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冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
被引量：
7
1
作者
徐吉
信自成
+3 位作者
兰模
林文辉
张波
刘青
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期63-72,共10页
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical...
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical mechanism–Bayesian optimization–extreme gradient boosting,MM–BO–XGBoost)相结合的方法建立钢液温度预测模型。首先,基于VD炉冶金机理解析,确定影响精炼终点钢液温度的主要因素;其次,使用3σ原则对实际生产数据进行预处理,剔除异常值,并采用皮尔逊相关性分析剔除对钢液温度影响较小的因素,从而确定模型的输入变量;再次,将冶金机理与XGBoost模型进行融合,对输入变量的初始特征重要性进行部分放大;最后,针对XGBoost模型的超参数寻优问题,采用贝叶斯优化(BO)对其进行超参数寻优,由此构建了MM–BO–XGBoost模型。在模型仿真过程中,对本文模型同时使用网格搜索和随机搜索进行超参数寻优,旨在对比和验证BO寻优的效果;此外,使用本文提供的数据对已有的冶金机理模型、多元线性回归模型和反向传播神经网络模型进行仿真,并与MM–BO–XGBoost模型进行性能对比。结果表明:本文提出的MM–BO–XGBoost模型的超参数优化效果最好;本文模型的预测VD炉终点钢液温度在±10℃和±15℃误差范围内的命中率分别为87.81%和96.42%,均高于其他对比模型,综合性能最优。本文构建的VD炉钢液精炼终点温度预测模型,对实现钢液温度精准控制、降低生产成本和提高VD炉精炼效率具有重要的现实意义。
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关键词
VD炉精炼
钢液温度预测
机理分析
MM–BO–XGBoost模型
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职称材料
基于数据增强的烧结矿转鼓强度预测研究
被引量：
4
2
作者
李泽政
刘卫星
+2 位作者
李飞
李一帆
杨爱民
《烧结球团》
北大核心
2023年第6期62-68,共7页
烧结矿转鼓强度是烧结过程中反映烧结矿质量的重要指标之一,其精确预测可以提高生产过程的控制精度和效率,降低生产成本和资源浪费。但在实际生产中,烧结矿转鼓强度预测存在一些困难,比如数据量有限、数据质量不佳等问题。因此,为了提...
烧结矿转鼓强度是烧结过程中反映烧结矿质量的重要指标之一,其精确预测可以提高生产过程的控制精度和效率,降低生产成本和资源浪费。但在实际生产中,烧结矿转鼓强度预测存在一些困难,比如数据量有限、数据质量不佳等问题。因此,为了提高预测精度,首先采用生成对抗网络(GAN)对原始数据集进行扩增,以解决数据量有限的问题;然后采用麻雀搜索算法(SSA)优化的回声状态网络(ESN)构建预测模型。相比于传统的神经网络,ESN具有更好的稳定性和泛化能力,并且能够快速训练和适应新数据。通过试验验证了该模型的预测精度和效率,并与其他预测算法进行了比较。结果表明,采用扩增后的数据集和ESN模型可以显著提高预测精度,平均绝对百分比误差由1.41%缩小至1.06%。
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关键词
烧结
转鼓强度
数据增强
回声状态网络
优化算法
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职称材料
题名
冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
被引量：
7
1
作者
徐吉
信自成
兰模
林文辉
张波
刘青
机构
北京科技大学绿色低碳钢铁冶金全国重点实验室
江苏金恒信息科技股份
有限公司
吕梁建龙实业有限公司
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期63-72,共10页
基金
国家自然科学基金项目(52374321,51974023)
建龙–北科大青年科技创新基金项目(20231235)
厂协项目(20230922)。
文摘
在炼钢生产过程中,真空脱气精炼(VD)炉是生产高品质钢的重要设备之一,其精炼终点温度对钢液质量、生产效率和连铸顺行具有重要影响。为了实现对VD炉精炼终点钢液温度的精准控制,本文采用冶金机理和贝叶斯优化极端梯度提升(metallurgical mechanism–Bayesian optimization–extreme gradient boosting,MM–BO–XGBoost)相结合的方法建立钢液温度预测模型。首先,基于VD炉冶金机理解析,确定影响精炼终点钢液温度的主要因素;其次,使用3σ原则对实际生产数据进行预处理,剔除异常值,并采用皮尔逊相关性分析剔除对钢液温度影响较小的因素,从而确定模型的输入变量;再次,将冶金机理与XGBoost模型进行融合,对输入变量的初始特征重要性进行部分放大;最后,针对XGBoost模型的超参数寻优问题,采用贝叶斯优化(BO)对其进行超参数寻优,由此构建了MM–BO–XGBoost模型。在模型仿真过程中,对本文模型同时使用网格搜索和随机搜索进行超参数寻优,旨在对比和验证BO寻优的效果;此外,使用本文提供的数据对已有的冶金机理模型、多元线性回归模型和反向传播神经网络模型进行仿真,并与MM–BO–XGBoost模型进行性能对比。结果表明:本文提出的MM–BO–XGBoost模型的超参数优化效果最好;本文模型的预测VD炉终点钢液温度在±10℃和±15℃误差范围内的命中率分别为87.81%和96.42%,均高于其他对比模型,综合性能最优。本文构建的VD炉钢液精炼终点温度预测模型,对实现钢液温度精准控制、降低生产成本和提高VD炉精炼效率具有重要的现实意义。
关键词
VD炉精炼
钢液温度预测
机理分析
MM–BO–XGBoost模型
Keywords
VD furnace refining
steel temperature prediction
mechanism analysis
MM-BO-XGBoost model
分类号
TF769 [冶金工程—钢铁冶金]
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职称材料
题名
基于数据增强的烧结矿转鼓强度预测研究
被引量：
4
2
作者
李泽政
刘卫星
李飞
李一帆
杨爱民
机构
华北理工大学铁矿石优选与铁前工艺智能化河北省工程研究中心
华北理工大学冶金与能源学院
华北理工大学综合测试分析中心
d.华北理工大学理学院
吕梁建龙实业有限公司
出处
《烧结球团》
北大核心
2023年第6期62-68,共7页
基金
河北省自然科学基金高端钢铁冶金联合基金资助项目(E2022209110)。
文摘
烧结矿转鼓强度是烧结过程中反映烧结矿质量的重要指标之一,其精确预测可以提高生产过程的控制精度和效率,降低生产成本和资源浪费。但在实际生产中,烧结矿转鼓强度预测存在一些困难,比如数据量有限、数据质量不佳等问题。因此,为了提高预测精度,首先采用生成对抗网络(GAN)对原始数据集进行扩增,以解决数据量有限的问题;然后采用麻雀搜索算法(SSA)优化的回声状态网络(ESN)构建预测模型。相比于传统的神经网络,ESN具有更好的稳定性和泛化能力,并且能够快速训练和适应新数据。通过试验验证了该模型的预测精度和效率,并与其他预测算法进行了比较。结果表明,采用扩增后的数据集和ESN模型可以显著提高预测精度,平均绝对百分比误差由1.41%缩小至1.06%。
关键词
烧结
转鼓强度
数据增强
回声状态网络
优化算法
Keywords
sintering
drum strength
data enhancement
echo state network
optimization algorithm
分类号
TF046.4 [冶金工程—冶金物理化学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
冶金机理与贝叶斯优化XGBoost融合的VD炉精炼终点钢液温度预测
徐吉
信自成
兰模
林文辉
张波
刘青
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数据增强的烧结矿转鼓强度预测研究
李泽政
刘卫星
李飞
李一帆
杨爱民
《烧结球团》
北大核心
2023
4
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职称材料
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