基于大数据技术的炉缸侵蚀模型

张伟阳¹，郝良元²，钟文达³，邓勇^4,5，程相文¹，吕庆⁵

1. 华北理工大学机械工程学院2. 河钢集团有限公司钢研总院3. 河北钢铁有限公司承德分公司4. 华北理工大学冶金工程研究院5. 华北理工大学冶金与能源学院现代冶金技术教育部重点实验室

摘 要：针对高炉炉缸侵蚀的问题,介绍了高炉炉缸智能技术研究进展,分析了实现炉缸内衬可视化的技术。基于炉缸侵蚀模型的比较及大数据预测模型的发展,提出了融合大数据技术的炉缸侵蚀模型技术思想。模型基于决策树和遗传算法优化的BP神经网络,将铁水成分及温度、冷却参数、操作参数作为输入参数,采用融合大数据技术的方法,构建了炉缸侵蚀预测模型。大数据技术为钢铁行业的发展提供了新思路,进一步推动了高炉智能化炼铁。

关键词：高炉;炉缸;侵蚀模型;大数据技术;预测模型;