漏钢预报新技术研发及应用

板坯漏钢预报系统原理及应用(鞍钢新轧一炼钢厂)常宏伟仉勇摘要通过阐述粘结漏钢的形成机理，对漏钢预报系统原理、参数进行了分析,并提出进一步改善的方法。

关键词粘结漏钢机理漏钢预报系统热电偶传播速度Abstract by expounding the formative mechanism of the stick type breakout, analyze the principle and the parameter of breakout prediction system also improve the technique of this system..Key words the stick type breakout mechanism breakout prediction system thermocouple spread speed .2002年，鞍钢新轧钢一炼钢厂引进一套板坯漏钢预报系统。

该系统基于粘结漏钢形成机理,采用数值逻辑方式对可能发生的粘结漏钢进行预报．一、漏钢预报系统的原理A．粘结漏钢机理当接近弯月面处的某一部分坯壳粘结在铜板上造成的漏钢一般称为粘结漏钢。

主要由于保护渣性能不良造成的保护渣流入不均，以及较差的液位控制系统造成的液位波动。

1.粘结漏钢的发生当某时刻弯月面附近某一部分坯壳粘结在铜板，在粘结坯壳和移动坯壳边缘的薄弱处产生撕裂。

坯壳破裂线沿着最大撕裂力的方向发展。

2.然后液态金属进入粘结坯壳和移动坯壳之间，形成新生坯壳，在此时形成重叠线。

3.由于结晶器振动，新生坯壳再一次被撕裂，随后又产生新生坯壳。

4.随着结晶器的每一次振动，2，3重复发生，随着坯壳的撕裂位置向下移动，破裂线逐渐扩展。

5.当裂纹到达结晶器下口，漏钢发生。

B．热电偶布置：在距弯月面以下160mm处布置一排热电偶，内弧、外弧各13个，两窄边各两个，每个热电偶间距为145mm。

C．粘结型漏钢的规律及特性当粘结型漏钢按上述方式进行，铜板内的温度变化能被设置在铜板内的热电偶检测到。

连铸漏钢预报技术摘要介绍了连铸漏钢预报几种方式的工作原理,并对国内外漏钢预报应用举例,应用表明:漏钢预报可以大幅度地减少连铸漏钢事故。

关键词连铸漏钢预报热传递摩擦监测热电偶1前言漏钢事故大致可分为:开浇漏钢、悬挂漏钢、裂纹漏钢、夹渣漏钢、切断漏钢、粘结漏钢。

粘结漏钢在各种漏钢事故中占比例约50%以上。

漏钢除了对操作者可能造成伤害之外,它还可能严重地损坏设备,影响生产的正常进行,造成停产。

据资料统计,如果考虑了漏钢所造成的所有危害因素的话,板坯连铸的一次“典型”的拉漏事故可带来200,000美元的经济损失。

为了减少漏钢损失,如果在漏钢事故发生之前能够探测到漏钢发生的可能性,在拉漏之前操作者采取适当的措施,那么,漏钢事故就可以避免了。

为了达到此目的,早在70年代后期,世界上就开发了连铸漏钢预报技术。

进入90年代后,连铸的漏钢预报的研究与开发已成为了连铸工作者的工作重点,许多连铸工作者在此方面进行了大量的工作,同时取得了可喜的成绩。

连铸的漏钢预报也成为未来连铸技术的重要组成部分。

2连铸过程的漏钢预报以上提到的开浇漏钢、悬挂漏钢、切断漏钢等,只要按设计条件细心操作,均可杜绝。

而粘结性漏钢的起因较为复杂,往往反映在热传递上,所以目前发展的若干种漏钢预报技术中的检测系统多侧重于这个方面。

以下探讨几种检测方式及其工作原理2.1依据结晶器热传递值的变化进行漏钢预报2.1.1影响结晶器热传递的因素结晶器的热传递直接影响着铸坯的表面质量,热传递不均匀则导致铸坯坯壳厚薄不均匀,极易产生拉漏。

运用结晶器的热传递变化进行漏钢预报,首先必须了解结晶器的热传递情况。

铸坯与结晶器器壁间的热传递直接受浇注参数变化的影响。

铸坯与结晶器器壁间的气隙、结晶器保护渣的温度特性、钢的化学成分、浇注速度、结晶器振动频率、振幅大小、钢水过热度、结晶器倒锥度及浸入式水口堵塞等都会影响铸坯与结晶器器壁间的热传递速度。

特别是保护渣的结晶温度和浇注速度对热传递的影响呈线性关系2.1.2依据结晶器的热传递变化进行漏钢预报检测结晶器热传递最为简单及直接的方法是测量结晶器冷却水的进水温度和出水温度间的温度差,但这种方法常常产生误导。

《基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统研究》篇一一、引言随着钢铁工业的快速发展，薄板坯连铸技术因其高效率、高产量和高质量等优点，已经成为现代钢铁生产中不可或缺的关键技术。

然而，连铸过程中的漏钢问题一直是影响生产效率和产品质量的重要因素。

为了有效解决这一问题，本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的薄板坯连铸漏钢预报系统。

该系统通过对连铸过程中的数据进行实时监测和分析，实现了对漏钢的准确预报，为生产过程中的问题预防和及时处理提供了重要依据。

二、支持向量机（SVM）原理及在漏钢预报中的应用SVM是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本思想是通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的数据分隔开来。

在薄板坯连铸漏钢预报系统中，SVM通过对历史数据进行学习，建立漏钢与非漏钢的分类模型。

通过对实时监测的连铸数据进行特征提取和分类，实现对漏钢的预测。

在应用中，首先需要收集大量的连铸数据，包括设备状态、工艺参数、温度、压力等。

然后，通过特征提取算法，从这些数据中提取出与漏钢相关的关键特征。

接着，利用SVM算法对提取的特征进行训练，建立分类模型。

最后，将实时监测的数据输入到模型中，进行漏钢的预测。

三、薄板坯连铸漏钢预报系统的设计与实现1. 系统架构设计：本系统采用分布式架构设计，包括数据采集层、数据处理层、模型训练层和预测输出层。

数据采集层负责实时采集连铸过程中的数据；数据处理层对采集的数据进行清洗、整理和特征提取；模型训练层利用SVM算法进行模型训练；预测输出层将预测结果以图形化方式展示给用户。

2. 数据预处理：为了确保模型的准确性和可靠性，需要对采集的数据进行预处理。

包括去除噪声、填补缺失值、归一化处理等。

3. 特征提取：通过分析连铸过程中的各种因素，提取出与漏钢相关的关键特征。

这些特征包括设备状态、工艺参数、温度、压力等。

4. 模型训练与优化：利用SVM算法对提取的特征进行训练，建立分类模型。

通过交叉验证等方法对模型进行优化，提高预测准确率。

《基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统研究》篇一一、引言在钢铁工业中，连铸工艺作为重要的一环，直接关系到钢产品的质量和生产效率。

其中，薄板坯连铸技术因其高效率、低能耗等优点被广泛应用。

然而，连铸过程中出现的漏钢问题，不仅影响产品质量，还可能造成严重的生产事故。

因此，漏钢预报系统的开发与研究成为该领域的一个热点问题。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，支持向量机（SVM）等机器学习算法被广泛应用于工业生产的各个领域。

本文基于SVM算法，对薄板坯连铸漏钢预报系统进行了深入研究。

二、SVM算法简介支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它通过寻找最优的分类边界来解决分类问题。

SVM算法具有较好的泛化能力和处理高维数据的能力，因此被广泛应用于各个领域。

在薄板坯连铸漏钢预报系统中，SVM算法可以根据历史生产数据和漏钢相关因素，建立数学模型，实现漏钢的准确预报。

三、系统设计与实现（一）数据采集与预处理系统的第一步是进行数据采集和预处理。

从薄板坯连铸生产线收集各种与漏钢相关的数据，包括浇注温度、冷却水流量、结晶器振动参数等。

然后对数据进行清洗和预处理，去除无效数据和噪声数据，保证数据的准确性和可靠性。

（二）特征提取与降维在数据预处理的基础上，进行特征提取和降维。

根据连铸过程中的物理和化学变化规律，提取出与漏钢相关的关键特征。

同时，利用降维技术降低数据的维度，提高模型的训练速度和预测精度。

（三）SVM模型建立与训练将提取出的特征作为输入，漏钢与否作为输出，建立SVM 模型。

利用历史生产数据进行模型训练，调整模型参数，使模型能够准确预测漏钢情况。

（四）系统实现与优化将训练好的SVM模型应用于预报系统，实现实时监测和预报。

同时，对系统进行优化和调试，提高系统的稳定性和准确性。

四、实验结果与分析（一）实验数据与实验环境为验证基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统的效果，我们采用了某钢铁企业的实际生产数据。

《基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统研究》篇一一、引言在钢铁工业中，连铸工艺作为核心环节，对钢铁生产的效率、质量以及成本控制至关重要。

然而，在生产过程中出现的漏钢问题，不仅会严重影响生产效率，还会对设备和人员安全构成威胁。

因此，开发一套高效、准确的漏钢预报系统成为当前研究的热点。

本文旨在研究基于支持向量机（SVM）的薄板坯连铸漏钢预报系统，以期提高预报精度和系统稳定性。

二、SVM理论基础支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过寻找一个最优的决策超平面将不同类别的样本进行有效分割。

在模式识别、分类、回归等问题中具有广泛应用。

在连铸漏钢预报系统中，SVM可以根据历史生产数据中的特征参数，建立数学模型，对未来可能出现的漏钢情况进行预测。

三、薄板坯连铸工艺及漏钢原因分析薄板坯连铸工艺是现代钢铁生产中的重要技术之一，其生产过程中涉及多种物理和化学变化。

漏钢问题主要由设备故障、操作不当、工艺参数设置不合理等多种因素引起。

通过对这些因素进行深入分析，我们可以提取出影响漏钢的关键特征参数，为建立SVM模型提供依据。

四、基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统设计（一）系统架构设计本系统采用模块化设计，主要包括数据采集模块、数据处理模块、SVM模型训练模块和预报输出模块。

其中，数据采集模块负责实时收集生产过程中的关键特征参数；数据处理模块对采集的数据进行清洗和预处理；SVM模型训练模块则根据历史数据训练出预测模型；预报输出模块则根据当前生产状态和预测模型，实时输出漏钢预报结果。

（二）特征参数选择与提取在薄板坯连铸过程中，我们选取了包括温度、压力、速度等在内的多个关键特征参数。

这些参数与漏钢问题密切相关，通过数据采集模块实时收集这些参数的数据，经过数据处理模块的清洗和预处理后，提取出对漏钢预测有用的信息。

（三）SVM模型训练与优化本系统采用SVM作为核心算法，通过历史数据对模型进行训练。

在模型训练过程中，我们采用了交叉验证等方法，对模型参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

《基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统研究》篇一一、引言在钢铁工业中，连铸工艺是一个至关重要的环节，直接影响到钢的产量和品质。

而薄板坯连铸作为一种新型连铸技术，在高速连铸中得到了广泛应用。

然而，在连铸过程中出现的漏钢现象一直是制约该技术发展的一大难题。

因此，针对这一难题的预报与控制系统研发成为该领域研究的热点。

本文将重点研究基于支持向量机（SVM）的薄板坯连铸漏钢预报系统，以期为提高连铸效率和产品质量提供技术支持。

二、SVM算法概述支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，广泛应用于分类和回归分析等领域。

在连铸漏钢预报系统中，SVM能够通过对历史数据的训练和学习，找到一种最佳的决策边界，以实现准确的漏钢预报。

SVM算法的核心思想是寻找一个能够将数据划分为不同类别的最优超平面，以最小化分类误差。

三、薄板坯连铸工艺及漏钢现象分析薄板坯连铸是一种新型的连铸技术，其特点是铸坯厚度薄、拉速快。

然而，由于各种因素的影响，如设备故障、操作不当等，容易出现漏钢现象。

漏钢不仅会导致生产中断、设备损坏，还会对生产环境造成严重污染。

因此，对薄板坯连铸过程中的漏钢现象进行准确预报和及时控制具有重要意义。

四、基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统设计针对薄板坯连铸过程中的漏钢现象，本文设计了一种基于SVM的漏钢预报系统。

该系统主要包括数据采集、数据预处理、SVM模型训练和漏钢预报四个部分。

1. 数据采集：通过安装在连铸设备上的传感器，实时采集连铸过程中的关键参数，如拉速、结晶器液位、结晶器振动参数等。

2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、归一化等处理，以消除数据噪声和异常值的影响。

3. SVM模型训练：利用预处理后的数据，通过SVM算法进行模型训练，找到最佳的决策边界。

4. 漏钢预报：根据实时采集的数据和训练好的SVM模型进行漏钢预报，当预报到可能出现漏钢时，及时发出报警信号并采取相应的控制措施。

五、实验与结果分析为了验证基于SVM的薄板坯连铸漏钢预报系统的有效性，我们进行了大量的实验。

漏钢预报新技术研发及应用蔡 娥,许 军,白居冰,吴 鹏(中冶连铸北京冶金技术研究院,北京100081)摘 要:介绍了目前国内外现有的几种漏钢预报识别方法,分析其原理及应用情况,提出了中冶连铸的漏钢预报模型及该新技术在数学方法、计算机技术、自动化控制应用方面的特点,并介绍了近期该新技术较好的应用效果。

关键词:漏钢预报;方法;应用效果中图分类号:T F777 文献标识码:A 文章编号:1001-1447(2009)04-0029-04Development and application of a new molten steel breakout prediction systemCAI E ,XU Jun ,BAI Ju -bing ,WU Peng (R&D Department of CCTEC ,Beijing 100086,China)Abstract:This paper introduces the methods fo r identifying the breakout of mo lten steel and analyzes their principle and applicatio n.A new m odel for predicting the br eakout of mo lten steel developed by CCT EC is descr ibed w ith its m athem atical metho d,com puta -tion algorithm and automation co ntro l techno logy.T he application o f the new molten steel breakout prediction system has show ed g ood results.Key w ords:prediction of mo lten steel breako ut;algorithm;applied result 作者简介:蔡 娥(1979-),硕士,工程师,从事连铸工艺控制模型研究及开发。