铁水含硅量预报中的模糊控制方法

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石钢高炉铁水含硅量神经网络预报模型

Ｇｏｊｎｕｕａｇｏｉ
（ｅｅＥｏｏｇ＆ＣｍｒｅＵｉｒｉ，Ｈｂｉｃｎｍｏｍｅｎｖｓｙｃｅｔ）
ＡｂｓｒｃＡｃｏｄｎｏｍｏｅｏｒｌｔｅｒｔａｔｃｒｉｇｔｄｍｃｎｔｏｈｏｙ，ｂａｔｕｎａｅｗａｅａｄｄａｕｔｐｅｉｕｉｌｕ — ｌｓｒｃｓｒｇｒｅｓａｍｌｉｌｎｐｔｓｎｇｅｏｔｆｐｔｓｓｅ．Ｃｏｕｙｔｍｍｂｉｄｗｉｈｔｅｐｏｕｔｎｅｐｒｅｃｎｅｔｈｒｄｃｉｘｅｉｎｅ，ｔＰｅｒｌｎｔｒｓｗｅｅｕｅｏｐｅｉｔｔｅｏｈｅＢｎｕａｅｗｏｋｒｓｄｔｒｄｃｈｃｎｅｔｏｉｉｌｓ－ｕｎｃｏｒｎＴｈａｉｉｙｏｏｖｒｅｃｓｉｒｖｄｗｉｈｉｔｏｕｉｇｄｎｍ－ｏｔｎｆＳｎｂａｔｆｒａｅｈｔｉｏ．ｅｒｐｄｔｆｃｎｅｇｎｅｗａｍｐｏｅｔｎｒｄｃｎｙａｉｔｐｓｚｎｎｒｉｌｃｅｆｃｅ，ａｄｔｅｐｅｉｔｏｒｃｓｏｓｉｐｏｅｔｎｒｄｃｎｇｍｏｉｅｃｓｅｉｅａｄｉｅｔａｏｆｉｉｎｔｎｈｒｄｃｉｎｐｅｉｉｎｗａｍｒｖｄｗｉｈｉｔｏｕｉｄｆｄｉｐｅｉｔｏｏｅ．Ｔｈｅｕｔｈｗｅｈｔｔｅｐｅｉｔｏａｕｓ８６ｒｄｃｉｎｍｄ１ｅｒｓｌｓｓｏｄｔａｈｒｄｃｉｎｖｌｅｗａ６．７％ｕｄｒｔｅｍｉｓｂｅｅｒｒｎｅｈｅｐｒｓｉｌｒｏ０．％．１Ｋｅｒｂａｔｆｒｃｙｗｏｄｓｌｓｕｎａｅ；ｃｎｅｔｏｉｉｔｉｏｏｔｎｆＳｎｈｏｒｎ；ｐｅｉｔｏｒｄｃｉｎ；ｎｕａｅｗｏｋｅｒｌｎｔｒ

高炉铁水硅含量自组织预测中的模式量化

高炉铁水硅含量自组织预测中的模式量化高炉铁水硅含量是高炉操作的一个重要参数，其测定和控制对于保证高炉正常运行和冶炼效果有着重要的影响。

传统的铁水硅含量预测方法多采用统计学方法，如回归分析、人工神经网络等，这些方法在一定程度上可以获得较好的预测效果，但对于描述高炉铁水硅含量预测的动态演化过程和多变量间的相互关系则显得无能为力。

近年来，随着自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network，SONN）的提出和发展，一种基于神经网络的铁水硅含量自组织预测方法逐渐受到关注。

自组织神经网络具有自适应学习和动态调整网络结构的能力，能够很好地模拟和拟合铁水硅含量的演化过程和多变量间的相互关系。

模式量化方法是铁水硅含量自组织预测的一项重要技术，通过对铁水硅含量预测模式的分析和量化，可以揭示其中的规律和特点，为进一步优化和改进预测模型提供参考。

模式量化方法主要包括以下几个方面的内容：1.模式提取：通过对铁水硅含量历史数据的分析和处理，从中提取出具有代表性和重要性的模式，如周期性模式、趋势性模式和季节性模式等。

这些模式反映了铁水硅含量的变化规律和影响因素，是进行后续模式分析和量化的基础。

2.模式分析：对提取出的模式进行进一步分析，包括模式的频率分布、持续时间、变化幅度等指标的计算和统计，以及模式之间的关联和相互作用的探究。

通过模式分析可以深入理解铁水硅含量的演化过程和影响因素之间的关系，为建立预测模型提供基础。

3.模式量化：在对模式进行分析的基础上，可以对模式进行量化，即将模式的特征和规律用数值化的方式表示出来。

比如，可以通过计算不同模式的频率、持续时间和变化幅度的平均值、标准差等统计指标来度量不同模式的特征和规律。

同时，可以通过相关性分析等方法来衡量不同模式之间的关联程度和相互作用。

4.模式识别：在对模式进行量化之后，可以利用机器学习等方法进行模式的识别和分类，即将不同模式归纳到不同的类别中。

高炉炼铁过程中铁水含硅量动态预测研究与分析

函数作为传播函数。对于学习函数，考虑到样本的复杂性，我们选取
２学习函数的优化
在优化隐层函数及各层感知机个数之前，我们需要先确定最优的学习函数。由模型建立部分可得，我们将自适应，ｒＢ尸梯度递减训练函数，Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ— ＭａｒｑｕａｒｄｔＢＰ训练函数，动量及自适应ＩｒＢＰ梯度递减训练函数作为待选函数。在限定隐层为５层的条件下，我们可以明显发现，在其他参数相同的条件下，以Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ— ＭａｒｑｕａｒｄｔＢＰ训练函数为学习函数的神经网络模型在数值准确率和方向准确率上均有明显的优秀性能。因此，我们采用
０１７年第１３期
高炉炼铁过程中铁水含硅量动态预测研究与分析
牟方青 ’ ，许著龙，王言。１．西北工业大学电子信息学院，陕西西安７１Ｏ１２９２．西北工业大学力学与土木建筑学院，陕西西安７１０１２９３．西北工业大学计算机学院，陕西西安７１０１２９
所以为了得到最优的神经网络模型，我们需要确定的参数包括网络的隐层数目，每个隐层的神经元数目，学习函数，每层的传播函数，每个感知机的激励函数，迭代次数，学习率。我们可以发现，要得到一个性能优良的神经网络模型，需要调节的参数主要有８类，不便于优化。因此，我们根据题目进行参数的筛选，由初步试验得到，其中影响预测网络性能的主要因素为隐层数目，每个隐层的神经元数目，学习函数，激励函数。因此，我们将其余因素限定为合理数值，然后对于主要参数进行优化。对于传递函数，由于样本的输入矩阵为二维，而输出矩阵为一维，但是输入参数与输出参数的关系较为复杂，不宜采用简单线性函数，所以我们采用ｓ型对数

高炉铁水含硅量组合预报模型

第２第６期２００卷０８年１１月
ＶｏＪ１２０Ｎｏ．２０６０８．１１
嘉兴学院学报
ＪｕｎｌｆＪｘｎｎｖｒｔｏｒａａｉＵｉｓｙｏｉｇｅｉ
高炉铁水含硅量组合预报模型
龚淑华，渐令
（．嘉兴学院数学与信息工程学院，江嘉兴３４０；１浙１０１２．中国石油大学（东）数学与计算科学学院，山东东营２７６）华５０１
Ａｓｒｃ：ｈｉｒｅ（ｈｒｒｂｔｅｎｔｅｐｅｉｉａｅａｄｔｅａｔａｖｌｅｉ ±０１ｆｓｇｆｚｙｂｔａｔＴｅｈｔａｓｔｅｅｏｅｅｈｒｄｃｖｖｌｎｈｃｌａｓｔｒｗｔｅｕｕｕ．）ｏｉｚｕｎｕ
是，由于高炉冶炼过程的复杂性【，很难有一个单项预报模型能作出稳定一致的解释，而组合预报６］
模型却能综合各单项模型的信息，产生更好的预测效果．．本文建立了基于模糊贝叶斯网络和小波时间序列的高炉铁水含硅量组合预报模型，利用邯钢７号
ｂｙｓａｅｗｒｎａｅｅｉｅｅｄｌＯｐｅｉｔｔｅｓｉｏｏｔｎｎＢＦｍｏｔｎｉｏｒｅｐｃｉｅｙ８％ａｅｉｎｎｔｏｋａｄｗｖｌｔｔｍｅｓｒｓｍｏｅｒｄｃｈｉｃｎｃｎｅｔｉｌｒｎａｅｒｓｅｔｌ４ｉｔｌｅｖａｄ７％，ｗｉｈｂｓｃｌｅｌｃｈＦａｔａｒｄｃｉｎｎ６ｈｃａｉａｌｒｆｔｔｅＢｃｕｌｏｕｔ．Ａｆｒｄｔｉｄｃｍｐｒｏｎｎｌｓｓｏｅｔｒｄｃｙｅｐｏｔｅａｌｏａｉｎａｄａａｙｉｆｔｗｏｐｅｉ— ｅｅｓｈｔｎｒｓｌ，ｗｔｎｅｎｌＦｃａａｔｒｓｃｆｔｅｒａｔｎｍｅｈｎｓｉｅｕｔｏｓｉｉｔｒａｈｒｃｅｔｓｏｅｃｉｃａｉｍ，ａｃｍｂｎｄｆｒｃｓｉｇｍｏｅｒｐｓｄｈＢｉｉｈｏｏｉｅｏｅａｔｄｌｉｐｏｏｅ．Ａｄｎｓｎ

高炉铁水硅含量自组织预测中的模式量化

高炉铁水硅含量自组织预测中的模式量化
高炉铁水的硅含量是决定其品质的关键指标，因此掌握并准确预测高
炉铁水中硅含量变化趋势，对企业的生产过程有着不可忽视的作用。

传统的预测方法大多基于统计分析，其实践效果一般，此时引入模式
量化技术，可以有效提高预测精度。

模式量化可以有效获取复杂问题的解决方案，在高炉铁水硅含量预测
中也有着很好的应用。

基于供热方式、炉料品种和炉内特殊因素的不同，高炉硅含量发生的变化是复杂的，尤其是在高温通风过程中，硅
含量随气流动态变化较快，这要求我们把时变参数不断量化，并把量
化参数赋给高炉铁水量化模型，形成硅含量预测模型，然后通过数据
计算机模拟，就可以有效地预测高炉铁水中硅含量变化趋势。

模式量化是一种先进的方法，但也存在一定的困难，比如随着炉况参数、工艺参数变化而变化的模型参数传递，模型参数求解的及时性以
及模型的精度等问题，影响着模式量化的收敛性。

因此，我们在进行
模式量化自组织预测时，应该更加注重参数的采集和数据分析，在数
据量足够大的基础上，更好地优化模型参数，以确保预测的准确性。

总之，模式量化自组织预测技术在高炉铁水硅含量的预测中的应用，
能够有效地解决传统预测方法的缺陷，提升预测精度，提高生产效率，有利于企业的可持续发展。

高炉铁水硅质量分数的预测

高炉铁水硅质量分数的预测摘要本文主要研究高炉铁水硅质量分数预测问题，高炉铁水中硅质量分数的变动间接反应炉温的变化。

高炉热状态是衡量高炉运行状况的重要参数,它直接关系到高炉的稳定和顺行,与生产的各项技术经济指标紧密相关。

本题数据较多且存在数据缺失和异常，首先需要进行数据处理和筛选。

对于缺失的数据，我们直接丢弃含缺失项的所有数据，对剩下的数据采用统计方法对±以外的数据进行剔除。

经过上述处理得到了400组左右相对合理的数据进行3σ模型的建立与预测。

对于问题一，为了研究影响高炉铁水硅质量分数的主要因素及这些因素对铁水硅质量分数的影响程度,我们首先对数据进行标准化，以消除数量级和量纲的差距。

然后我们用SPASS进行了主成分分析，根据相关系数矩阵确定了影响硅质量分数的主要因素为S、风量、风温、料速、冶炼强度、2CO和利用系数，确定影响因素后我们进行接下来的建模。

对于问题二，建立硅质量的两种预测模型。

模型一，直接从数据出发，找到隐含在数据背后的关系，根据主成分分析，我们剔除利用系数用其余6个变量做多元统计回归，利用前50组数据先建立最普通的多元统计回归模型进行预测和拟合，效果虽较理想但没有考虑到数据的时间项，而且经计算发现统计量DW为0.496，不能通过D-W检验，即随机误差有相关性，模型不具有说服力。

考虑到这一点，我们对模型进行了改进，考虑了误差项的自相关性，通过引入自相关系数和进行DW检验对原始模型进行了改进,改进后DW等于1.8111,通过D-W检验。

假设误差率在10%以内为命中，对100组数据预测对比发现前者命中率为76%，而后者为84%，所以时间序列模型更具有说服力。

对于模型二，考虑到参数众多，综合考虑S、风量、风温、料速、冶炼强度、2CO和利用系数对铁水硅含量的影响，可以建立BP神经网络模型。

取50组数据对BP网络进行训练，对44组数据用来预测和检验。

将预测值与实际值对比，命中率达到88.6%，准确度较高。

铁水含硅量预报中的模糊控制方法

铁水含硅量预报中的模糊控制方法
刘竞;王凤莉;侯娟
【期刊名称】《石家庄职业技术学院学报》
【年(卷),期】2007(19)6
【摘要】对铁水含硅量及对应的响应量进行分级,利用模糊控制理论将语言控制规则表示为模糊关系,经过计算得出精确化的模糊控制表,适用于中、小型钢厂,可节省一定的人力、物力.
【总页数】3页(P28-29,73)
【作者】刘竞;王凤莉;侯娟
【作者单位】石家庄职业技术学院,基础教学部,河北,石家庄,050081;石家庄职业技术学院,基础教学部,河北,石家庄,050081;石家庄职业技术学院,基础教学部,河北,石家庄,050081
【正文语种】中文
【中图分类】TP273+.4
【相关文献】
1.预测铁水温度和铁水含硅量的模糊控制 [J], 王秉冠
2.基于GA优化LSSVM高炉铁水含硅量预报 [J], 王龙辉;高嵩;屈星;
3.基于GA优化LSSVM高炉铁水含硅量预报 [J], 王龙辉;高嵩;屈星
4.模拟退火免疫算法及其在铁水含硅量预报中的应用 [J], 郑德玲;梁瑞鑫;赵玉琴;郭国营
5.双层自校正预报方法及其在高炉铁水含硅量预报中的应用 [J], 张乃尧;张彦;晏龙华
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铁水含硅量预报与控制模型的研究

ｅｄｌｒａｄｎｏ￣ａｔ１￣ｅｐｒｄｃｉｇｃｎｂｅｏｔｉｃＩｉｒｓｆｌｆｒｔｅｃｎｒｌｎｆｔｅｓｌｎｏｅｓｉｈｌｓｆｒ￣ｅａｅｎｌｌｃ１ｌｅｔａｂａｕｄ．ｔｓｍ０ｅｕｅｕｏｈｏｔｏｌｇｏｈｍｅｔｇｐｒｃｓｔｔｂａｌｔｓ２ｔ［ｉｎｉｉｔｅＬａｃ
经济生实用性强的控制技术仍是十分必要的
随着高炉冶炼技术的进步，国内外某些先进在的高炉上装设了“ 家系统 ” 开发了高炉过程控制专，新技术，高炉冶炼状况进行 பைடு நூலகம்报与控制，对取得了一些可喜的成果在诸多的控制技术中较为棱心的技
ｖｌａｌｎ。ｌｉｍｏｏｅｔｏｏａｉｔｏｆｔｅｓｌｕｃｕｔａｆｈｔｍｅａｒｅｅｏｅ＂ａＪｔｌ＂ｅｄｖｌｐｄＩｅｍ￣ｌｌｗｈｃｆｗｒｐｒｍｅｔｒｉｅｓｅ１ｅ，ｉｈｈｅｅａａｅｓ，ｓａｉｒ“
２１．． № １
文章编号：０１４—９６（０２０ —０１ —００７２２０）１０３３
铁水含硅量预报与控制模型的研究
那树人
（头钢铁学院材科与冶金工程系，蒙古包头包内０４／）１００
美键词：铁水含硅量；预报与控制；型模
是维持良好的稳定的炉况，获取最佳的经济效益所
必需的．
发表的有关文献上也能看出，近几年来对高炉“ 家专系统 ” 的问津少了许多．但是，炉冶炼过程的控制高技术还是要发展要前进的，究出适台我国国情的、研

高炉铁水含硅量

高炉铁水含硅量高炉铁水含硅量刘晓英西安建筑科技大学冶金工程学院陕西西安摘要：为了有效地控制高炉冶炼过程，多年以来，对铁水Si 含量预测方法的研究始终是生铁生产中的重要课题。

目前，混沌时间序列预测法①在天气水电等方面得到成功的应用，本文基于混沌加权一阶局部预测法模型②，在预测器拟合过程中，采用矩阵、向量拟合取代单一变量拟合，对预测模型进行了一定的修正，随后选取国内有代表性的中型高炉为例，对[Si]含量数据进行离散预报，取得良好效果，并得出混沌特征参数Kolmogorov 熵③的大小直接影响着预报命中率的高低。

其越大，系统越复杂，Si 含量预报命中率就越低，而对同一座高炉，熵值决定后续Si 含量序列的波动情况，也会对预报命中率产生影响。

关键词：高炉冶炼铁水含硅[Si]量可预测性混沌预测模型中图分类号：TF对高炉复杂系统的建模与控制是当今冶金科技发展的前沿课题，其中对高炉炉温的预测与控制是难点所在。

长期以来，多数工作是将高炉冶炼过程视为随机过程加以建模和控制，建立了一系列的高炉铁水含硅量[si]预测模型。

这些模型在不同时期及不同生产条件下都曾起到一定的作用，但同时也各有一定的局限性，因此有必要建立新的[si]预测模型．非线性动力学的研究表明，一些看起来貌似随机的过程实际并不是随机的而是混沌的。

因此，可以尝试从混沌动力学的角度智能地剖析高炉冶炼过程来预测[si]。

④文献通过计算饱和关联维数定量的证明了山东莱钢1号高炉、山西临钢6号高炉冶炼过程具有混沌性，这为将混沌时间序列预测方法用于这两座高炉的[si]预测提供了理论依④据．本文在文献的基础上，对前述两座高炉的[si]进行了混沌局部线性一步、二步预测，取得了很好的效果。

⑤高炉冶炼过程是一个高度复杂的非线性过程，仅从化学反应动力学角度考察，据不完全统计，炉内发生的主要学反应就多达108种。

高炉炼铁工艺中，通常以铁水[si]含量反映高炉炉缸的物理温度，简称炉温，把它作为冶炼程控制的主要指标．由于铁水[si]的控制与高炉冶炼过程的炉况稳定性、生产效率(利用系数) 、能耗(比) 和铁水质量([Js])之间关系密⑥切，因此，对[si]的操作控制技术成为衡量高炉工长操作水平高低的重要依据。

基于模糊控制系统的高炉铁水硅含量预报研究

基于模糊控制系统的高炉铁水硅含量预报研究
孙玉琴;石琳;赵根喜
【期刊名称】《内蒙古科技大学学报》
【年(卷),期】2004(023)002
【摘要】运用模糊控制理论的有关知识,建立了高炉铁水硅含量的模糊控制预报模型,并用某钢厂的实际生产数据进行仿真实验,取得较好的预报效果,为高炉铁水硅含量预报提供了一种新的思路.
【总页数】5页(P105-109)
【作者】孙玉琴;石琳;赵根喜
【作者单位】内蒙古科技大学理学院,内蒙古,包头,014010;内蒙古科技大学理学院,内蒙古,包头,014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古,包头,014010
【正文语种】中文
【中图分类】TF513
【相关文献】
1.基于神经网络的高炉铁水硅和硫含量预报模型 [J], 于卓颖;郑涛
2.基于神经网络的高炉铁水硅含量预报模型的研究 [J], 邱东;仝彩霞;祁晓钰;郭亚平;朱里红;张俊明
3.基于复合差分进化算法与极限学习机的高炉铁水硅含量预报 [J], 蒋朝辉;尹菊萍;桂卫华;阳春华
4.基于Bootstrap的高炉铁水硅含量二维预报 [J], 蒋朝辉;董梦林;桂卫华;阳春华;
谢永芳
5.基于模糊控制系统的高炉铁水硅含量预报的研究 [J], 孙玉琴;石琳;赵根喜
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高炉铁水硅含量的智能预测

在高炉冶炼过程中，炉温的控制是保证生对
产稳定进行的关键之一。高炉炼铁过程的高度复杂性和封闭性导致直接测量十分困难。在高炉炼
铁工艺中，常以铁水硅（ｉ含量反映高炉炉缸通Ｓ）的物理温度，称炉温，简把它当作冶炼过程中的主要指标。随着智能控制理论的发展，诸如模糊控制、神经网络及专家系统等新的控制方法开始应用于炉温预测。对于动态特性复杂及规律不明显的控制对象，糊规则仅凭人工经验不易确切给出；于模基神经网络的预测模型很大程度上受到所选择的训
ｍｅｈｄｈｓｈｇｒｃｓｏｆｐｅｉｔｏ．ｔｏａｉｈｐｅｉｉｎｏｒｄｃｉｎ
Ｋｅｒｓｃｕｔｒｙｗｏｄ：ｌｓｅ；Ｔ－ｄｌｅｆａａｔｉＳｍｏｅ；ｓｌｄｐｉｔ－ｖｙ；ｐｅｉｔｎｏｉｃｎｃｎｅｔｒｄｃｉｆｓｌｏｏｔｎｏｉ
中图分类号：６Ｏ５１文献标识码：Ａ文章编号：０３５６（０８０ —０３０１０ —００２０）１０７－４
ＩｅｌｇｎｔｐｅｉｔｏｆＳｏｅｎｍｏｔｎｉｏｒｍｌｓｕｎｃｎｔｌｉｅｒｄｃｉｎｏｉｃｎｔｎｔｉｌｅｒｎｆｏａｂａｔｆｒａｅ
ｉｏｅｉｇｏｈｏｔｏｙｔｍｔｏｌｘｎｎｉｅｒｐｏｅｔｓｉｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｓｎｍｄｌｆｅｃｎｒｌｓｅｗｉｈｃｍｐｅｏｌａｒｐｒｉ．Ｓｍｌｔｏｅｕｔｈｗｈｔｔｉｎｔｓｎｅ

一种基于稀疏T-S模糊的铁水Si含量建模方法[发明专利]

专利名称：一种基于稀疏T-S模糊的铁水Si含量建模方法专利类型：发明专利
发明人：华长春,徐夏,李军朋,关新平,张利民
申请号：CN201410842450.5
申请日：20141230
公开号：CN104573356A
公开日：
20150429
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于稀疏T-S模糊的铁水Si含量的建模方法，其内容包括：对高炉输入数据进行数据预处理，利用灰色关联度的方法对输入进行筛选，基于聚类划分的模糊规则前件提取和T-S模糊模型建立，将其中1-阶T-S模糊推理系统的规则约减问题转化为稀疏编码优化问题，并对优化问题求解，利用正交匹配追踪法对稀疏编码优化问题求解，利用所建T-S模糊模型对高炉铁水Si含量进行预测，并求出相应的后验概率。

本发明方法可预测出下一时刻的高炉铁水Si含量，并可获得铁水Si含量上升或者下降的概率，以便高炉长对高炉采取进一步的控制措施。

申请人：燕山大学
地址：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
国籍：CN
代理机构：石家庄一诚知识产权事务所
代理人：续京沙
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降低铁水含硅量的方法

降低铁水含硅量的方法同学们，今天咱们来聊聊一个和铁水有关的有趣话题——怎么降低铁水含硅量。

咱们得知道啥是铁水含硅量。

简单来说，硅在铁水里就像是一个不太听话的“小调皮”，它的含量要是太高了，会给咱们带来不少麻烦。

那怎么才能把这个“小调皮”的含量降下来呢？这里有几个办法。

第一个办法是控制原料。

就像我们做饭选食材一样，炼铁人在选择铁矿石和焦炭这些原料的时候，得精挑细选。

如果铁矿石里硅的含量本身就很高，那炼出来的铁水含硅量可能就容易超标。

所以，要尽量选硅含量低一些的铁矿石。

比如说，有两种铁矿石，一种硅含量高，一种硅含量低。

那咱们肯定要选硅含量低的那种，这样从源头上就能减少硅进入铁水的可能性。

第二个办法是优化炉温。

炉温就像是铁水的“大环境”，如果这个环境不合适，硅就容易在里面“捣乱”。

通过精确控制炉温，让它保持在一个合适的范围，可以让硅没那么容易留在铁水里。

举个例子，如果炉温太高，就好像把铁水放在一个大火炉里，硅就特别活跃，容易留在铁水里。

但要是炉温控制得恰到好处，硅就会变得“老实”很多，乖乖地从铁水里跑出去。

还有一个办法是调整送风制度。

这就好比给铁水吹吹风，让它“清醒清醒”。

增加风量和提高风速，可以让化学反应更充分，把硅给“赶出去”。

比如说，原本送风不太给力，硅就容易赖在铁水里不走。

但加大了送风的力度，硅就会被“吹”得没地方躲，含量自然就降低啦。

控制好渣碱度也很重要。

渣就像是铁水的“小伙伴”，渣的碱度合适，就能帮助把硅带走。

想象一下，渣是个很厉害的“小帮手”，它能抓住硅，然后一起离开铁水。

所以，要通过调整配料，让渣的碱度恰到好处，这样就能更好地降低铁水含硅量。

最后，操作工艺也不能马虎。

工人师傅们在炼铁的时候，每一个操作步骤都要精准到位。

比如说，加料的时机、出铁的时间，这些都要把握得刚刚好。

就好像在做一个精细的手工活儿，稍微不小心，可能就达不到降低铁水含硅量的目的了。

降低铁水含硅量可不是一件简单的事儿，需要从多个方面入手，把每一个环节都做好。

铁水[Si]偏差管理规定

铁水[Si]偏差管理规定第一篇：铁水[Si]偏差管理规定铁水［Si］偏差管理规定为控制高炉炉温平稳，保持炉缸热量及初始气流、渣皮稳定，减少烧风口套几率，特对值班工长操作技能、责任心加强管理，并作以下要求：一、高炉［Si］偏差控制标准：1、2#、3#炉［Si］偏差不大于0.14。

2、1#、4#、5#、6#炉［Si］偏差不大于0.13。

3、7#炉［Si］偏差不大于0.11。

4、［Si］偏差计算公式为=STDEVP（罐数1：罐数x）；以罐数炉温监控数字为准。

二、管理及考核要求：1、［Si］偏差控制考核管理以工段为单位、高炉生产运行12小时为计点，对高炉值班工长操作炉温进行管控。

2、白班或夜班（8:00-20:00或20:00-8:00）［Si］偏差超出上述范围，请工段自行安排培训人（炉长或副炉长）对本工段高炉值班正副工长进行培训，工段自定培训地点，并且在9:30或21:30分左右到调度室签字等台账，内调做好培训台账记录管理。

3、培训结束后，各工段培训人及［Si］偏差操作超标的正、副工长不到调度室做好台账或视为无台账的，处罚工段长、责任高炉炉长各100元/次。

生产科工艺组刘工安排核实！4、［Si］偏差操作超标工段未自觉执行培训要求，处罚工段长300元/次；生产科工艺组刘工安排核实！5、［Si］偏差控制超标一次处罚炉长20元，［Si］偏差控制合格一次奖励炉长40元。

6、高炉［Si］偏差控制全月合格率达到以上80%奖励高炉值班室1500元，连带奖励工段长300元。

7、因调度原因等非高炉自身因素造成的休慢风或计划休风致高炉炉温波动大，工段2-3个工作日内可提出书面申请报生产科工艺组刘工处，经核实，［Si］偏差超标不纳入处罚而控制合格可奖励，但培训工作依然要做。

OA申请流程：高炉——工段——生产科：刘喜华、陶善胜。

三、解释权在厂部，自本月15日试行。

生产技术科2012年12月10日第二篇：偏差管理1、目的：为偏差的处理提供规范程序，使所有偏差得到有效的调查和评估，适当的方案得到批准和实施。