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文檔簡介
1、隨著鋼鐵企業(yè)技術(shù)進步及用戶對鋼材性能要求的不斷提高,在爐外處理中使用優(yōu)化的精煉渣已經(jīng)成為冶金工作者關(guān)注的技術(shù)熱點之一。研究不同的爐外精煉工藝對應(yīng)的合適的精煉渣具有重要的工程意義及理論價值。出鋼溫度是煉鋼過程的一個重要控制參數(shù),針對LF來講,準確預(yù)測出鋼溫度對提高產(chǎn)品質(zhì)量,降低冶煉成本有重要的影響。
本文在分析LF爐脫硫的動力學(xué)與熱力學(xué),并借鑒了前人所作工作的基礎(chǔ)上,采用正交實驗及通過實驗室試驗研究,對精煉渣進行了熔點優(yōu)化與
2、脫硫?qū)嶒?。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立LF爐溫度預(yù)報模型,確定了6個影響鋼水終點溫度的主要因素。
(1)正交實驗研究結(jié)果表明:對熔渣熔點影響最為顯著的因素是堿度,其次是氟化鈣(CaF2)的含量。以渣的熔點作為考察目標,晟優(yōu)的精煉渣:堿度(R)為2.5,氟化鈣(CaF2)為8%wt,氧化鎂(MgO)10%vet。
(2)選用優(yōu)化的精煉渣,實驗室脫硫?qū)嶒灉y脫硫率達到91.6%。針對脫硫率而占,影響實驗室脫硫率的主要因素依
3、次為;堿度(R),氧化鋁(Al2O3)和氟化鈣(CaF2)的含量,而氧化鎂(MgO)對脫硫率的影響最小。
(3)本文采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性系統(tǒng)進行學(xué)習(xí),模擬取得了較好的效果。LF爐在精煉過程中,由于爐內(nèi)復(fù)雜的物理化學(xué)反應(yīng)及傳熱過程,因而難以用準確的數(shù)學(xué)方程描述,其預(yù)測對象為非線性系統(tǒng),很難建立準確的機理模型。
(4)分別采用了附加動量算法和Levenberg-Marquardt法,即梯度下降法和牛頓法的結(jié)
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