本發明屬于鋼鐵冶金技術領域,具體為一種轉爐出鋼過程合金加入量的確定方法和系統,考慮到LSTM神經網絡對非線性關系有很強的捕捉能力,本發明構建基于LSTM神經網絡的合金元素收得率預測模型,不同合金元素由于影響其收得率的因素不同,即模型輸入變量不同,因此不同合金元素建立不同的LSTM模型進行訓練。另外,本發明結合收得率預測結果通過整數線性規劃求解得到合金加入量,該方法不僅能夠快速找到合金配料的最優方案,同時提高了轉爐煉鋼過程成分命中率和鋼產品穩定性,且獲得的總成本最低,有效降低合金化成本,具有良好的應用前景。
聲明:
“轉爐出鋼過程合金加入量的確定方法和系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)