申请/专利权人：江苏沙钢集团淮钢特钢股份有限公司;江苏利淮钢铁有限公司

申请日：2023-11-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807760A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/27;G06F18/2135;G06F18/2321;G16C20/10;G16C60/00;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及冶金控制技术领域，公开了一种转炉终点碳含量建模方法，针对转炉冶炼过程中存在的异常数据干扰和样本干扰问题，提出了一种新颖的建模方法。包括：首先，获取转炉的历史生产数据，对历史生产数据进行筛选以及异常数据剔除。对活性石灰投料数据进行聚类处理，采用密度聚类根据时间将活性石灰加料数据进行聚合，对10min内的氧气高度和流量数据进行重采样处理；然后，利用偏最小二乘回归模型构建预测模型，提高对转炉终点碳含量的预测精度和稳定性。与现有技术相比，本发明通过该方法，可以有效地预测转炉终点碳含量，为钢铁冶炼过程中的生产控制提供可靠的技术支持。

主权项：1.一种转炉终点碳含量建模方法，其特征在于，其步骤如下：步骤1：获取转炉的历史生产数据，并对历史生产数据进行筛选，得到辅助变量数据和终点钢水碳含量，对异常数据进行剔除；所述辅助变量数据包括铁水含量，即Si、Mn、P、S和Ti、铁水温度、废钢比、轻烧白云石总重量、活性石灰总重量、第一次投入活性石灰重量与时间、吹氧时间、氧气消耗量、氧枪高度和流量；步骤2：对活性石灰投料数据进行聚类处理，对步骤1中第一次投入活性石灰重量、时间，采用密度聚类根据时间将活性石灰加料数据进行聚合，对10min内的氧气高度和流量数据进行重采样处理，处理完数据与终点C含量构成数据集；步骤3：对步骤2中的数据集，采用按照4:1划分训练集和验证集；步骤4：构建偏最小二乘回归模型，将步骤3中训练集进行模型训练，采用网格搜索选择最佳主成分；步骤5：采用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和碳含量预测精度PA，对步骤4建立的终点C含量预测模型进行评价。

全文数据：

权利要求：

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