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人人彩平台关于304不锈钢管碳含量在线预报模型的开发 

发布时间:2019-07-23

利用人工神经网络技术建立了304不锈钢管含碳量在线预测模型。该模型已在生产现场的58台连续炉上进行了在线验证。预测碳质量分数与实际碳质量分数误差的命中率在(+0.015%)范围内为89.66%。

太(tai)钢二炼钢厂有一座(zuo)90吨VOD真空精炼炉。为了确保(bao)端部碳(tan)含量(liang)不(bu)超过规范要(yao)求,在(zai)VOD操作过程中对钢水样品(2号)进行分(fen)析(xi)。根(gen)据2号试样的(de)分(fen)析(xi)结(jie)果,钢水含碳(tan)量(liang)决定了是否再真空氧脱碳(tan)。

根据2007年1月(yue)至2007年8月(yue)期间304不锈(xiu)钢(gang)管生(sheng)产数据统计,VOD冶(ye)炼304不锈(xiu)钢(gang)管共有炉(lu)(lu)具(ju)966台。其(qi)中,样品(pin)2碳(tan)含量(liang)高于规定上限的(de)炉(lu)(lu)具(ju)数量(liang)为16.78%。由于还原期内没(mei)有脱碳(tan)方法,这些炉(lu)(lu)必须采用(yong)再真空吹氧脱碳(tan)。根据碳(tan)含量(liang),每(mei)台炉(lu)(lu)多消(xiao)耗5-10分钟。

神经(jing)网络模型的建立

BP神经网络

人工(gong)神经网络(luo)由于(yu)具(ju)有良好的自(zi)(zi)适应性和自(zi)(zi)学习(xi)能力,在(zai)钢铁工(gong)业(ye)中得(de)到了(le)广(guang)泛的应用。广(guang)泛应用于(yu)高炉炼铁、炼钢和连铸(zhu)[1]。采用BP神经网络(luo)建立了(le)304不锈钢管(guan)含碳量预测模型。

BP算(suan)法的(de)(de)学习过(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)由正向(xiang)传播和反向(xiang)传播两(liang)部分组成(cheng)。在(zai)(zai)正向(xiang)传播过(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)中,输入(ru)(ru)模式由输入(ru)(ru)层(ceng)逐层(ceng)处理(li)到输出(chu)层(ceng),每(mei)层(ceng)神(shen)经元(yuan)(yuan)的(de)(de)状态(tai)只影响下一层(ceng)神(shen)经元(yuan)(yuan)的(de)(de)状态(tai)。如果(guo)在(zai)(zai)输出(chu)层(ceng)中没有获(huo)得所需的(de)(de)输出(chu),则(ze)错误(wu)信(xin)号将被传输回原始(shi)连接路(lu)径,并且通过(guo)(guo)修(xiu)改每(mei)个神(shen)经元(yuan)(yuan)的(de)(de)权重将错误(wu)信(xin)号最小(xiao)化(hua)。实际上,该算(suan)法是(shi)一个求误(wu)差(cha)函数(shu)最小(xiao)值(zhi)的(de)(de)过(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)。通过(guo)(guo)对(dui)多个学习样(yang)本的(de)(de)重复训练和最快下降法,权重沿误(wu)差(cha)函数(shu)的(de)(de)负梯(ti)度方向(xiang)变化(hua)并收敛到最小(xiao)点。

304不(bu)锈钢管含(han)碳量影响因素的测定

1)过程(cheng)变量(liang)的(de)确(que)定。通(tong)过查阅文献,与现场操作人员沟通(tong),确(que)定了影响含碳量(liang)的(de)因素有:钢(gang)水(shui)质量(liang)0X1778、钢(gang)水(shui)初温、初始含碳量(liang)、初始含硅量(liang)和吹氧过程(cheng)。

2)从(cong)质谱(pu)仪(yi)中提取(qu)工艺数(shu)据信息。质谱(pu)仪(yi)每6秒钟分(fen)(fen)析并生(sheng)成一组(zu)数(shu)据。在一个(ge)炉(lu)内生(sheng)产VOD时(shi)(shi),质谱(pu)仪(yi)将产生(sheng)数(shu)千(qian)(qian)个(ge)数(shu)据。直(zhi)接使用数(shu)千(qian)(qian)个(ge)数(shu)据作(zuo)为输入变量(liang)是不现实的(de)(de)(de)(de)。如何(he)从(cong)这些数(shu)据中提取(qu)有(you)用的(de)(de)(de)(de)信息是本(ben)主题中的(de)(de)(de)(de)一个(ge)大问题。由(you)于VOD可以通过降低(di)气体(ti)总压(ya)来降低(di)CO和CO2的(de)(de)(de)(de)分(fen)(fen)压(ya),因此VOD的(de)(de)(de)(de)真(zhen)空(kong)度(du)和不同压(ya)力的(de)(de)(de)(de)保(bao)温时(shi)(shi)间(jian)对(dui)(dui)碳含量(liang)有(you)重要影响。无缝不锈钢管(guan)图(tu)1是一个(ge)典型的(de)(de)(de)(de)VOD熔(rong)炼过程压(ya)力与时(shi)(shi)间(jian)的(de)(de)(de)(de)关系图(tu)。通过对(dui)(dui)大量(liang)炉(lu)具的(de)(de)(de)(de)压(ya)力时(shi)(shi)间(jian)图(tu)的(de)(de)(de)(de)分(fen)(fen)析,发现有(you)一个(ge)共同的(de)(de)(de)(de)特点,即(ji)压(ya)力在一定(ding)时(shi)(shi)间(jian)内保(bao)持在1970帕(pa)左右,然(ran)后在一定(ding)时(shi)(shi)间(jian)内下(xia)降到130帕(pa)左右,然(ran)后破坏真(zhen)空(kong)进入还原(yuan)期。

1)利用人工神经网络建立的模型,可以预测304不锈钢无缝管管的含碳量。预测碳质量分数的精度和实际碳质量分数误差在0.015%以内,可达到89.66%。2)模型预测精度优于实际生产现场。利用该模型指导生产,经2号试样破碎分析,约5%的炉子不需要重新进行真空吹氧脱碳工艺,每台炉子可节约冶炼时间5-10分钟。3)生产过程中的标准化操作可以进一步提高模型的精度。


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