脱磷转炉脱磷渣FeO预报模型

来源 :重庆大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jiangmingjie

【摘要】

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为提高"全三脱"工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低钢铁料的消耗,基于氧平衡机理模型,采用Levenberg-Marquardt神经网络优化算法,建立了脱磷转炉脱磷渣FeO预报模型。将氧平衡机理

【作者】

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苏晓伟崔衡张丙龙刘延强罗磊季晨曦

【机构】

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北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,首钢京唐钢铁联合有限责任公司,首钢技术研究院

【出处】

：

重庆大学学报

【发表日期】

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2018年08期

【关键词】

：

脱磷转炉预报模型神经网络

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为提高"全三脱"工艺脱磷转炉的脱磷效率、降低钢铁料的消耗,基于氧平衡机理模型,采用Levenberg-Marquardt神经网络优化算法,建立了脱磷转炉脱磷渣FeO预报模型。将氧平衡机理模型计算的氧化物（FeO,CaO,SiO₂,MgO,MnO,P₂O₅,Al₂O₃）质量和出钢温度作为输入项导入神经网络工具箱,训练成误差最小化的网络。结果表明,FeO预测值与实测值相对误差在10%以内的炉次达到85%。建立的模型具有较高的预报命中率,可为现场生产提供理论依据。

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