模式识别在硫酸镍精制研究中的应用

采用模式识别方法对硫酸镍精制实验数据进行处理,通过最优判别平面法将训练样本集投影到二维映照平面,使好、坏两类样本在模式空间中的分布区域可视化。从而可以方便地确定优化方向。结果表明,在所研究的实验条件范围内,提高反应温度、氟化钠过量系数和反应时间均能使实验结果更好。     

模式识别在冶金、化工生产优化中的应用

模式识别已应用于冶金、化工调优,表明其很有前景。模式识别调优的基本出发点是以工艺参数为特征变量构筑模式空间,以调优目标划分样本的类别,采用模式特征抽提方法压缩工艺参数,找出影响目标的主要因素。模式识别在冶金、化工优化中的实际应用,已经取得显著的经济效益。     

专家系统在钢铁工业中的应用

首先介绍了专家系统的一般结构，然后以连铸专家系统为例，介绍了专家系统的开发过程，相关的参量，实现专家系统的元素等；同时，列举了几个实际应用例子，对提高钢铁生产的管理水平可起到有益作用。     

人工神经网络在钢铁工业中的应用

人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强，能实现实时性应用及在线响应而得以钢铁工业中应用，本文叙述了其应用现状，分析了人工神经网络模型的优势及局限性，讨论了应用中存在的问题及未来的应用方向。     

神经网络技术在钢铁工业中的应用

简要介绍了神经网络技术中的三类神经网络模型及其在钢铁工艺中的连铸漏钢预报和电弧炉电极控制两个应用实例。     

决策支持系统在钢铁工业中的应用

介绍了适用于不同场合的多种类型DSS及开发工具和生成器，以及DCS技术研究发展方向。最后分析了钢铁工业DCS技术应用现状和存在的问题，提出实施DCS的基本原则和策略。     

细陶瓷在钢铁工业中的应用

一、引言钢铁工业是一种使用设备多、生产规模大的工业,而这些设备(包括高炉、氧气顶吹转炉、连铸机和各种加热炉)都是在恶劣的高温环境下运转;磨损是炼钢工艺和传送过程中的一个重要问题,而对那些处理酸性或其它侵蚀性物质的装置来说,则要求具有抗化学侵蚀性能。这些设备所用的结构材料为耐火材料和金属。但是,目前这类传统材料似乎已达到了应用极限,因此更大的希望就寄托在崭露头角的细陶瓷材料上。细陶瓷材料在耐热性、机械强度、抗侵蚀性等诸方面,都     

市场是钢铁工业流程研究的出发点和归宿

分析了钢铁企业进入市场后的三个特点以及三种类型短流程生产线面临的钢材市场，指出认识市场是钢铁流程研究的出发点，适应市场，提高市场竞争力是钢铁工业流程研究的归宿和目标。     

钢铁工业用能新技术的研究应用

阐述了钢铁生产过程的用能技术，随着新工艺、新技术的发展，研究应用新的用能技术，提高企业的能源使用效率，改变高能耗状况，大幅度降低成本，达到优质、高产、低耗、环保的目标。     

模式识别在T52L生产优化中的应用

本文介绍了用模式识别方法对T52L钢板生产中以δ_s和σ_b两个指标为目标分别对数据进行处理,找出了影响这两个指标的主要因素。为了解决生产实际问题,又将这两个指标归结为一个综合目标并对数据再处理,得到了具体工艺优化方案。     

PLC控制技术在钢铁工业中的应用

介绍PLC控制技术的软件和硬件组成及设计流程，并分析了它在我国钢铁工业中的应用现状及发展趋势。     

我国钢铁企业ERP应用发展态势

介绍了ERP含义，钢铁企业信息化必要性，我国目前应用、开发ERP的现状及取得阶段性成果。指出：钢铁企业信息化是必走之路。     

钢铁厂热成象技术的开发应用

介绍了钢铁厂热成象技术的初步开发应用，阐述了热象仪测温在生产工艺和设备检修中的作用，并就生产现场环境介质及发射率的影响作了介绍，指出了热成象技术在钢铁工业中推广应用的必要性和前景。     

海绵铁生产与钢铁工业短流程

在实施能大幅度节约能源的钢铁工业短流程中，海绵铁的生产是薄弱环节。介绍了目前海绵铁生产的现状和存在问题，结合美国Ｆａｓｔｍｅｔ和Ｉｎｍｅｔｃｏ法的特点探讨了海绵铁生产的应走的道路，认为用敞焰加热快速原含碳团矿生产海绵铁是一种简单，经济，实用的方法。     

发展高新技术 振兴钢铁工业

论述了全微机化便携式电能表校验仪的设计思想、基本算法，介绍了硬件电路工作原理及软件框图。本校验仪中基于采样原理的软标准表取代了模拟电子的电路构成的硬标准表，促进了国内便携式电能表校验仪的发展。     

时间分解光谱技术在钢铁分析中的应用

研究了单火花光谱在不同采样时间段分析灵敏度与窗口的关系,P、S、Al、Ni、Ti、B、Mg、Sb、Pb、As、Bi、Ta、Sn应用TRS技术检出限明显降低,而C、Si、Mn、Cr、Mo、V、W、Co、Nb则不显著;合适的采样窗口能提高Sb的分析准确度,Mg则可减少背景波动带来的影响,Cu可扩大分析线性范围;采用TRS技术在诸有效元素中分析灵敏度可提高1.36～5.00倍,能更好地满足品种钢的研究开发与生产检验的需求.