转炉冶炼是高温、多相、多反应共存的复杂过程，如果操作不当，会使得转炉终点温度和终点碳含量的命中率降低、冶炼成本升高、钢水质量下降。因此，基于实际的生产工艺和技术条件，有针对性地开发适用于中小型转炉操作的炉料结构优化与冶炼静态控制模型具有重要的研究价值和现实意义。本研究结合某厂50t转炉现有工艺条件，构建了以机理模型为基础、以增量模型为校正的优化配料模型，构建了以BP神经网络为基础的静态预测模型、以操作经验为基础的过程控制模型以及相应的脱氧及合金化模型和成本核算模型，为实现中小转炉炼钢过程指导、提高静态模型预报命中率奠定了基础。在模型构建的基础上，本研究采用VB编程软件及SQL Server数据库进行软件开发，构建了50t转炉炉料结构优化与终点预报系统，终点预报模型与过程控制模型相结合，对供氧模式和加料模式进行实时指导，能更好地实现转炉炼钢过程指导，并提高终点预报命中率。离线运行结果表明，模型预测终点温度与实际值偏差15℃时的预测命中率达到75%，模型预测终点碳与实际值偏差0.02%时的预测命中率达到78%。此外，通过模型的运行，原料结构得到进一步优化，供氧模式和加料模式能够为过程控制提供指导，脱氧剂和合金料的加入能够保证目标钢种要求。