基于多相流超图神经网络的烧结矿质量预报评价系统

“双碳”背景下,钢铁作为能耗重点行业,配矿结构亟待优化。为顺应时代洪流,本项目提出基于多相流超图神经网络的烧结矿质量预报评价系统。首先,收集烧结矿混合料化学成分、内返率等指标值。其次,使用超图学习文本数据。最后,建立烧结矿质量预报评价系统。该系统可应用于优化配矿,使烧结原料具有良好的制粒性能和成矿性能,实现高产、优质、低耗烧结生产。