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申请/专利权人：东北大学

摘要：本发明属于智能冶金工程技术领域，公开一种电弧炉熔池温度的动态软测量方法及系统。根据电弧炉的尺寸和生产数据建立电弧炉平熔池冶炼的数值模拟模型，涵盖电弧、底吹、吹氧、喷碳、废钢加料和泡沫渣。通过实际熔池温度数据修正模型，蒙特卡罗方法生成边界条件组合，建立数值模拟数据库。然后，建立能量守恒方程和物理信息神经网络模型，利用时间序列神经网络进行训练，得到用于实时预测的模型。系统采集实时数据，输入训练后的模型进行熔池温度预测，并根据预测结果调整电弧炉操作。系统通过用户界面模块显示预测结果、操作参数和控制建议。该方法和系统能有效提高电弧炉熔池温度预测的准确性，优化生产过程，提高钢水质量，降低生产成本。

主权项：1.一种电弧炉熔池温度的动态软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：A1：根据实际电弧炉尺寸和生产数据建立电弧炉熔池的数值模拟模型；采用磁流体力学模型模拟电弧，采用VOF多相流模型模拟底吹，采用欧拉-欧拉多相流模型模拟吹氧，采用DPM模型模拟喷碳，采用VOF多相流模型模拟废钢连续加料，采用欧拉-欧拉多相流模型模拟泡沫渣；定义电弧炉几何模型，设置材料属性，定义边界条件，建立控制方程组，采用有限元法求解；A2：通过热电偶获得10至20组电弧炉的实际熔池温度，根据实际熔池温度数据修正数值模拟模型；A3：根据电弧炉的生产工艺，设置操作工艺的变化范围作为边界条件，包括吹氧量、喷碳量、石灰量、电耗量、废钢加入量和炉体重量；采用蒙特卡罗方法随机生成n组以上的边界条件组合，输入到步骤A2修正后的数值模拟模型中，得到电弧炉平熔池冶炼全过程的温度场，并提取熔池温度场中心点的温度数据；A4：收集步骤A3中数值模拟的边界条件和熔池温度场中心点的温度数据，建立数值模拟数据库；A5：建立电弧炉平熔池冶炼全过程的能量守恒方程，并构建时间序列神经网络结构的物理信息神经网络模型，将能量守恒方程作为约束条件嵌入到物理信息神经网络模型中；读取步骤A4中的数值模拟数据库，以边界条件作为输入变量，熔池温度场中心点的温度数据作为输出变量，传入物理信息神经网络模型进行训练；通过调整物理信息神经网络模型参数，使模型预测值与实际测量值之间的误差最小化；训练后的物理信息神经网络模型用于电弧炉平熔池冶炼中的实时软测量；A6：采集当前时刻的输入变量，输入到步骤A5中训练后的物理信息神经网络模型中，得到当前时刻熔池温度的预测结果。

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权利要求：

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