1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着我国经济的快速增长，重工业技术的发展成为我国重点研究对象，重工业的发展直接关系着我国基础建设的质量，近年来国家基础建设不断扩大，而基础建设中最重要的原材料之一就是钢材。我国近几年的铁路事业发展迅速，铁路质量达到了世界水准，得到国际上一致好评，其主要材料是钢材，由此表明我国钢材冶炼技术已经达到世界先进的水平。我国是钢铁生产大国和消费大国，未来几年我国城市建设和新农村建设都将快速发展，而随之对钢材的需求量将不断增加，据统计全球范围内炼钢产量接近 10 亿吨的年产量中，中国钢产量占总产量的 30%以上。
目前各行各业逐渐向信息化方向发展，信息化的发展能够提高行业整体水平。随着我国重工业的发展，炼钢技术经过多年的不断改善，逐渐和信息化融合，利用已经成熟的自动化控制设备进行炼钢和数据的采集，使通过远程控制和数据分析产出更高品质的钢材变为可能，与此同时炼钢技术也得到了提升。炼钢技术包括三大过程，分别是转炉熔炼、LF 精炼和钢液连铸。LF 精炼过程位于炼钢过程的中间位置，它衔接着转炉熔炼和钢液连铸，这个过程的精炼水平直接影响钢材的质量，因此 LF 精炼过程成人们最重要研究对象，LF 精炼过程是炼钢过程最为复杂的一步，它由电极加热系统、水冷炉盖系统、喂线系统、加料系统、除尘系统、测温系统、吹氩搅拌系统、钢包及包车系统共同完成。
LF 精炼工艺过程主要作用是提高钢种的品质、扩展钢的品种以及实现多炉连浇，从而提高生产效率。LF 精炼的成分调节和温度精确控制对于连铸操作的顺利进行以及成钢的品质起着至关重要的作用[2]，其中钢液温度很难达到精确控制，对于精炼的每个环节都有一个冶炼温度标准。传统的人工钢液测温方法存在工作力度强、成本代价高、不能实时获取温度等缺点，以往的温度预测是通过机理计算得到预估结果，而在实际应用中有各自的局限性。因而需要研究出一种计算更加精确、使用更加范围广泛的温度预估模型，以期充分发挥 LF 精炼过程中对温度控制的能力，满足炼钢质量和降低各种能源消耗的要求。因此钢液温度精确预报对于国内外的钢铁企业而言是迫切需要开发的技术。
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1.2 LF 精炼技术简介
目前炉外精炼技术多达 30 多种，其中 LF(Ladle Furnace)精炼技术使用最为广泛。LF精炼工艺技术的研究始于 1968 年，1971 年，日本首台精炼炉制成并投入使用[8]，LF 初期仅用于生产高级钢，随着冶金技术不断的发展，使得 LF 具有低消耗、应用广和冶炼精度高等优点，因而得到了广泛应用。LF 精炼过程较为复杂，它由多个系统共同协调完成的，它是炼钢过程的一个重要环节，它的主要功能有去除钢液中杂质、调节钢液元素成分和钢液温度调控等。
LF 精炼工艺包括吹氩、供电加热和加料等，LF 精炼工艺的每个环节非常重要，每个环节都会影响最终成钢的质量，其中温度的精确控制尤为重要，温度的调控横穿整个炼钢过程。LF 精炼过程流程图如图 1-1 所示。
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2 LF 钢液温度预估模型分析
2.1 LF 钢液能量平衡分析
LF 精炼是一个复杂高温的物理化学反应过程，其中钢液的能量变化分为两部分：一部分为钢液吸收能量，另一部分是钢液损失能量。
通过对实际 LF 精炼工艺过程的分析，导致钢液损失热量的因素有六部分，分别是炉表面散热、炉体耐火材料的蓄热、烟气、烟尘带走的热量、氩气带走的热量、炉盖冷却水带走的热量和电弧热量损失。
钢液能量的输入主要来源于电能，在电能输入过程中，电能的走向有两部分，一部分是由于供电过程电阻对电能的消耗，另一部分是将电能传递给钢液。
钢液加入物料后，会影响钢液能量变化，能量变化主要分为两个过程，一个是物理变化过程，首先物料需要升温变相，最终和钢液温度一致，这个过程是物理吸热过程；另一个是化学变化过程，对于不同的物料，反应过程中吸热和放热也不同，化学过程主要是脱氧、脱硫、调整钢液成分，主要考虑喂铝丝脱氧放热及加炭粉燃烧放热（因为在加入炭粉增碳时，70%的炭粉被烧损，可放出大量的热）。
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2.2 影响钢液温度因素分析
为了精确地控制钢液温度，提高温度预估模型的准确性，因此研究钢液温度的影响规律是很有必要的。
(1) 钢包状态对钢液温度的影响
钢包是钢液温度降低的重要因素之一，其对钢液温度影响散热分为两部分：一部分是钢包炉衬散热，钢包炉衬散热看作柱坐标下的非稳态传热，是由时间和钢液温度决定的。另一部分是炉底的散热，可以看成一个平底的一维非稳态传热，也是有时间和钢液的温度决定的。
钢包对温度的影响除了炉衬散热和炉底散热外，钢包的包矿分为周转包、非周转包、凉包等，每种包况对应的初始温度不一样，冶炼时钢包的温度要达到钢液的温度，这个过程是吸收热量的，钢包的初始温度越高，越易达到钢液的温度，吸收的热量也少，因此钢包的包况影响着钢液升温的快慢。除此之外，包龄（根据冶炼次数来累加的，每冶炼一炉钢液，该炉次对应的钢包的包龄加 1）也是影响钢液的重要原因之一，当钢包处于新包时期，钢包对钢液保温效果不好，还处于烤包过程，这个过程不但需要吸收大量的热量，而且升温速度不佳，随着使用的次数增加钢包状态逐渐稳定，保温效果也逐渐提升，吸收热量越来越小，缩短了 LF 精炼工艺过程时间，当钢包达到效果最佳时，再继续使用该钢包，钢包的保温效果就会逐渐下降，因为钢包随着使用次数的增多，钢包会有所损坏。
(2) 渣层对钢液温度的影响
钢液表面的渣层是通过渣料和钢液中的杂质经过一系列的化学反应而形成的，渣层漂浮在钢液上面，对钢液起到了保温作用，因此对于钢液表面的热损失可以看作渣表面辐射热损失，热的损失主要由渣层的温度、渣的厚度和渣层表面积决定的，目前对渣量的厚度很难准确测量计算，这是因为渣量是一个累积的过程，由于这部分散热量非常小，因此，渣表面的量散失可以忽略不计。
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3 LF 钢液温度混合预估模型的建立 ............................... 113.1 Boosting 算法 .............................. 11
3.2 XGBOOST 算法 ........................... 12
4 基于 BOA 改进混合预估模型 ............................ 31
4.1 贝叶斯优化算法 .................................... 31
4.1.1 贝叶斯优化算法分析 ............................... 31
4.1.2 贝叶斯网络分析 .......................... 32
5 混合预估模型的应用 ........................................ 43
5.1 LF 精炼系统综述 .............................. 43
5.2 温度预估模块设计 ................................ 44
5 混合预估模型的应用
5.1 LF 精炼系统综述
LF精炼系统的主要功能是让LF 精炼过程更加信息化、智能化，为炼钢控制提供一个具有参考价值监控系统。工作人员可以根据 LF 精炼系统提供的信息，实时了解精炼过程工作情况。按照功能的需求设计，将系统划分为以下八个子系统模块：
(1) F1：主控界面 (2) F2：钢种定义 (3) F3：钢种化验对照信息 (4) F4：程序调试信息 (5) F5：LF 冶炼详细信息 (6) F6：LF 冶炼过程信息 (7) F7：温度模型 (8) F8：合金模块 (9) F9：启动维修模式 (10) F10：关闭主控
LF 精炼系统功能结构图如图 5-1 所示。
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6 总结与展望
6.1 总结
工业炼钢是中国最早的重工业之一，其中炼钢过程中的 LF 精炼技术是非常重要的环节，该环节直接影响着成钢质量，在这个环节中温度精确控制是精炼过程的重点，也是难点，在 LF 精炼过程中存在着复杂的能量变化，很难用常规的方法对温度准确度量。由于影响钢液温度的因素和温度之间是非线性的，因而仅用专家系统预估模型对温度预估，不能满足实际生产需求。随着机器学习算法在工业控制的应用，并且有了不错的表现，结合专家系统预估模型和机器学习算法的优缺点，设计出了机器学习算法和专家系统预估模型混合预估模型。为了使模型的精度更高，对模型中的机器学习算法的参数进行优化，使用传统的方法进行参数寻优，参数优化后效果提升不明显，本文使用贝叶斯最优算法对参数寻优，使得快速找出一组最优参数，让模型达到效果最好，在实验中验证了这一点，使用贝叶斯优化算法寻到的最优参数组合使得模型吻合度提升了 5%左右。
首先分析了 LF 精炼过程中能量平衡的关系，并对影响精炼炉中钢液温度的主要因素进行了详细的分析，将影响钢液温度的因素分为两类：一类是可以参与机器学习训练，另一类对温度变化是随机影响的，因此无法参与机器学习进行训练，该类影响因素将参与专家系统预估模型进行预估计算，由此设计了基于 BOA-XGBoost 算法与专家系统预估模型相结合的混合预估模型，根据实际测试表明，该模型的在钢液温度预估方面有较好的表现，误差控制在企业接受的范围内。
最后将基于 BOA-XGBoost 算法和专家系统预估模型相结合的混合预估模型应用到LF 精炼系统中，开发了温度预估功能模块，并利用实际生产数据对预估功能进行测试，测试结果表明该预估模型能够对 LF 精炼过程钢液温度进行预估，结果误差在可以接受的范围内，有较好的稳定性，具有较好的实用价值，LF 精炼过程温度预估不但可以为 LF 精炼过程提供温度的参考价值，而且还可以利用预估温度结合专家系统预估模型控制提出供电模型，进而控制供电时间，由此不仅保证了冶炼的质量，还可以避免电能的浪费和钢液挥发导致钢液成分的浪费。
参考文献（略）