Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали
The article is devoted to the presentation of the results of applying the methods of mathematical statistics to establish the possibility of calculating the carbon content in a metal melt after oxygen conversion of cast iron in converters with a capacity of 300 tons with combined blowing. The creati...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , |
| 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/93 |
| 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_ | 1859471936084508672 |
|---|---|
| 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 | 2023-06-11T05:57:42Z |
| description | The article is devoted to the presentation of the results of applying the methods of mathematical statistics to establish the possibility of calculating the carbon content in a metal melt after oxygen conversion of cast iron in converters with a capacity of 300 tons with combined blowing. The creation of converter smelting control systems depends on the search for adequate models that take into account the patterns of steelmaking processes. For the full computerization of converter smelting, it is necessary that the found models predict the output with a minimum error.
In order to assess the influence of technological parameters and the chemical composition of the metal melt on the decarburization of the melt, methods of mathematical statistics were used to process the input data. To achieve this goal, we used the StatSoftStatistica 10 application software package, namely, modules for descriptive statistics, correlation and nonlinear regression analysis. The use of elements of artificial intelligence in solving the problem allowed obtaining an algorithm that provides a gradual transition from a linear model to non-linear model. The preference of the latter is proved. As a result, it was possible to propose for practical use a regression equation of the power series, reduced to a linear form and allowing calculating the carbon content in the melt after completion of the oxygen conversion. The adequacy of the equation and the significance of the regression coefficients are confirmed, including the analysis of residues. The latter behave rather randomly, and there is no regularity in the alternation of their signs. In this case, the absolute error in determining the carbon content in the melt does not exceed 5 % level. For the practical use of the obtained equation, measurements of the oxidation of the melt in the converter with an available lance probe are sufficient. |
| first_indexed | 2026-03-12T15:50:27Z |
| format | Article |
| id | oai:oai.metalsandcasting.com:article-93 |
| institution | Metal and Casting of Ukraine |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-03-12T15:50:27Z |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Physico-technological Institute of Metals and Alloys |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:oai.metalsandcasting.com:article-932023-06-11T05:57:42Z Using artificial intelligence elements in research of physical and chemical processes of production of converter steel Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали Бондарь, В. И. Мельник, С. Г. metal melt converter smelting regression analysis model adequacy significance relative error металлический расплав конвертерная плавка регрессионный анализ модель адекватность значимость относительная погрешность The article is devoted to the presentation of the results of applying the methods of mathematical statistics to establish the possibility of calculating the carbon content in a metal melt after oxygen conversion of cast iron in converters with a capacity of 300 tons with combined blowing. The creation of converter smelting control systems depends on the search for adequate models that take into account the patterns of steelmaking processes. For the full computerization of converter smelting, it is necessary that the found models predict the output with a minimum error. In order to assess the influence of technological parameters and the chemical composition of the metal melt on the decarburization of the melt, methods of mathematical statistics were used to process the input data. To achieve this goal, we used the StatSoftStatistica 10 application software package, namely, modules for descriptive statistics, correlation and nonlinear regression analysis. The use of elements of artificial intelligence in solving the problem allowed obtaining an algorithm that provides a gradual transition from a linear model to non-linear model. The preference of the latter is proved. As a result, it was possible to propose for practical use a regression equation of the power series, reduced to a linear form and allowing calculating the carbon content in the melt after completion of the oxygen conversion. The adequacy of the equation and the significance of the regression coefficients are confirmed, including the analysis of residues. The latter behave rather randomly, and there is no regularity in the alternation of their signs. In this case, the absolute error in determining the carbon content in the melt does not exceed 5 % level. For the practical use of the obtained equation, measurements of the oxidation of the melt in the converter with an available lance probe are sufficient. Статья посвящена изложению результатов применения методов математической статистики для установления возможности расчета содержания углерода в металлическом расплаве после кислородного конвертирования чугуна в конвертерах емкостью 300 т с комбинированной продувкой. Создание систем управления конвертерной плавкой зависит от поиска адекватных моделей, учитывающих закономерности технологических процессов выплавки стали. Для полной компьютеризации конвертерной плавки необходимо, чтобы найденные модели прогнозировали выходные данные с минимальной погрешностью. С целью оценки влияния технологических параметров и химического состава металлического расплава на процесс обезуглероживания расплава, при обработке входных данных использовали методы математической статистики. Для достижения поставленной цели использовался пакет прикладных программ StatSoftStatistica 10, а именно, модули описательной статистики, корреляционного и нелинейного регрессионного анализа. Применение элементов искусственного интеллекта при решении поставленной задачи позволило получить алгоритм, обеспечивающий постепенный переход от модели линейного вида к моделям нелинейного вида. Предпочтение последних доказано. В итоге удалось предложить для практического использования регрессионное уравнение степенного ряда, приведенное к линейному виду и позволяющее рассчитывать содержание углерода в расплаве после завершения кислородного конвертирования. Адекватность уравнения и значимость коэффициентов регрессии подтверждается, в том числе и анализом остатков. Последние ведут себя достаточно хаотично, а в чередовании их знаков закономерность отсутствует. При этом абсолютная погрешность определения содержания углерода в расплаве не превышает 5 %-го уровня. Для практического использования полученного уравнения достаточны замеры окисленности расплава в конвертере имеющейся фурмой-зондом. Physico-technological Institute of Metals and Alloys 2023-06-11 Article Article Рецензована Стаття application/pdf https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/93 Metal and Casting of Ukraine; Vol. 28 No. 1 (2020): Метал та лиття України Метал та лиття України ; Том 28 № 1 (2020): Метал та лиття України 2706-5529 2077-1304 uk https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/93/93 Авторське право (c) 2023 Метал та лиття України |
| spellingShingle | металлический расплав конвертерная плавка регрессионный анализ модель адекватность значимость относительная погрешность Бондарь, В. И. Мельник, С. Г. Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title | Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title_alt | Using artificial intelligence elements in research of physical and chemical processes of production of converter steel |
| title_full | Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title_fullStr | Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title_full_unstemmed | Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title_short | Использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| title_sort | использование элементов искусственного интеллекта при исследовании физико-химических процессов производства конвертерной стали |
| topic | металлический расплав конвертерная плавка регрессионный анализ модель адекватность значимость относительная погрешность |
| topic_facet | metal melt converter smelting regression analysis model adequacy significance relative error металлический расплав конвертерная плавка регрессионный анализ модель адекватность значимость относительная погрешность |
| url | https://www.metalsandcasting.com/index.php/mcu/article/view/93 |
| work_keys_str_mv | AT bondarʹvi usingartificialintelligenceelementsinresearchofphysicalandchemicalprocessesofproductionofconvertersteel AT melʹniksg usingartificialintelligenceelementsinresearchofphysicalandchemicalprocessesofproductionofconvertersteel AT bondarʹvi ispolʹzovanieélementoviskusstvennogointellektapriissledovaniifizikohimičeskihprocessovproizvodstvakonverternojstali AT melʹniksg ispolʹzovanieélementoviskusstvennogointellektapriissledovaniifizikohimičeskihprocessovproizvodstvakonverternojstali |