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公开(公告)号：CN117206481B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311483093.3
申请日：2023-11-09
申请人： 北京科技大学 , 中天钢铁集团有限公司
IPC分类号： B22D11/111
摘要： 本发明属于金属连铸技术领域，具体为一种高碳钢方坯高拉速连铸用保护渣及其制备方法与应用，保护渣设计突破了传统高碳钢保护渣低碱度高粘度的设计思路，兼顾了改善润滑与控制传热，具有高消耗量、高熔速、低熔点、低粘度和适宜结晶能力的优点，改善结晶能力增强对高拉速下结晶器传热的控制抑制裂纹，降低粘度和熔点提高保护渣消耗量增强润滑能力，降低配碳量提高熔速保障高拉速下液渣的供给，采用预熔料保障保护渣成分与应用过程性能的稳定性。因而，在高碳钢高拉速连铸过程中应用后，无漏钢报警和结渣圈现象发生，连铸过程稳定，铸坯质量良好，为高碳钢高拉速稳定连铸生产与推广提供了保障。
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公开(公告)号：CN117894397B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410298431.4
申请日：2024-03-15
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明属于金属连铸技术领域，具体为一种基于机器学习的连铸保护渣粘度预报方法，收集不同温度下已知成分的连铸保护渣粘度数据；将连铸保护渣的成分数据转化为以氧离子和氟离子特性为基础的熔渣结构数据，与温度共同作为模型输入特征值，保护渣粘度作为模型输出特征值；将连铸保护渣的熔渣结构数据、温度和粘度数据进行归一化处理，将数据分为训练集与测试集；构建基于成分—结构—粘度的堆叠集成机器学习模型，并使用贝叶斯算法优化堆叠集成机器学习模型中的机器学习算法，得到优化的连铸保护渣粘度预报模型对不同温度下连铸保护渣的粘度进行预报，可以准确的预报连铸保护渣的粘度。
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公开(公告)号：CN117894397A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410298431.4
申请日：2024-03-15
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明属于金属连铸技术领域，具体为一种基于机器学习的连铸保护渣粘度预报方法，收集不同温度下已知成分的连铸保护渣粘度数据；将连铸保护渣的成分数据转化为以氧离子和氟离子特性为基础的熔渣结构数据，与温度共同作为模型输入特征值，保护渣粘度作为模型输出特征值；将连铸保护渣的熔渣结构数据、温度和粘度数据进行归一化处理，将数据分为训练集与测试集；构建基于成分—结构—粘度的堆叠集成机器学习模型，并使用贝叶斯算法优化堆叠集成机器学习模型中的机器学习算法，得到优化的连铸保护渣粘度预报模型对不同温度下连铸保护渣的粘度进行预报，可以准确的预报连铸保护渣的粘度。
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公开(公告)号：CN117206481A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311483093.3
申请日：2023-11-09
申请人： 北京科技大学 , 中天钢铁集团有限公司
IPC分类号： B22D11/111
摘要： 本发明属于金属连铸技术领域，具体为一种高碳钢方坯高拉速连铸用保护渣及其制备方法与应用，保护渣设计突破了传统高碳钢保护渣低碱度高粘度的设计思路，兼顾了改善润滑与控制传热，具有高消耗量、高熔速、低熔点、低粘度和适宜结晶能力的优点，改善结晶能力增强对高拉速下结晶器传热的控制抑制裂纹，降低粘度和熔点提高保护渣消耗量增强润滑能力，降低配碳量提高熔速保障高拉速下液渣的供给，采用预熔料保障保护渣成分与应用过程性能的稳定性。因而，在高碳钢高拉速连铸过程中应用后，无漏钢报警和结渣圈现象发生，连铸过程稳定，铸坯质量良好，为高碳钢高拉速稳定连铸生产与推广提供了保障。
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