摘要：本文针对转炉提钒过程中人工操作造成的半钢和钒渣质量波动较大等问题，以攀钢钒转炉提钒工艺为研究对象，建立了基于机理、BP神经网络和遗传算法的智能化提钒控制模型，包括冷却剂控制模型和供氧控制模型两个子模型,分别对转炉提钒过程中的冷却剂加入量和供氧量进行控制。在此基础上，成功地将模型应用到转炉提钒过程中，首次实现了自动化提钒。截止到2013年12月，模型投用率已达到85.98%，提钒后半钢C含量≥3.50%的命中率提高到92.98%，半钢T≥1350℃的命中率提高到90.99%，半钢平均残钒降低到0.0334%，半钢质量和钒渣质量及产量均得到大幅提高。自动化提钒技术的应用不但提高了生产效率，而且降低了生产成本，最终提高了企业的综合竞争力。　　关键词：转炉提钒；BP神经网络；智能化提钒模型；自动化提钒下载全文——转炉智能化提钒模型的建立及应用.pdf