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摘要：本发明属于转炉炼钢技术领域，具体提供一种转炉终渣成分预测方法、系统、终端及存储介质，包括采集转炉历史炉次的信息，并基于采集到的历史炉次信息建立历史数据库；对历史数据库中的历史炉次信息进行预处理，构建相同或相近条件下的终渣成分二级数据库；对预处理后的终渣成分数据进行推优计算，分别计算各类条件下的最优终渣成分推优值，形成推优值数据库；结合当前炉次的信息，从推优值数据库中获取对应的终渣成分推优值F推优值；通过采集并建立转炉历史炉次的信息数据库；本发明能够充分利用历史数据中的工艺知识和经验，避免了数据资源的浪费。这些数据为优化终渣成分提供了坚实的基础，有助于提升预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种转炉终渣成分预测方法，其特征在于，包括：采集转炉历史炉次的信息，历史炉次信息包括入炉条件、造渣辅料成分及加入量，以及终点条件，并基于采集到的历史炉次信息建立历史数据库；对历史数据库中的历史炉次信息进行预处理，构建相同或相近条件下的终渣成分二级数据库；对预处理后的终渣成分数据进行推优计算，分别计算各类条件下的最优终渣成分推优值，形成推优值数据库；结合当前炉次的信息，从推优值数据库中获取对应的终渣成分推优值F推优值；根据当前炉次的入炉信息和目标钢种要求进行物料平衡计算，确定辅料加入量、矿石加入量、总渣量以及初始终渣成分；在吹炼过程中，根据实际加料情况和过程控制变化，动态调整终渣成分计算值，得到终渣成分动态调整计算值F计算值；在吹炼过程中及吹炼结束后，利用副枪进行温度和碳含量的测量，并将测量结果作为实时反馈信息；利用LIBS光谱仪对转炉内的炉渣及钢水成分进行实时检测；结合副枪测量结果及LIBS光谱仪反馈信息，对终渣成分计算值F计算值进行实时修正，得到终渣成分的修正值F修正值；将终渣成分推优值F推优值和修正值F修正值作为输入，通过对称连接神经网络进行计算，得到当前炉次条件下的终渣成分预测值F预测值。
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百度查询： 山东钢铁股份有限公司 一种转炉终渣成分预测方法、系统、终端及存储介质
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