Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики

The presented material presents the results of using non-parametric statistics methods for predicting the carbon content in a steel-casting ladle made of two simultaneously working 350-t converters with a carbon semi-product. The situation is analyzed when the variables – the temperature of the melt...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2023
Автори: Бондарь, В. И., Мельник, С. Г.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Physico-technological Institute of Metals and Alloys 2023
Теми:
Онлайн доступ:https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/103
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Metal and Casting of Ukraine

Репозитарії

Metal and Casting of Ukraine
_version_ 1859471940157177856
author Бондарь, В. И.
Мельник, С. Г.
author_facet Бондарь, В. И.
Мельник, С. Г.
author_sort Бондарь, В. И.
baseUrl_str
collection OJS
datestamp_date 2023-06-12T07:37:21Z
description The presented material presents the results of using non-parametric statistics methods for predicting the carbon content in a steel-casting ladle made of two simultaneously working 350-t converters with a carbon semi-product. The situation is analyzed when the variables – the temperature of the melt, data on its chemical composition, as well as the degree of its oxidation, are connected by stochastic dependence. The features of power-law models for the determination of carbon during the conversion of a metal bath are analyzed. The results are obtained using non-linear regression analysis methods in the Fixed non linear mode in the form of non-linear regression equations. The adequacy of the best regression equations is confirmed. They account for at least 80 % of the variation of the independent variable. Regression coefficients are significant at a significance level of not more than 0.05. The standard error in estimating the dependent variable – the carbon content in the metal melt, when using the obtained regression equations is no more than 5 % of the average value of the dependent variable. Residues from the regression are without noticeable systematic autocorrelation, are normally distributed and independent of each other. The possibility of using the presented model for predicting the carbon content in a carbon intermediate was established, provided that two 350-t converters working simultaneously, with tuyere-probes, were needed without the need for laboratory chemical analysis of melts. This should contribute to the production of steel of a particular grade with a given chemical composition and temperature. Based on the results obtained, recommendations were developed and proposed for their practical use in the production of converter steel.
first_indexed 2026-03-12T15:50:31Z
format Article
id oai:oai.metalsandcasting.com:article-103
institution Metal and Casting of Ukraine
keywords_txt_mv keywords
language Ukrainian
last_indexed 2026-03-12T15:50:31Z
publishDate 2023
publisher Physico-technological Institute of Metals and Alloys
record_format ojs
spelling oai:oai.metalsandcasting.com:article-1032023-06-12T07:37:21Z Forecasting of carbon content in semi-product on the issue from big load 350-t converters using non-parametric statistics Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики Бондарь, В. И. Мельник, С. Г. converter smelting carbon intermediate melt composition temperature non-parametric statistics regresion model adequacy error residuals конвертерная плавка углеродистый полупродукт расплав состав температура непараметрическая статистика регрессия адекватность модели ошибка остатки The presented material presents the results of using non-parametric statistics methods for predicting the carbon content in a steel-casting ladle made of two simultaneously working 350-t converters with a carbon semi-product. The situation is analyzed when the variables – the temperature of the melt, data on its chemical composition, as well as the degree of its oxidation, are connected by stochastic dependence. The features of power-law models for the determination of carbon during the conversion of a metal bath are analyzed. The results are obtained using non-linear regression analysis methods in the Fixed non linear mode in the form of non-linear regression equations. The adequacy of the best regression equations is confirmed. They account for at least 80 % of the variation of the independent variable. Regression coefficients are significant at a significance level of not more than 0.05. The standard error in estimating the dependent variable – the carbon content in the metal melt, when using the obtained regression equations is no more than 5 % of the average value of the dependent variable. Residues from the regression are without noticeable systematic autocorrelation, are normally distributed and independent of each other. The possibility of using the presented model for predicting the carbon content in a carbon intermediate was established, provided that two 350-t converters working simultaneously, with tuyere-probes, were needed without the need for laboratory chemical analysis of melts. This should contribute to the production of steel of a particular grade with a given chemical composition and temperature. Based on the results obtained, recommendations were developed and proposed for their practical use in the production of converter steel. В представленном материале приводятся результаты использования методов непараметрической статистики для прогнозирования содержания углерода в углеродистом полупродукте, выпускаемом в сталеразливочный ковш из двух одновременно работающих 350-т конвертеров. Анализируется ситуация, когда переменные – температура расплава, данные его химического состава, а также степень его окисленности, связаны стохастической зависимостью. Проанализированы особенности степенных моделей определения углерода при конвертировании металлической ванны. Приведенные результаты получены с использованием методов нелинейного регрессионного анализа в режиме Fixed non linear в виде нелинейных уравнений регрессии. Адекватность наилучших регрессионных уравнений подтверждается. Они объясняют не менее 80 % вариации независимой переменной. Коэффициенты регрессии значимы на уровне значимости не более 0,05. Стандартная ошибка оценки зависимой переменной – содержания углерода в металлическом расплаве, при использовании полученных регрессионных уравнений, составляет не более 5 %-ного среднего значения зависимой переменной. Остатки от регрессии – без заметной систематической автокорреляции, нормально распределены и независимы друг от друга. Установлена возможность использования представленной модели для прогноза содержания углерода в углеродистом полупродукте при условии оборудования двух работающих одновременно 350-т конвертеров фурмамизондами, без необходимости проведения лабораторного химического анализа расплавов. Это должно способствовать получению стали конкретной марки с заданным химическим составом и температурой. На основании полученных результатов разработаны и предложены рекомендации по практическому их использованию при производстве конвертерной стали. Physico-technological Institute of Metals and Alloys 2023-06-12 Article Article Рецензована Стаття application/pdf https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/103 Metal and Casting of Ukraine; Vol. 28 No. 2 (2020): Метал та лиття України Метал та лиття України ; Том 28 № 2 (2020): Метал та лиття України 2706-5529 2077-1304 uk https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/103/103 Авторське право (c) 2023 Метал та лиття України
spellingShingle конвертерная плавка
углеродистый полупродукт
расплав
состав
температура
непараметрическая статистика
регрессия
адекватность модели
ошибка
остатки
Бондарь, В. И.
Мельник, С. Г.
Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title_alt Forecasting of carbon content in semi-product on the issue from big load 350-t converters using non-parametric statistics
title_full Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title_fullStr Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title_full_unstemmed Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title_short Прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
title_sort прогнозирование содержания углерода в полупродукте на выпуске из большегрузных 350-т конвертеров с применением непараметрической статистики
topic конвертерная плавка
углеродистый полупродукт
расплав
состав
температура
непараметрическая статистика
регрессия
адекватность модели
ошибка
остатки
topic_facet converter smelting
carbon intermediate
melt
composition
temperature
non-parametric statistics
regresion
model adequacy
error
residuals
конвертерная плавка
углеродистый полупродукт
расплав
состав
температура
непараметрическая статистика
регрессия
адекватность модели
ошибка
остатки
url https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/103
work_keys_str_mv AT bondarʹvi forecastingofcarboncontentinsemiproductontheissuefrombigload350tconvertersusingnonparametricstatistics
AT melʹniksg forecastingofcarboncontentinsemiproductontheissuefrombigload350tconvertersusingnonparametricstatistics
AT bondarʹvi prognozirovaniesoderžaniâuglerodavpoluproduktenavypuskeizbolʹšegruznyh350tkonverterovsprimeneniemneparametričeskojstatistiki
AT melʹniksg prognozirovaniesoderžaniâuglerodavpoluproduktenavypuskeizbolʹšegruznyh350tkonverterovsprimeneniemneparametričeskojstatistiki