在高炉操作中,高炉热状态的平衡是非常重要的.通过对高炉下部热状态的分析,提出采用理论燃烧温度与炉腹煤气量的积(Tf×Vb)作为描述高炉热状态平衡点的观点.采用人工神经网络对高炉下部热状态进行了预报,建立了平衡点与各重要参数间的非线性关系,并确定了适合高炉高产、低耗和稳定顺行的平衡点的值为1.25°C·m3/(min·t·m3),为高炉各操作参数间的替换提供了定量的参考.
参考文献
| [1] | 吕华民;李子秋 .控制理论燃烧温度的生产实践[J].炼铁,1991,10(03):43-46. |
| [2] | 成兰伯.高炉炼铁工艺及计算[M].北京:冶金工业出版社,1994 |
| [3] | 李俊国,闫小林.高炉铁水含硅量神经网络预测模型[J].河北理工学院学报,2002(03):17-22,28. |
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