连铸黏结漏钢发生机理及预报模型

作     者：王荣荣 王敏 王仲亮 邢立东 艾新港 包燕平 WANG Rongrong;WANG Min;WANG Zhongliang;XING Lidong;AI Xingang;BAO Yanping

作者机构：北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 河钢材料技术研究院河北石家庄052165 北京科技大学钢铁冶金新技术国家重点实验室北京100083 北京科技大学金属冶炼重大事故防控技术支撑基地北京100083 辽宁科技大学材料与冶金学院辽宁鞍山114051 

出 版 物：《中国冶金》 (China Metallurgy)

年 卷 期：2023年第33卷第11期

页      面：138-150页

学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 

基　　金：中央引导地方科技发展资金项目(2023JH6/100100046 YDZJSX2022C028) 

主　　题：连铸 黏结漏钢 漏钢预报 神经网络 漏钢机理 

摘      要：连铸是炼钢过程非常重要的工序之一。连铸过程多发漏钢事故,其影响因素多且机理复杂,其中以黏结漏钢最为常见,约占总漏钢事故的70%。连铸漏钢事故造成钢液泄漏,容易发生灼烫、火灾甚至爆炸等安全事故,造成人员伤亡和巨大的财产损失。为解决上述问题,剖析了黏结裂口的扩展方式和黏结漏钢的形成机理;基于热电偶测温法预报黏结漏钢的原理,利用神经网络建立黏结漏钢预报模型,并运用遗传算法完成神经网络的优化,预报模型测试样本的正确报出率达到100%,预报率为97.56%;对空间网络模型进行了验证,A型空间网络模型的输出符合期望,可以实现黏结在空间裂口扩展的预报。模型具有很好的应用价值,可为连铸安全生产提供支撑。