Page 18 - 国外钢铁技术信息内参（ 2022年5月）

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对于稳定铸坯质量、最大限度提高生产率至关重要。在连铸实践中，浇铸温度控ᇏݓࣁඋ࿐߶

（二）智能钢包:一种基于 AI 技术优化浇铸温度的工

具

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Nicholas J. Walla, Zhankun Luo, Bin Chen, Yury Krotov, Chenn Q. Zhou

可视化与仿真创新中心，普渡大学西北校区

摘要：从转炉/电炉到铸机，对影响浇铸温度的各个因素进行量化，并及时反馈，

制不合理将导致拉速变动，影响生产效率和产品质量。本文利用深度学习网络建 ᇏݓࣁඋ࿐߶

立了浇铸温度与钢包精炼过程各种因素之间的可量化关系，能够在钢包到达浇铸

工序之前预测浇铸温度并对钢水温度进行精确调整。

关键词：机器学习，精炼钢包，钢包热损，连铸，智能制造

1. 前言 ᇏݓࣁඋ࿐߶

智能钢包（Smart Ladle）开发的重点在于从钢包运转过程中收集数据，根据
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历史数据预测钢包热损失和中间包温度，并将这些预测信息提供给操作人员，更

好做出工艺决策。解决这个问题有不同的方法。操作人员只能对他们知道的信息

做出反应，钢包冶金炉（LMF）操作人员知道，在一个钢包炉役的最初几次使用

时会有额外的热量损失，但他们可能不知道，在钢包车上长时间的等待使得一个

使用良好的钢包可能变凉。数据收集和分析为操作人员提供了更多的信息，但数

据之间仍然存在内在相关性。
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针对各行各业的现代制造业，目前的趋势是增加数据收集系统和分析数据的

软件工具。在钢铁行业尤其如此，随着智能制造和钢铁 4.0 的提出，利用信息化

技术可降低成本、提高产品质量。最引人注目并应用于较多行业的技术是机器学

习和深度学习。

数据的使用可以简单到“收集和显示”，使操作人员和技术人员能够访问数据，

从而为操作和设计提供信息。收集到的数据可以进一步与控制系统一起使用，以
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