基于机器学习算法的熔渣液相线温度预测

炉渣流动性能是冶金流程高效安全进行的重要因素,由于熔渣成分复杂、高温试验难以精确开展,熔渣液相线温度的准确预测是一个难点。近年来人工智能技术的快速发展,在流程长、工艺复杂的冶金领域得到了广泛应用。通过BP神经网络模型、RBF神经网络模型以及随机森林模型来预测转炉多元渣系CaO-SiO₂-MgO-Fe₂O₃-MnO-P₂O₅-Al₂O₃的液相线温度,通过相关误差值评价模型训练效果。结果表明,三个模型的均方根误差分别为6.114 1、8.834 0、5.111 5℃,所建模型能较好地预测该多元渣系的液相线温度。模型可以在冶金流程中涉及炉渣流动性控制的环节发挥关键作用,为相关工艺优化提供参考,如在转炉智能溅渣护炉控制中,基于随机森林模型预测转炉渣液相线温度,动态改变溅渣护炉工艺参数,为最佳溅渣护炉方案的确定提供理论指导。