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申请/专利权人：湖南华菱涟源钢铁有限公司
摘要：本发明公开了一种LF精炼炉精炼过程的钢水成分预测方法，包括步骤一：获取进站参数；步骤二：获取初炼炉出钢生产参数；步骤三：获取离站参数；步骤四：获取精炼过程的生产参数；步骤五：建立动态预测模型，利用初炼炉出钢的生产参数大数据模块，自动形成合金加料模型；步骤六：模型精度校核；步骤七：精确预测和终点控制，其中，初练炉出钢的生产参数大数据模块中还包括有加密算法，本方法通过考虑微合金元素和将吹氩量、合金、原辅料和喂线的成分及对应量用于计算和训练动态预测模型，使得动态预测模型具有更好的适应性和更强的自动化程度，从而提高了生产效率，本方法还通过加密算法保障了合金加料模型的精确性，且避免了数据丢失引发的危险。
主权项：1.一种LF精炼炉精炼过程的钢水成分预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取进站参数，即收集LF精炼炉精炼过程的进站参数，包括进站钢水的成分含量和钢水的重量；S2：获取初炼炉出钢生产参数，即获取初炼炉出钢的生产参数，包括出钢的成分、合金、渣料的成分以及对应的量；S3：获取离站参数，即获取LF精炼炉精炼过程的离站参数，这些参数包括离站钢水中的目标成分含量；S4：获取精炼过程的生产参数，即获取LF精炼炉精炼过程中的生产参数，包括吹氩的参数、加入合金的成分及其对应量、原辅料的成分及其对应量和喂线的成分及其对应量；S5：建立动态预测模型，即以进站参数为初始值、离站参数为目标值，建立LF精炼过程中的钢水成分的动态预测模型，利用初炼炉出钢的生产参数大数据模块，自动形成合金加料模型；S6：模型精度校核，即使用正常工艺要求的钢水化验值对模型精度进行校核，自动修正动态预测模型；S7：精确预测和终点控制，即利用完成模型精度校核的动态预测模型对选定炉次或新钢种的终点成分进行预测。
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