炼钢

作者：于飞,罗辉林,柯凯,张天

单位：1.中天钢铁集团有限公司 炼钢厂，江苏 常州 213000；2.湖南镭目科技有限公司 炼钢事业部，长沙 湖南 410000

关键词：转炉炼钢,终点磷含量预测,集成学习,Stacking集成,

根据中天钢铁集团有限公司120 t转炉的实际生产数据，建立基于Stacking集成学习算法的转炉终点钢水磷含量预测模型。通过脱磷热力学分析确定影响脱磷的主要因素，进而确定模型的输入变量。在数据预处理完成后使用6种机器学习算法（RF、ET、XGBoost、LightGBM、CatBoost、NN）分别建立模型，再将这6种模型的预测结果使用多元线性回归算法进行Stacking集成建模。通过对比这7种模型的预测结果可以得到：Stacking集成模型的预测效果最好，其预测终点钢水磷质量分数误差为±0.004 %、±0.00 5 %时的命中率分别为90.59 %、97.56 %。

来源：2024年第4期

《炼钢》期刊编辑部

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