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公开(公告)号:CN113656930B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202110706909.9
申请日:2021-06-24
申请人: 华北理工大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06F18/214 , C21C5/28 , C21C7/064 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种单渣法冶炼终点磷含量的预测方法,该方法包括以下步骤:采集冶炼中自变量数据:入炉铁水重量、半钢钢水重量、辅料重量、入炉铁水温度、入炉铁水中各成分的质量分数、终点钢水温度、终点炉渣中各成分的质量分数、终点碱度和废钢比;利用AdaBoost模型对自变量数据进行模型计算,预测终点磷含量;其中,AdaBoost模型中参数设置为:树最大深度=12,基础分类器个数=100,学习率=0.2,损失函数=‘linear’。该方法中模型构建简单,并且终点磷含量预测准确率达98.45%以上,相较于现有方案中的预测判断方法准确率更高,对企业实现智能化单渣法冶炼脱磷起到理论指导和现实依据作用,具有重要意义。
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公开(公告)号:CN113656930A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110706909.9
申请日:2021-06-24
申请人: 华北理工大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06K9/62 , C21C5/28 , C21C7/064 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种单渣法冶炼终点磷含量的预测方法,该方法包括以下步骤:采集冶炼中自变量数据:入炉铁水重量、半钢钢水重量、辅料重量、入炉铁水温度、入炉铁水中各成分的质量分数、终点钢水温度、终点炉渣中各成分的质量分数、终点碱度和废钢比;利用AdaBoost模型对自变量数据进行模型计算,预测终点磷含量;其中,AdaBoost模型中参数设置为:树最大深度=12,基础分类器个数=100,学习率=0.2,损失函数=‘linear’。该方法中模型构建简单,并且终点磷含量预测准确率达98.45%以上,相较于现有方案中的预测判断方法准确率更高,对企业实现智能化单渣法冶炼脱磷起到理论指导和现实依据作用,具有重要意义。
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