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Chaotic Identification and Prediction of Silicon Content in Hot Metal 被引量:4
1
作者 GAO Chuan-hou ZHOU Zhi-min QIAN Ji-xin 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE CAS CSCD 2005年第5期3-5,46,共4页
The time series data of silicon content in hot metal were identified to have the chaotic feature because of the positive maximum Lyapunov exponent, and then the time scales to predict future were estimated. Finally a ... The time series data of silicon content in hot metal were identified to have the chaotic feature because of the positive maximum Lyapunov exponent, and then the time scales to predict future were estimated. Finally a chaotic local-region model was constructed to predict silicon content in hot metal with good performance due to high hitting rate. 展开更多
关键词 blast furnace silicon content hot metal CHAOS Lyapunov spectra PREDICTION
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Fuzzy Prediction of Silicon Content for BF Hot Metal 被引量:3
2
作者 LI Qi-hui LIU Xiang-guan 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE CAS CSCD 2005年第6期1-4,共4页
Some key operation variables influencing hot metal silicon content were selected, and time lag of each of them was obtained. A standardized fuzzy system model was developed to approach the random nonlinear dynamic sys... Some key operation variables influencing hot metal silicon content were selected, and time lag of each of them was obtained. A standardized fuzzy system model was developed to approach the random nonlinear dynamic system of the change of silicon content, forecast the change of silicon content and calculate silicon content. The prediction of hot metal silicon content is very successful with the data collected online from BF No. 1 at Laiwu Iron and Steel Group Co. 展开更多
关键词 hot metal silicon content time lag fuzzy prediction
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Investigation on Steelmaking with Hot Metal Containing Low Silicon Content in Large Converter
3
作者 WANG Ming-lin WU Wen-dong +3 位作者 YANG Wen-yuan SHI Hong-zhi WANG Tao ZHANG Geng 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE CAS CSCD 2005年第5期6-10,共5页
There are some problems in steelmaking with hot metal containing low silicon content such as difficulty in slag formation, less slag for dephosphorization and slag adhesion on oxygen lance and hood. To overcome these ... There are some problems in steelmaking with hot metal containing low silicon content such as difficulty in slag formation, less slag for dephosphorization and slag adhesion on oxygen lance and hood. To overcome these problems, experiments wcrc conducted and some improvements were obtained, such as adding appropriate flux, increasing the lance position slightly during steelmaking and using effective multi-outlet nozzle. Moreover, to keep normal heating rate, the ore and scrap charge should be reduced due to less chemical heat input in steelmaking. 展开更多
关键词 hot metal low silicon content slag formation DEPHOSPHORIZATION chemical heat
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High Efficient Technology of Steelmaking With Low Silicon Hot Metal on Large Converter 被引量:2
4
作者 JIANG Xiao-fang WANG Ming-lin +3 位作者 YANG Wen-yuan GAN Yong WANG Ying-jun YU Zu-da 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第6期27-31,52,共6页
To resolve the difficulty in slag formation during steelmaking with low silicon hot metal and to increase productivity, a new 5-hole lance was developed by increasing oxygen flow from 50 000 m^3/h to 60 000 m^3/h. Syn... To resolve the difficulty in slag formation during steelmaking with low silicon hot metal and to increase productivity, a new 5-hole lance was developed by increasing oxygen flow from 50 000 m^3/h to 60 000 m^3/h. Synthetic slag was added to adjust the slag composition. The problems such as difficulty in dephosphorization and slag adhesion to oxygen lance and hood were settled. Steel production and metal yield were increased and the nozzle life was prolonged through these techniques. 展开更多
关键词 CONVERTER hot metal low silicon content synthetic slag NOZZLE
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首钢股份1号高炉降低铁水[Si]含量的措施
5
作者 贾国利 马洪修 +2 位作者 程洪全 罗德庆 韩红伟 《炼铁》 CAS 北大核心 2023年第6期21-25,共5页
对首钢股份1号高炉降低铁水[Si]含量的措施进行了总结。1号高炉降低铁水[Si]含量的思路是,从焦炭和炉渣两方面控制硅源,并根据高炉现状,把降低铁水[Si]的目标设为0.35%,且应避免铁水温度过低。通过采取提高炉顶压力、提高富氧率、做好... 对首钢股份1号高炉降低铁水[Si]含量的措施进行了总结。1号高炉降低铁水[Si]含量的思路是,从焦炭和炉渣两方面控制硅源,并根据高炉现状,把降低铁水[Si]的目标设为0.35%,且应避免铁水温度过低。通过采取提高炉顶压力、提高富氧率、做好上下部调剂、降低入炉硅量、优化炉渣碱度等措施,将1号高炉铁水[Si]由0.40%逐步降至0.36%左右,同时,将铁水温度稳定在1500℃以上,保持了炉缸活跃及炉况长周期稳定顺行。并且,为避免降硅对高炉影响过大,探索了炉外脱硅,通过在鱼雷罐中配加冷压球(15kg/t),进一步将铁水[Si]降低至0.34%。 展开更多
关键词 高炉 铁水[si] 降硅 铁水温度 炉外脱硅
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Model of Hot Metal Silicon Content in Blast Furnace Based on Principal Component Analysis Application and Partial Least Square 被引量:11
6
作者 SHI Lin LI Zhi-ling +1 位作者 YU Tao LI Jiang-peng 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第10期13-16,共4页
In blast furnace (BF) iron-making process, the hot metal silicon content was usually used to measure the quality of hot metal and to reflect the thermal state of BF. Principal component analysis (PCA) and partial ... In blast furnace (BF) iron-making process, the hot metal silicon content was usually used to measure the quality of hot metal and to reflect the thermal state of BF. Principal component analysis (PCA) and partial least- square (PLS) regression methods were used to predict the hot metal silicon content. Under the conditions of BF rela- tively stable situation, PCA and PLS regression models of hot metal silicon content utilizing data from Baotou Steel No. 6 BF were established, which provided the accuracy of 88.4% and 89.2%. PLS model used less variables and time than principal component analysis model, and it was simple to calculate. It is shown that the model gives good results and is helpful for practical production. 展开更多
关键词 hot metal silicon content partial least square principal component analysis temperature prediction
原文传递
基于Lyapunov指数的高炉铁水[Si]预报 被引量:1
7
作者 郜传厚 刘祥官 周志敏 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2006年第3期264-270,共7页
通过对国内两座中型高炉冶炼过程的[S i]时间序列的混沌分析,计算出相应的Lyapunov指数谱.由最大Lyapunov指数为正,定量的说明了两座高炉冶炼过程具有混沌性,并估计了两座高炉冶炼过程[S i]可预测的时间尺度.同时根据最大Lyapunov指数,... 通过对国内两座中型高炉冶炼过程的[S i]时间序列的混沌分析,计算出相应的Lyapunov指数谱.由最大Lyapunov指数为正,定量的说明了两座高炉冶炼过程具有混沌性,并估计了两座高炉冶炼过程[S i]可预测的时间尺度.同时根据最大Lyapunov指数,建立了高炉冶炼过程[S i]预报模型,取得了较好的结果. 展开更多
关键词 LYAPUNOV指数 高炉冶炼过程 混沌 高炉铁水[si]预报
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沙钢2号高炉低温滑料的原因及治理
8
作者 范寒鑫 赵华涛 +2 位作者 杜屏 卢瑜 张国良 《炼铁》 CAS 北大核心 2024年第4期17-21,共5页
沙钢2号高炉进入炉役末期,炉况频繁波动,出现低温滑料现象。通过对高炉已有生产操作数据的总结,认为,因边沿料速快、死焦堆肥大导致软熔带根部到死焦堆距离减小,是引起低温滑料的主要原因。当铁水[Si]含量长时间(4~8h)处于控制标准下限(... 沙钢2号高炉进入炉役末期,炉况频繁波动,出现低温滑料现象。通过对高炉已有生产操作数据的总结,认为,因边沿料速快、死焦堆肥大导致软熔带根部到死焦堆距离减小,是引起低温滑料的主要原因。当铁水[Si]含量长时间(4~8h)处于控制标准下限(0.40%~0.45%)以下,并出现大幅度下降(≥0.2%)时,应谨防高炉发生滑料。基于软熔带-死焦堆移动模型,采取将矿批由65.3t提升至67.3t、料速由6.78批/h降至6.60批/h、中心焦比例由25%降至20%边沿两挡矿石圈数从6圈减少至5圈等技术措施后,2号高炉低温滑料次数从月均5次降低至月均2次,治理效果显著。 展开更多
关键词 高炉 低温滑料 软熔带 死焦堆 铁水[si]
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高炉铁水[Si]含量预测控制模型的设计与实现
9
作者 曾燕飞 李虎山 《微计算机信息》 北大核心 2007年第10期64-66,共3页
本文分析了高炉炉温传统控制方法的弊端,介绍了一种依据BP神经网络和专家知识相结合的方法设计的高炉铁水[Si]含量预测控制模型,同时,还介绍了预测铁水[Si]含量的主界面窗口和实现功能的方法。
关键词 铁水硅[si]含量 BP神经网络 专家系统 预测控制
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复杂高炉炼铁过程的数据驱动建模及预测算法 被引量:60
10
作者 郜传厚 渐令 +1 位作者 陈积明 孙优贤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期725-730,共6页
高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围.本文以高炉炉内热状态的重要指示剂—高炉铁水硅含量为研究对象,针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含量的发展变化,利用数据驱动建模的思想,建立了基于多元时间序... 高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围.本文以高炉炉内热状态的重要指示剂—高炉铁水硅含量为研究对象,针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含量的发展变化,利用数据驱动建模的思想,建立了基于多元时间序列的高炉铁水硅含量数据驱动预测模型.实例分析表明,建立的数据驱动预测模型能够很好地预测高炉铁水硅含量,连续预测167炉高炉铁水硅含量,命中率高达83.23%,预测均方根误差为0.07260.这些指标均优于基于单一硅时间序列所建立的数据驱动模型,对实际生产具有很好的指导作用. 展开更多
关键词 高炉炼铁过程 数据驱动 预测模型 铁水硅含量 时间序列
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贝叶斯网络在高炉铁水硅含量预测中的应用 被引量:34
11
作者 刘学艺 刘祥官 王文慧 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期17-20,共4页
应用贝叶斯网络对高炉铁水硅含量进行预测。首先阐述了贝叶斯网络的数学描述,在此基础上给出贝叶斯网络预测公式的一种简化形式。然后建立高炉铁水硅含量的贝叶斯网络预测模型,对山东莱钢1 号高炉在线采集的2 000炉数据进行网络学习,离... 应用贝叶斯网络对高炉铁水硅含量进行预测。首先阐述了贝叶斯网络的数学描述,在此基础上给出贝叶斯网络预测公式的一种简化形式。然后建立高炉铁水硅含量的贝叶斯网络预测模型,对山东莱钢1 号高炉在线采集的2 000炉数据进行网络学习,离线预测取得了较好的效果。与神经网络等其他方法相比,它更适合解析高炉过程,而且透明的推理过程对高炉工长判断炉温变化趋势具有指导意义。 展开更多
关键词 高炉炼铁 铁水硅含量 贝叶斯网络 预测
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铁水硅含量的混沌粒子群支持向量机预报方法 被引量:21
12
作者 唐贤伦 庄陵 胡向东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期838-842,共5页
提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法,并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR),对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测,结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁... 提出一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的支持向量回归机(SVR)参数优化算法,并使用该算法建立高炉铁水硅含量预测模型(CPSO–SVR),对某大型钢铁厂高炉铁水硅含量的实际采集数据进行预测,结果表明基于混沌粒子群优化算法寻优的参数建立的铁水硅含量支持向量回归预测模型具有良好的预测效果.与最小二乘支持向量回归机(LS–SVR)、使用粒子群优化算法训练的神经网络(PSO–NN)进行比较,CPSO–SVR模型对铁水硅含量进行预测时预测绝对误差小于0.03的样本数占总测试样本数的百分比达到90%以上,预测效果明显优于PSO–NN,且比LS–SVR稳定性更强,可用于高炉铁水硅含量的实际预测,表明混沌粒子群优化算法是选取SVR参数的有效方法. 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化 参数优化 预测 铁水硅含量
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基于复合差分进化算法与极限学习机的高炉铁水硅含量预报 被引量:17
13
作者 蒋朝辉 尹菊萍 +1 位作者 桂卫华 阳春华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1089-1095,共7页
针对铁水硅含量无法直接在线检测的问题,本文提出了一种基于优化极限学习机(ELM)的高炉铁水硅含量预报方法.该方法利用复合差分进化算法(CoDE)的快速定位全局最优解的能力来优化极限学习机的输入权值和隐层节点阈值,在此基础上建立了基... 针对铁水硅含量无法直接在线检测的问题,本文提出了一种基于优化极限学习机(ELM)的高炉铁水硅含量预报方法.该方法利用复合差分进化算法(CoDE)的快速定位全局最优解的能力来优化极限学习机的输入权值和隐层节点阈值,在此基础上建立了基于复合差分进化算法优化极限学习机(CoDE-ELM)的高炉铁水硅含量预报模型.以某钢铁厂2650 m^3的高炉为例,利用实际采集数据进行模型检验,结果表明,当绝对误差小于0.1时,铁水硅含量的预报命中率为89%,均方根误差为0.047,实际目标值序列与预报值序列的相关系数为0.851.所建模型的预报结果优于支持向量机(SVM)、前馈神经网络(BP-NN)、极限学习机以及差分优化极限学习机(DE-ELM),对高炉炉温的实际调控具有较好的指导意义. 展开更多
关键词 铁水硅含量 预报模型 复合差分 极限学习机
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硅含量对铝硅热浸镀层耐高温氧化性能的影响 被引量:9
14
作者 刘杰 刘昕 +2 位作者 李俊 杨洪林 胡文彬 《腐蚀与防护》 CAS 北大核心 2014年第9期917-921,924,共6页
采用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS)分析了镀层加热过程中的组织变化及镀层的高温氧化性能,并对铝硅镀层的氧化机理进行了分析。结果表明,引起热浸镀铝(铝硅)镀层失效的主要原因是镀层中小孔的形成和生长,小孔形成... 采用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)和能谱仪(EDS)分析了镀层加热过程中的组织变化及镀层的高温氧化性能,并对铝硅镀层的氧化机理进行了分析。结果表明,引起热浸镀铝(铝硅)镀层失效的主要原因是镀层中小孔的形成和生长,小孔形成于与基体接触的最内层合金层之间,随着加热时间的增长,小孔慢慢聚集成孔群,进而形成大的孔洞;镀层高温氧化失效的直接原因是孔洞导致合金层产生微裂纹,氧气通过微裂纹贯穿合金层,使镀层丧失保护作用从而失效;在850℃下,随着硅含量增高,合金层厚度变薄,更容易在合金层中产生微裂纹,抗高温氧化能力减弱。 展开更多
关键词 铝硅热浸镀层 硅含量 高温氧化 镀层失效机理
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高炉铁水含硅量的混沌局部线性预测 被引量:5
15
作者 郜传厚 周志敏 邵之江 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期433-436,共4页
对莱钢1号高炉(750 m3)、临钢6号高炉(380 m3)铁水含硅量([Si])进行了混沌局部线性预测.结果表明,两 座高炉[Si]的一步预测的命中率在[Si]±0.1%的范围内均达到80.0%以上,对莱钢1号高炉(b)类样本甚至达89.1%,且预 测精度在10-2... 对莱钢1号高炉(750 m3)、临钢6号高炉(380 m3)铁水含硅量([Si])进行了混沌局部线性预测.结果表明,两 座高炉[Si]的一步预测的命中率在[Si]±0.1%的范围内均达到80.0%以上,对莱钢1号高炉(b)类样本甚至达89.1%,且预 测精度在10-2数量级,对实际生产具有很好的指导作用. 展开更多
关键词 高炉 铁水含硅量([si]) 混沌 局部线性预测
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基于小波神经网络的高炉铁水含硅预报 被引量:12
16
作者 肖伸平 吴敏 刘代飞 《有色金属》 CSCD 北大核心 2005年第2期106-110,共5页
采用结合小波包分析的特征提取及神经网络的非线性映射等特性的小波神经网络系统,实现高炉铁水中Si含量的预报和控制。原始操作信息采用灰关联分析预选,网络结构设计采用剪除法确定隐含层节点,采取自适应和加动量项调整学习速率等措施... 采用结合小波包分析的特征提取及神经网络的非线性映射等特性的小波神经网络系统,实现高炉铁水中Si含量的预报和控制。原始操作信息采用灰关联分析预选,网络结构设计采用剪除法确定隐含层节点,采取自适应和加动量项调整学习速率等措施。结果表明,系统具有更高的学习精度和更快的收敛速度,当允许误差为±0.02时,命中率达到87.5%,并且减少了系统参数特征量,优化了系统辨识和模型建立过程。 展开更多
关键词 高炉铁水 小波神经网络 预报 含硅 神经网络系统 网络结构设计 非线性映射 小波包分析 灰关联分析 隐含层节点 特征提取 学习速率 允许误差 收敛速度 系统参数 系统辨识 自适应 命中率 特征量
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基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报 被引量:4
17
作者 李江鹏 石琳 +2 位作者 于涛 曹富军 袁冬芳 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期419-423,共5页
高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小... 高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义. 展开更多
关键词 铁水硅含量 差分变换 自回归分布滞后模型 时滞
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高炉铁水硅含量的神经网络时间序列预报 被引量:9
18
作者 刘金琨 邓守强 苏士权 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第3期63-66,共4页
利用BP网络实现了高炉铁水硅含量的时间序列预报,并以高炉铁水硅含量的历史数据对下一炉铁水的硅含量进行离线预报。结果表明,本模型具有较好的预报效果。
关键词 高炉 预报 铁水 硅含量 神经网络 自动控制
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基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型 被引量:5
19
作者 石琳 李志玲 崔桂梅 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期427-430,共4页
在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的... 在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 高炉冶炼 铁水硅含量 偏最小二乘 炉温预测
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基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法 被引量:13
20
作者 蒋朝辉 许川 +1 位作者 桂卫华 蒋珂 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期194-206,共13页
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... 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适应密度峰值聚类算法,实现对高炉冶炼过程变量的工况划分,并建立不同工况硅含量预测子模型.其次,针对冶炼过程的大时滞特性,定义相邻时间节点间的硅含量工况迁移代价函数,并提出多源路径寻优算法,实现冶炼过程中硅含量最优工况迁移路径及当前时刻硅含量最优预测值的求解.最后,基于工业现场数据验证了所提方法的有效性与准确性. 展开更多
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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