转炉辅料优化系统让炼钢更智能更高效

如何适应炼钢生产条件复杂多变的特性，如何在确保产品品质的同时有效降低生产成本，一直以来都是钢铁生产着重关注的问题。为更好解决这些问题，机动部智能信息科联合河北工业大学开发了转炉辅料优化系统，通过智能化模型精准预测炼钢过程中加入的合金、辅料以及氧气的消耗量，并及时给出指导建议，保障产品质量的同时，降低生产成本。

智能信息科开发的转炉辅料优化系统涵盖了基于LSTM-BP共享权值神经网络的钢水成分预测模型、基于改进的粒子群-小生境遗传算法的合金加料模型结合自学习模型，多种模型相互协作共同构成了这一高效、智能的优化系统。

“LSTM-BP共享权值神经网络钢水成分预测模型”能够准确预测钢水在不同冶炼阶段的成分变化，为后续的合金加料提供科学依据。同时，模型还能够自动捕捉炼钢过程中的复杂非线性关系，即使面对原料成分波动、冶炼条件变化等不确定因素，也能确保预测结果的准确性和稳定性。

“改进的粒子群-小生境遗传算法合金加料模型”不仅考虑了合金成本的最小化，还兼顾了钢水成分的目标控制，通过模拟自然选择和遗传变异过程，不断寻找最优的合金配比方案。同时，自学习模型的加入使得系统能够根据历史数据和实时反馈动态调整策略，确保每次加料都能够更加贴近实际需求，进一步提高了合金利用效率和产品质量的稳定性。

自系统投用以来，成效显著。不仅提高了冶炼效率，还减少了能源消耗和环境污染，为敬业集团实现绿色、高效生产提供了有力支撑。

转炉辅料优化系统在炼钢上的成功运用可以说是智能化、精细化生产理念在敬业集团钢铁生产中的生动实践，它不仅提升了炼钢过程的自动化和智能化水平，更为敬业集团在激烈的市场竞争中赢得了成本优势和品质保障。