基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

作者：张伟阳; 郝良元; 钟文达; 邓勇^*; 程相文; 吕庆

来源：钢铁, 2020, 55(08): 160-168.

DOI：10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20200162

• 高炉
• 炉缸
• 侵蚀模型
• 大数据技术
• 预测模型

针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术。基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想。模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型。大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁。

• 单位
  河钢集团有限公司; 华北理工大学