基于燃烧模拟和深度学习的钢包烘烤优化

卢厚杨; 张琦; 徐化岩

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基于燃烧模拟和深度学习的钢包烘烤优化

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为了解决钢包烘烤的粗放式控制问题,提升钢包烘烤的燃烧效果,减少污染物排放量,提出了一种耦合燃烧模拟和深度学习技术进行数据驱动建模的钢包烘烤优化方法,同时采用了修改后的加权灰色气体模型确保CFD燃烧模拟模型计算在富氧条件下保持可靠.计算结果用于建立长短时记忆(LSTM)深度学习预测模型,预测氮氧化物(NOx)排放量、燃烧效率和升温速率,平均相对误差分别为0.278%,0.244%和0.189%.最后对计算结果进行多目标优化,可以在一定范围内减少氮氧化物排放量,提高燃烧效率和升温速率.结果表明:氮氧化物排放量、燃烧效率和升温速率的优化量分别为242.1 mg/m^(3),7.718%和3.631 K/h,达到了优化目的.

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来源
《材料与冶金学报》 |2023年第3期|211-217|共7页
作者
卢厚杨; 张琦; 徐化岩;
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作者单位

东北大学国家环境保护生态工业重点实验室;

北京易得云科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类炼钢机械;
关键词
钢包烘烤; 燃烧模拟; 深度学习预测; 多目标优化;

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