喷吹法铁水脱硫反应动力学分析研究

为取得较好的铁水脱硫效果,首先要按照脱硫反应热力学选择脱硫剂,但脱硫效果很大程度上还决定于反应动力学条件,因此对镁、碳化钙和石灰脱硫剂进入铁液中的条件、在铁液中的上浮速度、停留时间、溶解时间分别进行了理论计算与分析,计算结果为确定脱硫工艺与装备提供参考。

基于Kmeans–BP神经网络的KR工序终点铁水硫含量预测模型

针对KR工序终点铁水硫含量预测问题,提出一种基于Kmeans聚类分析和BP神经网络(BPNN)相结合的建模方法.首先,通过Kmeans聚类对KR工序生产数据进行模式识别和分类,构建不同工况特征的数据集;然后,基于BP神经网络,针对不同数据集训练预测模型;最后,将不同数据集的预测模型进行集成,形成最终的终点铁水硫含量预测模型,实现对不同铁水条件和工况条件的预测.利用某钢铁企业实际生产数据,分别用基于脱硫反应动力学、BP神经网络和Kmeans-BPNN方法建立的预测模型,对KR工序终点铁水硫含量进行预测.结果表明,Kmeans-BPNN的KR工序终点硫含量预测模型的精度显著高于脱硫反应动力学和BP神经网络的预测模型.