基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

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.     

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

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.     

基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型

针对高炉铁水硅含量的预测问题,作者探索出基于分类回归树算法的建模策略,为高炉炉温控制提供了新的可选思路.针对某高炉的在线生产数据,分别建立了分类回归树预测模型和支持向量机预测模型,并从命中率、均方根误差对模型的性能进行了分析.结果表明:分类回归树模型的预测精度整体优于支持向量机模型,尤其在炉况波动较大时预测效果较好.     

基于SVM的瓦斯体积分数混沌时间序列预测

文章针对瓦斯体积分数时间序列的非线性和不确定性特征,提出了一种基于SVM的混沌时间序列预测方法.该方法采用改进的最大Lyapunov指数法识别时间序列的混沌特性,通过多次试验选取合适的参数构造SVM预测模型,最后使用优化的预测模型对φ瓦斯的变化趋势进行预测.仿真结果表明,该模型能够较好地解决φ瓦斯时间序列的预测问题,与RBF神经网络模型相比,具有较高的预测精度.     

基于误差同步预测的SVM金融时间序列预测方法

在现有支持向量机(SVM)方法的基础上提出对预测误差进行同步预测的双重预测方法,利用预测到的误差对初步预测值进行校正以提高预测精度.针对误差序列非线性、非平稳以及系统动力信息不足的特点,将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法结合引入误差序列的预测中.对误差序列的预测分别运用初步训练误差和测试误差对预测集合的误差进行预测,将所得到的误差序列分解为若干固有模态分量(IMF),根据各个IMF不同尺度的特点,选择不同的参数对其进行预测,最终合成原始序列的误差预测值,将所预测到的误差与初步原始序列预测值结合,得到最终的预测值.仿真结果表明该方法能够很好地解决预测滞后性和拐点误差大的缺点,相对于普通的SVM预测方法具有更好的预测精度.     

高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制

在高炉炼铁过程中,铁水含硅量既是衡量铁水质量的重要指标,也是表征高炉热状态的关键参数.设计了一种比较新颖的预测函数控制模型,计算了影响铁水含硅量变动的几个关键参数的时滞.通过所设计的预测函数控制模型确定了铁水含硅量与这些参数之间的近似函数关系,应用该函数就莱钢1号高炉所采集的数据对铁水含硅量进行了局部的预测控制,效果很好.     

操作制度对邢钢2#高炉铁水含硅量的影响

对与邢钢2反复的一元和多元回归处理.结果表明,在目前的生产条件下,提高炉渣的碱度,将二元碱度控制在1.10～1.20之间,三元碱度控制在1.45～1.50之间;在维持高炉炉况稳定顺行前提下,进一步提高利用系数、煤比、富氧率、热风温度和炉顶压力有利于降低铁水含硅量.     

基于LSTM神经网络的畸形波预测

采用长短时记忆(LSTM)神经网络预测方法对某岛礁地形模型的四个典型波浪试验数据进行预测分析,并建立了单步和多步预测模型.首先对波高时间序列数据进行归一化处理;然后建立了包括输入层、隐藏层和输出层的LSTM网络模型框架;最后对测试样本进行单步预测,将预测结果与支持向量机(SVM)模型和反向传播(BP)模型进行了对比.结果表明:LSTM神经网络预测精度有明显优势;多步预测中,提高预测时长其预测精度并无明显降低.     

高炉铁水降硅的实验研究

从理论上分析了降低铁水中硅含量的三个途径:控制硅源;降低滴落带的高度;增加炉缸渣中的氧化性.在实验室进行了降低铁水中硅含量的实验,得到了铁水中硅含量的影响因素:提高二元碱度有利于降硅;增加渣中氧化物可降低SiO2的活度有利于降硅;Al2O3和SiO2不利于降硅;冶炼时焦炭中SiO2的挥发量随温度的升高而增多,使铁水中硅含量增加;随着滴落带高度的增加,铁水中硅含量不断增加.根据实验室研究针对唐山建龙公司高炉特点提出降低铁水中硅含量的措施,降硅效果明显,铁水中硅的质量分数由原来的0.55%左右降到了0.40%左右.     

帘线钢生产过程中钛含量的影响因素及控制

为了有效控制钛夹杂对帘线钢盘条拉拔加工性能的不利影响,通过热力学理论计算结合现场实际生产数据,对铁水中的[Ti]-[Si]平衡、转炉脱钛以及精炼增钛过程进行了分析,提出了相应的钛质量分数控制措施.结果表明:铁水中钛和硅的质量分数存在较好的线性关系,将高炉铁水硅质量分数控制在较低水平,对降低铁水钛质量分数具有重要意义.转炉终点钢水钛质量分数受转炉终点钢水碳质量分数和温度的影响,其中温度的影响尤为明显.为了降低转炉终点钢水含钛量,必须做好转炉终点碳温控制.此外,为了尽量减少钢液精炼过程中的增钛量,必须严格控制转炉出钢下渣量和精炼渣料中的含钛量.