【摘 要】
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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
【机 构】
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华北理工大学机械工程学院; 河钢集团有限公司钢研总院; 河北钢铁有限公司承德分公司; 华北理工大学冶金工程研究院; 华北理工大学冶金与能源学院现代冶金技术教育部
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目（E2020209069）;唐山市科学技术研究与发展计划资助项目（19150244E）;华北理工大学教育教学改革研究与实践资助项目（L1991）
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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。
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