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基于LM算法BP神经网络的高炉-转炉界面铁水温度预报模型

任彦军 , 王家伟 , 张晓兵 , 赵浩文

钢铁

通过研究高炉-转炉界面铁水运输过程温度的主要影响因素,确定了影响高炉-转炉界面铁水运输过程温度的参数,建立了基于Levenberg-Marquardt (LM)算法BP神经网络的高炉-转炉界面铁水温度及铁水过程温降的预报模型.用沙钢100包铁水数据进行模型训练,50包铁水数据进行现场预报,结果表明:在高炉-转炉界面“一包到底”模式下,当绝对误差| X |≤20℃时,铁水温度命中率为94%,铁水温降命中率为78%;当绝对误差|X|≤40℃时,铁水温度命中率为100%,铁水温降命中率为92%,该预报模型能够满足现场实际生产需求,对炼钢生产有很好的指导意义.

关键词: 温度 , BP神经网络 , LM算法 , 预报模型

基于L-M算法BP神经网络的转炉炼钢终点磷含量预报

李长荣 , 赵浩文 , 谢祥 , 尹青

钢铁

转炉炼钢过程是一个非常复杂的物理化学变化过程,人工控制很难一次达到终点目标值,通常需要经过多次补吹才能出钢.通过研究影响转炉冶炼终点磷含量的主要因素,确定了影响转炉终点磷含量的参数,建立了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法BP神经网络转炉终点磷含量的预报模型.结果表明:在预报误差目标精度为土0.002%内,命中率达到了90%.

关键词: BP神经网络 , 终点磷含量 , Levenberg-Marquardt算法 , 预报模型

80t复吹转炉冶炼硬线钢快速成渣工艺的实践

李长荣 , 尹青 , 谢祥 , 赵浩文

钢铁研究

国内某钢厂转炉冶炼硬线钢一直存在着成渣速度慢、脱磷率低等问题。在热力学分析的基础上,通过大量的生产数据整理和实验室研究,对其80t复吹转炉快速成渣脱磷工艺进行了改进。通过对装料制度、供氧制度和底吹气体流量进行优化,取得了很好的冶金效果。工业试验结果表明:采用合理的造渣工艺,能够实现快速成渣、早期脱磷,平均出钢w(C)能达到0.253%,而w(P)降至0.011 7%,平均吹炼时间缩短近3min。

关键词: 转炉 , 硬线钢 , 快速成渣 , 脱磷

高碳硬线钢快速脱磷热力学分析

尹青 , 李长荣 , 谢祥 , 赵浩文

钢铁钒钛

硬线钢含碳高、磷硫含量低,生产工艺要求苛刻,在冶炼中常出现碳或磷出格而改钢的情况.对转炉快速脱磷工艺的热力学和动力学进行研究,分析了影响快速脱磷效果的因素,认为快速脱磷的要点是延长熔池在低温运行的时间,造出流动性好、有一定氧化性和高碱度的炉渣,确保终点出钢碳、温度和磷的命中率.

关键词: 转炉 , 硬线钢 , 快速脱磷

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