基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

• 作者: 吕庆 张伟阳 程相文 邓勇 郝良元 钟文达
• 来源期刊: 钢铁
• 关键词: 高炉 炉缸 侵蚀模型 大数据技术 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 原料与炼铁
• 页码范围: 160-168
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.20200162

摘要

针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术.基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想.模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型.大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程相文	华北理工大学机械工程学院	18	13	2.0	3.0
2	吕庆	华北理工大学冶金与能源学院现代冶金技术教育部重点实验室	82	124	5.0	8.0
3	郝良元		9	7	2.0	2.0
4	张伟阳	华北理工大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0
5	钟文达		2	0	0.0	0.0
6	邓勇	华北理工大学冶金工程研究院	2	0	0.0	0.0