考察了影响LF炉钢水温度的因素.从能量平衡的角度出发,将整个钢包体系作为1个系统,确定加热功率、钢水质量、钢包温度、包龄、渣厚、氩气吹入量、时段7个主要因素作为网络的输入量,应用BP神经元网络进行初步预报,再根据专家工艺知识对一些特殊情况进行修正.使用本方法可减少点测次数,获得连续的钢水温度信息,降低炼钢成本,提高质量.预报误差在 ±10℃以内.
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