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首页> 外文会议>International Federation of Automatic Control(IFAC) Workshop on New Technologies for Automation of Metallurgical Industry; 20031011-20031013; Shanghai; CN >MODEL OPTIMIZATION OF HOT METAL DESULFURATION PROCESSES
【24h】

MODEL OPTIMIZATION OF HOT METAL DESULFURATION PROCESSES

机译：铁水脱硫过程的模型优化

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A real-life optimization of dynamic processes, such as Cao-Mg-base reagent co-injecting for hot metal desulfuration processes, is a matter of multiple objectives and constraints. This paper is concerned with on-line and off-line hot metal desulfuration process model optimization under uncertainty. In such cases a result value taken from a single on-line process model optimization may mismatch a target value, but it can be used as experience data to match some subsequent expected target values. Therefore, in order to obtain the expected target value, a set-value or a pre-specified input of desulfuration processes is updated off-line either within a pot or from pot-to-pot desulfuration processes. The resulting optimizing model of hot metal desulfuration processes is applied to desulfuration productions. 500 real-life data of desulfuration productions indicate the efficiency of the proposed model optimization for desulfuration processes.
机译：动态过程（例如用于铁水脱硫过程的Ca-Mg基试剂共注入）的动态优化是一个多目标和多方面的问题。本文涉及不确定性条件下在线和离线铁水脱硫工艺模型的优化。在这种情况下，从单个在线过程模型优化中获得的结果值可能与目标值不匹配，但可以将其用作经验数据以匹配一些后续的预期目标值。因此，为了获得期望的目标值，在锅内或从锅到锅脱硫过程离线更新脱硫过程的设定值或预定输入。铁水脱硫工艺的优化模型被应用于脱硫产品。 500个脱硫生产的真实数据表明了所提出的模型优化脱硫工艺的效率。

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