烧结矿FeO含量预测技术的探讨
CSTR:
作者:
作者单位:

1.北京首钢国际工程技术有限公司,北京 100043 ; 2.北京市冶金三维仿真设计工程研究中心,北京 100043 ;3.首钢集团有限公司,北京 100041

作者简介:

唐佳润(1984—),男,高级工程师,从事烧结球团研究设计工作。

通讯作者:

中图分类号:

TF56;TF813;X757

基金项目:

北京学者培养计划资助项目( 2015 - 08)


Discussion on prediction technology of FeO content in sinter
Author:
Affiliation:

1.Beijing Shougang International Engineering Technology Co.,Ltd.,Beijing 100043 ,China ;2.Beijing Metallurgical 3-D Simulation Design Engineering Technology Research Center,Beijing 100043 ,China ;3.Shougang Group Co.,Ltd.,Beijing 100041 ,China

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    摘要:

    烧结矿 FeO 含量是衡量烧结矿还原性的重要指标。为了全面而系统地概述各种烧结矿 FeO 含量的预测方法,本文从机理模型和机器学习算法( 包括经典单一学习算法模型、协同优化算法模型、深度神经网络算法模型及集成学习算法模型) 两大预测模型出发,分别从基于工艺流程参数,机尾图像识别预测,以及基于图像-参数协同预测进行三个方面探讨,总结了烧结矿 FeO 含量预测方法的发展脉络; 并对近年来新兴的算法预测模型进行全面概括与深入分析,阐述了每种算法在烧结矿 FeO 含量预测模型的优点和局限; 同时展望了未来烧结矿 FeO 含量预测领域的研究方向,以期为该领域的研究与实践提供有益的参考。

    Abstract:

    The FeO content of sinter is an important index to measure the reducibility of sinter. In order to comprehensively and systematically outline the prediction methods of FeO content in various sinters,two prediction models of mechanism model and machine learning algorithm ( including classic single learning algorithm model,collaborative optimization algorithm model,deep neural network algorithm model and integrated learning algorithm model) are started to discuss from parameters based on the process,prediction recognition of the tail image,and prediction bused on imageparameter collaborative prediction. The development of the method for predicting FeO content in sinter is summarized; the emerging algorithm prediction models in recent years are comprehensively summarized and analyzed and the advantages and limitations of each algorithm in the sinter FeO content prediction model are expounded. At the same time,the future research direction of sinter FeO content prediction is prospected,in order to provide a useful reference for the research and practice in this field.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

唐佳润,刘月明,张福明,李贺.烧结矿FeO含量预测技术的探讨[J].烧结球团,2025,50(1):21-30

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  • 收稿日期:2024-04-03
  • 最后修改日期:2024-07-15
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  • 在线发布日期: 2025-11-17
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