Application of artificial neural network for determination of the additives amount in the automated process control system of steelmaking in basic oxygen furnace

Abstract

This paper describes an algorithm of determining the amount of deoxidizing and alloying materials that are loaded into the basic oxygen furnace (BOF) and steel ladle on the base of information about burdening of melting and chemical composition of the steel using artificial neural network (ANN). The analysis of resent researches and publications regarding mathematical modeling of BOF melting and application of ANN as such models was made. This analysis show that selected topic has novelty and relevance. The schematic of interaction of different kinds of mathematical models in the system of automated control of BOF melting is offered. The research of applicability of artificial neural networks for determination of quantity of deoxidizing and alloying components is performed. The place of the obtained artificial neural network in the overall system of automated control of basic oxygen melting is described. The description of the multistep selection process of the ANN architecture is given. The correlation coefficients and mean square deviations for all parameters are found. The results of performed analysis are considered satisfactory. The recommendations for replacement of alloying and deoxidizing components in the absence of any of them in stock are given

Authors and Affiliations

S. P. Sokol, O. I. Simkin

Keywords

Related Articles

Особенности металлургических процессов при плазменно-дуговом напылении покрытий, полученных из порошковой проволоки со стальной оболочкой и наполнителями В4С и B4C+ZrO2

Проанализированы металлургические процессы взаимодействия, происходя-щие при плазменно-дуговом напылении между стальной оболочкой и карбидными наполнителями порошковых проволок B4C и B4C с добавкой наноразмерного порошка...

Повышение эффективности технологии врезного шлифования по жесткой схеме

Обоснованы оптимальные условия шлифования, которые основаны на применении абразивного круга, работающего в режиме самозатачивания и фактически исключающего трение связки круга с обрабатываемым материалом. Показана также...

Микротехнологии в подготовке металлургического сырья

Рассмотрена ситуация, сложившаяся в черной металлургии в сфере подготовки сырья, и выявлена ее взаимосвязь с интенсификацией производства, на основании чего сделан вывод о закономерности перехода от традиционных технолог...

К вопросу о стратегии развития современной энергетики

В статье приведен анализ состояния современной энергетики. Дана оценка существующей зависимости современной цивилизации от углеводородсодержащих ископаемых. Автором приведена бесперспективность углеводородсодержащих исто...

Вплив забруднення поверхонь нагрівання на інтенсивність теплопередачі в утилізаційних котлах при спалюванні водопаливних емульсій

Наведені результати експериментально-розрахункових досліджень коефіціє-нтів забруднення, теплопередачі та теплової ефективності при спалюванні водопаливних емульсій для сухих і конденсаційних поверхонь нагрівання утилі-з...

Download PDF file
  • EP ID EP201684
  • DOI -
  • Views 53
  • Downloads 0

How To Cite

S. P. Sokol, O. I. Simkin (2014). Application of artificial neural network for determination of the additives amount in the automated process control system of steelmaking in basic oxygen furnace. Вісник Приазовського державного технічного університету. Серія: Технічні науки, 29(), 188-198. https://europub.co.uk/articles/-A-201684