转炉冶炼脱氧合金化方案优化设计
2019-08-30周会玲韩新月刘维姗陈丽梅
周会玲,张 茜,韩新月,刘维姗,陈丽梅
(1.华北理工大学经济学院,河北 唐山 063210;2.华北理工大学冶金与能源学院,河北 唐山 063210;3.华北理工大学材料科学与工程学院,河北 唐山 063210)
1 基于因子分析的收得率影响因素模型
1.1 历史收得率求解
合金收得率,指转炉冶炼炼脱氧合金化时,被合金液体吸走的合金元素的重量与加入该元素总重量之比,通过查阅相关资料,得到计算锰元素的合金收得率的公式为
根据有关数据,并结合相关资料可以看出,可以通过焦增碳剂和碳化硅(55%)以及其他合金料含金属元素量[1],结合其高炉合金液体反应的化学方程式,计算出碳元素的合金加入量GC,代入公式(1)中,得到脱氧合金化时碳元素的历史收得率散点图,C的历史收得率为85%左右,同理得出Mn的历史收得率为90%左右。
1.2 模型的求解
通过查阅相关资料,得到转炉冶炼脱氧合金化时影响C元素收得率主要因素,分别为转炉终点C、转炉终点Mn以及碳化硅(55%)[2,3]。利用因子分析从变量群中提取共性因子,反复求特征值和特征向量的,确定因子数目和因子的系数[4]。
设转炉终点C为x1,转炉终点Mn为x2,增碳剂为x3,碳化硅(55%)为x4。处理上表的数据可得,成份1的公式为:
成份2的公式为:
初始特征值求得最终的指标:
将(2)和(3)式代入(4)式得出总指标:
同理,影响Mn元素收得率主要因素,求得最终的指标:
由公式(6)可以看出,最后的综合指标E与锰硅合金FeMn68Si18(合格块)成负相关,与转炉终点C、转炉终点Mn、硅锰面(硅锰渣)以及锰硅合金FeMn64Si27(合格块)成正相关,且当指标E越小时,Mn元素的收得率越大,与实际情况越符合。
2 基于多元线性回归的合金多种元素收得率预测模型
2.1 模型的求解
根据问题一分析出对C和Mn收得率的一些影响因素,可用多元线性回归方程对C和Mn进行预测,利用SPSS软件对C元素进行多元线性回归分析[5,6]得出以下方程式:
利用SPSS软件对Mn元素进行多元线性回归分析得出以下方程式:
2.2 模型的优化
利用SPSS软件对C元素进行多元线性回归分析得出以下方程式:
利用Origin软件对预测值进行拟合并真实值进行比较,得出碳元素预测值结果如下图1所示:
图1 优化后C元素收得率预测值与真实值比较
利用SPSS软件对优化后Mn元素进行多元线性回归分析得出以下方程式:
同理,得出锰元素预测值结果如下图2所示可以明显看出,图1图2即优化后图像拟合程度较好,能够准确预测转炉冶炼脱氧合金化过程中C和Mn的合金收得率,分别为90%和86%。