1、指导钢包烘烤人员对设备进行实时调节和监控表 模型对特定工况的优化结果 参数优化前优化后排放量（）燃烧效率 升温速率（）空气流量（）氧气流量（）空燃比 结 论（）在燃烧模拟中，采用改进的 模型模拟钢包烘烤过程中的燃烧和流动过程，与钢包烘烤现场数据相比，计算结果平均误差均小于（）基于模拟数据建立的 深度学习预测模型准确度较高，预测 排放量、燃烧效率和升温速率的平均相对误差分别为 ，和 （）利用 模型进行的多目标优化可以在一定范围内减少 的排放量，提高燃烧效率，增加升温速率排放量、燃烧效率和升温速率的优化量分别为 ，和 参考文献 白俊丽钢铁行业智能制造现状及发展途径天津冶金，（）：洪宇杰，杨建平，刘
2、青，等离线烘烤钢包数量计算模型建立钢铁研究学报，（）：刘楠，刘颖慧，张第，等人工智能与工业互联网融合发展促进产业数字化转型信息通信技术，（）：，：，：张苹，韩大平，郝晓静，等 算法的模糊神经网络及烧结终点辅助预测模型材料与冶金学报，（）：，：，（）：解养国，孙波，王勇，等全氧燃烧在 钢包烘烤器上的应用中国冶金，（）：季乐乐，贺东风，徐安军，等蓄热式钢包烘烤的数值模拟钢铁，（）：单建标，齐凤升，张雪平，等纯氧助燃钢包烘烤工艺中燃烧场的模拟材料与冶金学报，（）：田慧欣 基于遗传算法和 网络的 炉终点温度预报沈阳：东北大学，：材料与冶金学报在线采编发系统正式启用为更好地服务广大读者、作者，打造精品审稿专家队伍，材料与冶金学报于 年 月正式启用在线采编发系统，网站域名为：。同时，期刊唯一的投稿邮箱（）仍可使用，待采编发系统稳定后将逐步只接收系统投稿。目前，编辑部会优先处理通过采编发系统投来的稿件。欢迎大家访问、浏览和投稿！第 期 卢厚杨等：基于燃烧模拟和深度学习的钢包烘烤优化
