[发明专利]一种确定轧钢加热炉脱碳工艺参数的方法在审
| 申请号： | 201811257639.2 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109385516A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 潘建洲;林劲松;胡远刚;黄雪岩 | 申请（专利权）人： | 福建三钢闽光股份有限公司;福建省三钢(集团)有限责任公司 |
| 主分类号： | C21D3/04 | 分类号： | C21D3/04;C21D11/00;C21D9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 泉州市博一专利事务所 35213 | 代理人： | 方传榜 |
| 地址： | 365014 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种确定轧钢加热炉脱碳工艺参数的方法，该方法将采用不同轧钢加热炉脱碳工艺参数脱碳得到的脱碳工艺数据作为样本，并将这些脱碳工艺数据输入神经元网络模型中进行神经元网络模型训练。将加热炉监视系统所监测到的测量数据和炉况数据作为输入值，输入到训练好的神经元网络模型的输入层。通过不断调整各测量数据和炉况数据的数值，模拟出不同生产工况下的脱碳层厚度。当脱碳层厚度低于实际脱碳层厚度数据AY与理论脱碳层厚度数据CY的误差D的0.5%时，各个测量数据和炉况数据对应的数值即为最优脱碳层厚度控制工艺参数。本发明用于协助工程技术人员快速从若干种新的轧钢加热炉脱碳工艺中选出最优的工艺，从而提高产品质量。 | ||
| 搜索关键词： | 脱碳工艺 脱碳层 轧钢加热炉 神经元网络模型 测量数据 炉况 厚度数据 加热炉 工程技术 厚度控制 监视系统 生产工况 数据对应 输入层 脱碳 样本 监测 | ||
【主权项】：
1.一种确定轧钢加热炉脱碳工艺参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）采用不同轧钢加热炉脱碳工艺参数对轧钢进行脱碳，并将每个脱碳过程的脱碳工艺数据DATA和实际脱碳层厚度数据AY作为样本输入神经元网络模型中，进行神经元网络模型训练；（2）将加热炉监视系统所监测到的测量数据和炉况数据作为输入值，输入到训练好的神经元网络模型的输入层；（3）通过不断调整各个测量数据和炉况数据的数值，模拟出不同生产工况下生成的脱碳层厚度，其中测量数据和炉况数据调整时按主要因素和次要因素的先后顺序优先调整主要因素，当该脱碳层厚度即神经元网络模型输出值低于实际脱碳层厚度数据AY与理论脱碳层厚度数据CY的误差D的0.5%时，则认为轧钢加热炉脱碳工艺参数的寻优过程结束，此时各个测量数据和炉况数据对应的数值即为最优脱碳层厚度控制工艺参数。
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