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张立强-基于大数据理论的电炉炼钢大模型.pdf

上传人: 芦苇 编号:186029 2024-11-02 48页 4.07MB

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本文主要介绍了安徽工业大学智能冶金研究所基于大数据理论的电炉炼钢大模型研究与实践。主要内容包括: 1. 安徽工业大学智能冶金研究所的研究方向和成果,包括流程工业生产智能管控、工业大数据深度挖掘、流程工业制造过程智能化等。 2. 大数据在钢铁行业的发展现状,以及大数据模型在冶金中的应用,如电弧炉控制系统、钢液成分与合金化过程控制、造渣制度与渣系调控等。 3. 电弧炉炼钢过程的优化研究,包括炼钢配料、电极电弧与熔池传热、钢液成分、合金化过程和造渣制度等方面的研究。 4. 废钢收得率动态优化模型研究,通过热态试验和数值模拟,研究废钢料型对废钢熔化的影响。 5. 电弧炉钢铁料最优化模型,基于最优化的原理,综合电弧炉冶炼过程的物料平衡、热平衡、设备特征,以及不同种类废钢价格、不同种类废钢的许用量限制等建立电弧炉钢铁料结构最优化模型。 6. 团队其他炼钢模型应用,包括连铸坯智能定重系统、炼钢智能管控平台及系列模型等。
电炉炼钢大模型如何优化配料? 大数据如何助力钢铁行业节能降本? 智能冶金研究所有哪些创新成果?
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