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蚀，钢水温度的测量只能用热电偶进行消耗式点测，而无法得到钢水温度的连续变化的信
息。如何建立合理的温度制度、精确控制钢液温度，是一个迫切需要解决的课题。而对
LF炉钢水温度的准确预测，是合理组织生产、提高钢水质量、降低炼钢成本、实现钢水
温度控制的重要前提。本文研究将BP神经网络与专家系统相结合，根据生产工艺，建立
精炼炉温度预估模型。深入考察了影响LF钢水温度的因素。从能量平衡的角度出发，将
整个钢包体系作为一个系统，确定加热功率、钢水重量，钢包温度、包龄、渣厚、氩气吹
入量、阶段7个主要因素作为网络的输入量。应用BP神经元网络进行初步预报，再根据
专家工艺知识对一些特殊情况进行补正．与机理法和统计法相比，钢水温度预报的适应性
和准确性都得到了改善。期望预报误差在士5"C之内的炉次占总炉次的85％。
钢水的合金化是一个比较复杂的过程，它不仅关系到钢的质量、合金的消耗量，而且
关系到钢水的加热制度。在考虑元素收得率的基础上，根据合金添加公式准确地计算出追
加合金的重量，从而改善钢水的质量。
以C#语言编写程序，开发了功能完备、具有友好人机交互界面的软件，软件具有数
据输入，温度预报等功能。
关键词：LF炉温度预估；BP神经网络；合金化；成分微调。
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