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摘要
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。高炉作为一个非线性、大时滞的黑箱化系统，高温高压的环境使得高炉炉温的测量和控制都不易实现。利用铁水硅含量、铁水温度与高炉炉温的正相关性，建立基于大数据分析的铁水硅含量以及铁水温度预测模型，间接实现对炉温的预测。首先，利用完成异常值、缺失值以及归一化处理后的高炉标准数据数据集，经过多角度的相关性分析方法完成对模型输入变量的选取；然后，通过模型综合对比，建立基于Adaboost模型的铁水硅含量、铁水温度预测模型；最后，结合计算机技术建立高炉炉温监测预警系统。该系统的应用不仅有效解决了传统冶炼工艺带来的弊端，而且能够起到延长设备生命周期、提前预测炉况走向等作用，有效推动了高炉智能化转型。
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单位河钢集团有限公司; 华北理工大学
