简介概要

铁水预处理脱硫过程氮含量预测

来源期刊:材料与冶金学报2007年第4期

论文作者:彭军 王世俊 董元篪 刘丽霞 周云

文章页码:255 - 259

关键词:铁水预处理;脱硫;BP神经网络;氮含量预测;

摘    要:根据铁水预处理的实际生产工艺,利用BP神经网络建立了铁水预处理脱硫时铁水中氮含量的预报模型。利用生产数据对网络进行训练后,可以用于预测铁水预处理脱硫后铁水中氮含量,预报相对误差可以控制在22%以下,w[N]的绝对误差值控制在8×10-4%以内.给各输入参量增加扰动后,模型计算表明,初始温度和初始[N],[C],[P]含量,四因素影响最大,且温度和[C]含量为负扰动,[N]为正扰动,说明增加温度和碳含量有利于脱氮.

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铁水预处理脱硫过程氮含量预测

彭军,王世俊,董元篪,刘丽霞,周云

摘 要:根据铁水预处理的实际生产工艺,利用BP神经网络建立了铁水预处理脱硫时铁水中氮含量的预报模型。利用生产数据对网络进行训练后,可以用于预测铁水预处理脱硫后铁水中氮含量,预报相对误差可以控制在22%以下,w[N]的绝对误差值控制在8×10-4%以内.给各输入参量增加扰动后,模型计算表明,初始温度和初始[N],[C],[P]含量,四因素影响最大,且温度和[C]含量为负扰动,[N]为正扰动,说明增加温度和碳含量有利于脱氮.

关键词:铁水预处理;脱硫;BP神经网络;氮含量预测;

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