在转炉炼钢终点预报中的应用研究

简要介绍几种人工神经网络转炉炼钢终点预报模型,通过分析指出神经网络将在炼钢生产过程中得到广泛的应用。     

转炉炼钢终点控制模型的方法研究

转炉炼钢终点控制一直是转炉控制问题的难点之一。分析了转炉炼钢终点控制技术的主要发展阶段,比较了典型的转炉炼钢终点静态控制模型,探讨了目前广泛使用的动态控制技术,并指出我国转炉终点控制水平还有待加强提高。     

基于神经网络的转炉冶炼终点硫含量预报模型

通过研究转炉冶炼终点硫含量的影响因素,确定了预报模型的控制变量,对常用的BP算法进行改进,建立了基于神经网络的终点硫含量预报模型.模型的预报结果接近动态控制模型的预报精度.     

基于PSO-SVM模型的转炉终点预测

转炉冶炼过程包含着复杂的多相、高温的物理化学反应,建立可靠的转炉终点预测模型对有效减少钢水成分波动、提高钢铁品质有重要的意义。以某钢厂200 t转炉实际生产数据为依据,采用粒子群优化算法选取支持向量机模型最优惩罚参数C和核参数g的方法建立预测模型,对转炉终点碳质量分数和温度进行预测。将数据处理后得到425组数据,数据划分为训练集数据和测试集数据,并对其进行归一化预处理,其中,随机选取50组为测试集数据。结果表明,转炉终点预测模型的终点钢水碳含量（误差±0. 015%）的命中率为84%,终点温度（误差±15 ℃）的命中率为80%。与BP神经网络模型和RBF模型相比,基于粒子群算法优化的支持向量机模型具有精度高、泛化能力强的特点。     

氧气顶吹转炉智能控制策略的研究

在全面分析转炉炼钢生产特点的基础上,建立了神经元网络的预报模型和控制模型,并且将炼钢的终点温度和终点碳含量作为控制目标值,计算氧气的补吹量和冷却剂的补入量,进而实现转炉炼钢的终点控制。从计算机仿真结果看,终点温度和终点碳含量仿真精度高,控制策略有效。     

转炉吹炼温度预报人工神经网络模型的开发

采用人工神经元网络技术开发了转炉冶炼终点钢水温度预报模型.利用宝钢的实际生产数据对模型进行训练,并编制了相应的应用软件.软件运行结果表明,钢水温度预报模型验证精度误差在±12℃范围内的占60%以上,建立的模型精度可以满足现场工艺要求.     

基于光谱信息与温度的转炉炼钢终点预测模型

转炉炼钢终点就是在出钢时通过控制使钢水的成分和温度达到一定要求。原子发射光谱法显示的元素特征光谱波长下的光谱信息的变化,能反应成分含量的变化趋势。文章介绍了基于温度和光谱信息的终点预测模型的系统,通过此系统获取转炉炼钢过程中的温度和Mn、Si光谱信息,利用多元回归分析的方法建立终点预测模型,并对模型进行显著性检验和精度分析。研究表明,此模型的终点命中率在80%左右,能比较准确预测转炉炼钢的终点。如果在预测模型中加入更多的元素光谱信息,将能进一步提高终点命中率。     

基于熔池混匀度的转炉烟气分析定碳模型

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%.     

氧气顶吹转炉三维流场数值模拟

采用数值模拟软件Fluent对100t氧气顶吹转炉三维流场进行数值模拟。通过模拟结果讨论了炉内不同时期气相速度分布、熔池液面冲击形貌和速度分布以及熔池内部不同深度处速度分布情况。研究结果发现,顶吹转炉中熔池液面凹坑处液体具有较大的速度,而在熔池凹坑外部区域速度降低至很小。不同熔池深度处,熔池液体速度随熔池深度的增加衰减较大。熔池内部搅拌弱区位于熔池中心底部和炉壁底部区域。     

复吹转炉炼钢过程数学模拟:动力学模型

在对复吹转炉冶炼过程的机理分析的基础上,应用冶金热力学、动力学、传输原理和反应工程学理论,建立了描述冶炼过程的动力学模型,确定了模型的有关参数.作为模型的关键,根据钢中各元素竞争氧化反应的Gibbs自由能估算了吹入熔池中的氧参与各元素氧化反应的分配比率.     

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。     

增量模型预报电弧炉终点碳含量及温度的研究

结合电弧炉炼钢未知因素众多的特点，运用统计型增量模型对电弧炉冶炼终点碳含量和温度预报进行研究，结果表明构造增量样本的参考炉应选本炉前一炉，并且不采用动态调节系数时预报效果较好。