转炉终点磷含量预测模型及构建方法、磷含量预测方法技术

本发明专利技术提供了一种转炉终点磷含量预测模型及构建方法、磷含量预测方法，属于冶金控制领域。所述模型构建方法包括：采集相关转炉炼钢的历史数据，对历史数据进行预处理，获得清洁的历史数据；从所述清洁的历史数据中，确定影响终点磷含量的因素，并根据因素值及磷含量真实值构建训练集、测试集和验证集；构建至少两种基于机器学习的转炉终点磷含量预测子模型，采用所述训练集对多个预测子模型进行训练，并基于贝叶斯算法对多个预测子模型的预测结果进行耦合，构建贝叶斯权值网络模型，与多个预测子模型共同构成转炉终点磷含量预测模型。本发明专利技术弥补了人工经验以及静态模型在适用性以及命中率的不足，提高了终点磷含量的预测准确度及精度。准确度及精度。准确度及精度。

【技术实现步骤摘要】
转炉终点磷含量预测模型及构建方法、磷含量预测方法


[0001]本专利技术属于冶金控制领域，具体涉及一种转炉终点磷含量预测模型及构建方法、磷含量预测方法。

技术介绍

[0002]在钢铁冶炼过程中，转炉炼钢是对进入到转炉中的铁水进行脱碳、脱磷，目的是为了能够确保转炉终点钢水的各项成分在合理范围内，其中，转炉终点磷含量是转炉终点参数中相当重要的一项，其关系到了最终生产出的钢产品的性能和洁净度。在转炉脱磷过程中，实时预报并控制最终脱磷转炉终点磷含量，有助于优化炼钢过程中的工艺流程和各项参数的配置。这对于提高钢铁生产的效率以及最终产出的钢铁产品质量起着至关重要的作用。但是，由于转炉炼钢过程本身的动态性和复杂性，实际操作中很难直接用数学的方法对转炉终点磷含量进行准确的描述和求解。
[0003]现有技术中，转炉终点磷含量控制主要依靠人工经验和静态模型，然而这些方法自身都存在一定程度上的局限性和不准确性，无法以较高的命中率来预测脱磷转炉终点磷含量。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种获取目标物位置信息的方法、装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，采集相关转炉炼钢的历史数据；步骤S2，对所述历史数据进行预处理，获得清洁的历史数据；步骤S3，从所述清洁的历史数据中，确定影响终点磷含量的因素，并根据因素值及磷含量真实值构建训练集、测试集和验证集；步骤S4，构建至少两种基于机器学习的转炉终点磷含量预测子模型，采用所述训练集和测试集对多个预测子模型进行训练和测试，得到成熟的预测子模型；步骤S5，将训练集和测试集的因素值分别输入训练完成的多个成熟的预测子模型中，得到多个预测结果；基于贝叶斯算法对多个预测子模型的预测结果进行耦合，构建贝叶斯权值网络模型；多个预测子模型和贝叶斯权值网络模型共同构成转炉终点磷含量预测模型。2.根据权利要求1所述的转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法还包括：步骤S6，将验证集输入所述已经训练好的预测子模型及贝叶斯权值网络模型，将预测结果与历史数据中相应的真实值进行对比，计算预测结果的命中率，并根据预测结果的命中率高低，对所述贝叶斯权值网络模型进行再优化。3.根据权利要求1所述的转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，所述影响终点磷含量的因素，包括：铁水重量、铁水温度、铁水的C、Si、Mn、P含量、转炉加废钢兑铁耗时、冶炼周期、废钢、石灰、白云石、冷却剂。4.根据权利要求1所述的转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，所述至少两种基于机器学习的转炉终点含量预测子模型，包括但不限于：BP神经网络、案例推理方法、SVM算法、决策树方法中的两种及两种以上。5.根据权利要求1所述的转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，所述基于贝叶斯算法对多个预测子模型的预测结果进行耦合，构建转炉终点磷含量预测模型，包括：将预测结果中的转炉终点磷含量划分为N个数值区间，每个区间对应一个类别；计算出各子模型在某个类别中预测的准确率，根据准确率为每个子模型分配对应的区域权值，将区域权值和预测结果加权求和，得到贝叶斯权值网络模型。6.根据权利要求5所述的转炉终点磷含量预测模型的构建方法，其特征在于，所述构建贝叶斯权值网络模型，具体步骤包括：在预测结果中取得最小和最大的转炉终点磷含量，规定所要划分的类别个数，对终点磷含量进行区间划分，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯凯，贺东风，徐安军，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：