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申请/专利权人：苏州方兴信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机理模型和XGBoost算法的LF精炼温度预报方法，包含以下步骤：采集LF精炼生产过程中的工艺质量数据；根据能量守恒定律，分析体系的能量收入和支出情况，构建LF精炼能量守恒模型；根据热力学定律，构建LF精炼热力学升温模型；数据预处理；根据LF精炼机理模型，计算出钢水的温度；划分前后段训练集与测试集；使用训练集构建XGBoost模型；对模型进行评价。本发明整个过程简单，通过收集原料数据、精炼生产工艺全流程的生产过程数据和温度测量数据，采用定性和定量相结合的方法对处于不同LF钢包精炼的钢水温度进行分析和预测，适用于LF精炼生产工艺过程中大量非线性关系数据分析，能够为生产提供实时的预警指示和操作指导。

主权项：1.一种基于机理模型和XGBoost算法的LF精炼温度预报方法，其特征在于，包含以下步骤：S1：采集LF精炼生产过程中的工艺质量数据，包括精炼电耗、合金和渣料的成分及对应量、吹氩流量及时间、吹氩压力、LF进站温度；S2：根据能量守恒定律，分析体系的能量收入和支出情况，在此基础上推导出钢液精炼过程中能量的变化满足以下公式： Q steel＝QE＋Qalloy－Qslag－QIn－Qshell－QAr－Qsurface－Qsmoke式中：Qsteel为钢液升温热；QE为送入熔池的电弧能量；Qalloy为加入合金产生的能量；Qslag为加入渣料损失的能量；QIn为炉衬的蓄热；Qshell为炉壳散失的热量；QAr为吹氩搅拌损失的热量；Qsurface为钢液和炉渣面散失的热量；Qsmoke为烟尘带走的热量；S3：根据热力学定律，分析计算钢水的温升，温升公式为： ,式中：Qsteel为钢液升温热；csteel为钢液比热容；cslag为炉渣比热容；msteel为钢液质量；mslag为钢液质量；钢水在t时刻的温度为： ；S4：对步骤S1得到的数据进行预处理，剔除数据中的重复项和空值；利用z-score方法将数据进行标准化，消除量纲和变量自身变异大小以及数值大小的影响，利用箱线图检测法，删除异常点；S5：将经步骤S4得到的包含精炼电耗、吹氩时间和合金加入量在内的参数代入步骤S2中计算出钢液升温热，再经步骤S3的公式计算出t时刻的钢液温度，并将钢液温度作为新增参数列入到步骤S4所得到的数据集中；S6：将经步骤S5优化过的数据集划分训练集与测试集；S7：将训练集数据在python环境下构建XGBoost模型，建立输入特征与输出特征之间的关系，并根据输入特征对输出特征的贡献度进行排序，最后将对目标指数重要性分数小于0.005的特征剔除；S8：使用建好的XGBoost模型对测试集进行验证，用均方误差MSE和决定系数R2作为评价标准，若MSE值和R2值均在预设范围内，判定XGBoost模型评价合格，采用合格的XGBoost模型进行LF精炼温度预测；反之不合格，则重新进行步骤S4至步骤S8的操作。

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