高炉含铁炉料熔滴性能智能优化预测模型

摘要：

含铁炉料良好的冶金性能是保障高炉炉况顺行,节燃增产的前提条件.熔滴试验对于高炉含铁炉料冶金性能把握具有重要意义.但由于熔滴试验本身成本较高且检测耗时,多数企业仅在高炉炉况出现重大变化时通过试验追溯炉料冶金性能.因此,操作者难以根据炉料结构变化预判其冶金性能,进而调整操作方针.在对莱钢含铁炉料进行熔滴性能试验检测的基础上,通过遗传算法优化最小二乘支持向量机关键参数,以含铁料化学成分对其熔滴性能指标建立优化预测模型.模型预测精度高,且避免了建模过程中的主观性,可指导生产配料及调整高炉操作.

关键词：高炉、含铁炉料、熔滴性能、预测、遗传算法、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：25

在线出版日期：2013-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：25-28,32