电弧炉炼钢全过程钢水碳含量动态预报模型

摘要：

本文根据电弧炉物料平衡理论与利用BP神经网络的方法,建立了理论模型结合神经网络的电弧炉炼钢全程钢水碳含量实时预测模型.通过模型得出冶炼过程中碳含量变化曲线,实现对全程钢水碳含量的实时监控.在接近冶炼终点时,由于脱碳反应中碳氧积的存在,因此模型对影响终点碳含量的因素进行分析,采用BP神经网络方法进行预测,满足了对电弧炉冶炼终点碳含量预报准确度的要求.

关键词： 电弧炉炼钢 碳含量 动态预报模型 BP神经网络

作者: 宋水根 刘花 曾繁林

作者单位: 新余钢铁集团有限公司,江西,新余,338013

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国金属学会2013年特钢年会

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 109-117

在线出版日期: 2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）