铁水硅含量

作品数：94被引量：358H指数：13
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2000℃高温下的守护者——解析高炉风口小套的损坏机制与防护技术
《金属世界》2025年第2期53-56,共4页孙力 李昌国 
高炉是长流程钢铁企业核心生产环节之一,风口小套损坏导致高炉非正常休风,会给企业带来直接的经济损失。方大达州钢铁5号高炉风口小套频繁损坏,通过调节喷煤支管位置和采用定制加厚风口小套等措施均不能有效控制风口小套的损坏;最终通...
关键词：风口小套 损坏机制 休风 铁水硅含量 喷煤 防护技术 守护者 生产环节 
基于GA-BP神经网络的铁水硅含量预测方法被引量：1
《钢铁研究学报》2024年第3期309-318,共10页何奕波 郭辉 张冰谦 朱强 汤海明 李怡宏 
中央引导地方科技发展资金资助项目(YDZJSX2022C028);山西省基础研究计划面上资助项目(20210302123218,202203021211187);山西省高等学校大学生创新创业训练计划资助项目(202210109006)。
长期以来在高炉炼铁过程中铁水硅含量一直作为代表高炉热状态的重要指数。然而由于高炉具有动态特性,内部化学反应十分复杂,是一个典型的黑箱模型,因此对高炉铁水硅含量进行实时预测十分困难。针对这一问题,利用遗传算法(Genetic Algori...
关键词：高炉 炼铁 硅含量 BP神经网络 遗传算法 特征工程 
基于大数据的IWOA-KELM铁水硅含量预测模型被引量：1
《钢铁研究学报》2024年第2期188-198,共11页王帅 张朝晖 邢相栋 惠佳豪 折媛 
陕西省重点研发计划资助项目(2019JLP-05);陕西省创新能力支撑计划资助项目(2023-CX-TD-53)。
精准预测高炉铁水硅含量对炉温调控和节能减排具有重要价值。针对高炉炼铁过程的非线性、时变、高维等特点,提出一种基于大数据的IWOA-KELM铁水硅含量预测模型。采用Tent混沌映射种群初始化并设计捕猎速度控制因子迭代更新策略对鲸鱼算...
关键词：铁水硅含量 改进鲸鱼算法 核极限学习机 大数据 预测 
铁水硅含量对铁钢系统生产平衡的影响分析被引量：1
《冶金与材料》2023年第12期163-165,168,共4页黄山文 
铁水中的硅含量对铁钢系统的生产平衡具有重要影响。文章通过分析铁水中硅含量的变化对钢铁生产过程和产品质量的影响,揭示了硅元素在冶金反应中的作用机理,并探讨了调节和优化硅含量的方法。研究发现,合理调节铁水中的硅含量可以提高...
关键词：铁水 硅含量 铁钢生产 平衡 
基于多任务学习的高炉热状态预测被引量：2
《中国冶金》2023年第7期81-90,共10页胡进 郜传厚 
国家自然科学基金资助项目(12071428,62111530247);浙江省自然科学基金重点项目(LZ20A010002)。
高炉热状态是影响高炉冶炼的重要因素之一,对其进行监控和预测是业界关注的重点。高炉热状态的预测常转化为对铁水硅含量数值变化趋势进行预测的分类问题,以及对铁水硅含量具体数值进行预测的回归问题。结合长短期记忆(LSTM)和多任务学...
关键词：高炉 热状态预测 铁水硅含量 长短期记忆网络 多任务学习 
基于动态注意力深度迁移网络的高炉铁水硅含量在线预测方法被引量：7
《自动化学报》2023年第5期949-963,共15页蒋珂 蒋朝辉 谢永芳 潘冬 桂卫华 
国家自然科学基金(61773406,61725306,61290325);国家重大科研仪器研制项目(61927803);中南大学研究生自主探索创新项目(2021zzts0183);湖南省研究生科研创新项目(CX20210242)资助。
铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network, ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统...
关键词：高炉炼铁 铁水硅含量 深度网络 迁移学习 动态注意力机制 预测 
高炉铁水硅含量变动量调控决策的智能推荐模型及应用被引量：6
《钢铁》2023年第4期30-38,共9页韩阳 胡支滨 杨爱民 李杰 张玉柱 
国家自然科学基金资助项目(52074126,51974131);唐山市市级科技计划资助项目(22130201G)。
为了保证高炉炉况顺行,提高高炉热制度调控质量,深刻理解铁水硅含量变动量的动力学,以冀南地区某钢铁联合公司3号高炉为研究对象,研究铁水硅含量变动量的波动机理。量化表征降低铁水硅含量变动量的6大决策空间,通过单变量估计方法和复...
关键词：铁水硅含量变动量 调控决策 响应时间 反馈网络 进化策略 
基于大数据的高炉炉温监测预警系统被引量：18
《中国冶金》2023年第2期98-105,140,共9页刘小杰 张玉洁 李欣 刘然 张智峰 陈树军 
国家自然科学基金青年基金项目(项目编号:52004096)。
随着新一轮产业变革和技术革命的兴起,钢铁制造业正在由高碳向低碳、由低端向高端转型升级。为实现高效率、低能耗、长寿命、低污染的综合目标,现代炼铁工艺逐渐趋于绿色化、智能化。高炉为一个非线性、大时滞的黑箱化系统,高温高压的...
关键词：铁水硅含量 铁水温度 大数据 Adaboost模型 线性回归模型 
基于灰色关联分析和超限学习机的高炉铁水硅含量预测被引量：5
《冶金自动化》2022年第1期54-62,共9页崔博 陈伟 王宝祥 武鹏飞 陈颖 
河北省自然科学基金资助项目(E2012209025)。
炉温的实时预测技术对高炉生产稳定顺行具有重要意义,在高炉炼铁过程中,通常间接用铁水硅含量的变化来表示高炉炉温的变化。针对硅含量预测效率和精度不足的问题,建立了铁水硅含量预测模型。以现场数据为样本数据,采用灰色关联分析(grey...
关键词：高炉 铁水硅含量 算法模型 灰色关联分析 超限学习机 
基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法被引量：14
《自动化学报》2022年第1期194-206,共13页蒋朝辉 许川 桂卫华 蒋珂 
国家自然科学基金(61773406,61988101);中南大学中央高校基本科研任务业务费专项资金(2020zzts572)资助~~。
高炉铁水硅含量是铁水品质与炉况的重要表征,冶炼过程关键参数频繁波动及大时滞特性给高炉铁水硅含量预测带来了巨大挑战.提出一种基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法.首先,针对过程变量频繁波动问题,提出基于邦费罗尼指数的自...
关键词：高炉炼铁 铁水硅含量 预测 工况迁移 密度峰值聚类 
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