【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及钢铁冶金，特别是涉及一种基于机器学习技术的精炼过程钢液终点氧含量预测及脱氧工艺。
技术介绍
1、钢中氧元素的存在对钢的性能有不利影响，在钢液的精炼过程中，需要将钢液中氧含量控制在较低水平。不同钢种应用条件不同，其对氧含量的要求也应有所不同，因此其脱氧操作工艺也应有所不同。现有的脱氧工艺大多向钢液中加入足量的脱氧合金以及精炼渣剂以保证足够低的氧含量，很难对钢液中游离氧含量进行精确控制。一方面使合金、石灰等原辅料消耗量增加，另一方面也可能导致部分炉次的氧含量无法满足钢种要求，降低产品质量，甚至导致质量不合格。
2、神经网络技术可以实现复杂的非线性映射，具有很强的学习能力，并且具有较强的自适应性，当训练样本发生变化时，神经网络间连接的权值和阈值可自动进行调整，进而给出当前输入条件下最优的期望输出。粒子群算法通过模拟鸟类的捕食行为进行优化计算，最终得到最优解，使问题收敛。
3、基于钢液精炼过程脱氧操作的不足之处，将粒子群算法结合深度神经网络技术应用到精炼过程的脱氧操作中，对精准控制钢中的氧含量、稳定提升脱氧...
【技术保护点】
1.一种精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，S1包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，S13中，归一化处理公式如下：
4.如权利要求1所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，S3中，终点氧含量预测模型的节点之间的传递函数使用Sigmoid函数，Sigmoid函数如下式：
5.如权利要求1所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，S4中，终点氧...
【技术特征摘要】
1.一种精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，s1包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的精炼过程钢液重点氧含量预测及脱氧工艺，其特征在于，s13中，归一化处理公式如下：
4.如权利要求1所述的精炼过程钢...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔猛，亢旭晨，赵值璋，李健，王樑，董冠求，么旭林，李东华，王田苗，郝瑞红，
申请(专利权)人：天津市新天钢联合特钢有限公司，
类型：发明
国别省市：
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