【摘 要】
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高炉冶炼在整个钢铁工业生产环节中占有重要的地位,但高炉内部冶炼过程复杂,因此对高炉运行状态进行准确、有效的评估成为了近年来的研究热点。保障高炉顺行就是为了生产出高质量的铁水,若能预测出铁水质量,高炉操作人员可以提前采取措施进行控制,因此出铁前精准预测铁水质量具有非常重要的现实意义。本课题针对铁水质量预测和如何实时监控高炉运行状态进行了研究,主要工作包括如下两部分:（1）铁水质量主要是以硅和硫含量为
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高炉冶炼在整个钢铁工业生产环节中占有重要的地位,但高炉内部冶炼过程复杂,因此对高炉运行状态进行准确、有效的评估成为了近年来的研究热点。保障高炉顺行就是为了生产出高质量的铁水,若能预测出铁水质量,高炉操作人员可以提前采取措施进行控制,因此出铁前精准预测铁水质量具有非常重要的现实意义。本课题针对铁水质量预测和如何实时监控高炉运行状态进行了研究,主要工作包括如下两部分:（1）铁水质量主要是以硅和硫含量为主要衡量指标,针对目前铁水硅和硫含量预测效率和精度不足的问题,提出基于门控循环单元神经网络GRU的预测模型。GRU神经网络能够很好地解决非线性问题,充分挖掘高炉实际生产数据中的前后时间序列关系。本文以入炉原料、高炉冶炼过程数据和控制参数作为模型输入变量,铁水硅和硫含量作为输出变量,使用皮尔逊相关性分析和交叉相关性分析方法。首先分析高炉输入变量对铁水质量影响的滞后性,然后对预处理过后的数据集采用GRU模型进行实验,最后将GRU与线性回归模型LR、多重反馈神经网络模型BP、长短期记忆神经网络模型LSTM的预测结果进行对比。实验结果表明GRU模型对高炉铁水硅和硫含量的预测更为准确,该方法为高炉的铁水质量预测提供了一种新的思路。借助于准确的铁水质量预测,可以指导高炉操作人员提前操作,避免影响铁水质量。（2）结合铁水质量预测模型,设计并实现了铁前高炉智能预警终端。该终端不仅实现了高炉铁水质量实时预测,开发完成了高炉关键运行参数在线监控和超限预警推送功能,让高炉操作人员可以随时随地查看高炉当前运行情况,适时指导生产,保障高炉顺行。
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