作者：刘远洋; 贺东风; 冯凯; 鲁晓旭转炉数据驱动神经网络
摘要：为了实现能量流网络的精细化控制,建立了基于机理和数据驱动的转炉输入-输出模型.对转炉工序进行物质的输入和输出解析,根据实际生产数据,利用数理统计和回归的方法,得到转炉冶炼相关参数,包括:氧气利用率、炉渣碱度、渣中氧化镁含量、钢水终点氧含量、转炉热效率.进而利用冶炼机理以转炉冶炼的铁水和废钢数据,以及目标钢水的成分和温度为输入量,计算得到吹氧量、造渣剂加入等信息作为模型的输出量.根据机理模型计算的部分输出参数,利用神经网络预测钢水终点温度,并与机理模型采用的目标钢水温度进行对比,进而对机理模型进行校正,以提高模型的精确度.采用C#语言将模型程序化,模型计算结果表明,相同误差范围内,混合模型的石灰加入量、轻烧白云石加入量、氧化球团加入量命中率相较于机理模型分别提高了11.1%、8.3%、8.3%.
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