針對高爐爐缸侵蝕的問題,介紹了高爐爐缸智能技術研究進展,分析了實現(xiàn)爐缸內(nèi)襯可視化的技術。基于爐缸侵蝕模型的比較及大數(shù)據(jù)預測模型的發(fā)展,提出了融合大數(shù)據(jù)技術的爐缸侵蝕模型技術思想。模型基于決策樹和遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,將鐵水成分及溫度、冷卻參數(shù)、操作參數(shù)作為輸入?yún)?shù),采用融合大數(shù)據(jù)技術的方法,構建了爐缸侵蝕預測模型。大數(shù)據(jù)技術為鋼鐵行業(yè)的發(fā)展提供了新思路,進一步推動了高爐智能化煉鐵。 

【文章來源】：鋼鐵. 2020,55(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

熱電偶縱向及周向變化

爐缸狀態(tài)同類型的多個參數(shù)評價示意圖

李洋龍[21]根據(jù)熱電偶的位置，沿著爐缸的半徑方向和高度方向?qū)t缸爐底分成7個不同的區(qū)域，用雷達圖方式展示出了不同縱向段的磚襯剩余厚度，并從整體分析，可比較爐缸圓周方向侵蝕均勻性的差異。劉持超等[22]對爐缸溫度場建模，采用數(shù)值傳熱學的求解方法，即可得到整個剖面的溫度分布，如圖4所示。最后得出結論：若想提高溫度場的計算精度，還需要提高熱電偶布置的密度。2.3 三維數(shù)字化爐缸侵蝕可視化系統(tǒng)

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕識別[D]. 韓帥.東北大學 2010
[4]類旋轉(zhuǎn)柱面的生成與高爐爐缸內(nèi)襯侵蝕形貌的顯示系統(tǒng)[D]. 成效先.東北大學 2008



本文編號：3390924