铁水预脱硫过程镁粉耗量预报模型

作者：战东平; 张慧书; 姜周华

来源：中国冶金, 2010, (01): 9-12.

DOI：10.13228/j.boyuan.issn1006-9356.2010.01.007

• 神经网络
• 铁水预处理
• 脱硫
• 模型
• 镁耗量 neural network
• hot metal pretreatment
• desulfurization
• model
• magnesium powder consumption

针对铁水预脱硫过程的实际情况,采用Visual Basic 6.0进行编程,建立了网络结构为4-12-1,模型数据归一化范围均为[0,1]区间的BP神经网络铁水预脱硫镁粉耗量预报模型。模型确定铁水质量、铁水温度、初始硫含量、终点硫含量为输入参数。采用210炉数据进行模型训练,经46炉数据现场验证表明,模型预报结果误差有65.2%的炉次绝对值误差在0.04 kg/t以内,有91.3%的炉次绝对值误差在0.06 kg/t以内,平均绝对值误差为0.033 kg/t。本模型的预测结果较好地符合了实际生产情况。

• 出版日期2010
• 单位东北大学