【摘 要】
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针对PS转炉炼铜过程造渣期反应机理复杂,操作过程的间歇性,利用机器学习通过颜色矢量相关性算法、图像颜色矩提取算法优化了图像特征,构建了深度学习的转炉炼铜造渣期火焰图
【机 构】
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云南铜业股份有限公司,云南昆明650102;昆明理工大学冶金与能源工程学院,云南昆明650093
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针对PS转炉炼铜过程造渣期反应机理复杂,操作过程的间歇性,利用机器学习通过颜色矢量相关性算法、图像颜色矩提取算法优化了图像特征,构建了深度学习的转炉炼铜造渣期火焰图像分析模型,提出了转炉炼铜造渣期终点判断模型,对造渣期炉口火焰特征值优化处理,建立造渣终点预报模型.结果 表明:基于实际生产环境的预测,GRNN算法避免了铜转炉吹炼过程中多指标内部相关性,减少数据冗余和系统误差,使得预测精度达到97.33％.预测精度相对于相关文献报道的预报模型,该模型精度更高,训练次数少,时效性强,为转炉终点判断提供一种新途径.
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