2010年偏最小二乘法高炉铁水硅含量预测模型及其应用

在2010年的《内蒙古大学学报(自然科学版)》第四十一卷第四期中，作者石琳、李志玲和崔桂梅探讨了一种基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型。高炉炼铁过程中，铁水硅含量[Si]被用来衡量铁水质量和表示高炉的热状态，因为铁水硅含量可以间接反映炉温。在高炉运行稳定的情况下，他们发现风量和喷煤是影响硅含量的主要因素，这与冶金专家的传统经验相吻合。 他们利用包钢6号高炉的数据构建了铁水硅含量的预测模型，采用偏最小二乘回归法，这是一种在多元统计分析中有效的工具，特别适合处理变量间可能存在多重相关性的数据。这种方法结合了多元线性回归、典型相关分析和主成分分析的优点，提供了一个清晰的建模框架，同时简化了计算步骤，提高了预测准确性。在他们的研究中，该模型的预测准确度达到了87.61%，显示出其在在线监测高炉硅含量方面的实用价值。 炉温控制在高炉炼铁中至关重要，但直接测量困难。通过铁水硅含量来估计炉温是因为硅元素还原速度对温度敏感度较高。影响炉温的因素众多，包括入炉原料的性质、风量、风温、富氧量等，这些参数间相互作用复杂。偏最小二乘回归方法的引入，使得在考虑这些复杂关系的同时，能有效地进行硅含量的预测和炉温的控制。 这项研究不仅验证了专家经验，还通过科学的统计方法提升了炉温预测的精度，对于实际生产中的炉况监控和优化具有重要的实践意义。在未来，随着科技的发展，这种模型可能会进一步优化，为高炉炼铁的高效和精准管理提供更有力的支持。