连铸是生产合格钢铁产品的重要环节,高品质、高效率、低能耗是连铸技术追求的目标。高拉速是提高钢铁企业生产效率和降低能耗的重要手段,然而,拉速的提高会增加连铸漏钢几率,一旦发生漏钢事故,将给钢厂带来巨大的经济损失。为了避免漏钢事故的发生,即可以从连铸工艺参数角度出发,优化现场浇注条件,从根源上避免漏钢事故,但是,从生产实践来看,仅从工艺参数优化方面,无法完全避免漏钢事故,因而,开发准确的漏钢预报模型可以有效预防漏钢事故。因此,本文从以下四个方面进行研究,具体如下:首先,对黏结漏钢形成机理进行了分析,阐述了铸坯黏结的形成和演化过程。同时,以国内某钢厂的浇注数据为基础,对连铸过程的温度特征进行了分析,从拉速、浇注温度、液位等方面,归纳了稳定浇注、开浇、黏结漏钢的温度特征和规律。其次,从钢种、厚度、宽度、时间、操作等方面,统计分析了44例黏结漏钢实例的主要影响因素。在钢种方面,低合金钢的黏结次数要多于低碳钢;在铸坯厚度方面,220、260和320mm厚度的铸坯每千次浇铸热的黏结次数分别为2.5、0.5和0.6,具有较高拉速的220mm厚铸坯黏结明显高于260和320mm厚铸坯;在铸坯宽面方面,由于保护渣变差,黏结随着宽度的增加而逐渐增加。再次,通过计算结晶器内黏结漏钢的横向和纵向传播速率,分析了黏结漏钢的裂纹传播行为,结合黏结漏钢的温度和温度速率特征,进而提出了“T”型温度速率特征重构方法。以上下两排四支热电偶温度速率为基础,将第一排相邻3支热电偶30秒的温度速率进行累加,再与第二排中间热电偶温度速率进行相连,重构后的数据可以同时捕捉黏结漏钢横向和纵向传播行为。之后,统计分析了40例真黏结和40例伪黏结的数据重构特征,归纳了重构数据的真伪黏结主要差异性。最后,基于上述真伪黏结漏钢重构数据,分别建立了SVM、GS-SVM和DE-SVM三种漏钢预报模型,对三种模型进行训练后进行测试,结果显示,SVM存在1例漏报,报出率为90%,GS-SVM和DE-SVM的报出率均为100%,GS-SVM和DE-SVM模型的报警准确率分别是96.2%和92.3%,GS-SVM具有更高的报警准确率。