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基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型

谷茂强 徐安军 刘旋 王慧贤

谷茂强, 徐安军, 刘旋, 王慧贤. 基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.05.002
引用本文: 谷茂强, 徐安军, 刘旋, 王慧贤. 基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.05.002
Dynamic prediction model of molten steel temperature in the second blowing stage of converter based on data driven[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.05.002
Citation: Dynamic prediction model of molten steel temperature in the second blowing stage of converter based on data driven[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.05.002

基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.01.05.002
详细信息
  • 中图分类号: TF713.1

Dynamic prediction model of molten steel temperature in the second blowing stage of converter based on data driven

  • 摘要: 转炉钢水温度是转炉终点控制的工艺参数之一,精确的钢水温度预测对转炉终点控制具有重要的指导意义。然而,以往的大多数转炉终点预测模型属于静态模型,只能够实现转炉吹炼终点钢水温度的预测,无法实现动态预测,导致模型的作用有限。针对该问题,本文提出了一种基于数据驱动的转炉二吹阶段钢水温度动态预测模型。模型首先通过新案例主吹阶段的工艺参数基于案例推理算法找到历史案例库中相似案例,然后利用相似案例的二吹阶段的工艺参数基于LSTM算法训练工艺参数与钢水温度的变化关系,再然后利用训练好的LSTM模型,计算新案例二吹阶段的钢水温度变化。最后基于某钢厂实际生产数据,对预测模型进行了验证。实验结果表明:钢水温度动态预测模型的预测误差在[-5℃,5℃]、[-10℃,10℃]和[-15℃,15℃]范围内的命中率分别为39%、73%和90%,高于其他动态预测模型,模型在实际生产中具有更高的指导作用。

     

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出版历程
  • 网络出版日期:  2022-03-07

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