基于XGBoost算法的转炉吹炼终点预报

摘要：

转炉吹炼终点温度和成分控制是转炉吹炼后期的重要操作,精确的温度和碳的预报十分重要,为了提高转炉吹炼终点碳、温命中率,利用特征相关性分析法确定模型的主要输入变量,基于XGBoost算法建立了转炉吹炼终点预报模型,并结合实际的转炉生产数据进行模型验证.通过与采用BP、优化BP神经网络建立的模型结果进行对比,表明XGBoost算法模型在保证收敛速度快的前提下,能够达到较高终点命中率,为进一步提高终点温、碳命中率,对XGBoost算法模型中几个重要建模参数值做出优化调整,最终XGBoost算法模型在出钢温度偏差为 ±15℃、±10℃ 时终点命中率分别为95.84％、91.69％;出钢碳质量分数偏差为±0.015％、±0.01％ 时终点命中率分别为93.31％、87.84％.

关键词：转炉吹炼;终点预报;XGBoost算法;命中率;出钢温度;出钢碳含量

所属期刊栏目：37

分类号：TF703(炼钢)

在线出版日期：2021-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8