国内刊号:42-1265/TF
国际刊号:1002-1043
发布日期:
作者:周朝刚,胡锦榛,蒋朝敏,王书桓,艾立群,陈虎
单位:1.华北理工大学 冶金与能源学院,河北 唐山 063210;2.唐山市特种冶金及材料制备重点实验室,河北 唐山 063210;3.首钢京唐钢铁联合有限责任公司 制造部,河北 唐山063200
关键词:DC04钢,灰色关联分析,磷含量,神经网络,
为更准确地预测脱磷转炉冶炼终点钢水磷含量,选取某钢铁公司冶炼DC04钢种作为研究对象。根据工业试验得到的铁水条件、造渣料及吹氧量等工艺参数,利用灰色关联分析法得到各工艺参数关于脱磷转炉终点磷含量的灰色关联度,并结合BP神经网络算法建立关于脱磷转炉冶炼终点磷含量的预报模型。通过不断优化,使该模型实现预测脱磷转炉终点w(P)误差值分别在±0.004 %、±0.006 %和±0.008 %时,命中率达到83.33 %、90.00 %和93.33 %。通过该模型在现场的应用,可为钢铁企业更准确和快速的确定终点磷含量提供技术参考。
来源:2021年第2期
《炼钢》期刊编辑部