基于案例推理的钢水温度在线管控模型

炼钢—连铸区段钢水温度是炼钢生产过程重要的工艺参数之一，钢水温度的控制好坏直接影响钢厂生产的顺行。该区段钢水温度控制的核心是钢包和中间包内钢水温度及其钢水浇铸过热度的稳定。然而在中间包内只能对钢水温度进行微调，为达到合理的钢包和中间包内钢水温度，就需要对中间包的前一个温度控制节点（精炼结束温度）进行精确控制。

北京科技大学的学者针对目前炼钢—连铸区段钢水温度在线管控方面存在的不足，在分析钢水温度影响因素的基础上，建立了基于案例推理的炼钢—连铸区段钢水温度在线管控模型。同时通过调整案例推理算法的相似度计算方法、权重计算方法、重用案例个数等参数提高模型的精度。结果表明：转炉出钢温度预定模型平均降低转炉出钢温度6℃，精炼结束温度预定模型提高连铸开浇温度命中率2.33％。精炼开始温度，精炼结束温度和连铸开浇温度预报模型误差小于10℃的命中率分别达到75.33％、98.33％和95.67％，且均高于神经网络模型。