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    鋼水脫氧合金化過程中對合金收得率的預(yù)測
    ——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    2021-01-04 03:57:02殷亞男張銘哲何亞紅郝同達
    中國金屬通報 2020年11期
    關(guān)鍵詞:脫氧劑合金化鋼水

    殷亞男,張銘哲,何亞紅,郝同達

    (安徽財經(jīng)大學(xué),安徽 蚌埠 233030)

    鋼鐵生產(chǎn)成本較低,品種多樣,其性能可滿足當(dāng)代建筑、機械、汽車和運輸?shù)雀鞴I(yè)部門的要求,因此鋼鐵一直是國民經(jīng)濟各行業(yè)的重要原材料。雖然,隨著科技的發(fā)展,出現(xiàn)了許多具有競爭力的新材料。如陶瓷材料、塑料和一些復(fù)合材料等,在某些方面一定程度上取代了鋼材,但是由于鋼材比較全面和良好的性能,與其他材料相比,鋼材價格上升的趨勢相對較慢,所以剛才仍舊是當(dāng)代的主要原材料之一。通常,鐵錳及硅鐵既作為脫氧劑使用,又是合金化元素。在一般情況下,脫氧與合金化的操作是同時進行的。對于不同的鋼種在熔煉結(jié)束時,需加入不同量、不同種類的合金,以使其所含合金元素達標(biāo)。如何通過歷史數(shù)據(jù)對脫氧合金化環(huán)節(jié)建立數(shù)學(xué)模型,在線預(yù)測并優(yōu)化投入合金的種類及數(shù)量,在保證鋼水質(zhì)量的同時最大限度地降低合金鋼的生產(chǎn)成本,是各大鋼鐵企業(yè)提高競爭力所要解決的重要問題。

    1 數(shù)據(jù)來源與假設(shè)

    數(shù)據(jù)來源于2019年第九屆MathorCup高校數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽D題,包括:不同爐溫下不同元素轉(zhuǎn)爐前后的含量、其他元素影響;不同物質(zhì)成本價格。

    為便于解決問題,提出假設(shè):假設(shè)空氣中的碳元素沒有在脫氧合金化工藝中參與反應(yīng);假設(shè)數(shù)據(jù)真實可靠。

    2 特定元素歷史收得率的計算與影響因素分析

    2.1 研究思路

    首先對數(shù)據(jù)進行篩選與剔除,并運用公式求得元素歷史收得率;其次運用MATLAB軟件對篩選后的數(shù)據(jù)進行無量綱化;最后,運用SPSS軟件進行降維的主成分因子分析分析出影響其收得率的主要因素。建立模型前先剔除異常值,并對數(shù)據(jù)做如下整理:

    (1)剔除轉(zhuǎn)爐終點溫度為0或空值的數(shù)據(jù):因為鋼水不可能存在0度下存在。

    (2)剔除C、Mn連鑄正樣為0或空值的數(shù)據(jù):因為鋼水脫氧合金化后元素含量為0的數(shù)據(jù)無效。

    (3)剔除C轉(zhuǎn)爐終點為0的數(shù)據(jù):因為鋼水中C元素含量應(yīng)大于0。

    (4)剔除脫氧劑硅鈣碳脫氧劑一列:此脫氧劑不參與化學(xué)反應(yīng)。

    2.2 研究方法

    2.2.1 Mn因子分析

    根據(jù)5個變量之間的相關(guān)系數(shù),可以看出,除M13與M14之間的相關(guān)系數(shù)值較大,表示這兩個變量之間存在較強的相關(guān)關(guān)系,其他變量之間的相關(guān)系數(shù)值均很小,表示具有很弱的相關(guān)關(guān)系。

    表1 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

    從表1中可以看出第一個公因子在變量M14,M13上有較大載荷,表示M14,M13具有較強的相關(guān)性,錳硅合金FeMn64Si27(合格塊),錳硅合金FeMn68Si18(合格塊)二者具有較強相關(guān)性,可以歸為一類,成為合金質(zhì)量公因子;第二個公因子在M0,M9,T上具有較強載荷,表示這三個變量具有較大相關(guān)性,稱為溫度質(zhì)量公因子。

    2.2.2 C因子分析

    表2中可以看出第一個公共因子在變量M11、M15、M7、M5、M12上有較大載荷,說明這五個變量有較強的相關(guān)性,因合金FeSi75B、碳化硅(55%)、FeAl30Si25、FeV50B、石油焦增碳劑的變化導(dǎo)致C收得率的變化,因此成為合金一類因子;第二個公共因子在變量M13、M14上有較大載荷,說明這兩個變量有較強相關(guān)性,歸為一類,可以表示為因子二,因合金FeMn64Si27、FeMn68Si18的質(zhì)量不同導(dǎo)致C收得率的不同,可以表示為合金二類因子;第三個公共因子在T、M9上有較大載荷,表示這兩個變量具有較強相關(guān)性,歸為一類,可以表示為因子三,因溫度等的不同導(dǎo)致,可以表示為溫度因子;第四個公共因子在M4、M0兩個變量上有較大載荷,表示這兩個變量有較強相關(guān)性,可以表示為因子四,因鋼水凈重等的不同而帶來C收得率的不同,可以成為鋼水質(zhì)量因子。

    表2 旋轉(zhuǎn)成份矩陣

    由公式求得C歷史收得率的平均值為0.918803277、Mn歷史收得率的平均值為0.934982461。

    由上述分析可得:影響C歷史收得率的主要影響因素為合金FeSi75B、碳化硅(55%)、FeAl30Si25、FeV50B、石油焦增碳劑的添加量;影響Mn歷史收得率的主要影響因素為錳硅合金FeMn64Si27(合格塊),錳硅合金FeMn68Si18(合格塊)二者。

    3 對C、Mn合金收得率的預(yù)測

    3.1 研究思路

    以上部分分析出了對C、Mn元素收得率的主要影響因素分析,接下來建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將歸一化后的數(shù)據(jù)提取出訓(xùn)練樣本庫與測試樣本庫,在設(shè)定合適參數(shù)的前提下,得到迭代后的擬合數(shù)據(jù),通過可決系數(shù)以及t-test檢驗進行誤差分析,通過多次預(yù)測的對比得到可決系數(shù)最高,誤差值最小的結(jié)果。

    3.2 研究方法

    3.2.1 輸入輸出層的設(shè)計

    該模型由每組數(shù)據(jù)的各項指標(biāo)作為輸入,以合金元素收得率作為輸出,對于元素Mn來說,輸入層節(jié)點數(shù)為5,輸出層為1。

    圖1 輸入層設(shè)計

    3.2.2 數(shù)據(jù)歸一化

    由于輸入數(shù)據(jù)的單位不一樣,有些數(shù)據(jù)的范圍可能特別大,導(dǎo)致的結(jié)果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢、訓(xùn)練時間長。 S形激活函數(shù)在(0,1)區(qū)間以外區(qū)域很平緩,區(qū)分度太小。需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理,在本次分析中,通過將數(shù)據(jù)歸一化后進行訓(xùn)練與測試。

    3.2.3 產(chǎn)生訓(xùn)練集、測試集

    對于Mn的合金收得率數(shù)據(jù),剔除誤差較大的值,得到532個數(shù)據(jù),通過兩次訓(xùn)練與擬合,分別選取350個與490數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練值,選取182個與42個數(shù)據(jù)作為測試集。

    3.2.4 設(shè)置參數(shù)

    將訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置為 epochs=1000,goal=1e-3,Ir=0.01.

    3.2.5 性能評價

    參數(shù)影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合中的隱含層神經(jīng)元節(jié)點個數(shù),激活函數(shù)類型的選擇,學(xué)習(xí)率,初始權(quán)值與閾值。

    3.2.6 繪制圖形

    通過輸入值與輸出值的擬合,繪制預(yù)測值與真實值的對比圖,通過可決系數(shù)與對比圖以及擬合輸出結(jié)果可以得出對本次擬合的綜合評價。

    圖2 Mn收得率預(yù)測結(jié)果對比圖(第二次擬合)

    4 結(jié)語

    首先轉(zhuǎn)爐終點溫度為鋼水脫氧合金化之前的溫度,通過對Mn、C元素的收得率分析,我們大致擬合出類似的多元線性方程,以Mn為例,顯示其系數(shù)為0.48*10^-5,從而我們認(rèn)為,在一定限度內(nèi)盡量提高轉(zhuǎn)爐終點溫度,或是通過減少爐內(nèi)散熱與減少反應(yīng)時間的方式可以提高合金收得率,這一技術(shù)可以由提高設(shè)備密封度等方式實現(xiàn),從而減少資源浪費,提高生產(chǎn)效率。其次從合金投入量來分析,以C為例,通過對其進行的因子分析,在因子的累計方差結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn),合金FeSi75B、碳化硅(55%)、FeAl30Si25、FeV50B、石油焦增碳劑對合金生成率的變化解釋達到百分之七十以上,這表示這些元素對合金的收得率影響較為顯著,在實際的生產(chǎn)加工過程中,我們可以通過提高這些合金的投入量占比來提高合金脫氧化的效率。

    最后,在我們的分析中,鋼水凈重這一變量作為第四項公因子,對合金生成率的影響并不顯著,在SPSS的多元線性擬合中,我們發(fā)現(xiàn)其系數(shù)接近于零,因此這一變量對合金收得率的影響并不顯著,但從生產(chǎn)成本的角度來考慮,可以適當(dāng)加大每次鋼水的加工量以犧牲較少的損失率來減少重復(fù)工藝次數(shù),減少生產(chǎn)成本。

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