回归法在中间包钢水温度预测模型中的应用

连铸中间包内钢水温度是炼钢生产过程的重要工艺参数之一，通过对宝钢炼钢部60t中间包钢水温度的测试，得出了中间包钢水温度变化规律，并利用回归设计建立起中间包钢水温度数学模型。     

25t转炉-连铸生产各工序温度控制模型的研究

钢水的浇铸温度是炼钢生产过程中的重要参数，并在连铸中起决定性的作用。为确定合理的目标浇铸温度，对济钢25t转炉现场工艺温度参数进行了数理统计研究，建立回归方程，并对回归方程的实用价值进行了为期3个月的现场数据验证。     

基于支持向量回归与极限学习机的高炉铁水温度预测

选取某4000 m3级别高炉2014年至2019年时间范围内的日平均数据，以铁水温度为目标函数，首先对铁水温度的特征参量进行线性与非线性相关性分析、特征选择与规范化处理，获取了显著影响铁水温度的正负相关性特征参量。在此基础上，基于支持向量回归与极限学习机两种算法对铁水温度构建预测模型，模型均可对铁水温度实现有效预测，基于支持向量回归算法构建的预测模型较优，预测平均绝对误差为4.33 ℃，±10 ℃误差范围内的命中率为94.0%。      

1800轧机工作辊热膨胀消除措施研究

在冷连轧的过程中，由于变形热使工作辊的温度上升28．05℃至29．71℃，工作辊热膨胀量达到0．146至0、161mm，超出设定磨削量，使得磨削量的控制不准确，影响磨削质量，通过设计科学的跟踪方案，利用回归分析的方法．寻找出工作辊的空冷时间模型，日常记录好环境温度，换出机架时轧辊的温度和轧制量，计算出需要空冷的时间，依靠在冷却辊架上冷却足够的时间，来消除轧辊的热膨胀量，提高轧辊加工和管理水平。     

16Mn钢中厚板组织性能与工艺参数优化回归分析

在收集中厚板轧制现场大量实测数据的基础上，针对中厚板产品抗张性能与工艺参数－开轧温度、终轧温度、二辊平均变形程度，四辊总变形程度之间的关系进行回归分析，建立了相关的数学模型。     

LF炉精炼过程中钢水温度变化研究

对LF精炼过程中影响温度变化的主要因素(包括LF精炼进站温度、通电时间、软吹时间、精炼总处理时间、石灰加入量及Al加入量)进行了统计分析,并在此基础上利用多元线性回归方法建立了钢水温度变化模型。将实际生产过程中相关数据采用模型进行计算,计算温度与实际温度误差在±10℃的比例达到了86%以上,对现场生产具有一定的指导作用。通过对模型进行分析得知,引起精炼过程中温度降低的因素依次为精炼时间、炉料加入量及软吹时间。且通过优化吹氩制度、缩短精炼时间可以有效的减少钢水温度损失。     

带式焙烧机操作参数对球团强度影响研究及源头减排NOx措施

基于SPSS统计分析软件，对带式焙烧机球团矿抗压强度与各工艺参数进行相关性分析，并使用线性回归功能建立回归模型，根据模型计算结果，通过降低焙烧温度，源头治理带式焙烧机脱硫脱硝入口烟气NO_X浓度，同时确保球团矿抗压强度不下降。     

热连轧板坯加热炉出炉温度自学习的研究与开发

本文主要介绍了加热炉出炉实际温度对加热炉模型的动态修正功能,利用回归分析法,通过粗轧出口温度返推加热炉出口温度,在将返推出炉温度与加热炉目标温度进行比较,修正,最后通过调整炉膛温度达到对加热炉出炉温度的自学习的目的.     

基于大数据的高炉炉温监测预警系统

随着新一轮产业变革和技术革命的兴起，钢铁制造业正在由高碳向低碳、由低端向高端转型升级。为实现高效率、低能耗、长寿命、低污染的综合目标，现代炼铁工艺逐渐趋于绿色化、智能化。高炉为一个非线性、大时滞的黑箱化系统，高温高压的环境使得高炉炉温的测量和控制都不易实现。利用铁水硅含量、铁水温度与高炉炉温的正相关性，建立基于大数据分析的铁水硅含量以及铁水温度预测模型，间接实现对炉温的预测。首先，利用经过异常值、缺失值以及归一化处理后的高炉标准数据数据集，通过多角度的相关性分析方法完成对模型输入变量的选取；然后，通过模型综合对比，建立基于Adaboost模型的铁水硅含量、铁水温度预测模型；最后，结合计算机技术建立高炉炉温监测预警系统。该系统的应用不仅有效解决了传统冶炼工艺带来的弊端，而且能起到延长设备生命周期、提前预测炉况走向等作用，有效推动了高炉智能化转型。     

CSP精轧区带钢温度模型

 根据热轧带钢是否发生塑形变形,将CSP生产线精轧区划分为两类区域,并分别对这两类区域内影响带钢温度的因素进行了研究,从而建立了精轧区的带钢温度模型。运用Matlab的有约束非线性优化函数和origin的用户自定义回归选项等相关工具,分别优化得到了该温度模型的相关参数,从而确定了精轧区带钢温度模型。最后,利用所确定的模型对带钢的温度进行了预报,并与现场实测数据比较,结果表明,所确定的带钢温度模型具有较高的预报精度,适合CSP生产线的实际生产。     

统计-模糊分析法预测16Mn钢中厚板的力学性能

根据2450二辊轧机-2450四辊轧机轧制16Mn中厚板的开轧和终轧温度、二辊轧机和四辊轧机的压下量等主要工艺参数的测定值和钢板力学性能的测定值，利用统计回归分析所得的相关数学模型结合模糊聚类分析-模糊识别分析数学模型，建立了预测中厚板屈服强度σa和抗拉强度σb的相关数学模型，结果表明，16Mn钢中厚板材的屈服强度预测值和实测值的相对误差为2．9％～7．2％，抗拉强度σb的相对误差为0．1％～6．9％。     

电解氧化镧制取金属镧的研究

采用正交回归实验研究方法,研究了LaF_3-LiF-BaF_2-La_2O_3熔盐体系中,电解质组成,电解温度、电流密度、加料速度、电流效率和金属直收率的关系。建立了数学模型。获得了满意的结果。     

回归分析转炉冶伯耗氧量

通过对转炉冶炼实际生产中耗氧情况的分析，建立回归转炉冶炼耗氧量的数学模型，得出影响转炉冶冶炼耗氧量的主要因素，预测和控制转炉冶炼耗氧量，以及提高回归精度的途径。     

链箅机—回转窑热工系统的控制模型研究

铁矿球团链箅机—回转窑工艺热工系统具有控制对象复杂、调节过程长且滞后以及各热工参数之间相互耦合的特点，导致该工艺在调节和控制时无法有效推测出各热工参数的变化趋势，造成调节无法达到预期。针对这些问题，本文基于某钢铁企业球团工序的生产数据，采用数据挖掘及相关性分析的方法，深入研究链箅机—回转窑热风循环系统之间的关联性，并构建相关数学模型。结果表明：回转窑窑头烧嘴参数(喷气量、助燃流量)与窑头、窑尾温度以及链箅机—回转窑热风循环系统中各热工参数之间的显著性均为0.000,同时相关系数基本上都在0.900以上，而且各参数之间所构建的回归模型误差较小，经现场生产验证，其中回转窑窑尾、窑头温度与回转窑高炉煤气用量X₁、焦炉煤气用量X₂、助燃流量X₃构建的回归方程K₅=858.534+0.027X₁+0.030X₂+0.027X₃和K₆=337.735+0.047X₁+0.068X₂...     

基于机器学习的连铸生产过程铸坯表面缺陷预测方法

铸坯是钢铁产品生产的原材料，铸坯的缺陷会导致最终钢铁产品的质量缺陷。针对现场采集的连铸生产过程低频数据和高频数据进行研究，提出了复杂流程工业数据的清洗方法以及高频工业数据特征提取方法。基于机器学习理论建立了分类与回归树(classification and regression tree, CART)、AdaBoost、随机森林(random forest, RF)和最优分类树(optimal classification tree, OCT)4种铸坯表面缺陷预测模型，并利用Relief和RF模型进行了特征选择。通过大量实验对比分析了不同模型的预测精度，结果表明，RF模型给出了最好的预测精度；通过实验找出了液相线温度、中间包(tundish, TD)下限温度、TD目标温度等对铸坯表面缺陷具有关键作用的10个参数特征。本文方法可以推广到其他场景的工业数据分析与建模，对于利用工业数据提升产品质量具有重要的参考价值。     

中厚板轧制过程智能化温度预报模型

 采用有限元(FEM)程序模拟计算了中厚板轧制过程中的温度变化,得到与实测温度符合甚好的模拟结果。以模拟计算结果为基础,建立了BP神经网络和回归温度预报模型。采用两种模型对中厚板热轧过程中轧件表面温度变化情况进行了预报。结果表明,神经元网络模型的预报值较回归模型更接近FEM模拟计算值和实测值,可将神经元网络模型应用于中厚板轧制过程中轧件表面温度变化的在线预报。     

基于挥发对连铸保护渣熔点等值图测绘与评价

采用传统"半球点"测定法对连铸保护渣进行熔化温度检测,对比无氟渣在不同升温速率下熔化温度检测值差异,结果表明连铸保护渣熔化温度检测值随升温速率增大而降低,挥发的影响要远大于分熔的影响.采用二次回归正交设计试验方案,建立了关于碱度、Al2O3、CaF2、Na2O、MgO等组元变化的熔化温度非线性回归模型,测绘出关于助熔剂...     

基于支持向量机回归的铸坯表面目标温度设定

提出了一种多输入多输出支持向量机回归算法,利用冶金技术人员计算的目标温度设定表,设定实时二冷区铸坯表面目标温度。200 mm×1 534 mm 16Mn钢板坯连铸试验结果表明,在训练样本相同时,支持向量机训练时间为3.2 s,预测目标温度误差为±1℃,BP神经网络训练时间为23.5 s,预测目标温度误差为±2℃,多输入多输出支持向量机回归算法优于BP神经网络算法,能够根据工艺变化情况,实时改变目标温度,为实现连铸动态控制提供了条件,有助于提高铸坯的质量。     

钒钛磁铁精矿球团还原性研究

通过钒钛磁铁精矿—煤—Na_2CO_3球团的加热试验,考察了温度、配碳量、Na_2CO_3配加量等因素对矿还原性的影响,探讨了Na_2CO_3的作用机理。采用回归正交法设计试验,统计分析试验结果发现:温度、配碳量、Na_2CO_3配加量对矿还原有显著的影响,其中温度影响最大;较低温度下,Na_2CO_3对碳气化反应能产生明显的正催化作用,促进矿中铁氧化物的还原。在配碳2.33 mol、1 260℃、Na_2CO_3配加0.014mol、30min的条件下,钒钛磁铁精矿的还原度为94.56%,金属化率91.67%,金属铁颗粒明显生成。     

顶底复吹转炉冶炼终点钢水成分及温度回归预测分析

针对梅山炼钢厂冶炼中磷铁水的生产实践,本文利用统计回归的方法对现场的生产数据进行了回归分析,得出了冶炼终点钢水磷含量、碳含量以及终点钢水温度的预测模型,通过回归分析找出影响冶炼终点钢水成分及温度的主要因素,并提出了改进措施.