摘要
转炉炼钢关键工艺参数智能预测方法,通过多模态数据融合、深度学习算法和时序动态建模技术,解决传统炼钢过程依赖经验判断、预测精度不足的问题。该方法集成烟气分析、音频检测、火焰监测等多维感知技术,构建基于自适应SMOTE数据增强的随机森林预测模型。实验结果表明,终点碳含量在±0.02%误差范围内的预测命中率达到88.9%,终点钢水温度在±20℃误差范围内的预测命中率达到92.3%。智能预测方法显著提升转炉吹炼终点命中率,降低补吹率60%以上,实现冶炼过程的精准控制和智能化运行。
出处
《冶金与材料》
2025年第12期97-99,共3页
Metallurgical and Materials
